地震属性分析的神经网络智能计算方法探讨

地震属性分析的神经网络智能计算方法探讨

［摘要］地震属性技术近年来发展迅速，油气勘探开发中应用广泛，尤其在对使用常规技术手段难以识别的复杂油藏处理方面起到了越来越重要的作用。如何提高地震属性分析效率、精度和质量是目前受到普遍关注的热点问题， 其中人工智能技术的引入成为该领域的一个研究方向。本文简要分析了地震属性分析面临的主要难点，并对近几年来使用人工神经网络技术进行地震属性智能计算的研究和应用进展情况进行了归纳和探讨，以供相关研究人员参考。

［关键词］地震属性分析，人工神经网络，智能算法

1、引言

地震资料中蕴含着丰富的地震信息，而地下任何地质体及其性质的变化均反映在地震信息的相应变化上，分析地震数据的有关特征我们就可能得到地层构造、地层岩性乃至含油气性的信息。

地震属性是指从地震数据中导出的关于几何学、运动学、动力学及统计特性的特殊度量值,不同的属性可指示不同的地质现象。地震属性分析则是以从地震数据中提取的与地质信息相关的地震属性为基础，根据地质目标研究的需要建立属性组，采用各种先进的方法进行优化分类及综合分析预测，研究地震属性与储层和油层的相关性，分析储层的属性及含油气特征。

地震特征与储层性质之间的关系往往是间接的和受噪声影响的，地震属性分析具有影响的因素多和难以量化等特点，人们一直难以建立有效数学模型。国内外的许多研究人员对此进行了深入研究，得出了许多对地震属性进行综合分析的方法，比如：统计模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别等等，以及各种技术的不同组合或融合。

我们注意到，在近几年地震属性分析领域的研究和应用中，其智能化程度再显著提高。其中人工智能神经网络技术尤为突出。神经网络是近年来受到普遍重视的一种计算机智能技术。它是参照人的神经系统的部分原理来对信息进行加工和处理。应用神经网络技术已成为油气勘探领域中的一个重要的技术方向。

2、地震属性分析的难点问题

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