神经网络法地震反演应用及效果

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.

关键词：神经网络、地震属性、逐步回归、属性优化、地震反演

所属期刊栏目：17

分类号：TE132.1(石油、天然气地质与勘探)

在线出版日期：2011-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：560-562,570