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桂志先,高刚 著
出版社: 石油工业出版社 ISBN:9787518304684 版次:1 商品编码:11818518 包装:平装 开本:16开 出版时间:2015-11-01 用纸:胶版纸 字数:280000
1.1 常用的岩石物理参数
1.2 岩石物理的基础理论
1.3 地震波速度的影响因素及变化规律
1.4 地震波的衰减
2 地震波属性及应用
2.1 地震属性分类及其地质含义
2.2 常用地震波属性的地球物理意义与计算
2.3 地震波属性的优化
2.4 几种典型地震波属性原理及应用
2.5 图像边缘检测技术与应用
3 地震谱分解烃类检测技术
3.1 谱分解的数学基础
3.2 谱分解识别地震薄层
4 模式识别技术及其在储层预测中的应用
4.1 统计模式识别技术的基本原理与应用
4.2 人工神经网络基本原理与应用
5 地震波阻抗反演方法理论与应用
5.1 递推波阻抗反演方法
5.2 基于模型的波阻抗反演方法
6 地震资料叠前方法与技术
6.1 AVO技术原理
6.2 AVO正演模拟
6.3 测井参数敏感性分析
6.4 AVO属性反演
6.5 叠前弹性波阻抗反演
7 其他储层预测方法及应用概述
7.1 相关滤波及其在储层预测中的应用
7.2 多元统计方法在储层预测中的应用
7.3 基于灰色系统的地震储层预测方法
7.4 分形理论储层预测方法
8 四维地震勘探技术与应用
8.1 四维地震的可行性与研究前提
8.2 四维地震资料处理方法与原则
8.3 四维地震资料解释方法
8.4 四维地震资料应用实例
9 多波多分量地震勘探.
9.1 多波地震勘探的理论基础
9.2 多波地震资料采集
9.3 多波地震资料处理
9.4 多波地震资料解释和反演
参考文献
地震属性选择可优化地震属性。在做优化运算时,必须设计好目标函数。地震属性优化中的目标函数根据储层预测方法和地震属性选择方法灵活确定,不同的方法可有不同的目标函数。最简单的地震属性选择方法是根据专家的知识挑选那些对储层预测最有影响的属性。另一种可能则是用数学的方法进行筛选比较,找出带有最多储层信息的属性。
2.3.2.1专家优化
一般说来,油田专家对某个地区带有最多储层信息的地震属性是比较了解的,可凭经验进行地震属性选择。有时专家能提出几组较优的属性或属性组合,但哪一组最优难下结论。这可通过计算误识率(模式识别法)或预测误差(函数逼近法)并比较、选取误识率或预测误差最小者为最优的地震属性或地震属性组合。
2.3.2.2自动优化
由于所解问题与地震属性间关系复杂,难于凭经验直观地选取。为了取得储层预测的最优效果,需优选地震属性组合,衡量“最优”的标准就是使误识率或预测误差最小。要想得到最优属性组合,只有采用枚举法,将各种属性组合(共有2D—1个)的误识率或预测误差进行比较,选出最优属性组合,此即组合优化问题。由于D较大时,2D—1很大,不宜用枚举法求解。因此,只好寻找计算量较小的次优解法,常用的有属性比较法、顺序前进法、顺序后退法等,最近出现的遗传算法与RS理论决策分析方法是优选地震属性的新方法。
2.3.2.3专家与自动结合优化
为了克服专家知识与经验的局限性,减少自动优化的计算工作量,可将专家优化与自动优化结合起来进行地震属性优化。较常用的方法是专家优化与最优搜索算法结合,求取该组合优化问题的最优解。
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油藏地球物理-so88
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图书介绍
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桂志先,高刚 著
出版社: 石油工业出版社 ISBN:9787518304684 版次:1 商品编码:11818518 包装:平装 开本:16开 出版时间:2015-11-01 用纸:胶版纸 字数:280000
