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

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英文篇名：Neural Network Models for Predicating the Spatial Distribution of Reservoir Parameters Based on Seismic and Well Logging Data 中文刊名：武汉大学学报(信息科学版) 英文刊名：Editorial Board of Geomatics and Information Science of Wuhan University 作者：蔡永香 ; 郭庆胜 ; 桂志先 ; 丁虹 英文作者：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) 中文关键词：地震特征参数 ; 测井曲线 ; 储层参数 ; 神经网络 ; 专题地图 英文关键词：seismic attribute parameters ; well logging curves ; reservoir parameters ; neural network ; thematic map 出版日期：2005-04-30 机构：武汉大学资源与环境科学学院,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,434102 ,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 ,荆州市南环路1号,434102 ,武汉市珞喻路129号,430079 年：2005 期：04 出版单位：武汉大学学报(信息科学版)

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。
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.

引文

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