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基于量子蒙特卡罗的地震多属性聚类方法

魏超  郑晓东  李劲松  
【摘要】:正地震资料中蕴含着丰富的地质信息,而地震属性往往能更好地从不同角度反映这些信息。利用地震属性进行储层预测和储层特征描述在实际生产中已经取得了良好的效果,但面对众多属性,很难人为的判断哪种属性对储层更敏感,而实际上地震属性与地下地质目标之间也并不存在一一对应的关系,所以需要综合利用地震属性,而地震多属性的聚类分析则是一个重要的发展方向。聚类分析是数据挖掘的一种重要技术,其目的是把大量数据点的集合分成若干类,使得每个类中的数据之间最大程度地相似,而不同类中的数据最大程度地不同。20世纪90年代以来,聚类方法逐步被引入到地震勘探领域,尤其是在地震多属性分析和地震相分析方面,极大提高了隐蔽油气藏的预测能力和无井控制情况下的储层预测能力。陈波等人利用地震数据体及其反演的属性数据体,通过井约束并在神经网络

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