10.11935/j.issn.1673-1506.2018.01.015
基于地质信息约束的概率神经网络地震反射模式预测方法
已有神经网络地震反射模式预测所得结果往往不稳定,多次预测可能出现多种结果,难以评价预测结果的准确性;而且预测值只代表了不同的反射类别,并没有相应的地质指示和含义.通过构建地质信息库和地质模式-地震模式的转换技术,建立了一种地质信息约束下的概率神经网络地震反射模式预测方法,解决了两个关键性问题,一是地质信息如何体现对地震信息的约束,二是地质信息约束的地震反射模式的高精度预测如何实现.以渤海秦皇岛32-6油田某河流相储层为例,选取20口井作为检验井,25口井作为约束井,本文方法储层地震反射模式预测的符合率为86%;模型及实际数据应用表明,在地震资料主频为45 Hz左右时,本文方法可以有效识别出3~8 m的河道砂体,并能够辨别大于2m的泥岩隔夹层个数,具有高效、稳定、智能化、可解读性强等特点.
地质信息约束、地质模式、地震反射模式、地震属性、概率神经网络、秦皇岛32-6油田
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TE121(石油、天然气地质与勘探)
“十二五”国家科技重大专项“海上开发地震关键技术及应用研究2011ZX05024-001”部分研究成果
2018-06-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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