【摘 要】
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在石油地震勘探中,如何从大量的地震数据体中提取岩性信息,一直是地球物理、地质工作者的目标.宽带约束反演已经成功地利用测井和地震的数据反演出波阻抗等参数,但是地质工作者往往为了进行储层描述,需要了解地上地质体其他更多更直观的参数,如孔隙度,渗透率等测井属性参数.本文分别介绍了如何从地震属性到测井属性的实现的方法,前一种方法是线性的,相对简单,后面利用神经网络来预测测井属性是非线性的计算,更加符合地质
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在石油地震勘探中,如何从大量的地震数据体中提取岩性信息,一直是地球物理、地质工作者的目标.宽带约束反演已经成功地利用测井和地震的数据反演出波阻抗等参数,但是地质工作者往往为了进行储层描述,需要了解地上地质体其他更多更直观的参数,如孔隙度,渗透率等测井属性参数.本文分别介绍了如何从地震属性到测井属性的实现的方法,前一种方法是线性的,相对简单,后面利用神经网络来预测测井属性是非线性的计算,更加符合地质规律.本文所论述的方法突破了常规的地震反演的限制,这无疑对实际生产有积极的应用价值.
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