基于地震纹特征深度学习的天然气储层识别

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• 论文作者：曹俊兴
• 年：2016
• 作者机构：油气藏地质及开发工程国家重点实验室(成都理工大学);
• 会议召开时间：2016-10-15
• 会议录名称：2016中国地球科学联合学术年会论文集（二十六）——专题50：油藏地球物理
• 语种：中文
• 分类号：P618.13;P631.4
• 学会代码：ZGDW
• 会议名称：2016中国地球科学联合学术年会
• 会议地点：中国北京
• 主办单位：中国地球物理学会、中国地震学会、全国岩石学与地球动力学研讨会组委会、中国地质学会构造地质学与地球动力学专业委员会、中国地质学会区域地质与成矿专业委员会
• 学会名称：中国地球物理学会
• 页数：1
• 文件大小：70k
• 原文格式：O
• 会议级别：全国

摘要

<正>基于地震数据分析的储层识别是油气地球物理勘探的核心任务。经过近半个世纪的努力,己经发展了一些有效的气层识别方法技术,如亮点技术,AVO分析技术,以及低频伴影等等。遗憾的是,这些方法技术在深层与非常规天然气条件下常会失效。如一些气藏在地震剖面上的表现不是"亮点",而是"暗点"或"平点";又如在深层,地震波入射角的估算误差会使得本己就十分微弱的气层A V O效应完全失真。

引文