简介：目前,用地震属性进行储层预测的方法大体可分为单一参数线性预测法和多参数综合分析法两大类.近年来,多参数的人工神经网络储层预测技术应用较多,但是需要选择合适的样本,并准确提取对砂体厚度反映灵敏的地震属性参数[1].在地质条件复杂的地区,由于储层厚度和岩性在横向上的变化会引起其地震反射特征发生较大变化,因而训练样本非常复杂,网络训练也难以收敛.
简介：煤层甲烷是一类由煤层自生自储的非常规天然气，在中国具有巨大的资源前景。煤层中的天然气主要呈吸附状态储集，煤层甲烷的开发实质上是如何有效地将天然气从煤层中解吸出来。地层水的静水压力控制了甲烷气的解吸作用，地层水的排出可为气体的解吸提供压力差和空间。煤层结构不仅影响煤层的孔隙性能，同时制约着其中天然气排出的难易程度。另外，在煤层甲烷地质评价中诸如物性、含气量等参数的求取亦需认真对待。
简介：通过对孔隙结构参数与测井资料关系的研究，在江陵凹陷利用地层胶结指数判断油水层，突出了地层有效孔隙中油气的贡献，具有更高的分辨率和直观性；利用孔隙结构参数预测产能，提高了预测精度，其应用结果与试油情况吻合较好。
地震道波形分类方法在储层预测中的应用——以二连盆地白音查干凹陷为例
地层水、煤层结构对煤层甲烷开采效率的影响
孔隙结构研究在江陵凹陷油层判别及产能预测中的应用
