期刊文献+

多地震属性优化的神经网络技术在鄂尔多斯盆地高阻抗砂岩储层预测中的应用 被引量:13

APPLICATION OF NEURAL NETWORK TECHNOLOGY OPTIMIZED BY MULTIPLE SEISMIC ATTRIBUTES TO PREDICT HIGH-IMPEDANCE SANDSTONE RESERVOIRS IN ORDOS BASIN
下载PDF
导出
摘要 由地震数据体提取的地震属性值可能与某些地质参数具有很大的相关性,但同时单属性参数具有多解性。利用多地震属性优化下的神经网络技术对鄂尔多斯盆地高阻抗砂岩储层预测的实践表明,该技术有效避免了单属性多解性和多属性综合判别精度低的缺点,提高了利用地震属性预测高阻抗砂岩储层的精度。 The seismic attribute extracted from seismic data may be related to some geologic parameters.However,a single attribute parameter usually has multiplicity.In this paper,The high-impedance sandstone reservoir is predicted with neural network technology optimized by multiple seismic attributes.Calculation results show that this technology is effective to avoid the multiplicity of a single seismic attribute and the difficulty in recognition of integrated multiple seismic attributes.With this approach,we can improve the prediction precision for a high-impedance sandstone reservoir.
出处 《海洋地质动态》 北大核心 2010年第10期45-49,共5页 Marine Geology Letters
关键词 地震属性 优化 神经网络 高阻抗砂岩储层 储层预测 seismic attribute optimization neural network technology high-impedance sandstone reservoir reservoir prediction
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献45

共引文献89

同被引文献171

引证文献13

二级引证文献120

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部