【摘 要】
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为了充分挖掘叠前地震数据中反映地震相类别的细微信息,充分利用钻井、地质等先验知识,提出基于叠前地震纹理属性的半监督地震相分析算法。该算法首先引入叠前地震纹理属性,
【机 构】
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电子科技大学资源与环境学院,电子科技大学信息地学中心,中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目“基于叠前地震纹理分析的复杂储层识别机理和方法研究”(41604107),国家科技重大专项“渤海湾盆地济阳坳陷致密油开发示范工程”(2017ZX05072)联合资助
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为了充分挖掘叠前地震数据中反映地震相类别的细微信息,充分利用钻井、地质等先验知识,提出基于叠前地震纹理属性的半监督地震相分析算法。该算法首先引入叠前地震纹理属性,以突出地震反射信息中的微小空间、振幅随方位角/炮检距等的变异性;然后采用自组织映射,对训练样本对进行训练;最后在钻井先验知识的约束下,对自组织映射输出层的神经元进行半监督聚类,得到神经元与地震相类别的映射关系。理论模型和实际资料应用结果证实该方法可提高地震相图的准确度及地震微相的识别能力,是一种性能优越的地震相分析工具。
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