基于主成分分析与K-L变换的双重属性优化方法 被引量：10

1

作者 赵加凡 陈小宏 《物探与化探》 CAS CSCD 2005年第3期253-256,共4页

利用主成分分析客观赋权原理计算地震属性在预测目标参数时贡献率的大小,通过去除权重系数较小的属性参数,实现了地震属性的敏感性分析,建立储层参数与有效属性之间的匹配关联;在此基础上,利用KL变换将属性样本空间的高维属性映射为低... 利用主成分分析客观赋权原理计算地震属性在预测目标参数时贡献率的大小,通过去除权重系数较小的属性参数,实现了地震属性的敏感性分析,建立储层参数与有效属性之间的匹配关联;在此基础上,利用KL变换将属性样本空间的高维属性映射为低维属性,去除了属性之间的相关性,有效地解决了属性组合的优化问题,表明了主成分分析和KL变换相结合的属性双重优化方法克服了单纯使用每种方法时的局限性,充分发挥了各自的优点,有助于属性分析、关联以及组合优化问题的解决,提高了地震储层参数预测的运算速度和精度。 展开更多

关键词 地震数据处理 主成分分析 K-L变换 神经网络 属性组合与优化

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基于灰关联分析与K-L变换的双重属性优化方法 被引量：8

2

作者 赵加凡 陈小宏 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期661-665,共5页

将灰关联分析和 K- L 变换有机地结合起来可以实现属性的双重优化。利用灰关联分析实现了地震属性的敏感性分析 ,并建立了储层参数与属性之间的灰色关联。在此基础上 ,通过 K- L 变换将属性空间的高维属性映射为低维属性 ,且去除了属性... 将灰关联分析和 K- L 变换有机地结合起来可以实现属性的双重优化。利用灰关联分析实现了地震属性的敏感性分析 ,并建立了储层参数与属性之间的灰色关联。在此基础上 ,通过 K- L 变换将属性空间的高维属性映射为低维属性 ,且去除了属性之间的相关性 ,从而有效地解决了属性组合的优化问题。采用 BP神经网络对目标进行预测表明 ,灰关联分析和 K- L 变换相结合的属性双重优化方法能充分发挥单个方法各自的优点 ,有助于属性分析、关联以及组合优化问题的解决 ,从而提高了地震储层预测的运算速度和精度。 展开更多

关键词 K-L变换 地震属性 储层参数 储层预测 属性分析 精度 敏感性分析 灰关联分析 双重属性 目标

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少井区鲕滩储层敏感地震属性优选及预测 被引量：7

3

作者 赵虎 罗磊 +3 位作者 杨天 张俊杰 钟克修 胡雯雯 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2017年第2期827-833,共7页

全球油气资源中碳酸盐岩油气藏所占比重很大,碳酸盐岩油气主要分布在台地边缘的礁滩中,对于鲕滩储层横向预测,以地震属性预测方法最为常见.然而并不是所有的地震属性都能很好的反映储层特征,这其中必然要涉及到属性优选的问题.但是对于... 全球油气资源中碳酸盐岩油气藏所占比重很大,碳酸盐岩油气主要分布在台地边缘的礁滩中,对于鲕滩储层横向预测,以地震属性预测方法最为常见.然而并不是所有的地震属性都能很好的反映储层特征,这其中必然要涉及到属性优选的问题.但是对于井位很少的工区,常规的地震属性优选方法无法准确的优选属性.因此本文在结合前人经验基础上,提出少井区基于模型的地震属性优选方法,根据鲕滩储层典型的地震剖面,建立正演模型,分析地震属性与鲕滩储层厚度之间的关系,进而优选地震属性,为提高勘探前期区块的地震储层预测精度,提供了新的思路和方法. 展开更多

关键词 鲕滩储层 地震属性 碳酸盐岩储层 属性优选

原文传递

滩坝砂体多参数地震属性神经网络预测技术 被引量：1

4

作者 冯磊 姜在兴 《内蒙古石油化工》 CAS 2008年第17期65-67,共3页

针对滩坝砂体单层砂体厚度薄,横向连续性差的特点,采用多参数地震属性神经网络技术进行预测。该方法综合多种属性所包含的地质信息,避免单一属性的局限性,采用交会图、灰关联分析及相关系数组合优化方法优选出对滩坝砂体影响最大的地震... 针对滩坝砂体单层砂体厚度薄,横向连续性差的特点,采用多参数地震属性神经网络技术进行预测。该方法综合多种属性所包含的地质信息,避免单一属性的局限性,采用交会图、灰关联分析及相关系数组合优化方法优选出对滩坝砂体影响最大的地震属性,经过BP神经网络的学习训练,对官1地区滩坝砂体平面分布进行了预测,预测结果与钻井资料吻合较好。 展开更多

