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题名应用时域卷积神经网络的地震波阻抗反演方法
被引量：7
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作者
王泽峰
许辉群
杨梦琼
赵桠松
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机构
长江大学地球物理与石油资源学院
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期279-286,296,I0002,共10页
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基金
中国石油创新基金项目“基于机器学习的地震解释技术在陆相油藏地质建模中的应用研究”(2018D-5007-0301)资助。
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文摘
地震波阻抗反演是储层预测研究的一种重要手段,线性地震波阻抗反演方法求解精度依赖于初始地质模型,而完全非线性方法可望得到高精度求解结果。有鉴于此,首先利用全卷积神经网络、因果卷积、膨胀卷积和残差块构建一个时域卷积神经网络(TCN),以建立地震数据与波阻抗之间的非线性映射关系;然后通过该网络对样本进行训练得到反演映射模型,进一步将地震数据输入该模型得到地震波阻抗。正演数据及实际数据测试结果表明,所提方法实现了地震数据到地震波阻抗间的映射,为地震波阻抗反演提供了具有并行计算能力和自适应结构的智能化方法,并在港2025区块砂泥岩储层预测中得到成功应用。
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关键词
地震波阻抗反演
时域卷积神经网络
反演映射模型
储层预测
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Keywords
seismic impedance inversion
temporal convolutional neural networks
inversion mapping model
reservoir prediction
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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