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地震属性技术是砂体厚度预测的重要手段,由于目前可从地震数据中提取的地震属性种类较多,在利用地震属性技术前,必须优化出对砂体厚度最敏感的地震属性组合,以减少地震属性信息的重复与冗余。为此提出了一种联合关联规则与随机森林回归算法的地震多属性砂体厚度预测方法。随机森林回归算法能够建立地震多属性与砂体厚度之间的非线性关系,并能进行属性选择,但是该算法无法识别地震多种属性中的冗余特征。关联规则能够发现地震属性之间的非线性关联,并能借助卡方检验消除地震属性间的冗余性。分别采用了随机森林回归算法（RFR）、联合关联规则与随机森林回归（AR-RFR）及BP神经网络回归的算法（AR-BP）对滩坝砂岩合成模型和某实际工区进行了砂体厚度预测。对比结果表明,基于关联规则的属性优选得到的属性间相关性低,关联规则与随机森林算法的结合提高了砂体厚度的预测精度。数值实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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低速带具有“自由表面、低速度、高吸收”的特征,能引起反射波能量减弱,产生很强的频散,造成近地表波场畸变,严重影响地震勘探的精度。而地震采集过程又不可避免遇到以下低速带问题:①低速带存在与否会对地震波传播造成什么影响;②近地表变化大,怎么才能得到精确的低速带参数;③存在低速带时,激发井深、最佳的药量(与子波频率有关)、最佳的耦合(与低速带速度相关)等采集参数会对采集资料的品质产生什么影响。本文通过数值模拟,集中对低速带与地震波激发的井深、速度、子波主频等核心采集参数的关系进行分析研究,同时在低速带背景下对数值模拟的网格、边界等问题也进行了讨论。模拟得到的波场特征及低速带参数影响的机理分析,对做好野外地震波激发,获取高品质的地震资料,具有理论意义和指导作用。 相似文献
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想要掌握储层物性的空间分布情况,地震预测是不可或缺的手段.近半个世纪期间,主要出现了 7种有关储层物性地震预测的方法技术,包括阻抗反演技术、储层物性间接反演技术、储层物性波动方程反演技术、地质统计方法和人工智能预测方法,以及以上方法技术所依赖的机理性岩石物理分析技术和统计岩石物理分析技术,本文论述了这些方法技术的原理及现状.从反射地震数据出发反演得到地层的声阻抗和弹性阻抗,这已经是石油工业界常规的技术流程.借助理论和实验手段进行机理性岩石物理分析,进而经由储层物性和阻抗间的媒介关系进行储层物性的间接反演或是基于波动方程进行直接反演,这是进行储层表征的有效途径.另外,地质统计方法和人工智能方法在储层物性的空间展布预测方面正发挥着独特的作用.很多情况下,简化物理模型难以描述复杂的动力学机制,而综合了岩石物理理论、随机模拟和Bayes估计的统计岩石物理分析技术是另外一种可供选择的储层物性预测方法.同时,本文也客观地指出了每种预测技术的优点、适用性和局限性,以便读者可以迅速掌握各种技术手段的精髓,并在工作中能够选用适合自己任务特点的储层物性地震预测技术. 相似文献
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