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1、万方数据第26卷第1期地球物理学进展v01.26,No.12011年2月(页码:240~245)PR()GRESSINGEOPHYSICSFeb.2011贺旭,李雄炎,周金煜,等.小波分析和决策树在低饱和度气层识别中的应用.地球物理学进展,2011,26(1):240245,DOI:10.3969/j.issn.1004—2903.2011.01.027.HeX,LiXY,ZhouJY,eta1.Applyingthewaveletanalysisanddecisiontreetoidentifylow-saturationnaturalgas.Progressin
2、Geophys.(inChinese),2011,26(1):240~245,DOI:10.3969/j.issn.1004—2903.2011.01.027.小波分析和决策树在低饱和度气层识别中的应用贺旭1,李雄炎2~,周金煜4,于红岩2一(1.计算机科学与技术系。中国石油大学(北京),北京102249l2.油气资源与探测国家重点实验室,中国石油大学(北京),北京102249;3.地球探测与信息技术北京市重点实验室,中国石油大学(北京),北京102249;4.长庆油田公司勘探开发研究院,陕西西安710021)摘要特殊的成藏条件和低幅度构造圈闭致使柴达木盆地三湖地区
3、第四系存在大量的低饱和度气藏.储层物性较差,储层厚度偏薄,受围岩和测井仪器分辨率的限制,难以准确划分储层;高泥质含量、高束缚水饱和度、高地层水矿化度和粘土矿物的影响,致使测井曲线在低饱和度气层表现出许多模糊性,使低饱和度气层的识别显得尤为困难.针对这一问题,文章采用小波分析对测井曲线进行重构,以提高测井曲线纵向分辨率,并与成像测井资料进行对比分析,礼用提高分辨率之后的测井曲线对储层进行准确划分;同时使用决策树建立低饱和度气层的预测模型,根据决策树学习过程的透明性、学习结果可理解性。并综合储层实际特征,对预测模型进行修正,达到准确识别低饱和度气层的目的.实际应用表明小
4、波分析技术和决策树方法有效地解决了研究工区储层难以划分和低饱和度气层识别困难的问题.关键词小波分析,纵向分辨率,储层划分,决策树,低饱和度气层,预测模型,识别DOI:10.3969/j,issn.1004-2903.2011.01.027中图分类号P631文献标识码AApplyingthewaveletanalysisanddecisiontreetoidentifylow。。saturationnaturalgasHEXul,LIXiong—yan2~,ZHOUJin—yu4.YUHong—yan2’3(1.DepartmentofComputerSciencea
5、ndTechnology,ChinaUniversityofPetroleum(Beijing),Beijing102249,China:2.StateKeyLaboratoryofPetroleumResourceandProspecting,ChinaUniversityofPetroleum(Beijing),Beijing102249,China;3.KeyLaboratoryofEarthProspectingandInformationTechnology,ChinaUniversityofPetroleum(Beijing),Beijing102249
6、,China;4.ExplorationandDevelopmentInstitute,ChangqingPetroleumCompany,Xi'an710021,China)AbstractTheparticularreservoirconditionandlow-amplitudestructuraltrapgeneratetheabundantlowsaturationnaturalgasintheQuaternaryoftheSanhuareaintheQaidambasin.Itisdifficulttoaccuratelydelineatereservo
7、irsbecauseofthepoorreservoirproperties,thinreservoirthicknessandlimitationsofsurroundingrocksandlogginginstrumentresolution.Theeffectsofthehighshalecontent,highirreduciblewatersaturation,highformationwatersalinity,andclaymineralsresultinthelogcurvesshowmuchambiguityatlow-saturationna
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