应用一种改进BP神经网络算法预测密度曲线

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• 责任者：张赛民^c中南大学^d1977^e博士 ; 周竹生 ; 陈灵君^c中石化中南分公司研究院
• 刊名：物探化探计算技术
• 出版年：2007
• 卷期：29^b6总116
• 关键词：神经网络系统 ; 地震勘探20^a算法 ; 数据处理 ; 地震属性 ; 预测
• 页码：497～500
• 索书号：P630.6/363-14
• 图表：^c表2参10插图
• 分类号：2100,2000
• 文摘期号：2008/00

摘要

利用测井数据与地震数据二者相结合进行综合分析,是地震勘探工作者的重要工作。可以通过分析井位处的地震数据与测井数据,提取地震的多个属性,建立一个与测井属性的统计关系。选取已改进的三层网络结构BP神经网络算法,在应用一个实际例子后表明,该算法的主要特点是收敛速度快、计算简单,同时还具有跳出局部最小的能力。应用此神经网络算法对某油田的二维地震数据进行了处理,提取了多种地震属性,并在井位置建立了地震属性与密度曲线的非线性关系,成功预测了剖面密度曲线,为了解储层状况提供了有益的资料。