【摘 要】
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<正>1.引言利用多角度弹性阻抗提取叠前弹性参数的方法广泛地应用于地震勘探之中。弹性阻抗与弹性参数之间存在着一种典型的非线性映射关系,常用的误差拟合求解方法会导致反
【机 构】
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中国石油大学(华东); 中国石油冀东油田分公司勘探开发研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(41774137);国家油气重大专项课题(2017ZX05032003)联合资助
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<正>1.引言利用多角度弹性阻抗提取叠前弹性参数的方法广泛地应用于地震勘探之中。弹性阻抗与弹性参数之间存在着一种典型的非线性映射关系,常用的误差拟合求解方法会导致反演结果不准确,特别是密度的求取通常存在较大的误差,具有一定的局限性。因此,为了获取更加稳定和精确的弹性参数,本文基于深度学习方法进行弹性参数反演,以三个角度的弹性阻抗数据作为深度神经网络的输入参数,建立起弹性阻抗与弹性参数之间的非线性映射关系,所得结果与实际测井数据误差较小,特别是显著
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