基于深度学习的F-A因子构建及其在岩性砂体储层预测中的应用

基于深度学习的F-A因子构建及其在岩性砂体储层预测中的应用

论文摘要

针对珠江口盆地惠州地区岩性砂体勘探面临的储层预测和岩性尖灭线不易识别的困难,在经典的调谐理论基础上,提出F-A因子的构建算法并建立初始模型,通过引入深度学习的技术迭代收敛从而完善模型,形成成熟的技术流程。该方法经5口实钻井验证,预测砂体厚度和实际砂体厚度相比误差在1m左右,精度较高。应用于勘探实践后,在目前常规技术方法无法刻画出符合实钻地质情况的尖灭线时,应用F-A因子技术可以较好预测与实钻地质情况较为吻合的尖灭线位置,且与后钻井钻遇砂体厚度误差较小。从而为岩性A油田东侧的尖灭线边界扩张,探明面积和储量升级提供依据。综上,理论、验证和实践均证明F-A因子技术的可靠性和推广应用价值。

论文目录

  • 0前言
  • 1 惠州凹陷岩性砂体储层预测难题
  • 2 基于深度学习的FA因子构建
  • 3 应用效果
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 国内会议

    作者: 罗伟,万琼华,张振波

    关键词: 珠江口盆地,惠州凹陷,岩性砂体,因子,储层预测

    来源: 2019年油气地球物理学术年会 2019-11-27

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

    专业: 地质学,石油天然气工业

    单位: 中海石油(中国)有限公司深圳分公司

    分类号: P618.13

    DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.022893

    页码: 71-74

    总页数: 4

    文件大小: 504k

    下载量: 53

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