【摘 要】
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准确刻画断裂细节是一个油气藏构造精细描述以及油气藏深化认识的基础.随着油气藏逐渐进入开发中后期,对小断裂识别精细的要求越来越高.但受埋藏深度及地表条件的影响,目前地震资料对于开发中后期小断裂的识别难度较大,识别精度较低.结合目前人工智能大数据分析的方法,本文提出了优势频率条件下无监督模式断裂识别技术.针对能够反映不同尺度断裂的频率进行优选,在此基础上开展多种不同类型的几何断裂属性提取,再运用无监督
【机 构】
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东方地球物理公司研究院库尔勒分院,新疆库尔勒 841001;西安石油大学地球科学与工程学院,陕西西安 710065
【出 处】
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2020油气田勘探与开发国际会议(IFEDC2020)
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准确刻画断裂细节是一个油气藏构造精细描述以及油气藏深化认识的基础.随着油气藏逐渐进入开发中后期,对小断裂识别精细的要求越来越高.但受埋藏深度及地表条件的影响,目前地震资料对于开发中后期小断裂的识别难度较大,识别精度较低.结合目前人工智能大数据分析的方法,本文提出了优势频率条件下无监督模式断裂识别技术.针对能够反映不同尺度断裂的频率进行优选,在此基础上开展多种不同类型的几何断裂属性提取,再运用无监督模式识别算法,让计算机通过学习比对的方式,自动地将某些具备共同特性断裂进行集和分类,刻画出单一尺度和全尺度断裂的展布特征,提高断裂的横向分辨能力,有效提升断裂识别精度,通过在H地区的应用,实现气藏内部断裂精细刻画,节省解释人员分析数据的精力和时间,得到了理想断裂模式结果,深化了油气藏认识,有效支撑了油气藏开发潜力评价及后期井位部署.
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