内容简介
《油藏地球物理》主要描述的就是油藏地球物理的基本理论、方法与应用,主要内容有:油藏地球物理岩石物理基础;地震波属性的概念、地震波属性的地球物理意义、地震波属性分类及应用概述,几种典型地震波属性在储层预测中的应用,主要有:AVO特征及应用、地震波主特征参数的提取与应用、地震波吸收系数的提取与应用、地震相干体的计算与应用,图象边缘检测技术及其地震勘探中的应用;统计模式识别技术、神经网络原理及其在储层预测中的应用;地震波阻抗反演方法理论与应用;基于叠前地震资料储层预测原理与方法;四维地震勘探技术与应用;多波多分量地震勘探原理及在储层描述中的应用等。目录
1 油藏地球物理的岩石物理基础1.1 常用的岩石物理参数
1.2 岩石物理的基础理论
1.3 地震波速度的影响因素及变化规律
1.4 地震波的衰减
2 地震波属性及应用
2.1 地震属性分类及其地质含义
2.2 常用地震波属性的地球物理意义与计算
2.3 地震波属性的优化
2.4 几种典型地震波属性原理及应用
2.5 图像边缘检测技术与应用
3 地震谱分解烃类检测技术
3.1 谱分解的数学基础
3.2 谱分解识别地震薄层
4 模式识别技术及其在储层预测中的应用
4.1 统计模式识别技术的基本原理与应用
4.2 人工神经网络基本原理与应用
5 地震波阻抗反演方法理论与应用
5.1 递推波阻抗反演方法
5.2 基于模型的波阻抗反演方法
6 地震资料叠前方法与技术
6.1 AVO技术原理
6.2 AVO正演模拟
6.3 测井参数敏感性分析
6.4 AVO属性反演
6.5 叠前弹性波阻抗反演
7 其他储层预测方法及应用概述
7.1 相关滤波及其在储层预测中的应用
7.2 多元统计方法在储层预测中的应用
7.3 基于灰色系统的地震储层预测方法
7.4 分形理论储层预测方法
8 四维地震勘探技术与应用
8.1 四维地震的可行性与研究前提
8.2 四维地震资料处理方法与原则
8.3 四维地震资料解释方法
8.4 四维地震资料应用实例
9 多波多分量地震勘探.
9.1 多波地震勘探的理论基础
9.2 多波地震资料采集
9.3 多波地震资料处理
9.4 多波地震资料解释和反演
参考文献
精彩书摘
《油藏地球物理》:地震属性选择可优化地震属性。在做优化运算时,必须设计好目标函数。地震属性优化中的目标函数根据储层预测方法和地震属性选择方法灵活确定,不同的方法可有不同的目标函数。最简单的地震属性选择方法是根据专家的知识挑选那些对储层预测最有影响的属性。另一种可能则是用数学的方法进行筛选比较,找出带有最多储层信息的属性。
2.3.2.1专家优化
一般说来,油田专家对某个地区带有最多储层信息的地震属性是比较了解的,可凭经验进行地震属性选择。有时专家能提出几组较优的属性或属性组合,但哪一组最优难下结论。这可通过计算误识率(模式识别法)或预测误差(函数逼近法)并比较、选取误识率或预测误差最小者为最优的地震属性或地震属性组合。
2.3.2.2自动优化
由于所解问题与地震属性间关系复杂,难于凭经验直观地选取。为了取得储层预测的最优效果,需优选地震属性组合,衡量“最优”的标准就是使误识率或预测误差最小。要想得到最优属性组合,只有采用枚举法,将各种属性组合(共有2D—1个)的误识率或预测误差进行比较,选出最优属性组合,此即组合优化问题。由于D较大时,2D—1很大,不宜用枚举法求解。因此,只好寻找计算量较小的次优解法,常用的有属性比较法、顺序前进法、顺序后退法等,最近出现的遗传算法与RS理论决策分析方法是优选地震属性的新方法。
2.3.2.3专家与自动结合优化
为了克服专家知识与经验的局限性,减少自动优化的计算工作量,可将专家优化与自动优化结合起来进行地震属性优化。较常用的方法是专家优化与最优搜索算法结合,求取该组合优化问题的最优解。
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前言/序言
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