地震属性的GA-BP优化方法

在进行储层预测和评价时 ,通常使用与储层预测有关的各种地震属性。以各种方法提取的一系列地震属性包含着丰富的地质信息 ,但有些属性可能彼此相关 ,这就造成信息的重复和冗余。由此可见 ,属性的无限增加也会给储层预测带来不利的影响。针对具体问题 ,从全体地震属性中挑选出最佳的地震属性子集是非常必要的 ,此即地震属性优化问题。其目的就是从众多地震属性中挑选出与研究目标关系最密切、反应最敏感的少数属性 ,再利用优化后的地震属性进行目标层储层参数 (如孔隙率、泥质含量和储层厚度等 )反演。本文主要讨论地震属性优化的遗传算法 (GA)与 BP神经网络相结合的 GA - BP方法 ,通过对大港探区 L JF区块三维地震资料的实际应用 。