【摘 要】
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当面对大量的地震属性时，怎样才能选择出可靠性更高的属性来提高地震储层预测的精度，是地震多属性分析的一个重要环节。对于地震多属性优化，目前已经发展出了各种各样的算法，有的需要井参数，有的不需要井参数，让人难以取舍。本文从地震多属性间内在的相容性与冗余性，独立性与非相关性的角度出发，建立了一套地震多属性优化的数学算法描述，从而为优化算法的选择提供了统一的比较基础。在此基础上，将突出独立性的KL 变换优
【机 构】
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西南石油大学资源与环境学院,四川成都 610500
【出 处】
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中国石油学会2010年物探技术研讨会
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当面对大量的地震属性时，怎样才能选择出可靠性更高的属性来提高地震储层预测的精度，是地震多属性分析的一个重要环节。对于地震多属性优化，目前已经发展出了各种各样的算法，有的需要井参数，有的不需要井参数，让人难以取舍。本文从地震多属性间内在的相容性与冗余性，独立性与非相关性的角度出发，建立了一套地震多属性优化的数学算法描述，从而为优化算法的选择提供了统一的比较基础。在此基础上，将突出独立性的KL 变换优化、突出相容性的RS 优化、突出相关性的 SDC 优化，从流程上串联起来，最终形成了8 种可供比较的地震多属性优化模式。再将8 组优化属性，输入RBF 神经网络外推井参数(砂岩孔隙度)，获得了某工区一套砂体储层8 个孔隙度分布，通过分析 8 个孔隙度分布与井参数的误差曲线，从而比较了8 种流程各自的特点。最后，给出了一些地震多属性优化模式选择的建议和深入研究的方向。
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