0 引言
1 研究区概况
2 神经网络特征属性反演方法
2.1 煤系地层地震响应特征
2.2 子波分解与重构去煤层
2.3 神经网络反演方法
3 基于神经网络逐级递进特征属性的储层参数刻画
3.1 叠前—叠后储层弹性参数反演
3.2 储层岩性敏感属性预测
3.3 储层孔隙度预测
3.4 储层含气性预测
3.5 结果验证
表1 木瓜区验证井储层预测误差统计Table 1 Statistical table of reservoir prediction error of validation wells in Mugua area |
序号 | 井号 | 太1段 | 太2段 | 盒8段 | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
砂岩厚度 /m | 预测厚度 /m | 误差 /m | 相对误差 /% | 砂岩厚度 /m | 预测厚度 /m | 误差 /m | 相对误差 /% | 砂岩厚度 /m | 预测厚度 /m | 误差 /m | 相对误差 /% | ||
小计 | 18.1 | 17.7 | 13.8 | ||||||||||
1 | SM-63-1D | 11.8 | 9.8 | 2.0 | 16.9 | 4.8 | 8.0 | -3.2 | 17.1 | 19.5 | -2.4 | 14.0 | |
2 | SM-63-6D | 18.4 | 14.5 | 3.9 | 21.2 | 2.3 | 5.6 | -3.3 | 21.7 | 23.5 | -1.8 | 8.1 | |
3 | SM-63-7D | 17.2 | 15.4 | 1.8 | 10.5 | 18.2 | 15.3 | 2.9 | 15.9 | 18.9 | 21.5 | -2.6 | 13.8 |
4 | SM-63-8D | 18.2 | 15.6 | 2.6 | 14.3 | 6.2 | 7.0 | -0.8 | 12.9 | 18.2 | 19.8 | -1.6 | 8.8 |
5 | SM-74-2D | 12.6 | 13.5 | -0.9 | 7.1 | 8.5 | 7.2 | 1.3 | 15.3 | 18.1 | 20.2 | -2.1 | 11.6 |
6 | SM-74-5D | 10.6 | 11.6 | -1.0 | 9.4 | 6.8 | 7.2 | -0.4 | 5.9 | 19.7 | 18.5 | 1.2 | 6.1 |
7 | FG1-11-8D | 18.2 | 14.6 | 3.6 | 19.8 | 20.2 | 16.8 | 3.4 | 16.8 | 17.4 | 16.0 | 1.4 | 8.0 |
8 | FG1-12-C01 | 16.3 | 12.1 | 4.2 | 25.8 | 27.4 | 18.9 | 8.5 | 31.0 | 21.1 | 22.8 | -1.7 | 8.1 |
9 | FG-T43-2D | 19.5 | 14.8 | 4.7 | 24.1 | 20.1 | 16.9 | 3.2 | 15.9 | 17.2 | 20.8 | -3.6 | 21.0 |
10 | FG-T43-4D | 20.9 | 16.5 | 4.4 | 21.1 | 12.5 | 15.1 | -2.6 | 20.8 | 25.6 | 19.4 | 6.2 | 24.2 |
11 | FG-T43-5D | 9.8 | 12.1 | -2.3 | 23.5 | 13.6 | 16.1 | -2.5 | 18.4 | 28.6 | 20.3 | 8.3 | 29.0 |
12 | FG-T43-6D | 21.2 | 17.6 | 3.6 | 17.0 | 17.4 | 17.5 | -0.1 | 0.6 | 32.3 | 24.5 | 7.8 | 24.1 |
13 | FG-T45-1D | 14.3 | 11.5 | 2.8 | 19.6 | 15.5 | 20.1 | -4.6 | 29.7 | 23.5 | 21.8 | 1.7 | 7.2 |
14 | FG-T49-6D | 25.2 | 19.9 | 5.3 | 21.0 | 18.9 | 13.8 | 5.1 | 27.0 | 28.4 | 25.1 | 3.3 | 11.6 |
15 | FG-T49 | 13.8 | 16.5 | -2.7 | 19.6 | 10.4 | 8.3 | 2.1 | 20.2 | 21.6 | 23.9 | -2.3 | 10.6 |