【摘 要】
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近年来,随着石油地球物理勘探中三维地震勘探的发展以及计算机能力的不断加强,地震特征属性技术得到迅猛发展.地震特征属性分析和综合研究是地球物理学家广泛关注的研究课题.
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近年来,随着石油地球物理勘探中三维地震勘探的发展以及计算机能力的不断加强,地震特征属性技术得到迅猛发展.地震特征属性分析和综合研究是地球物理学家广泛关注的研究课题.利用概率神经网络对地震特征属性进行模式识别是一个新的研究方向.在该论文中,作者采用了一种改进型的概率神经网络算法(DynamicProbabilisticNeuralNetwork-DPNN)对地震特征属性进行模式识别,得到了为石油地质学家部署钻井提供决策信息的含油气概率分布图.该文在研究径向基函数神经网络和概率神经网络的基础之上,采用DPNN动态调整网络结构和作用函数的标准差,使网络具有处理大规模实际资料的能力.DPNN网络具有使用方便、快速收敛等特点.应用DPNN,对三维地震特征属性进行模式识别,为油田确定含油气有利区带提供了一种新的技术手段.通过实际资料处理,取得了良好的应用效果,表明DPNN具有广阔的应用前景.
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