| 利用地质统计学反演进行薄砂体储层预测 |
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| 引用本文： | 何火华, 李少华, 杜家元, 李密, 王全. 利用地质统计学反演进行薄砂体储层预测[J]. 物探与化探, 2011, (6): 804-808. |
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| 作者姓名： | 何火华 李少华 杜家元 李密 王全 |
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| 作者单位： | 长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室,湖北荆州434023;延长油田股份有限公司直罗采油厂,陕西延安 727500;; 长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室,湖北荆州,434023;; 长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室,湖北荆州434023;中海石油有限公司深圳分公司研究院,广东广州510240;; 长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室,湖北荆州,434023;; 延长油田股份有限公司直罗采油厂,陕西延安,727500 |
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| 基金项目： | 国家科技重大专项，湖北省自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 某地区三角洲前缘砂体相变快,非均质性强,单砂体厚度小,常规的确定性反演由于受到地震频带限制,反演地震体的垂向分辨力低,往往难以识别.基于随机建模技术的地质统计学反演方法,能有效地综合地质、测井和三维地震数据,极大地提高了预测结果的垂向分辨率,能更加精确地描述储层细微的变化,可以更好地识别薄层砂体.利用地质统计学反演方法对某地区三角洲前缘目标层段的薄层砂体进行了预测,通过高分辨率的地质统计学反演波阻抗体和密度反演体剖面对比,可以有效识别出薄层砂体在反演剖面上横向展布.
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| 关 键 词： | 确定性反演 地质统计学反演 随机模拟 薄层砂体识别 储层预测 |
THE APPLICATION OF GEOSTATISTIC INVERSION METHOD TO PREDICTING THE THIN SANDSTONE RESERVOIR |
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| HE Huo-hua, LI Shao-hua, DU Jia-yuan, LI Mi, Wang Quan. THE APPLICATION OF GEOSTATISTIC INVERSION METHOD TO PREDICTING THE THIN SANDSTONE RESERVOIR[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2011, (6): 804-808. |
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| Authors: | HE Huo-hua LI Shao-hua DU Jia-yuan LI Mi Wang Quan |
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| Affiliation: | HE Huo-hua1,2,LI Shao-hua1,DU Jia-yuan3,LI Mi1,Wang Quan2(1.MOE Key Laboratory of Oil & Gas Resources and Exploration Technique,Yangtze University,Jingzhou 434023,China,2.The Zhiluo Oil Production Plant of Yanchang Oil Field Co.,Ltd.,Yanan 727500,3.The Shenzhen Branch Institute,CNOOC,Guangzhou 510240,China) |
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| Abstract: | The delta-front of a certain area is characterized by fast facies change,strong heterogeneity,and small thickness of a single sand body.As the earthquake-band of the conventional deterministic inversion is limited,the vertical resolution of the seismic inversion body is very low,and hence it is often difficult to identify the small sand body.The geostatistic inversion method based on stochastic modeling technique can effectively integrate geological,logging and seismic data,greatly improve the seismic verti... |
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| Keywords: | deterministic inversion geostatistic inversion stochastic simulation thin sandstone identification reservoir prediction |
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