【摘 要】
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应用地震资料进行井间储层孔隙度预测是当前油气勘探开发中常用的方法,但通常采用地震反演速度进行孔隙度定量预测难以准确反映孔隙度的空间变化。采用逐步回归和神经网络相
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应用地震资料进行井间储层孔隙度预测是当前油气勘探开发中常用的方法,但通常采用地震反演速度进行孔隙度定量预测难以准确反映孔隙度的空间变化。采用逐步回归和神经网络相结合的地震多属性变换法建立孔隙度模型,可实现孔隙度的空间预测,其核心是：首先通过逐步回归和交叉验证技术来确定最优地震属性及其数量,其次应用神经网络建立所选属性与测井解释孔隙度之间的映射关系,最终反演出孔隙度数据体,进而预测孔隙度的空间变化。以冀中坳陷束鹿凹陷西斜坡台家庄区块沙河街组二段（Es_2）为例,对该方法进行了分析验证。以交叉验证法作为质量控
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