摘要：利用地震属性进行储层预测时,以某省某区煤层气为靶区,探寻煤层气赋存导致其与正常煤层之间的振幅属性、能量属性、频率属性与相位属性等多种地震属性的差异,其次构建了与实际勘探目标储层物性参数近似的地质模型,利用地震记录和井信息为BP神经网络的学习提供样本进行训练,将地震数据中提取的优化后的地震属性输入训练好的BP神经网络中,预测煤层的分布、厚度、煤层埋深、含气量、构造发育情况。从实际测区的预测情况看,该地震属性方法准确性和可靠性较高,地震属性应用在煤层气中是可行的技术,可对实际生产进行理论指导。

关键词：煤层气 地震属性 正演模型 预测 

单位：中石化华东油气分公司勘探开发研究院