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东营凹陷北坡致密砂砾岩油藏定量表征及预测
本书以东营凹陷北坡典型致密砂砾岩油藏——永559区块为例,结合砂砾岩沉积具有的沉积水动力条件复杂、沉积类型及结构组分多样、横向变化快、地球物理预测响应差、平面预测难以及非均质性强等特点,在进行地震资料高分辨率处理的基础上,充分考虑砂砾岩体沉积的“事件性”,首次将研究区砂砾岩沉积体系划分为:准层序、复合砂砾岩体系、复合砂砾岩体、单一砂砾岩体、砂砾岩期次五个级别。将人工智能方法贯穿于油藏研究始终,创新性地开发了基于深度学习全卷积神经网络的智能识别低级序断层的构造精细解释技术;优选利用梯度提升树(GBDT)算法进行了岩性智能识别及预测、孔隙度-渗透率物性参数预测;在复合岩体层序界面控制下的地震反演基础上,建立三维地质模型,表征储层的非均质性。
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