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1、同濟(jì)大學(xué)海洋地質(zhì)與地球物理系碩士學(xué)位論文砂體的地震信號(hào)特征檢測與解釋姓名:姜巖申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):固體地球物理指導(dǎo)教師:徐仲達(dá)牛彥良20010101TheDetectionandInterpretationoftheSandBodybytheSeismicCharactersAbstractInthepapertheseismicsimulationforthreedifferentgeologicalmodelofthereser
2、voirpattern,namelylentoidsandbodycuniformsandbodyandthininterbedsandbodyarecarriedonaccordingtothepracticereservoirparametersbasedonthewavetheoryTheeffectsofthestratumabsorption,randomnoise,especiallytheoverburdentransmi
3、ssiontotheseismic‘reflectioncharactersareanalyzed,Themultipleseismiccharacteristicattributesareextractedand9ptimizedfromseismogrambasedonthetechniqueoftheseismicattributesanalysis,Therelationshipbetweentheseismicattribut
4、esandthethicknessofthesandstone,theeffectsofthestratumabsorptionandthenoisetotheseismicattributes,therelationshipbetweentheoptimizedseismicattributesandthespatialdistributionofthesandstonearediscussedBasedOilthese,themet
5、hodoffuzzyneuralnetworksisputforwardedtopredictsandstonequantitativelythemodelandpracticedatashowsthatthemethodisavailableAnewwayofremovalofoverburdentransmissioneffectsbasedonthewellacousticlogisputforward,validatedbyth
6、etheorymodel,thetruereflected遺mplitudeoftheprimarylayerisrecoveredwellItisveryimportanttoincreasethefidelityoftheseismicsignalDuetothecomplexityofthegeologyconditions,itisverydifficulttousetheingleseismicattributetopredi
7、cttheparameterofthereservoibSOmultipleseismiccharacteristicattributes(SCA)areextractedandoptimizedTwooptimizedwayshavebeendeveloped:thefirstoneisprincipalcomponentanalysistoreducethedimensionsoftheseismicattributes;these
8、condisbased9nthegraycorrelationcoefficientbetweentheSCAandthereservoirgeologicalparametersPracticedataanalysisshowsthattheaveragepredictedaccuracyinthecourseofreservoirpredictionwiththeoptimumSCAhasincreasedby133percentt
9、hanthatoftheoriginalSCATheinnovativepointofthepaperis:1Themethodoftransmissioncoeflficientcompensationtoremovetheeffectsoftheoverburdenstratumisputforwardedandapplied,andtheseismictrueamplitudeisrecoveredwell;2Themethodo
10、ffuzzyneuralnetworksbasedontheprincipalcomponentanalysisisstudied,itcanincreasesthereliabilityofthequantitativereservoirpredictionKeywords:Waveequation,Seismiccharacteristicattributes,Transmission,F(xiàn)uzzyneuralnetworks,Res
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