利用Kohonen神经网络划分乌夏地区深层沉积相

在对准噶尔盆地乌夏地区二叠系夏子街组的研究过程中,利用连片三维数据体的高信噪比和波组特征明显的优点,选择了可信度较高的地震反射内部结构和外部形态,辅助地震属性(瞬时振幅、瞬时频率和相关长度),使用Kohonen神经网络方法对地震相进行了量化分析和命名,并且利用测井解释和岩心分析及古生物特征等分析成果,将地震相转换为沉积相,取得了良好的地质效果,并解决了深层井少情况下沉积相难于划分的问题。