本發明涉及一種井曲線反演方法,所述方法包括(1)選擇工區的井和井曲線;(2)井曲線時深轉換;(3)沿井軌跡提取地震屬性;(4)井曲線地震屬性交互關系分析;(5)選擇層位;(6)建立地層格架;(7)建立初始模型;(8)神經網絡訓練;(9)輸出訓練結果。本發明的有益效果為:本發明由RBF徑向基函數神經網絡算法進行井曲線反演算法把地質統計和神經網絡技術很好地融合到一起,實現了多屬性驅動,地質統計為基礎的裂縫密度反演。該方法是對現有隨機模擬和多屬性井曲線反演的一次超越。它即能得到穩定的反演結果,又能體現地震多屬性對反演結果的非線性約束,預測精度高于其他單純依賴地質統計的軟件。
聲明:
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我是此專利(論文)的發明人(作者)