[发明专利]一种基于神经网络的多属性地震信息融合裂缝预测的方法有效
| 申请号： | 201710147223.4 | 申请日： | 2017-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN106873033B | 公开（公告）日： | 2019-03-22 |
| 发明（设计）人： | 史长林;万盾;魏莉;但玲玲;李德鹏;张剑;吴蔚 | 申请（专利权）人： | 中国海洋石油集团有限公司;中海油能源发展股份有限公司 |
| 主分类号： | G01V1/30 | 分类号： | G01V1/30 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘玥 |
| 地址： | 100010 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的多属性地震信息融合裂缝预测的方法，包括以下步骤：步骤一：单井裂缝发育强度曲线拟合；步骤二：叠前地震多属性的裂缝预测，获得方位角各向异性属性的裂缝预测体与远近偏移距属性的裂缝预测体；步骤三：地震属性裂缝预测体的时深转换，获得深度域裂缝预测体；步骤四：深度域裂缝预测体粗化；步骤五：基于BP神经网络叠前地震属性预测裂缝信息融合。本发明将BP神经网络算法融入到多地震属性裂缝预测信息融合的过程中，获取科学客观的融合裂缝预测体，并将地震数据与单井数据进行结合，对地震属性体进行单井约束，进一步提高了预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 属性 地震 信息 融合 裂缝 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的多属性地震信息融合裂缝预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：单井裂缝发育强度曲线拟合；步骤二：叠前地震多属性的裂缝预测，获得方位角各向异性属性的裂缝预测体与远近偏移距属性的裂缝预测体；步骤三：地震属性裂缝预测体的时深转换，获得深度域裂缝预测体；步骤四：深度域裂缝预测体粗化；步骤五：基于BP神经网络叠前地震属性预测裂缝信息融合，包括：分别提取各地震信息裂缝预测体井旁道数据，形成由地震信息预测的单井裂缝强度曲线，以步骤一获取的单井裂缝发育强度曲线为学习对象进行网格化训练，由此形成训练模块；在此训练模块指导下，对经步骤四粗化至地质模型中的各地震属性的深度域裂缝预测体进行非线性融合。
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