基于PNN神经网络的地震属性反演技术

• 作者: 刘金平 杨懋新 王晶
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 经济
• 关键词: PNN神经网络 属性地震反演 扶杨油层
• 年，卷（期）: 2011,（27）
• 所属期刊栏目: 地球科学
• 页码范围: 6539-6543
• 分类号: F315.63
• 字数: 3317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2011.27.007

摘要

在薄互层地震储层预测中,属性分析和地震反演是当前应用地震资料进行储层预测的主要技术,两者实质上都属于反问题范畴,两者各有优缺点.提出了一种基于PNN神经网络的多属性地震反演技术,可以比较好地发挥两者的优势.概率神经网络(PPN)是一种数学内插方案,只不过在实现时利用了神经网络的架构,可以通过数学公式理解它的行为,克服了BP网络的的“黑匣子”问题.该技术在GTZ扶杨油层的砂岩预测中应用效果较好,厚度大于3 m的砂岩识别符合率超过90％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘金平		4	38	4.0	4.0
2	杨懋新		4	22	4.0	4.0
3	王晶		2	9	1.0	2.0