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地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱动,借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算,取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比,本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性,为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径. 相似文献
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依据地质、航磁等资料,结合实测岩石物性资料,以1∶250 000重力资料为基础对祁连山地区(张掖、刚察地区)进行综合研究。研究地质构造与地球物理特征,划分了大地构造单元,探讨了隐伏与半隐伏岩体分布。该区域经多年的重力工作,勘探面积已近3万多km2,根据重力资料研究布格重力场特征并进行分区; 对地质构造单元重新划分,对主要断裂进行探讨; 圈定隐伏与半隐伏岩体,推断其空间展布特征,并对其解释。结果表明: 祁连山地区地壳密度结构横向分区、纵向分层明显,布格重力异常场的分区特征与地质构造分区特征基本一致。结合2.5D重力剖面反演印证了新的推测结果,为综合地质、地球物理找矿提供参考。 相似文献
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重力场向下延拓能够突出局部和浅部的异常信息,分离叠加的异常特征.但是向下延拓通常具有过程不稳定、下延深度小、结果不准确等问题.针对向下延拓所存在的不足,本文利用重力场及其垂向一阶导数,基于辛普森(Simpson)求积公式,推导出重力场向下延拓米尔尼(Milne)公式.将本文向下延拓方法应用于模型数据,向下延拓模型结果及误差曲线表明,相对于向下延拓快速傅里叶变换(FFT)法和积分迭代法,向下延拓Milne法的深度更大,相对误差更小;相对模型值,向下延拓Milne法能够获得稳定且准确的结果.对加拿大乃查科(Nechako)盆地地区实测航空重力数据进行本文方法向下延拓验证,处理结果表明,相对于实测异常,本文方法向下延拓结果能够很好还原实测数据,并且在进一步向下延拓中反映原始异常的趋势,增强局部和细小异常信息. 相似文献
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内蒙古自治区东乌珠穆沁旗海勒斯台陶勒盖铅锌矿区查明资源量(333)+(334?)铅锌矿石量159.53万吨,铅锌金属量为38,201.42吨,伴生银金属量9.344吨。矿石平均品位为锌1.90%、铅0.21%,伴生银18.56g/t。综合地质、物化探异常特征分析该矿床为含矿热液灌入控矿构造后而形成的火山热液型矿床,成矿围岩是志留系上统卧都河组板岩。主要控矿构造是近北东向的压扭性断裂带,控矿的主要条件是断裂构造,矿床成因类型为中低温火山热液型矿床。 相似文献
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BP神经网络方法在二维密度界面的反演中取得了较好的效果,但在反演三维界面时,由于模型更复杂、参数更多,BP神经网络的收敛速度和反演精度都有一定程度的下降。为了改善反演效果,本文利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值选择过程进行优化,获得了更好的网络模型;并将此模型应用于密度界面模型的反演中,预测误差从上百米减小到数十米,同时迭代计算步数减少了近2/3,有效减少了计算时间,反演结果更准确。利用基于遗传算法优化的BP神经网络反演了法国某地区莫霍面深度,预测相对误差仅为1.8%,取得了较好的应用效果。基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面的反演中具有良好的应用价值和研究前景。 相似文献
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为实现第二次全国地名普查成果转化目的,利用普查成果数据,基于WebGIS、大数据、云平台等技术方法,开发了北京市区划地名信息社会服务系统。介绍了系统建设背景及其必要性,详细阐述了系统设计方案、总体架构及其关键技术,深入挖掘地名特色和文化内涵,以讲地名故事、检索地名信息及空间位置、统计地名图表等多种形式,满足社会公众获取权威地名信息的需求。本文以北京市区划地名信息社会服务系统建设为主线,实现全方位、多角度的展示北京市地名普查成果。 相似文献
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