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渤海地区气云表现形式多样,目前还没有系统的分类。根据不同气云带的分布范围,将渤海地区的气云从深至浅划分为气烟囱型、亮点型和麻坑型3类,并分析其成因机理。针对气烟囱型气云,利用单一地震属性进行气云识别和预测,具有一定局限性,且神经网络方法就是一个“黑匣子”,无法判断属性在计算过程中发挥的作用。文中提出利用具有“多属性融合神经网络”技术体系,对不同的属性组合进行分类,突出对气云敏感的属性,从而对气云准确识别,精细刻画气云的空间分布范围。该方法在渤东地区蓬莱A油田取到较好的应用效果,为下一步寻找大中型油气藏提供了依据。 相似文献
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储层孔隙度、泥质含量及流体类型估测是地球物理勘探的重点及难点问题.基于岩石物理理论及等效模型,可以构建油气储层反射特征与储层孔隙度、泥质含量及流体的映射关系.本文从流体替换模型出发,结合矿物平均模型,首先推导了以孔隙度、泥质含量、流体模量和密度表征的非线性反射系数及弹性阻抗公式;然后根据推导的反射系数和弹性阻抗公式,建立了一套两步法反演策略:利用部分角度叠加数据进行线性反演预测弹性阻抗体;利用预测的弹性阻抗体开展泥质含量、孔隙度、流体模量和密度等变量的非线性反演,引入弹性阻抗对于反演变量的一阶和二阶导数以提高反演的精度.最后,利用层状模型验证了新推导的反射系数方程的精度,并分别利用测井数据模型生成的含噪声合成地震记录及实际工区地震数据验证了所提出的反演方法的可靠性. 相似文献
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