基于PNN神经网络的地震属性反演技术

摘要：

在薄互层地震储层预测中,属性分析和地震反演是当前应用地震资料进行储层预测的主要技术,两者实质上都属于反问题范畴,两者各有优缺点.提出了一种基于PNN神经网络的多属性地震反演技术,可以比较好地发挥两者的优势.概率神经网络(PPN)是一种数学内插方案,只不过在实现时利用了神经网络的架构,可以通过数学公式理解它的行为,克服了BP网络的的“黑匣子”问题.该技术在GTZ扶杨油层的砂岩预测中应用效果较好,厚度大于3 m的砂岩识别符合率超过90％以上.

关键词：PNN神经网络、属性地震反演、扶杨油层

所属期刊栏目：11

分类号：F315.63(世界农业经济)

在线出版日期：2012-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6539-6543