论文摘要
AVO反演方法以褶积模型为基础。传统褶积模型基于稳态地震数据,不考虑地震子波在地层中的衰减,不符合实际情况,因此基于传统褶积模型合成的地震记录与实际地震记录之间往往存在一定的误差,进而影响反演精度。基于传统褶积模型的思想,本文引入GRU-SES(gated recurrent unit-second order exponential smoothing)神经网络模型,在褶积过程中考虑地震子波的时变性,提出了一种新的非稳态褶积模型。利用某工区的30口井的测井数据、地震子波和井旁地震记录对神经网络进行训练和测试,结果表明基于该非稳态褶积模型合成的地震记录更接近实际地震记录,具有较高的实用价值。
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文章来源
类型: 国内会议
作者: 孙宇航,刘洋
关键词: 非稳态褶积模型,地震子波,时变性
来源: 2019年油气地球物理学术年会 2019-11-27
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,地球物理学,矿业工程
单位: 中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室中国石油大学(北京)克拉玛依校区
分类号: P631.4
DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.022956
页码: 349-352
总页数: 4
文件大小: 456k
下载量: 13
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