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基于前馈神经网络井控多属性融合的断裂识别方法被引量：1: 2024年; 塔里木盆地碳酸盐岩断控缝洞型油气藏埋藏深度大、构造复杂,且断裂高度发育,断裂是研究区域内成藏主控因素及可能的油气运移通道,对其空间展布位置及发育强弱的预测至关重要。断裂检测属性众多,不同断裂检测属性由于计算方法不同表征的断裂尺度及特征存在一定的差异性,且常规属性检测忽视了测井信息的利用与约束,为了获取更加全面、准确的断裂预测结果,本文优选多类断裂检测属性,并结合测井数据作为先验信息,利用前馈神经网络算法进行属性融合。首先优选AFE、likelihood、倾角等多类具有不同特征的断裂属性,结合测井放空漏失数据、成像测井信息及地震同相轴错段情况作为断裂发育类型判别条件建立了断裂特征识别样本库;在样本库基础上进行深度前馈神经网络训练,对比测试了不同隐含层深度条件下的学习效果,获取预测误差最小的神经网络预测模型;最后将神经网络预测模型应用于全工区断裂预测。经对比分析,认为深度学习融合属性预测断裂与测井解释结果更为吻合,且能综合不同尺度特征的断裂信息,有效提升了预测准确度和可靠性。; 赵军冉琦朱博华李洋梁舒瑗常健强; 关键词：井控前馈神经网络

丁山地区龙马溪组页岩气保存条件分析被引量：10: 2017年; 川东南丁山地区地质构造复杂,通过对丁山地区构造演化特征、褶皱断裂发育分布特征研究,结合地球物理手段获得的页岩埋深、压力、顶底板条件等综合分析,对丁山地区五峰-龙马溪组页岩气藏的保存条件进行了研究。参照页岩气藏保存条件评价指标,划分出了页岩气藏保存条件的有利区。结果表明,丁山地区以断裂和剥蚀为主的后期改造是页岩气散失的根本原因。丁山断褶构造的斜坡带及向斜构造部位断裂较少,埋深适中,地层压力较大,顶底板稳定连续,保存条件较好,是进一步勘探开发的重点地区。; 冉琦陈勇齐晴董清源付柘; 关键词：龙马溪组页岩气藏

塔里木盆地ST探区物探项目效果的全生命周期评价: 2025年; 为了构建物探效果后评价体系、优化油气勘探开发决策、优选地震物探投资项目、促进技术发展、拓展应用效益,以塔里木盆地ST探区物探项目效果为研究对象,分析了14个项目全生命周期包含的技术效果、应用效果、经济效果3类主要评价指标,指出了纵向5级的评价指标体系设计路线和计算方法。研究结果表明:①SN41N等3个项目效果优、为Ⅰ类,AD等9个项目效果中、为Ⅱ类,仅2个项目效果差、为Ⅲ类;②经复验,评价结果符合研究区实际。结论认为:①研究区需要持续提升地震资料采集和处理的技术水平,深化油气成藏地质条件研究,提升钻井储层保护技术,加快物探成果的应用;②该方法可以找出物探项目之间的共性、差异及原因,可以为技术发展提供支撑,有助于提高物探项目的管理效率和勘探效益;③该方法体现了物探项目的全过程产出效果及物探贡献价值,具有可量化、实用性强等特点,具有一定的科学性、合理性和可操作性。; 韩钊谭玉萍周刚冉琦李春磊廖志芳马志权罗洋; 关键词：后评价经济效果全过程塔里木盆地

基于井控多属性机器学习的缝洞型储层预测方法被引量：7: 2023年; 碳酸盐岩缝洞体具有强非均质性特征,单一地震属性预测和常规地震属性融合方法未考虑钻井过程中放空、漏失等信息,预测误差较大。基于实钻井井震标定,将放空漏失点属性特征作为约束条件,提出基于井控多属性机器学习的缝洞型储层预测方法,实现缝洞体精细预测。首先根据实钻井井震标定结果,提取漏失点位置的不同敏感地震属性值作为数据输入数组,根据漏失点特征定义的储层类型作为输出数组,形成训练集数据;然后基于支持向量机(support vector machines,SVM)方法,对训练集数据进行模型训练,得到符合先验信息的井震一致的预测模型;最后将该模型应用于塔里木盆地顺北地区奥陶系缝洞型储层预测。结果表明该方法能很好地反映真实储层类型特征,与钻井特征有很高的吻合度。; 田建华朱博华卢志强冉琦张胜寒高睿语陈海洋; 关键词：地震属性

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冉琦