油气化探精查中的矿置异常特征与模式识别
  • 【DOI】

    10.3969/j.issn.1001-6112.2005.05.019

  • 【摘要】

    油气化探精查是近年来开发完善的新技术,一般采用高密测网、轻烃检测新技术及非常规数值处理技术研究近地表烃类组成和分布特征,评价圈闭的含油气性或油气聚集的有利部位.化探精查矿置异常特征总体上属顶端晕类型,主要表现为复杂的块、环结合状,油田内外轻烃组构具有内重外轻的分异特征,烃类组分(特别是重组分)的浓集中心与深部油气聚集体具有较好的对应性.油气化探精查工作中应谨慎"圈环",重视对异常特征的研究,并借助... 展开>>油气化探精查是近年来开发完善的新技术,一般采用高密测网、轻烃检测新技术及非常规数值处理技术研究近地表烃类组成和分布特征,评价圈闭的含油气性或油气聚集的有利部位.化探精查矿置异常特征总体上属顶端晕类型,主要表现为复杂的块、环结合状,油田内外轻烃组构具有内重外轻的分异特征,烃类组分(特别是重组分)的浓集中心与深部油气聚集体具有较好的对应性.油气化探精查工作中应谨慎"圈环",重视对异常特征的研究,并借助物化探多参数综合判别、分形理论、神经网络等评价技术进行含油气性预测,提高油气化探解决复杂地质问题的能力.以HBG油田为例,采用3层BP神经网络技术对化探精查异常进行模式识别,预测的有利部位得到钻探证实,表明在矿置异常识别和评价时,采用浓度异常提取与模式识别类异常评价技术相结合进行含油气性预测是可行且有效的. 收起<<

  • 【作者】

    赵克斌  孙长青 

  • 【作者单位】

    中国地质大学

  • 【刊期】

    石油实验地质 ISTIC PKU 2005年5期

  • 【关键词】

    油气化探精查  矿置异常  地球化学特征  油气预测  BP神经网络