利用卷积神经网络对储层孔隙度的预测研究与应用

来源 :地球物理学进展 | 被引量 : 14次 | 上传用户:wind1120
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在测井资料与岩心数据较少,储层参数在地质综合解释方面又非常重要的情况下,如何提高储层参数的预测精准度显得尤为关键.本文提出使用深度学习方法根据已有的测井数据预测岩心孔隙度,构建出基于Adam优化算法、dropout技术、ReLU激励函数等技术融合的卷积神经网络模型.首先,分析选定测井参数与孔隙度的相关性.然后,通过交叉验证实验优选模型参数,如学习率、网络深度等.最后,运用卷积神经网络建立自然伽马等四种测井参数与孔隙度的非线性映射关系.通过对实际资料的训练测试,结果显示,基于测井资料的卷积神经网络模型
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地震数据的包络携带着超低频信息,能够在缺失低频的情况下,为全波形反演提供一个精确的初始模型.包络反演虽然利用超低频数据进行反演,但需与全波形反演采用同样精细的网格,具有几乎相同的计算量.根据包络数据的特性,对于给定的频带,在频率移动时,地震数据会发生变化,但是它的瞬时振幅包络是不变的.基于此性质,我们提出一种频移目标函数降低地震数据的频带,推导了相应的梯度算子.新方法可以在保持精度不变的情况下减少
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逆时偏移是处理复杂高陡构造成像的一种有效技术.然而,互相关成像条件会在成像过程中产生低波数、强振幅的偏移噪声,降低成像精度.实际数据应用结果表明,叠后滤波方法虽然高效但会损失成像剖面中的低波数信息,影响着高陡断裂构造的成像质量.常规基于波场分解的逆时偏移方法可在消除偏移噪声的同时保持数据频带不受损失,但对存储及计算有较高要求,不能满足实际海量数据的生产应用.为了兼顾效率与效果,本文在分析了常规波场
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