简介：通过实例介绍了利用一种概率神经网络技术预测储层物性参数的方法.该方法克服了传统方法的某些局限性,预测储层物性参数时不需要地震子波;而是直接建立测井曲线和地震属性的关系,用相关系数衡量目标测井曲线和地震属性之间的相似性;用逐步递归法选取最佳属性;用交互验证法监视所选属性的可靠性.

简介：介绍利用计算机提取测井曲线形态特征的方法，研究了根据测井曲线形态特征识别岩性和沉积环境的人工神经网络（ANN）模型，并在SUN工作站上建立了相应的计算机程序。应用结果表明，用ANN模型识别岩性和沉积环境是可行的，并有较好的符合率。

简介：夹层的空间分布研究,对于精细油藏描述而言是一个难题,目前还没有一种行之有效的解决方法.本文针对平湖油气田H32油藏开发实际,先采用随机建模方法建立油藏的三维夹层模型,再用确定性建模方法建立油藏的三维孔隙度模型,并依此对夹层模型进行校正,然后用于生产动态预测.钻井结果证实,夹层预测结果与油藏实际情况吻合.

简介：QHD32-6油田主要含油层系是被断层复杂化了的明化镇组下段和馆陶组上段河流相砂体,砂体厚度横向变化较大.油藏形成受构造和岩性双重因素控制,存在多个油水系统,地质条件比较复杂.油田含油面积为39.7km2,探明储量为1.7034亿t.开发好该油田的一个重要环节是针对其特有的地质条件做好随钻油藏地质建模工作,即随着开发井钻探方案的实施分阶段进行油藏地质模型调整,以指导开发井井网的调整和开发井的钻探.以地质框架模型建立、绝对波阻抗反演、岩性序贯高斯指示模拟、孔隙度高斯协模拟等技术为核心建立的随机模拟法,被证明是适合该油田地质特点的随钻油藏地质建模方法,应用于该油田A、B平台所在区块取得了良好的效果.