针对地震属性难以有效区分油、水层的难点,采用测井曲线重构方法刻画岩性油藏有利油层分布。通过对春光油田春22井区现有测井资料与含油砂体的统计分析,认为电阻率曲线对油层更为灵敏。在此基础上,通过井震结合,采用多属性线性回归和概率神经网络重构拟电阻率曲线来识别油层。实例研究结果表明概率神经网络预测的拟电阻率曲线精度高,更能有效识别岩性油藏油层的平面展布。
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