简介：随着中石化股份有限公司在纽约、伦敦、香港上市成功三年，境外上市储量评估已成为我们的日常工作。本文首先介绍美国证券交易委员会(U．S．Securities&ExchangeCommission，简称SEC)储量评估方法，为了更好地掌握和运用此方法，本文将其与国内类似方法进行详细对比，分析出两种方法的异同，并结合江汉油田分公司上市储量自评估情况进行论述。
简介：油气田的模式识别方法包括地震多参数统计模式识别方法和神经网络方法，它可提取和应用自相关、自回归、功率谱和均方根振幅等多种地震信息特征参数，并用这些地震参数的两种模式识别方法，对有井和无井地区进行油气预测。对南海神孤鼻状构造带进行油气预测，在4个局部构造上发现好的特征异常显示，并且它们与构造圈闭及砂岩分布基本吻合。
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.
境外上市储量动态评估法与国内剩余经济可采储量计算方法的对比
利用地震特征参数模式识别方法确定海上油气田的分布
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
