典型文献
基于小样本数据的模型-数据驱动地震反演方法
文献摘要：
针对薄互层砂体识别难度大、常规模型驱动和数据驱动等地震预测方法精度较低的难题,提出一种基于空变目标函数的模型-数据驱动地震AVO反演新方法.该方法利用零延迟互相关函数和F范数(Frobenius范数)构建目标函数,以反距离加权理论根据反演目标道所在的位置控制目标函数的变化,进而改变训练样本、初始低频模型和地震数据对反演的约束权重,能够基于小样本数据反演得到较高精度、较高分辨率的速度和密度参数,适用于薄互层砂体的精细识别.薄互层地质模型测试结果表明,针对小样本数据,新方法的反演结果具有较高的精度和分辨率,能够识别约1/30波长厚度的砂岩薄层.丽水凹陷实际应用表明,新方法反演结果与测井数据的相对误差较小,且能够识别约1/15波长厚度的薄互层砂体.
文献关键词：
小样本数据;空变目标函数;模型-数据驱动;神经网络;地震AVO反演;薄互层砂体识别;古新统;丽水凹陷
中图分类号：
作者姓名：
刘金水;孙宇航;刘洋
作者机构：
中海石油(中国)有限公司上海分公司,上海200335;中国石油大学(北京),北京102249;中国石油大学(北京)克拉玛依校区,新疆克拉玛依834000
文献出处：
引用格式：
[1]刘金水;孙宇航;刘洋-.基于小样本数据的模型-数据驱动地震反演方法)[J].石油勘探与开发,2022(05):908-917
A类：
薄互层砂体识别,空变目标函数
B类：
小样本数据,地震反演,反演方法,规模型,模型驱动,地震预测,AVO,法利,互相关函数,范数,Frobenius,构建目标,反距离加权,理论根据,位置控制,控制目标,训练样本,低频模型,地震数据,数据反演,演得,密度参数,地质模型,模型测试,砂岩,薄层,丽水凹陷,测井数据,古新统
AB值：
0.29768
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