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物探院博士后课题聚焦识别与表征关键问题2022年08月04日 来源：
中国石化报 作者:
黄 骏
本报讯 7月29日，物探院“基于人工智能的超深层断控缝洞型储集体定量化表征技术研究”项目取得新进展，利用机器学习方法对塔里木盆地顺北地区奥陶系主干断裂之间的次级断裂进行特征增强，为井位设计提供了有力支撑。 这一研究课题由物探院西北支撑中心博士后杨尚锋负责，于7月5日入选江苏省首批卓越博士后计划资助名单，获得江苏省财政两年30万元资助。 杨尚锋2021年从中国石油大学（北京）地质学专业博士毕业，毕业后就义无反顾地前往新疆西北油田勘探生产一线，勇挑地球物理勘探难题，探索亘古地层储层分布规律与地震表征技术。入站以来，杨博士立志把科研做在勘探一线上，把论文写在祖国边疆大地上。 此课题重点攻关走滑断裂和断控缝洞型储层地震识别与表征两大关键问题，预期可有效提高顺北地区奥陶系超深层走滑断裂识别和断控缝洞型储层预测精度，降低探井失利风险，助力西北油田高质量勘探开发。（黄 骏）
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