基于扩展神经网络算法的弱信号分离技术在滩坝砂储层预测中的应用

• 作者: 徐大年 曹自强 朱卫星 林龙生
• 来源期刊: 天然气勘探与开发
• 关键词: 滩坝砂岩 神经网络 信号分离 储层预测
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 地质勘探
• 页码范围: 39-42
• 页数: 4页
• 字数: 2348字
• 语种: 中文

摘要

滩坝砂储集体具有分布较广、厚度较薄、空间分布不连续的特征.地震剖面上,通常是多个砂体以复合波的形式出现,很难形成单独的反射.滩坝砂储层信息的弱信号常被背景信息淹没,无法准确识别储层.针对滩坝砂储层的地震反射信号特点,将扩展交替投影神经网络算法引入到地震领域,对地震资料进行弱信号分离,并将算法应用到识别滩坝砂储层中,解析出砂体(组)在地震剖面上的展布特征.通过对理论模型及实际资料的试算,处理后的地震资料可以较好地展示储层展布特征,有利于滩坝砂体的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱卫星		5	43	3.0	5.0
2	徐大年		1	1	1.0	1.0
3	曹自强		1	1	1.0	1.0
4	林龙生		3	6	1.0	2.0