| 基于BP神经网络裂缝预测方法在DMT凹陷潜山变质岩中的应用研究 |
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| 引用本文： | 黄凤祥,夏振宇,桂红兵,张梦琳,桂志先,汪勇. 基于BP神经网络裂缝预测方法在DMT凹陷潜山变质岩中的应用研究[J]. 工程地球物理学报, 2016, 0(4): 483-490. DOI: 10.3969/j.issn.1672-7940.2016.04.014 |
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| 作者姓名： | 黄凤祥 夏振宇 桂红兵 张梦琳 桂志先 汪勇 |
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| 作者单位： | 1. 长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室,湖北武汉430100;长江大学地球物理与石油资源学院,湖北武汉430100;2. 江西省天然气有限公司,江西南昌,330096;3. 中海油田服务股份有限公司物探事业部,天津,300452;4. 中国石油华北油田分公司地球物理勘探研究院,河北任丘,062552 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(41074104)，国家科技重大专项(2011ZX05006-004) |
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| 摘 要： | 裂缝油气藏在油气勘探开发中占有重要地位,准确地预测储层中的裂缝发育程度等参数是勘探开发的难点。本文采用叠后多属性分析技术对DMT潜山变质岩裂缝进行了定量预测,在储层特征分析的基础上,首先提取了对储层裂缝敏感的地震属性,包括相干体、曲率、蚂蚁体、弧长、瞬时频率、均方根振幅、反射强度属性;然后运用BP神经网络方法,对多种地震属性进行了裂缝密度的定量预测,得出裂缝发育区为东胜堡和法哈牛、静安堡构造带,次级发育区为边台、平安堡、静北、前进构造带。其结果与工区钻井资料吻合,为该区下一步的勘探开发提供了依据。
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| 关 键 词： | 地震属性 多属性分析 裂缝预测 神经网络 变质岩裂缝 |
The Application of BP Neural Network to DMT Hill Metamorphic Fracture Prediction |
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