利用Kohonen神经网络划分乌夏地区深层沉积相

• 作者: 乐友喜 张吉辉 张科 王永刚 郭文建 高磊
• 来源期刊: 新疆石油地质
• 学科: 工学
• 关键词: 准噶尔盆地 乌尔禾-夏子街地区 地震属性 Kohonen神经网络 深层 地震相 沉积相
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 油气勘探
• 页码范围: 419-421
• 页数: 3页
• 分类号: TE631.445.91
• 字数: 2303字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3873.2007.04.009

摘要

在对准噶尔盆地乌夏地区二叠系夏子街组的研究过程中,利用连片三维数据体的高信噪比和波组特征明显的优点,选择了可信度较高的地震反射内部结构和外部形态,辅助地震属性(瞬时振幅、瞬时频率和相关长度),使用Kohonen神经网络方法对地震相进行了量化分析和命名,并且利用测井解释和岩心分析及古生物特征等分析成果,将地震相转换为沉积相,取得了良好的地质效果,并解决了深层井少情况下沉积相难于划分的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永刚	中国石油大学地球资源与信息学院	37	472	12.0	21.0
2	高磊	中国石油大学地球资源与信息学院	29	69	5.0	7.0
3	张科	中国石油大学地球资源与信息学院	10	157	4.0	10.0
4	乐友喜	中国石油大学地球资源与信息学院	17	109	5.0	10.0