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本文利用地震、测井、地质等资料,基于信息优化预测理论,应用神经网络非线性方法得到三维高精度波阻抗数据体,以及速度、人工伽马等三维储层参数数据体,为进行储层岩体、物性分析提供了可靠依据.不仅可以使用迭前和迭后信息,而且可以使用迭后数据非线性变换结果信息.该方法在实际应用中取得了较好的效果.
神经网络非线性煤层属性反演应用研究
【摘 要】
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本文利用地震、测井、地质等资料,基于信息优化预测理论,应用神经网络非线性方法得到三维高精度波阻抗数据体,以及速度、人工伽马等三维储层参数数据体,为进行储层岩体、物性
【机 构】
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中国矿业大学北京校区
【出 处】
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煤矿设计
【发表日期】
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2001年6期
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