GeoEast属性分析技术在柳沟庄裂缝储层预测中的应用

酒泉盆地青西凹陷柳沟庄地区发育泥质白云岩裂缝型油藏,其储层具有非均质性强、横向连续性差等特点。本文依据地层形变与裂缝发育之间关系的原理,在细致分析形变地层地震属性特征变化的基础上,利用GeoEast解释系统提供的属性分析、属性压缩、玫瑰图、烃类检测和数据融合等技术,开展裂缝预测、裂缝单元(体)分析及油气检测,取得了较好的地质效果和经济效益。

地震多属性分析技术预测和评价盐下碳酸盐岩储层厚度分布

某海上盐下L区火成岩发育、碳酸盐岩储层厚度预测难度大,地震单属性分析已不能满足研究需求,本文尝试利用地震多属性分析技术进行了储层参数预测。通过属性与已钻井储层参数交会图分析进行地震属性集优选,通过主成分分析(PCA法)和K-L变换进行地震属性压缩,通过人工神经网络技术进行全区定量预测储层厚度,计算结果与实钻井误差范围不超过5.5%,大部分井多属性方法预测精度明显高于单属性方法,储层厚度平面分布特征与地质规律吻合。实践结果表明此方法在原理和实际应用上都是可行的,能够有效地提高储层定量预测精度,为探明油田储层分布特征和后续部署开发井网方案提供了参考。

一个示例学习系统的设计与实现

本文简要介绍了我们自行研制的一个示例学习系统的结匈,学习算法 CORE、属性压缩与构造、噪声处理及渐近式学习等内容。

改进的Apriori算法在IDS中的应用

在入侵检测研究领域中,提高检测模型的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题。提出了一种针对网络入侵检测事务流日志数据库的关联规则挖掘改进算法,它采用事务压缩和属性压缩相结合,解决了当前主流关联规则算法应用到入侵检测过程中存在的多遍扫描、大量无效规则和算法复杂度过高等问题。实验结果表明,文中所提出的方法在规则生成和对网络异常情况的检测方面都显示出比较好的性能,提高了系统效率,使其更适用于入侵检测系统。