基于多尺度迭代求解三维频率-空间域声波方程的全波形速度反演研究-理论模型     

廖建平  刘和秀  郑桂娟  戴世鑫  彭叶辉  杨天春  王齐仁 《地球物理学进展》2014,(1)

使用广义最小残量方法迭代求解三维频率-空间域声波方程,反演时使用多尺度、多重网格的策略,探讨了如何快速实现高分辨率的三维频率-空间域迭代法声波全波形速度反演.通过对理论模型进行三维频率-空间域迭代法声波全波形反演数值试验,证实该方法的计算速度快、计算效率高,反演所得速度的分辨率高.从而为基于多尺度迭代求解三维频率-空间域声波方程的全波形速度反演成像打下方法基础.  相似文献   

基于CNN-LSTM-VAE混合模型的储层参数预测方法     

李贺男  段中钰  郑桂娟  王云雷 《地球物理学进展》2022,(5):1969-1976

利用测井资料预测储层参数是油气田开发的重要内容.针对现有储层参数预测模型精度低,不能很好的提取测井曲线和储层参数之间潜在关系的问题,本文将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)结合,提出基于变分自编码器(VAE)的CNN-LSTM混合模型.首先,提出了测井数据的分析方法,包括参数相关性分析和井间的相似度分析.其次,利用CNN提取每条测井曲线的空间相关特征向量,并使用LSTM网络提取测井曲线相邻深度之间的时间特征.最后,采用VAE结构,根据训练数据的深层特征再次对CNN-LSTM模型生成的泥质含量初步预测值进行修正.以大庆油田地区某井场数据验证该模型.仿真结果表明：与LSTM神经网络模型、CNN-LSTM网络模型相比,本文CNN-LSTM-VAE模型具有更好的时空特征提取能力,能够更准确地预测储层参数,可为储层参数预测提供新思路.  相似文献