基于机器学习属性建模地震响应特征数值模拟及分析
Computing Techniques for Geophysical and Geochemical Exploration（2023）
Abstract
基于属性建模的数值模拟方法正在成为复杂地震响应特征分析的一种有力手段,这里在二维数值模拟方法研究中,提出和采用了基于多种信息的属性建模方法,包括将机器学习算法应用到属性建模中,利用U-net网络改进了低信噪比资料的断缝系统识别精度,并将这种识别结果用于潜山内幕复杂断缝系统的建模中,再通过有限差分数值模拟方法,得到了较为符合地下实际条件的地震响应特征数值模拟结果,并且与实际资料上的复杂波场特征对应度高,实现了几何和物理参数的空间变化模拟,提高了数值模拟的精度和可靠度.应用提出的属性建模地震响应特征分析方法及流程,证实了研究区潜山内幕断缝系统的地震响应特征主要呈现为"高陡网状反射"和"短轴不连续反射"的特征及相关结论,为研究区复杂潜山储层地震响应特征认识和裂缝预测提供了借鉴.
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