【摘 要】
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地震属性与储层参数间对应关系复杂,只运用单一属性预测储层会产生多解性问题。基于深度学习中的稀疏表示理论研究了多属性的融合方法。该方法先对待融合的地震属性进行分块
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地震属性与储层参数间对应关系复杂,只运用单一属性预测储层会产生多解性问题。基于深度学习中的稀疏表示理论研究了多属性的融合方法。该方法先对待融合的地震属性进行分块处理;然后采用正交匹配追踪算法结合K-奇异值分解训练的超完备字典对所有属性块进行稀疏编码,并根据稀疏表示系数自适应地选取融合规则得到融合稀疏系数,对该融合稀疏系数进行重构便可得到融合后的地震属性。实际试验资料表明,由于该方法在融合时引入了最大后验去噪因子,故进行融合的同时能够对随机噪音进行压制。融合结果中包含了各单一属性具备的大部分地质信息,使融合数据能够多角度的反映目标地质体的相关情况,有利于后续地震资料的解释工作。
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