利用Kohonen神经网络划分二维地震相——以柴达木盆地E区风险勘探为例

• 作者: 冯明友 刘哲 刘小洪 孙辉 杨午阳 魏新建
• 来源期刊: 岩性油气藏
• 学科: 工学
• 关键词: Kohonen 神经网络 地震相 沉积相 柴达木盆地
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 115-118,132
• 分类号: TE112.221
• 字数: 2098字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8926.2011.04.023

摘要

为研究柴达木盆地E区大型背斜构造沉积相及砂体展布规律,在二维地震数据闭合差校正、邻区井标定引入及精细层位解释基础上,利用改进算法的Kohonen神经网络技术开展二维地震相划分研究,识别出三角洲前缘水下分流河道、分流间湾及滩坝等微相。本文研究认为,研究区古流向为南东—北西向,储集砂体较发育,主要富集于研究区中部,现今构造东高点位于有利沉积相带。改进算法的Kohonen神经网络二维地震相划分技术补充了沉积相研究成果,适合于西部二维地震资料覆盖的风险探区,具较强的推广价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘哲	中国石油长庆油田分公司勘探部	27	118	6.0	9.0
2	杨午阳		44	569	15.0	23.0
3	冯明友	西南石油大学资源与环境学院	25	137	6.0	11.0
4	刘小洪	西南石油大学资源与环境学院	22	217	7.0	14.0
5	孙辉		32	106	8.0	9.0
6	魏新建		15	36	3.0	5.0