首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

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
引用本文:蔡永香,郭庆胜,桂志先,丁虹. 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[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2005, 30(4): 366-369
作者姓名:蔡永香  郭庆胜  桂志先  丁虹
作者单位:1. 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
2. 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
3. 长江大学地球科学学院,荆州市南环路1号,434102
4. 武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号,430079
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50309013)
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。

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
文章编号:1671-8860(2005)04-0366-04
修稿时间:2005-02-01

Neural Network Models for Predicating the Spatial Distribution of Reservoir Parameters Based on Seismic and Well Logging Data
CAI Yongxiang,GUO Qingsheng,Gui Zhixian,DING Hong. Neural Network Models for Predicating the Spatial Distribution of Reservoir Parameters Based on Seismic and Well Logging Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(4): 366-369
Authors:CAI Yongxiang  GUO Qingsheng  Gui Zhixian  DING Hong
Affiliation:CAI Yongxiang 1,2,3 GUO Qingsheng 1,2 Gui Zhixian 3 DING Hong 1
Abstract: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.
Keywords:seismic attribute parameters  well logging curves  reservoir parameters  neural network  thematic map
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号