基于深度前馈神经网络方法的横波速度预测

摘要

针对横波速度预测问题,在分析经验公式法和岩石物理建模法优缺点的基础上,结合横波速度预测原理,提出基于深度前馈神经网络方法(DFNN)进行横波速度的预测。研究从纵、横波速度关系入手,详细阐述了DFNN方法应用于横波速度预测的可行性,并介绍了该深度学习方法的基本原理;选择声波时差、密度、中子孔隙度、泥质含量、孔隙度5个储层参数与横波速度进行深度神经网络训练,建立可靠的横波速度预测模型。将该模型应用于不同研究区的横波速度预测,结果表明基于DFNN方法预测横波速度能够有效提高预测的精度和效率,适用范围广,可以为叠前AVO分析、叠前反演提供可靠的横波数据,具有较高的实际应用价值和推广意义。