物探化探计算技术
物探化探計算技術
물탐화탐계산기술
COMPUTING TECHNIQUES FOR GEOPHYSICAL AND GEOCHEMICAL EXPLORATION
2013年
2期
162-167
,共6页
王童奎%赵宝银%戴晓峰%甘利灯%宋雪娟%程凤亭
王童奎%趙寶銀%戴曉峰%甘利燈%宋雪娟%程鳳亭
왕동규%조보은%대효봉%감리등%송설연%정봉정
叠前属性%叠前反演%概率神经网络%孔隙度反演
疊前屬性%疊前反縯%概率神經網絡%孔隙度反縯
첩전속성%첩전반연%개솔신경망락%공극도반연
近十年来非线性反演方法(如人工神经网络、遗传算法)在地球物理解释中,得到越来越多的应用,但人工神经网络反演目前通常只采用叠后波阻抗反演结果和叠后地震属性(如振幅、频率和相位)进行预测,而忽略了地震叠前道集中包含的地层信息.这里通过叠前地震反演获得纵波、横波阻抗和密度信息,结合叠前地震属性,综合应用PNN神经网络方法来反演地层孔隙度参数.其过程包括:①提取叠前地震属性和叠前反演纵波、横波阻抗和密度参数；②分析孔隙度和各类叠前属性和叠前弹性参数的相关程度,确定出与孔隙度关系密切的主要参数；③综合叠前反演弹性参数和叠前属性等参数,应用神经网络分析方法反演得出孔隙度体.该方法克服了由于砂泥岩波阻抗重叠造成的叠后波阻抗反演储层预测存在多解性的问题,反演孔隙度体提高了储层识别精度,储层预测和钻井结果一致,符合实际地质规律,证明本方法正确有效.
近十年來非線性反縯方法(如人工神經網絡、遺傳算法)在地毬物理解釋中,得到越來越多的應用,但人工神經網絡反縯目前通常隻採用疊後波阻抗反縯結果和疊後地震屬性(如振幅、頻率和相位)進行預測,而忽略瞭地震疊前道集中包含的地層信息.這裏通過疊前地震反縯穫得縱波、橫波阻抗和密度信息,結閤疊前地震屬性,綜閤應用PNN神經網絡方法來反縯地層孔隙度參數.其過程包括:①提取疊前地震屬性和疊前反縯縱波、橫波阻抗和密度參數；②分析孔隙度和各類疊前屬性和疊前彈性參數的相關程度,確定齣與孔隙度關繫密切的主要參數；③綜閤疊前反縯彈性參數和疊前屬性等參數,應用神經網絡分析方法反縯得齣孔隙度體.該方法剋服瞭由于砂泥巖波阻抗重疊造成的疊後波阻抗反縯儲層預測存在多解性的問題,反縯孔隙度體提高瞭儲層識彆精度,儲層預測和鑽井結果一緻,符閤實際地質規律,證明本方法正確有效.
근십년래비선성반연방법(여인공신경망락、유전산법)재지구물리해석중,득도월래월다적응용,단인공신경망락반연목전통상지채용첩후파조항반연결과화첩후지진속성(여진폭、빈솔화상위)진행예측,이홀략료지진첩전도집중포함적지층신식.저리통과첩전지진반연획득종파、횡파조항화밀도신식,결합첩전지진속성,종합응용PNN신경망락방법래반연지층공극도삼수.기과정포괄:①제취첩전지진속성화첩전반연종파、횡파조항화밀도삼수；②분석공극도화각류첩전속성화첩전탄성삼수적상관정도,학정출여공극도관계밀절적주요삼수；③종합첩전반연탄성삼수화첩전속성등삼수,응용신경망락분석방법반연득출공극도체.해방법극복료유우사니암파조항중첩조성적첩후파조항반연저층예측존재다해성적문제,반연공극도체제고료저층식별정도,저층예측화찬정결과일치,부합실제지질규률,증명본방법정학유효.
