基于地震属性和深度前馈神经网络的天然气水合物饱和度预测OA北大核心CSTPCD
天然气水合物饱和度是评价资源量的重要参数,常规的地震反演储层预测方法存在精度低、效率不高的问题,且无法解决地震数据与储层参数之间的非线性问题。随着人工智能技术的迅速发展,许多相关技术已经应用于地震勘探领域,其中人工神经网络是人工智能的一个重要分支,其可以通过从大量的样本数据中不断学习,进而拟合复杂非线性函数来实现地下储层特征反演,有着很强的非线性映射和泛化能力。因此,本文在分析了常规线性公式以及岩石物理建模法优缺点的基础上,提出了基于地震属性和深…查看全部>>
孟大江;陈玺;路允乾;顾元;文鹏飞
天然气水合物勘查开发国家工程研究中心,广东广州511458 自然资源部海底矿产资源重点实验室,中国地质调查局广州海洋地质调查局,广东广州511458天然气水合物勘查开发国家工程研究中心,广东广州511458 自然资源部海底矿产资源重点实验室,中国地质调查局广州海洋地质调查局,广东广州511458天然气水合物勘查开发国家工程研究中心,广东广州511458 自然资源部海底矿产资源重点实验室,中国地质调查局广州海洋地质调查局,广东广州511458天然气水合物勘查开发国家工程研究中心,广东广州511458 自然资源部海底矿产资源重点实验室,中国地质调查局广州海洋地质调查局,广东广州511458天然气水合物勘查开发国家工程研究中心,广东广州511458 自然资源部海底矿产资源重点实验室,中国地质调查局广州海洋地质调查局,广东广州511458
地质学
天然气水合物深度学习饱和度地震属性深度前馈神经网络
《地质学报》 2024 (9)
P.2723-2736,14
广东省海洋经济发展专项(编号GDNRC[2023]40)资助的成果。
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