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地震与测井数据综合预测裂缝发育带
引用本文:李军,郝天珧,赵百民.地震与测井数据综合预测裂缝发育带[J].地球物理学进展,2006,21(1):179-183.
作者姓名:李军  郝天珧  赵百民
作者单位:中国科学院地质与地球物理研究所, 北京100029
基金项目:中国科学院知识创新重大项目(KZCX1-SW-18-01)资助
摘    要:章针对前新生代海相残留盆地碳酸盐岩裂缝识别这一难题提出一种利用地震与测井数据综合预测裂缝发育带的方法.用测井资料标识出裂缝发育层段,同时利用地震资料具有空间上数据点多、分布均匀的特点通过地震多属性的人工神经网络方法将测井与地震数据结合起来综合预测裂缝发育带,充分利用测井资料和地震资料的各自优势,达到在剖面上和区域上预测裂缝发育带的目的.本方法经过实际资料的处理与预测证实比常规方法预测精度高.

关 键 词:裂缝预测  人工神经网络  测井资料  地震属性
文章编号:1004-2903(2006)01-0183-05
收稿时间:2005-06-16
修稿时间:2005-08-18

Synthetic predication of favorable fracture zone from seismic and log data
LI Jun,HAO Tian-yao,ZHAO Bai-min.Synthetic predication of favorable fracture zone from seismic and log data[J].Progress in Geophysics,2006,21(1):179-183.
Authors:LI Jun  HAO Tian-yao  ZHAO Bai-min
Institution:Institute of Geology and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China
Abstract:The paper presents a new approach, which uses seismic and log data synthetically, to identify fractures of carbonatite in pre-Cenozoic relic basin. Log data can indicate fractures′ positions of strata exactly, but its data are sparse and not even in space; Nevertheless, seismic data are dense and even in space. The technique of artifical neural network of seismic multi-attributes can combine log and seismic data well. Therefore it can take advantages of their respective advantage to predict the favorable fracture zone of sections and surfaces. This way is proved to have higher precision than general ways after processing and prediction of real data.
Keywords:fracture prediction  artifical neural network  log data  seismic attribute
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