关键词 滩坝 地震属性 属性优化 神经网络 储层预测

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基于波动方程正演的礁体内部结构精细解释 被引量：1

5

作者 杨小江 文晓涛 +2 位作者 贺振华 曾驿 蔡涵鹏 《重庆科技学院学报（自然科学版）》 CAS 2013年第1期136-140,143,共6页

针对生物礁储层内部弱地震响应特征的地震解释,提出了一种利用波动方程正演优选地震属性达到对礁体内部复杂结构精细刻画的解释技术。该技术以频率-波数域数值模拟方法为手段,充分考虑地震解释多解性中多个解所对应的地质模型并对其进... 针对生物礁储层内部弱地震响应特征的地震解释,提出了一种利用波动方程正演优选地震属性达到对礁体内部复杂结构精细刻画的解释技术。该技术以频率-波数域数值模拟方法为手段,充分考虑地震解释多解性中多个解所对应的地质模型并对其进行数值模拟,对模拟出来的正演结果进行波场特征和反射机制分析,指导地震属性方法的选择,从而确定多解性中的唯一解,最终得到地质体的精细解释。 展开更多

关键词 数值模拟 属性优选 地震解释 波动方程

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基于流形学习的地震属性特征提取方法及应用

6

作者 刘杏芳 郑晓东 +2 位作者 徐光成 李劲松 王玲 《岩性油气藏》 CSCD 2010年第F07期144-146,158,共4页

地震属性与地质特征的关系通常是非线性的．传统的基于线性变换的地震属性降维优化方法不能充分反映这种非线性关系，降低了储层预测的精度。流形学习通过保持数据局部结构的方式将高维数据投影到低维空间，挖掘和发现隐藏在数据中的内... 地震属性与地质特征的关系通常是非线性的．传统的基于线性变换的地震属性降维优化方法不能充分反映这种非线性关系，降低了储层预测的精度。流形学习通过保持数据局部结构的方式将高维数据投影到低维空间，挖掘和发现隐藏在数据中的内在特征与规律性，是地震属性优化研究的新领域。文中提出了基于流形学习的地震属性特征提取方法，把基于线性降维的主成分法（PCA）和基于非线性降维的局部线性嵌入法（LLE）提取地震属性特征的方法进行了对比。理论模型分析和实际应用均表明：在处理非线性问题上．流形学习具有更好的聚类分析能力和特征提取性能．LLE提取的地震属性比PCA提取的属性更加准确地刻画了有利储层的展布特征，说明流形学习在地震属性优化方面具有较好的应用前景。 展开更多

关键词 属性优化 降维映射 局部线性嵌入方(LLE) 流形学习 主成分分析(PCA)

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缝洞型碳酸盐岩储层地震属性优化方法及应用 被引量：18

7

作者 刘立峰 孙赞东 +2 位作者 杨海军 韩剑发 敬兵 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期747-754,共8页

针对塔里木盆地缝洞型碳酸盐岩储层各向异性特征显著、纵横向非均质性强的特点,本文在分析多元逐步判别法和核主成分分析法的基础上,将两种算法有机结合起来用于地震属性的优化,并以塔中45井区为试验区,建立了该区缝洞型碳酸盐岩储层的... 针对塔里木盆地缝洞型碳酸盐岩储层各向异性特征显著、纵横向非均质性强的特点,本文在分析多元逐步判别法和核主成分分析法的基础上,将两种算法有机结合起来用于地震属性的优化,并以塔中45井区为试验区,建立了该区缝洞型碳酸盐岩储层的预测模型。实际应用中,剔除模型中对判别结果不敏感的属性,使各属性变量互不相关,很好地处理了地震属性之间的非线性问题,确保计算结果的稳定性;对模型进行回判检验,总符合率达到90.57%,表明所建模型的可靠性,可为地震属性优化与缝洞型碳酸盐岩储层预测研究提供一种有效的方法。 展开更多

关键词 储层预测 地震属性优化 碳酸盐岩 多元逐步判别 核主成分分析 缝洞型储层

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基于HTI介质各向异性正演的裂缝预测属性优选 被引量：11

8

作者 孙炜 何治亮 +1 位作者 李玉凤 周雁 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期223-231,共9页

