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《2018年中国地球科学联合学术年会论文集(二十一)——专题43:高压实验矿物学、岩石学与地球化学、专题44:机器学习在地球物理领域中的应用》2018年
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基于弹性阻抗和深度学习的密度预测方法研究

安鹏  曹丹平  
【摘要】:正1.引言密度是描述岩性、孔隙度和孔隙流体类型等储层特征的重要物性参数,可以从叠前地震数据中通过弹性阻抗反演得到。但是,在小角度和低品质地震数据中,密度反演往往不能满足勘探精度要求。我们提出了一种基于深度学习和弹性阻抗来预测密度的方法,首先从目标井中计算三个角度的弹性阻抗数据,基于深度学习技术建立弹性阻抗和密度之间的非线性映射关系。然后从叠前地震数据体中提取三个角度的弹性阻抗数据体,将井中建立的弹性阻抗和密度的映射关系通过一定的技术手段应用到

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