【摘 要】
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传统的地震波阻抗反演方法存在岩性分辨能力不高和多解性问题,反演结果难以满足精细刻画岩性分布规律的要求。本文通过构建包含岩性和波阻抗信息的归一化后的拟伽马曲线作为岩性指示曲线,利用神经网络方法,将地震数据转化为与岩性关系更密切的伽马数据体。通过神经网络地震反演,得到砂泥岩岩性反演数据体。将该方法用于西湖凹陷平湖组砂泥岩岩性反演,与传统方法相比,泥岩厚度预测精度达93%,较为准确地刻画了地下砂泥岩分布情况,为后期的油气勘探提供依据。
【机 构】
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中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0604303),国家重大科技专项项目(2016ZX05027-001-005)。
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传统的地震波阻抗反演方法存在岩性分辨能力不高和多解性问题,反演结果难以满足精细刻画岩性分布规律的要求。本文通过构建包含岩性和波阻抗信息的归一化后的拟伽马曲线作为岩性指示曲线,利用神经网络方法,将地震数据转化为与岩性关系更密切的伽马数据体。通过神经网络地震反演,得到砂泥岩岩性反演数据体。将该方法用于西湖凹陷平湖组砂泥岩岩性反演,与传统方法相比,泥岩厚度预测精度达93%,较为准确地刻画了地下砂泥岩分布情况,为后期的油气勘探提供依据。
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