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基于神经网络的面波迭代反演应用研究
被引量：
7
1
作者
贺懿
张进
刘怀山
《西南石油大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期40-44,共5页
根据滩浅海近地表结构特征,尝试利用地震记录中的面波进行近地表结构研究,以便了解滩浅海地区的近地表地层介质结构变化,为深层油气勘探提供准确的低降速带资料。针对面波频散反演已有方法存在的不足,引入一种基于BP神经网络的迭代反演...
根据滩浅海近地表结构特征,尝试利用地震记录中的面波进行近地表结构研究,以便了解滩浅海地区的近地表地层介质结构变化,为深层油气勘探提供准确的低降速带资料。针对面波频散反演已有方法存在的不足,引入一种基于BP神经网络的迭代反演方法对面波的频散曲线进行拟合迭代,用于反演预测滩浅海低降速带地层参数。由于神经网络具有很强的自学习、自适应、自组织和容错能力,它的反演预测能力非常强大,能够较精确地预测出所要求解的目标数据,同时结合传统迭代反演方法的优点,增强了该方法的反演预测能力。通过对滩浅海近地表结构模型试算,获得好的效果,同时进一步对实际记录进行了计算,也取得了比较满意的结果。
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关键词
滩浅海近地表结构
面波
频散曲线
BP神经网络
迭代反演
地震勘探
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职称材料
题名
基于神经网络的面波迭代反演应用研究
被引量：
7
1
作者
贺懿
张进
刘怀山
机构
中国海洋大学海洋地球科学学院
中海石油有限公司湛江分公司研究院
出处
《西南石油大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期40-44,共5页
基金
国家"863"项目(2006AA09Z339
2006AA06A108)
山东省自然科学基金项目(Y2006E09)
文摘
根据滩浅海近地表结构特征,尝试利用地震记录中的面波进行近地表结构研究,以便了解滩浅海地区的近地表地层介质结构变化,为深层油气勘探提供准确的低降速带资料。针对面波频散反演已有方法存在的不足,引入一种基于BP神经网络的迭代反演方法对面波的频散曲线进行拟合迭代,用于反演预测滩浅海低降速带地层参数。由于神经网络具有很强的自学习、自适应、自组织和容错能力,它的反演预测能力非常强大,能够较精确地预测出所要求解的目标数据,同时结合传统迭代反演方法的优点,增强了该方法的反演预测能力。通过对滩浅海近地表结构模型试算,获得好的效果,同时进一步对实际记录进行了计算,也取得了比较满意的结果。
关键词
滩浅海近地表结构
面波
频散曲线
BP神经网络
迭代反演
地震勘探
Keywords
surface-structure on paralic zone
surface wave
dispersion curve
BP artificial neural network
iterative inversion
seismic prospecting
分类号
TE132.1 [石油与天然气工程—油气勘探]
P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的面波迭代反演应用研究
贺懿
张进
刘怀山
《西南石油大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010
7
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