纵波方位各向异性裂缝预测方法应用较为广泛,通过对不同方位角地震数据的属性求取来拟合各向异性椭圆,从而预测储层裂缝的分布特征。为了优化目前方位各向异性裂缝预测方法应用中地震属性的求取和优选过程,提出了采用基于HTI介质的各向... 纵波方位各向异性裂缝预测方法应用较为广泛,通过对不同方位角地震数据的属性求取来拟合各向异性椭圆,从而预测储层裂缝的分布特征。为了优化目前方位各向异性裂缝预测方法应用中地震属性的求取和优选过程,提出了采用基于HTI介质的各向异性正演来实现方位各向异性椭圆拟合地震属性优选的新思路。以测井裂缝信息为基础,进行井上各向异性正演;对正演模拟道集进行各种地震属性的求取和裂缝敏感性分析;将优选出的最佳敏感属性用于各向异性椭圆拟合和裂缝分布特征预测。松辽盆地南部某地区火山岩储层的实际应用试验结果表明,基于各向异性正演优选属性的裂缝预测结果与测井裂缝信息吻合较好,验证了该方法的合理性和有效性。 展开更多

关键词 HTI介质 各向异性正演 各向异性椭圆拟合 地震属性优选 储层裂缝预测

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准噶尔盆地东部梧桐沟组岩性圈闭预测和油藏分布规律 被引量：10

9

作者 熊婷 刘震 +2 位作者 黄志龙 熊小华 向辉 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期28-30,71,共4页

采用层序地层学、测井约束反演以及地震属性优选等方法,对准噶尔盆地东部Q区块梧桐沟组低位域水下扇体进行储集层和圈闭识别,进而利用预测的含油饱和度检测油藏范围。Q区块上二叠统梧桐沟组可分为低位体系域、湖侵体系域和高位体系域。... 采用层序地层学、测井约束反演以及地震属性优选等方法,对准噶尔盆地东部Q区块梧桐沟组低位域水下扇体进行储集层和圈闭识别,进而利用预测的含油饱和度检测油藏范围。Q区块上二叠统梧桐沟组可分为低位体系域、湖侵体系域和高位体系域。其中低位体系域的水下扇扇中辫状水道是储集层最发育位置。随着湖平面反复升降,尤其是湖侵体系域沉积泥岩的封盖作用,使得原水道沉积砂体被泥岩所包围,后又经过构造抬升,形成上倾尖灭的岩性圈闭。结合测井约束反演综合识别出储集层和岩性圈闭的位置,利用遗传算法和神经网络联合优选法进行地震属性优化,结果表明含油气饱和度最优区位于研究区西部、西南部,其中以西南部储集层更好、含油气性最佳。 展开更多

关键词 准噶尔盆地 梧桐沟组 层序 低位体系域 岩性圈闭 遗传算法-神经网络 属性优选

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基于LLE和SVM的地震断层自动识别方法 被引量：3

10

作者 邹冠贵 丁建宇 +2 位作者 任珂 殷裁云 董青山 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1634-1644,共11页

传统地震资料的断层解释主要依靠解释者的知识和经验,存在工作量大、效率低的问题。基于机器学习的断层识别方法,可以融合已有的地质资料、解释人员的知识和经验,构建高质量的数据集,增加解释的准确率。为了提高机器学习方法断层解释的... 传统地震资料的断层解释主要依靠解释者的知识和经验,存在工作量大、效率低的问题。基于机器学习的断层识别方法,可以融合已有的地质资料、解释人员的知识和经验,构建高质量的数据集,增加解释的准确率。为了提高机器学习方法断层解释的准确率,构建基于局部线性嵌入(LLE)和支持向量机(SVM)算法的断层识别方法。首先,介绍了LLE和SVM算法的基本原理,说明各算法的计算过程和主要参数;然后建立断层正演模型,分析不同属性的断层响应特征,针对训练数据集中多种地震属性之间的信息冗余,分别通过LLE和主成分分析(PCA)2种算法对地震属性数据进行降维,引入的量化指标计算结果表明LLE算法对于非线性数据体有较好的降维效果;利用西上庄井田6条巷道、5口钻井揭露的11854个已知构造信息的数据点,分别训练SVM,PCA-SVM和LLE-SVM断层识别模型;以准确率A、查全率R、查准率P、F作为模型的衡量标准,对比各模型在工区数据上的预测分类性能;其中,LLE-SVM模型综合表现最佳,查准率可达94.4%,远高于其他模型;最后,利用构建的各模型对整个工区进行预测,并结合实际揭露情况和人机交互解释结果进行分析。综合结果表明,基于LLE和SVM的断层识别方法在去除冗余信息的同时能够有效突出断层响应特征,减少主观人为因素的影响,提高断层解释的效率。 展开更多

