【摘 要】
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流体因子是储层流体识别中的重要参数,传统的流体因子不能较为准确地识别储层流体,等效流体体积模量对储层流体的变化更加敏感。多波AVO反演是从地震道集中提取等效流体体积
【机 构】
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中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室,中国石油大学（北京）CNPC物探重点实验室,中国石油大学（北京）克拉玛依校区,中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
【基金项目】
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国家科技重大专项课题(2016ZX05047-002)资助。
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流体因子是储层流体识别中的重要参数,传统的流体因子不能较为准确地识别储层流体,等效流体体积模量对储层流体的变化更加敏感。多波AVO反演是从地震道集中提取等效流体体积模量的重要手段之一。常规的多波AVO反演基于最小二乘或贝叶斯理论,反演精度强烈依赖于初始模型,但大多数实际工区很难建立高精度、高分辨率的初始模型。为了进一步提高储层流体识别的精度,并降低反演对初始模型的依赖程度,在AVO反演理论的指导下,构建基于无监督深度学习的纵波和转换波道集直接反演等效流体体积模量的方法,将该方法应用于X工区实际数据的反演并
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