【摘 要】
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弹性阻抗反演是主要的储层参数预测方法之一。入射角范围有限和低地震资料质量等原因,会导致密度反演的准确率较低。此外,纵横波速度比在速度峰值处的反演稳定性较差,也不能
【机 构】
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中国海洋石油集团有限公司信息技术中心,中国石油大学（华东）地球科学与技术学院,中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司
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弹性阻抗反演是主要的储层参数预测方法之一。入射角范围有限和低地震资料质量等原因,会导致密度反演的准确率较低。此外,纵横波速度比在速度峰值处的反演稳定性较差,也不能直接反演孔隙度等储层物性参数。目前通过常规的弹性阻抗反演等方法无法有效解决上述问题。本文将深度学习技术与弹性阻抗反演技术相结合,基于全连接深度神经网络建立起三个角度弹性阻抗与弹性、物性储层参数之间的非线性映射关系,测井数据的密度、纵横波速度比预测的均方根误差均降低10%以上。并以弹性阻抗搭建起测井、地震数据之间的桥梁,通过标准化等数据处理技术,最
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