步聪递归在密度曲线重构中的应用

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英文篇名：A Recurring Method and Application in Density Curves Reconstruction 中文刊名：价值工程 英文刊名：Value Engineering 作者：郝连奎 ; 李昂 ; 鞠林波 ; 张洪江 英文作者：Hao Liankui①Li Ang② ; Ju Linbo② ; Zhang Hongjiang③(①Earth Sciences Institute ; Northeast Petroleum University ; Daqing 163318 ; China ; ②Exploration and Development Research Institule of Daqing Oilfield Company ; Daqing 163712 ; China ; ③The Sixth Oil Production Plant of Daqing Oilfield Co. ; Ltd. ; Daqing 163318 ; China) 中文关键词：神经网络 ; 密度曲线 ; 重构技术 ; 地震反演 英文关键词：nerve network ; density curve ; reconstruction technique ; seismic inversion 出版日期：2011-09-28 机构：东北石油大学地球科学学院;大庆油田有限责任公司勘探开发研究院;大庆油田有限责任公司第六采油厂; 年：2011 期：27 出版单位：价值工程

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.

引文

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