基于GRNN振幅谱估计的井控提高地震分辨率技术

提高分辨率一直是地震勘探必不可少的处理过程,当前简单油气藏逐渐减少,薄层、薄互层等复杂地质体已成为油气藏勘探开发的主要目标,对勘探精度的要求也越来越高。传统提高分辨率的方法主要依据地震剖面信息,这种处理方法往往比较盲目,缺少判断依据,而井控地震处理技术能将井资料信息运用到地震勘探处理中。提出了一种与广义回归神经网络(GRNN)相结合,利用井资料的介入提高地震资料分辨率的方法。由于广义回归神经网络具有较强的自适应学习逼近能力,可将其作为修整和拓展地震数据频谱的手段,以井作为约束条件,提高地震数据的分辨率。模型测试和实际数据处理表明基于GRNN振幅谱估计的井控提高地震分辨率技术是有效可行的。