油气藏地质及开发工程丛书 基于蒙特卡罗和神经网络的AVO技术研究及应用
王兴建,曹俊兴,李跃刚编著, Xingjian Wang, Junxing Cao, Yuegang Li, 王兴建, 曹俊兴, 李跃刚编著, 王兴建, 曹俊兴, 李跃刚
1 (p1): 第1章 绪论
1 (p1-1): 1.1 AVO技术现状
4 (p1-2): 1.2 AVO技术研究目的与应用研究立题依据
4 (p1-2-1): 1.2.1研究目的
5 (p1-2-2): 1.2.2应用研究立题依据
5 (p1-3): 1.3 AVO技术研究方法和技术路线
7 (p1-4): 1.4 AVO技术主要研究成果及创新点
7 (p1-4-1): 1.4.1主要研究成果
8 (p1-4-2): 1.4.2创新点
9 (p2): 第2章 AVO理论方法
9 (p2-1): 2.1 AVO技术岩石物理基本理论
18 (p2-2): 2.2 AVO正演理论
28 (p2-3): 2.3 AVO属性分析
35 (p2-4): 2.4 AVO弹性参数反演理论
41 (p3): 第3章 苏14井区沉积模式和储层物性特征
41 (p3-1): 3.1区域地质概况
42 (p3-2): 3.2沉积模式
46 (p3-3): 3.3储层物性特征
47 (p3-4): 3.4面临的主要问题
49 (p4): 第4章 高保真叠前地震资料处理
49 (p4-1): 4.1原始资料分析
50 (p4-2): 4.2处理技术思路
51 (p4-3): 4.3主要处理技术及效果
56 (p5): 第5章 AVO属性蒙特卡洛定量分析
56 (p5-1): 5.1流体替换建模
58 (p5-2): 5.2合成记录
60 (p5-3): 5.3 AVO属性分析
63 (p5-4): 5.4蒙特卡洛方法
64 (p5-5): 5.5 AVO属性蒙特卡洛定量分析
66 (p5-5-1): 5.5.1方法步骤
67 (p5-5-2): 5.5.2预测过程
72 (p6): 第6章 叠前弹性参数及神经网络反演研究及应用
72 (p6-1): 6.1弹性波阻抗反演
75 (p6-2): 6.2叠前纵横波联合反演和LMR弹性参数反演
80 (p6-3): 6.3叠前神经网络反演
80 (p6-3-1): 6.3.1方法原理
81 (p6-3-2): 6.3.2应用实例
84 (p6-4): 6.4叠前反演小结
91 (p7): 第7章 多属性融合技术
91 (p7-1): 7.1方法原理
96 (p7-2): 7.2方法步骤
97 (p7-3): 7.3应用实例
108 (p8): 结论
109 (p9): 参考文献 本书在着重分析了岩石物理理论和Zoeppritz方程及其简化形式所构成的AVO正反演和属性分析的基础之上, 从AVO属性分析, 叠前反演, 多属性融合三个方面用蒙特卡洛和神经网络对AVO技术进行拓展研究, 并结合苏里格庙地区苏14井区的实际问题进行分析.发展基于概率神经网络的叠前多属性融合技术.属性融合技术直接寻找井和地震数据之间的联系, 这种联系不仅存在于叠后数据中, 更多的存在于叠前数据中, 这种联系可以是线性的, 但更符合实际的是非线性的.通过对苏里格地区的测井, 钻井资料的各类参数综合研究, 利用基于概率神经网络的叠前多属性融合实现了储层物性参数的预测
1 (p1-1): 1.1 AVO技术现状
4 (p1-2): 1.2 AVO技术研究目的与应用研究立题依据
4 (p1-2-1): 1.2.1研究目的
5 (p1-2-2): 1.2.2应用研究立题依据
5 (p1-3): 1.3 AVO技术研究方法和技术路线
7 (p1-4): 1.4 AVO技术主要研究成果及创新点
7 (p1-4-1): 1.4.1主要研究成果
8 (p1-4-2): 1.4.2创新点
9 (p2): 第2章 AVO理论方法
9 (p2-1): 2.1 AVO技术岩石物理基本理论
18 (p2-2): 2.2 AVO正演理论
28 (p2-3): 2.3 AVO属性分析
35 (p2-4): 2.4 AVO弹性参数反演理论
41 (p3): 第3章 苏14井区沉积模式和储层物性特征
41 (p3-1): 3.1区域地质概况
42 (p3-2): 3.2沉积模式
46 (p3-3): 3.3储层物性特征
47 (p3-4): 3.4面临的主要问题
49 (p4): 第4章 高保真叠前地震资料处理
49 (p4-1): 4.1原始资料分析
50 (p4-2): 4.2处理技术思路
51 (p4-3): 4.3主要处理技术及效果
56 (p5): 第5章 AVO属性蒙特卡洛定量分析
56 (p5-1): 5.1流体替换建模
58 (p5-2): 5.2合成记录
60 (p5-3): 5.3 AVO属性分析
63 (p5-4): 5.4蒙特卡洛方法
64 (p5-5): 5.5 AVO属性蒙特卡洛定量分析
66 (p5-5-1): 5.5.1方法步骤
67 (p5-5-2): 5.5.2预测过程
72 (p6): 第6章 叠前弹性参数及神经网络反演研究及应用
72 (p6-1): 6.1弹性波阻抗反演
75 (p6-2): 6.2叠前纵横波联合反演和LMR弹性参数反演
80 (p6-3): 6.3叠前神经网络反演
80 (p6-3-1): 6.3.1方法原理
81 (p6-3-2): 6.3.2应用实例
84 (p6-4): 6.4叠前反演小结
91 (p7): 第7章 多属性融合技术
91 (p7-1): 7.1方法原理
96 (p7-2): 7.2方法步骤
97 (p7-3): 7.3应用实例
108 (p8): 结论
109 (p9): 参考文献 本书在着重分析了岩石物理理论和Zoeppritz方程及其简化形式所构成的AVO正反演和属性分析的基础之上, 从AVO属性分析, 叠前反演, 多属性融合三个方面用蒙特卡洛和神经网络对AVO技术进行拓展研究, 并结合苏里格庙地区苏14井区的实际问题进行分析.发展基于概率神经网络的叠前多属性融合技术.属性融合技术直接寻找井和地震数据之间的联系, 这种联系不仅存在于叠后数据中, 更多的存在于叠前数据中, 这种联系可以是线性的, 但更符合实际的是非线性的.通过对苏里格地区的测井, 钻井资料的各类参数综合研究, 利用基于概率神经网络的叠前多属性融合实现了储层物性参数的预测
साल:
2015
संस्करण:
2015
प्रकाशन:
北京:科学出版社
भाषा:
Chinese
ISBN 10:
7030452844
ISBN 13:
9787030452849
फ़ाइल:
PDF, 28.90 MB
IPFS:
,
Chinese, 2015