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基于核贝叶斯判别法的储层物性参数预测

Reservoir physical property prediction based on kernel-Bayes discriminant method

作     者:刘兴业 陈小宏 李景叶 周林 郭康康 Liu Xingye;Chen Xiaohong;Li Jingye;Zhou Lin;Guo Kangkang

作者机构:中国石油大学油气资源与探测国家重点实验室中国石油大学海洋石油勘探国家工程实验室北京102249 

出 版 物:《石油学报》 (Acta Petrolei Sinica)

年 卷 期:2016年第37卷第7期

页      面:878-886页

核心收录:

学科分类:081801[工学-矿产普查与勘探] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 

基  金:国家自然科学基金项目(No.U1262207) 国家重大科技专项(2016ZX05033-003-008)资助 

主  题:核函数 贝叶斯判别 条件概率 储层物性参数 不确定性 

摘      要:随着油田开发的持续深入,地震勘探技术在储层预测及储层描述方面的要求不断提高。储层的物性参数是描述储层特征的主要参数,但由于影响储层物性参数的因素众多,且关系复杂,为储层物性参数的准确预测带来了巨大困难。基于传统贝叶斯判别的物性参数预测方法能够综合考虑多种参数,在获得预测结果的同时能够给出预测结果的概率分布,从中提取最大后验概率,并对预测结果的不确定性进行定量评价。但在预测过程中条件概率密度函数比较难以估计,一般假设各参数服从特定分布,但当数据分布比较复杂时,不满足这种假设,限制了其应用效果。因此,基于贝叶斯定理,采用核函数估算的方法计算条件概率密度函数,提出了基于核贝叶斯判别法的储层参数预测方法。该方法不需要假设数据服从特定的分布,采用非参数估计方法获取条件概率密度函数,可以计算获得物性参数的最大后验概率,实现了多种物性参数的预测并提供预测结果的置信概率,可用于进行不确定性评价。模型数据和实际资料的应用效果很好地验证了该方法的有效性。该方法在储层物性参数预测、储层描述中有良好的应用前景。

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