【摘 要】
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油气勘探开发的不断深入凸显了储层参数精准预测的重要性。地震属性包含丰富的储层地质信息,能够对地下构造、岩性及物性进行综合地反映。因此,地震属性技术是一种有效的储层预测方法。实施地震属性技术时,通常需要提取多个地震属性,在获得大量储层信息的同时也面临着属性冗余等问题。因此,有必要对众多地震属性进行优化,以简化相关计算过程和提高储层预测精度。本文采用线性的主成分分析法与非线性的局部线性嵌入法对地震属性
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油气勘探开发的不断深入凸显了储层参数精准预测的重要性。地震属性包含丰富的储层地质信息,能够对地下构造、岩性及物性进行综合地反映。因此,地震属性技术是一种有效的储层预测方法。实施地震属性技术时,通常需要提取多个地震属性,在获得大量储层信息的同时也面临着属性冗余等问题。因此,有必要对众多地震属性进行优化,以简化相关计算过程和提高储层预测精度。本文采用线性的主成分分析法与非线性的局部线性嵌入法对地震属性进行降维,在获得少数更有效的新属性同时也消除原始数据中的冗余信息。实际资料优化结果表明:由于属性数据的非线性,局部线性嵌入法的优化效果优于主成分分析法的优化效果。由于地震属性与储层参数之间往往存在复杂的非线性关系,传统线性预测方法的预测精度与效率较低。相比之下,神经网络因其自身较好的自学习、自适应以及非线性能力而被应用于储层预测。本文首先介绍了误差反向传播神经网络与径向基神经网络,并利用实际资料对二者的预测效果进行比较,得出径向基神经网络具有更高的预测精度。然后分别利用主成分分析法与局部线性嵌入法对径向基神经网络的输入进行优化,并比较两种优化方法的预测性能。预测结果表明:局部线性嵌入法优化径向基神经网络具有较高的预测精度与效率。最后用该方法对实际工区目的层的孔隙度分布进行预测,预测结果与实际钻井资料吻合度较高,表明所用方法的有效性与实用性。
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高铁线路的逐年增多,使得高铁线震源进入了地球物理学家们的视线。它的众多优点使人们设想应用这一信号进行地下介质构造勘探。高铁线震源与其他常用的震源机制有很大的不同,因此对应的处理方法也需要经过对理论震源机制及实际资料的相关分析来确定。本文首先对高铁理论子波进行了模拟,探究了高铁震源子波的形成过程,确定了子波形态及频谱的主要影响因素,同时也对比了实际数据,验证了这一震源机制的正确性。本文还分析了高铁数
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相比于基于Zoeppritz方程及其近似式的叠前反演方法,基于反射率法的叠前反演在对薄互层储层以及宽入射角的地震记录的反演分析中,具有更大的优势。但是,反射率法反演方法在对实际地震资料反演时,仍然具有不足之处。首先在贝叶斯反演理论中,引入的正则化项要涉及到弹性三参数的统计相关性,在噪音比较强时,这种相关性会使得反演结果偏离地震记录的约束,使得结果分辨率下降。本论文引入了去相关算法,通过去除初始模型
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