| 极限学习机驱动的地震多属性融合识别曲流带单一点坝 |
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| 作者姓名： | 张宪国 吴啸啸 黄德榕 林承焰 |
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| 作者单位： | 1. 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院, 山东青岛 266580;
2. 中海石油(中国)有限公司上海分公司, 上海 200335 |
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| 基金项目： | 本项研究受国家自然科学基金项目“基于沉积过程分析的砂质辫状河储层中细粒沉积成因机制与分布模式研究”（41672129）和中央高校基本科研业务费专项“基于数字露头和沉积数值模拟的辫状河储层构型形成机制与构型模式研究”（19CX02001A）联合资助。 |
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| 摘 要： | 识别高弯度曲流河内部单一点坝对于研究曲流河演化特征、指导油气藏开发等具有重要意义。为此,以孤东油田馆陶组曲流河为例,综合地震属性聚类分析与优选、极限学习机算法属性融合和地震正演模拟等,构建一种利用极限学习机算法驱动的地震多属性融合技术,识别复杂曲流带内部单一点坝。钻井和开发动态检验表明：①该方法在实例区的砂岩厚度预测单井吻合率达到93.3%,优于支持向量机和BP神经网络方法; ②研究区曲流带内部发育三种点坝叠加模式,即相向迁移点坝叠置、同向迁移废弃河道残留和同向迁移废弃河道无残留,三者地震相在反射连续性和振幅强度方面存在差异; ③研究区曲流带内部发育有5个单一点坝,点坝间残留的废弃河道形成渗流屏障影响剩余油开发。该方法研究成果可为油藏开发提供地质依据。
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| 关 键 词： | 地震多属性融合 极限学习机 点坝 曲流带 |
| 收稿时间： | 2021-01-01 |
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