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地震储层描述技术5

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地震 描述 技术
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地震属性分析 样本数固定时,属性数过多会造成分类效果的恶化。卡纳尔(.)就模式识别曾经总结过以下经验: 1)样本数)样本数)如果么当类性能先是得到改善,但是当)经验关系:样本数震属性分析 震属性降维映射通常使用们都是从大量原有地震属性出发,构造出少数有效的新地震属性。其缺点是原地震属性的物理意义已不存在。地震属性选择地震属性选择是通过已有经验或数学方法来进行属性优选。在地震属性选择前,必须先设计好目标函数,目标函数根据储层预测方法和地震属性选择方法灵活确定,不同的方法有不同的目标函数。地震属性分析 家优化:凭经验进行地震属性选择;简便,但有局限性;2)自动优化:问题与属性之间关系复杂,难于凭经验选取;标准就是使误识率或预测误差最小。理想是采用枚举法,但计算量大(共有2实际是寻找计算量较小的次优解法,常用的有:比较法、顺序前进法、顺序后退法、增传算法与)混合优化:专家优化+自动优化。克服专家经验的局限性,减少计算量。地震属性分析 性数目很多,须优选,一般方法是利用地震属性与测井特性的相关程度来判断,但是当属性数目大,而样本数小时,极易产生伪相关。所谓的伪相关就是绝对值很大纯属偶然的样品相关,那么伪相关的概率有多大呢?油藏特性和单个地震属性之间伪相关的概率伪相关值 样品数(或井点数)油藏特性和五个独立地震属性之间伪相关的概率伪相关值 样品数(或井点数)油藏特性和十个独立地震属性之间伪相关的概率伪相关值 样品数(或井点数)油藏特性和二十个独立地震属性之间伪相关的概率伪相关值 样品数(或井点数)油藏特性和四十个独立地震属性之间伪相关的概率伪相关值 样品数(或井点数)实际面临的四种情况井特性与地震属性实际上不相关井特性与地震属性实际上相关利用地震属性预测井特性确的决策不利用地震属性预测井特性正确的决策 导造成错误的预测预测中的置信度偏高,即视误差偏小测精度比用地震属性时小预测误差比用地震属性时大前者比后者危害更大实例十口井结果A 实际孔隙度分布 B 地震属性分布所有点结果预测误差很大A 孔隙度预测偏高5的地区B 孔隙度预测偏低5的地区协克里金预测结果计算孔隙体积的传统方法 用线性回归将等转化为深度图,求油藏顶部深度与油水界面的深度差;2)对各井求油藏顶部与油水界面之间的孔隙度平均值,沿构造方向内插得到孔隙度平面图;3)二者乘积得到孔隙度 整个油藏范围内对此进行积分,得到孔隙体积。结果为 30500000(根据 30年的地质、测井与地震数据与 17口井资料)计算孔隙体积的地质统计方法用等 用协克里金法 得到油藏顶部构造图,油藏顶部深度与油水界面的深度差得到油藏等厚图;2)对各井求油藏顶部与油水界面之间的孔隙度平均值,简单克里金内插得到孔隙度平面图;3)二者乘积得到孔隙度 整个油藏范围内对此进行积分,得到孔隙体积。计算孔隙体积的地质统计方法果结果10个油藏厚度模拟100次孔隙度模拟平均振幅与孔隙度关系储层段平均振幅分布储层段平均振幅与孔隙度关系协克里金方法大幅提高孔隙度预测精度克里金与协克里金交互验证交会图计算孔隙体积的地质统计方法用等 用协克里金法 得到油藏顶部构造图,油藏顶部深度与油水界面的深度差得到油藏等厚图;2)对各井求油藏顶部与油水界面之间的孔隙度平均值,协克里金内插得到孔隙度平面图;3)二者乘积得到孔隙度 整个油藏范围内对此进行积分,得到孔隙体积。计算孔隙体积的地质统计方法果结果10个油藏厚度模拟100次孔隙度模拟
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