关键词 断层识别 地震属性优化 煤田三维地震 局部线性嵌入 支持向量机

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歧北凹陷东缘沙一下多物源综合研究 被引量：4

11

作者 孔令江 李炼民 《地质学刊》 CAS 2015年第2期194-200,共7页

沙一下亚段是大港油田滩海中区的主要含油层段,目的层埋藏深,为深水重力流沉积体系。前人认识沉积砂体分布主要是依据钻井、测井和录井资料勾绘的,地震资料应用不足,多向物源演化和沉积相带展布认识不清。以地质研究为基础,重点开展地... 沙一下亚段是大港油田滩海中区的主要含油层段,目的层埋藏深,为深水重力流沉积体系。前人认识沉积砂体分布主要是依据钻井、测井和录井资料勾绘的,地震资料应用不足,多向物源演化和沉积相带展布认识不清。以地质研究为基础,重点开展地震沉积学及构造特征与沉积分布研究,阐述了沙一下亚段不同沉积期的沉积展布特征,分析了物源体系和沉积演化特征以及构造对沉积的控制作用。储层预测成果在后期勘探、开发钻井中得到了证实。 展开更多

关键词 多物源体系 重力流 地震沉积学 属性优化 调节带 大港油田

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飞雁滩——老河口地区馆上段河道砂体描述技术 被引量：2

12

作者 张营革 郝志伟 《内蒙古石油化工》 CAS 2006年第11期127-130,共4页

本文以飞雁滩-老河口河道砂体油藏为研究对象,重点探讨了馆陶组河道砂体的速度变化规律、地震反射特征,同时利用正演技术分析了砂岩振幅与厚度、含油性及沉积相的关系,并总结了分频、R ave等属性分析新技术的特点及对河道砂体油藏的描... 本文以飞雁滩-老河口河道砂体油藏为研究对象,重点探讨了馆陶组河道砂体的速度变化规律、地震反射特征,同时利用正演技术分析了砂岩振幅与厚度、含油性及沉积相的关系,并总结了分频、R ave等属性分析新技术的特点及对河道砂体油藏的描述效果。对类似地区具有较好的借鉴意义。 展开更多

关键词 河道砂体 正演模型 分频解释 Rave属性优化

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独特角度交会技术在振幅随偏移距变化属性解释中的应用

13

作者 郎晓玲 彭仕宓 +1 位作者 康洪全 张凤红 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期34-37,42,共5页

基于角度交会的振幅随偏移距变化(AVO)分析原理,对四川M气藏的多种叠前AVO反演属性进行综合研究。结果表明:独特角度交会方法比传统AVO交会方法能更好地区分AVO异常;独特颜色编码的交会方式可以定量预测储层流体的分布,大大提高AVO属性... 基于角度交会的振幅随偏移距变化(AVO)分析原理,对四川M气藏的多种叠前AVO反演属性进行综合研究。结果表明:独特角度交会方法比传统AVO交会方法能更好地区分AVO异常;独特颜色编码的交会方式可以定量预测储层流体的分布,大大提高AVO属性解释的能力;独特角度交会方法可应用到叠后地震属性和多种测井曲线的交会中,为地震属性的优化和地质解释提供新的思路和方法。 展开更多

关键词 角度交会 AVO属性解释 颜色编码 地震属性优化 流体预测

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LiFePO_4正极材料性能优化研究进展

14

作者 任冬燕 李小宏 宋月丽 《广州化工》 CAS 2012年第5期21-24,共4页

LiFePO4作为锂离子电池一种新型正极材料,安全性好,价格低廉,环境友好,循环性能稳定。结合近几年有关LiFe-PO4的研究,从结构模型、电化学性能优化,合成方法及检测方法等方面综述了LiFePO4的发展概况,继续进行深入的理论研究和集结现代... LiFePO4作为锂离子电池一种新型正极材料,安全性好,价格低廉,环境友好,循环性能稳定。结合近几年有关LiFe-PO4的研究,从结构模型、电化学性能优化,合成方法及检测方法等方面综述了LiFePO4的发展概况,继续进行深入的理论研究和集结现代分析测试手段进行工艺改进将是提升磷酸铁锂材料性能的重点研究方向。 展开更多

