基于PNN神经网络的地震属性反演技术
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Attribute Seismic Inversions Based on PNN Neural Network
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    在薄互层地震储层预测中,属性分析和地震反演是当前应用地震资料进行储层预测的主要技术,两者实质上都属于反问题范畴,两者各有优缺点。本文提出了一种基于PNN神经网络的多属性地震反演技术,可以比较好地发挥两者的优势。概率神经网络PPN)是一种数学内插方案,只不过在实现时利用了神经网络的架构,可以通过数学公式理解它的行为,克服了BP网络的的“黑匣子”问题。该技术在GTZ扶杨油层的砂岩预测中应用效果较好,厚度大于3m的砂岩识别符合率超过90%以上。

    Abstract:

    At present, in the seismic reservoir predictions for thin interbeds, attribute analysis and seismic inversion are the main techniques to predict reservoirs by using seismic data. Both of the techniques intrinsically belong to the inverse problem domain and have their own advantages and shortcomings. This paper presents a attribute seismic inversion Based on PNN neural network that can develop the advantages of the techniques mentioned above.Altough PNN neural network that is mathematical interpolation scheme is only use framework of neural network, we can understanding its behavior by mathematical formula to overcome “black box” of BP neural network. The application of the technique obtained a good effect in the sandstone predictions in GTZ Fuyang oil layer, and the identification coincident rate to the sandstone, whose thickness is over 3m, is above 90%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王晶. 基于PNN神经网络的地震属性反演技术[J]. 科学技术与工程, 2011, (27): .
Wang jing. Attribute Seismic Inversions Based on PNN Neural Network[J]. Science Technology and Engineering,2011,(27).

复制
分享
相关视频

文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2011-06-16
  • 最后修改日期:2011-06-16
  • 录用日期:2011-06-22
  • 在线发布日期: 2011-08-09
  • 出版日期:
×
关于《科学技术与工程》全新官方网站正式上线的通知公告
关于抵制伪造参考文献学术不端行为的声明
关于规范使用生成式人工智能的声明
亟待确认版面费归属稿件,敬请作者关注