【基于地质信息约束的概率神经网络地震反射模式预测方法】 地震反射模式预测是地球物理勘探中的关键技术之一,它有助于我们理解地层结构,特别是在石油和天然气的勘探开发中。传统的神经网络预测地震反射模式存在不稳定性,多次运行可能得到不同的结果,使得评估预测准确性变得困难。此外,预测值仅表示反射类别,缺乏地质意义。针对这些问题,本文提出了一种新的预测方法,即“基于地质信息约束的概率神经网络地震反射模式预测方法”。 该方法首先构建地质信息库,包含了丰富的地质特征,如沉积相、岩性、厚度等。然后,利用地质模式-地震模式的转换技术,将地质信息转化为地震数据可以理解的形式,从而实现地质信息对地震信息的约束。这种方法的核心在于如何有效地将地质约束融入到神经网络的训练过程中,以提高预测的准确性和稳定性。 在渤海秦皇岛32-6油田的实例中,该方法被应用于河流相储层的地震反射模式预测。选取了部分井作为检验井,其他井作为约束井,结果显示,储层地震反射模式的预测符合率达到了86%。这表明,该方法在实际应用中表现出较高的预测精度和稳定性。 具体到地震资料的处理,当主频约为45 Hz时,该方法能有效识别3至8米的河道砂体,同时能够准确判断大于2米的泥岩隔夹层数量。这种高效、稳定、智能化的特点,极大地提升了地震数据解释的效率和质量。 此外,该方法的可解读性强,预测结果不仅反映了反射模式,还包含了地质意义,有助于地质学家更好地理解地层结构,为油气藏的定位和评价提供有力支持。因此,基于地质信息约束的概率神经网络在地震反射模式预测中的应用,对于提升油气勘探的精准度和效率具有重要意义。 关键词:地质信息约束;地震反射模式;地震属性;概率神经网络;秦皇岛32-6油田 此研究结合了神经网络的计算能力与地质学的深度理解,通过地质信息的约束,提高了地震反射模式预测的可靠性和实用性。这种方法的实施,不仅推动了地震资料解释技术的进步,也为未来类似复杂地质环境的油气勘探提供了新的思路。
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