基于机器学习的地震复合微相自动识别技术应用实践

西湖凹陷斜坡带平湖组砂体发育模式及分布规律不清限制了斜坡带勘探开发评价进展。从基础资料深入分析出发,井震结合明确“振幅-频率-波形-反射外形”四个参数为地震复合微相描述敏感参数,在此基础上依托BP神经网络算法实现地震复合微相自动识别。明确斜坡带水下分流河道、河口坝、潮汐砂坝及席状砂等多类型砂体发育规律,为该区岩性油气藏勘探提供理论支撑。