砂泥岩地层概率神经网络岩性反演技术应用研究

• 作者: 张绍红 林昌荣
• 来源期刊: 西安石油大学学报(自然科学版)
• 学科: 地球科学
• 关键词: 岩性识别 概率神经网络 地震属性数据 反演
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 地质与勘探
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TE121.3|P618.130.2+1
• 字数: 2933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-064X.2008.04.001

摘要

概率神经网络是一种基于概率密度函数理论的神经网络,能够广泛地应用于模式识别等领域.针对地震岩性反演预测问题,提出了一种具体的概率神经网络方法,包括网络模型的构造和预测识别步骤等.研究区主要目的层为沙溪庙组沙一段湖滩砂及河道砂体,储层单层厚度小,岩性横向变化较大,利用地震资料进行常规储层预测较困难.为此,根据该区储层的测井响应特征、地震属性特征与地质岩性特征的相关性,利用概率神经网络方法对地震属性数据做变换,从而对地层特征进行预测识别.