神经网络法地震反演应用及效果

• 作者: 周杰
• 来源期刊: 断块油气田
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 地震属性 逐步回归 属性优化 地震反演
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 560-562,570
• 分类号: TE132.1
• 字数: 2663字
• 语种: 中文

摘要

X潜山研究区属于储层非均质性极强的裂缝型油藏,构造极为复杂,初始模型的构建难度极大,多解性非常强.为此,要寻找一种方法,充分利用现有各种测井资料,弥补声波测井的不足;充分利用地震资料的中频信息,来提高储层反演的分辨率和精度,尽可能的减少反演结果的多解性,增加反演成果的客观性,以便更准确地进行储层预测.作者建立地震属性与测井资料的多维线性或非线性的统计关系,进而利用基于神经网络法地震反演和线性、非线性多元地震属性分析对裂缝型储层进行横向预测.概率神经网络方法采用了交叉检验预测精度的方法,所以,在相关性较好的情况下,增加了预测结果的可靠性,减少了多解性,提高了预测结果的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周杰	中国地质大学能源学院	6	30	3.0	5.0