基于深度学习的地震多属性储层预测模型

摘要：

本文提出基于蜻蜓算法和最小二乘向量机的地震多属性储层预测模型,利用蜻蜓算法对最小二乘支持向量机的惩罚系数和核系数进行优化,从复地震道类、振幅统计类、频谱特征类和吸收衰减类中优选出12种地震属性作为输入变量,选取储层厚度作为输出变量.以渤海X油田为例开展了实证分析,预测结果与PSO-LSSVM、FOA-LSSVM模型预测结果进行对比分析.研究结果表明:基于蜻蜓算法和最小二乘向量机的地震多属性储层厚度预测模型计算精度高,对油田勘探开发具有一定指导意义.

关键词：蜻蜓算法、最小二乘向量机、预测模型、储层厚度

所属期刊栏目：40

分类号：TE122.2(石油、天然气地质与勘探)

在线出版日期：2021-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：72-76