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基于地震-测井数据预测储层参数空间分布规律的神经网络模型

Neural Network Models for Predicating the Spatial Distribution of Reservoir Parameters Based on Seismic and Well Logging Data

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【作者】 蔡永香郭庆胜桂志先丁虹

【Author】 CAI Yongxiang 1,2,3 GUO Qingsheng 1,2 Gui Zhixian 3 DING Hong 1 (1 School of Resource and Environment Science, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China) (2 Key Laboratory of Geographic Information System, Ministry of Education, Wuhan University, 129 Luoyu Road, Wuhan 430079, China) (3 School of Geoscience, Yangtze University,1 Nanhuan Road, Jingzhou 434102, China)

【机构】 武汉大学资源与环境科学学院长江大学地球科学学院武汉大学资源与环境科学学院 武汉市珞喻路129号430079 武汉大学教育部地理信息系统重点实验室武汉市珞喻路129号430079 长江大学地球科学学院荆州市南环路1号434102430079 武汉大学教育部地理信息系统重点实验室430079430079

【摘要】 研究了地震资料的特征参数与储层参数间的神经网络模型,建立了相互之间的非线性映射,可以横向预测目的层的储层参数,实现地震资料和测井资料联合预测储层参数的空间分布规律。实验结果表明,该方法是可行的。

【Abstract】 The neural network models have been studied and developed to establish the non-lineal imaging between the seismic attribute parameters and reservoir parameters. The neural network models can be used to predicate reservoir parameters of the targets and realize the integration of seismic and well logging data, in order to predicate the spatial distribution of reservoir parameters. With actual well logging and seismic data from one of fields in our country, the simulation with the neural network models is finished. The results show that this method is feasible, and the corresponding thematic maps are made.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(50309013)
  • 【文献出处】 武汉大学学报(信息科学版) ,Editorial Board of Geomatics and Information Science of Wuhan University , 编辑部邮箱 ,2005年04期
  • 【分类号】P631.4
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】225
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