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步聪递归在密度曲线重构中的应用

A Recurring Method and Application in Density Curves Reconstruction
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摘要 利用测井数据与地震数据二者相结合进行综合分析,是地震勘探至关重要的一个环节。"步聪递归优选,神经网络多属性拟合"这种方法是通过分析井位处的地震数据与测井数据,提取地震的多个属性,建立一个与测井属性的统计关系,成功预测了剖面密度曲线,进而提高了地震反演的准确性,为了解储层状况提供了重要的资料。 It is the important part of seismic prospecting to use the method of combining log data with the seismic data. The method use log data with the seismic data to extract a number of seismic attributes and establish the statistical relation with the logs. It is successful in the forecast of the density curve and improve the accuracy of seismic inversion. The method provides important basic data for the reservoir situation.
出处 《价值工程》 2011年第27期320-321,共2页 Value Engineering
关键词 神经网络 密度曲线 重构技术 地震反演 nerve network density curve reconstruction technique seismic inversion
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