关键词 正极材料 LIFEPO4 电化学性能优化

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计算样本相似性在油气预测中的应用

15

作者 朱晓军 申宁华 《世界地质》 CAS CSCD 1996年第2期87-91,共5页

介绍了计算样本相似性方法在油气预测中应用的基本原理和技术，提出了利用参数的显著性进行参数优化和加权的方法。该方法简单、实用，并在塔北某区的应用取得了满意结果，由此证明了该方法的有效性及在综合信息预测工作中进行参数优化... 介绍了计算样本相似性方法在油气预测中应用的基本原理和技术，提出了利用参数的显著性进行参数优化和加权的方法。该方法简单、实用，并在塔北某区的应用取得了满意结果，由此证明了该方法的有效性及在综合信息预测工作中进行参数优化和加权工作的重要性。 展开更多

关键词 油气藏 油气预测 相似性 参数优化

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地震属性的GA-BP优化方法 被引量：22

16

作者 王永刚 刘伟 黄国平 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期606-611,共6页

在进行储层预测和评价时 ,通常使用与储层预测有关的各种地震属性。以各种方法提取的一系列地震属性包含着丰富的地质信息 ,但有些属性可能彼此相关 ,这就造成信息的重复和冗余。由此可见 ,属性的无限增加也会给储层预测带来不利的影响... 在进行储层预测和评价时 ,通常使用与储层预测有关的各种地震属性。以各种方法提取的一系列地震属性包含着丰富的地质信息 ,但有些属性可能彼此相关 ,这就造成信息的重复和冗余。由此可见 ,属性的无限增加也会给储层预测带来不利的影响。针对具体问题 ,从全体地震属性中挑选出最佳的地震属性子集是非常必要的 ,此即地震属性优化问题。其目的就是从众多地震属性中挑选出与研究目标关系最密切、反应最敏感的少数属性 ,再利用优化后的地震属性进行目标层储层参数 (如孔隙率、泥质含量和储层厚度等 )反演。本文主要讨论地震属性优化的遗传算法 (GA)与 BP神经网络相结合的 GA - BP方法 ,通过对大港探区 L JF区块三维地震资料的实际应用 。 展开更多

关键词 地震属性 属性伏化 遗传算法 神经网络 GA-BP算法 储层参数 地震储层预测 地震勘探

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井间地震资料属性分析与储层参数转换 被引量：10

17

作者 邢正岩 刘磊 +2 位作者 王永刚 乐友喜 宋建国 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期127-132,共6页

考虑到井间地震资料以深度域表示的特殊性 ,现今提取的地震属性主要包括幅度、波形和相关函数等特征量参数 ,以及井间地震资料的“三瞬”剖面等。在对井间地震属性的标准化和地震属性间的相关性进行分析的基础上 ,使用常规的聚类分析方... 考虑到井间地震资料以深度域表示的特殊性 ,现今提取的地震属性主要包括幅度、波形和相关函数等特征量参数 ,以及井间地震资料的“三瞬”剖面等。在对井间地震属性的标准化和地震属性间的相关性进行分析的基础上 ,使用常规的聚类分析方法实现地震属性的优化处理。选用神经网络分析方法和非参数回归分析方法 ,实现了由主要目标层段的优化地震属性向储层参数剖面的转换。实际资料应用表明 ,在考虑了井间地震资料的特殊性后 ,适用于地面地震资料的有关方法技术也可应用于井间地震剖面 。 展开更多

关键词 井间地震资料 储层 油气勘探 地震属性 幅度 波形

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强化属性依赖关系的K阶贝叶斯分类模型

18

作者 王利民 姜汉民 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1234-1240,共7页

经典K阶贝叶斯分类模型(KDB)进行属性排序时,仅考虑类变量与决策属性间的直接相关,而忽略以决策属性为条件二者之间的条件相关.针对以上问题,在KDB结构的基础上,以充分表达属性间的依赖信息为原则,强化属性间的依赖关系,提升决策属性对... 经典K阶贝叶斯分类模型(KDB)进行属性排序时,仅考虑类变量与决策属性间的直接相关,而忽略以决策属性为条件二者之间的条件相关.针对以上问题,在KDB结构的基础上,以充分表达属性间的依赖信息为原则,强化属性间的依赖关系,提升决策属性对分类的决策表达,利用类变量与决策属性间的条件互信息优化属性次序,融合属性约简策略剔除冗余属性,降低模型结构复杂带来的过拟合风险,根据贪婪搜索策略选择最优属性并构建模型结构.在UCI机器学习数据库中数据集的实验结果表明,该模型相比于KDB而言,具有更好的分类精度和突出的鲁棒性. 展开更多

关键词 智能推理 贝叶斯网络 属性依赖强化 属性次序优化 属性约简 冗余属性

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