【摘 要】
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在钻井过程中,取心及岩屑录井资料都十分有限,以往通过岩心观察或者综合分析岩屑录井资料来进行岩性和沉积环境研究的方法受到很大限制,而利用各种测井资料所提供的丰富信息
【机 构】
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中国地质大学地球物理与空间信息学院,中国石化集团华北石油局测井公司
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在钻井过程中,取心及岩屑录井资料都十分有限,以往通过岩心观察或者综合分析岩屑录井资料来进行岩性和沉积环境研究的方法受到很大限制,而利用各种测井资料所提供的丰富信息来进行沉积相研究已成为发展趋势。通过研究曲流河沉积相中各沉积微相的特征及在测井曲线上的响应特征,提取各不同沉积微相的测井相特征参数,建立曲流河沉积环境的各沉积微相的测井相模式及特征参数样本,利用BP神经网络技术反馈学习,获得一套适合研究区曲流河沉积微相的判别系数,并对其他实际测井资料进行沉积微相自动识别,所得结果与地质专家解释结果吻合率在84%以上,效果显著。由此表明在油气勘探进程中采用该方法进行沉积微相自动识别是切实可行的,可大大提高储层解释的速度和精度。
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