【摘 要】
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当火成岩分布范围小、厚度薄、埋藏深时,在地震剖面上不能形成反射能量强、连续性好的同相轴,用常规方法不易识别。鉴于人工种经网络方法具备较强的非线性映射能力,可以综合
【机 构】
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中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院
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当火成岩分布范围小、厚度薄、埋藏深时,在地震剖面上不能形成反射能量强、连续性好的同相轴,用常规方法不易识别。鉴于人工种经网络方法具备较强的非线性映射能力,可以综合运用各种物性参数和地震属性进行岩性识别,因此本文采用BP神经网络识别火成岩。为了提高识别精度,首先利用高精度重磁资料和大地电磁测深资料,初步确定火成岩的平面位置和深度;然后利用钻遇火成岩的井资料,建立人工合成地震记录分析其地震波波组特征,结合井旁地震造提取地震属性,组成样本,训练BP神经网络;进而在地震剖面上识别火成岩。本文将此法用于巴彦浩特盆地火成岩的识别,为该区部署新的参数井提供了较可靠的依据。
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