【摘 要】
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针对碳酸盐岩储层岩性多样、孔隙结构复杂导致传统横波预测方法受限的问题,文中提出利用长短时记忆神经网络(LSTM)预测复杂碳酸盐岩储层的横波时差.相对于传统的简单点对点学习模式,LSTM通过复用神经元结构,有效学习测井参数的序列信息.以苏里格气田苏东地区碳酸盐岩储层为例,选择声波时差、密度、自然伽马等16个对横波速度较为敏感的测井参数,构建了基于LSTM的横渡预测模型.和机器学习方法(Bayes,BP,DT,KNN,LR,SVM)以及Xu-Payne岩石物理模型方法相比,基于LSTM的预测模型均方根误差仅为
【机 构】
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中国地质大学(北京)数理学院,北京100083;北京师范大学统计学院,北京100875;北京中地润德石油科技有限公司,北京100083
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针对碳酸盐岩储层岩性多样、孔隙结构复杂导致传统横波预测方法受限的问题,文中提出利用长短时记忆神经网络(LSTM)预测复杂碳酸盐岩储层的横波时差.相对于传统的简单点对点学习模式,LSTM通过复用神经元结构,有效学习测井参数的序列信息.以苏里格气田苏东地区碳酸盐岩储层为例,选择声波时差、密度、自然伽马等16个对横波速度较为敏感的测井参数,构建了基于LSTM的横渡预测模型.和机器学习方法(Bayes,BP,DT,KNN,LR,SVM)以及Xu-Payne岩石物理模型方法相比,基于LSTM的预测模型均方根误差仅为3.36 μs/m,决定系数达到0.967,表明基于LSTM的横波预测模型更加符合实际地质情况,在复杂碳酸盐岩储层的研究中具有广阔的应用前景.
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利用初期P波预警参数构建现地地震动预测模型,使其在达到设定阈值时快速发出报警信息,是现地地震预警系统面临的一个关键问题,直接关系到发布信息的准确性和及时性.针对地震烈度仪基于微机电系统传感器记录到的数据质量较差,通过两次积分获取的位移存在较大偏差,会引起更多的误报和漏报,本文采用不同阶数(1—4阶)的巴特沃斯滤波器,分别构建了基于P波3 s和全P波段数据的位移幅值PD、速度幅值PV和加速度幅值PA与地震动峰值速度PGV和峰值加速度PGA的现地地震动预测模型,然后利用收集到的川滇示范预警网地震事件记录进行验
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