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题名基于Dix引导的智能速度建模方法
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作者
张海风
袁三一
王丹阳
于越
王尚旭
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机构
中国石油大学(北京)地球物理学院
中国石油大学(北京)油气资源与工程全国重点实验室
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出处
《石油物探》
北大核心
2025年第4期701-715,共15页
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基金
国家重点研发计划(2018YFA0702504)
国家自然科学基金(42174152)
+1 种基金
中国石油天然气集团有限公司科技管理部项目(2022DQ0604-01)
中国石油天然气集团有限公司-中国石油大学(北京)战略合作科技专项(ZLZX2020-03)共同资助。
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文摘
速度建模是地球物理勘探中的重点和难点之一。现有的人工智能方法虽然能高效建模,但往往缺少领域知识引导,没有考虑成像结果与速度模型的结构相似性,导致地质结构刻画不准确。为此,提出基于Dix引导的智能速度建模方法,在时间域结合成像剖面与层速度的结构相似性以及Dix物理关系,优化神经网络建模过程。首先,以共中心点(CMP)道集和速度谱作为输入,提取反映相对大小和变化趋势的速度特征。其次,再输入叠加剖面,通过均方根(RMS)速度标签和Dix激活函数,引导速度特征转换成与叠加剖面结构相似的层速度(隐藏层)。测试结果表明,Dix激活函数能够引导网络利用地质结构优化速度模型,学习形态上的简单映射关系,提升泛化能力。预测的速度模型能够准确刻画地层边界且具有良好横向连续性。
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关键词
速度建模
结构相似性
dix激活函数
叠加剖面
人工智能
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Keywords
velocity modeling
structural similarity
dix activation function
stacked profile
artificial intelligence
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分类号
TE
[石油与天然气工程]
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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