【摘 要】
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自组织神经网络结合地震属性技术往往被用于进行地震相的自动识别，但在实际应用中存在着一些问题难以解决：如神经网络的分类识别能力问题、怎样选取地震属性、怎样解决自组织聚
【机 构】
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西南石油大学资源与环境学院,中海石油研究中心,中国石化西南油气分公司勘探开发研究院德阳分院
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自组织神经网络结合地震属性技术往往被用于进行地震相的自动识别，但在实际应用中存在着一些问题难以解决：如神经网络的分类识别能力问题、怎样选取地震属性、怎样解决自组织聚类的有序映射等。对Kohonen自组织网络进行了部分改进，并利用灵敏属性分析技术来解决地震属性的选择问题，最后结合自组织聚类参数利用RBF网络对储层参数进行预测，较为有效地提高了地震多属性储层预测精度。
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