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摘要：本发明提供了一种基于神经网络‑遗传算法的火成岩分布预测方法，涉及油气田勘探开发领域，本发明利用测井资料、录井资料以及叠后三维地震数据等确定关键井火成岩的敏感物理参数，采用遗传‑神经网络算法学习火山岩的典型岩石物理响应，在完钻井岩石物理响应标定的基础上，依托叠后三维地震资料，实现了钻前火成岩厚度分布预测。本发明可以利用计算机编程语言开发相应的计算程序，并且预测成本低廉、可操作性强。
主权项：1.一种火成岩分布预测方法，其特征在于：包括以下步骤：1确定完钻井火山岩的类型，明确火山岩的岩石物理响应特征；2敏感岩石物理响应特征的优选；3岩石物理响应的学习与预测：建立完钻井敏感岩石物理响应剖面，用神经网络方法对敏感火山岩岩石物理响应进行学习，通过多层神经网络建立火山岩段岩石物理响应剖面与井旁地震道的关系，用井旁地震道模拟岩石物理响应，通过比对敏感的岩石物理响应和井旁地震道预测的岩石物理响应；4输出三维岩石物理参数预测火山岩厚度：敏感岩石物理响应预测完成后，根据测井确定的火山岩岩石物理响应阈值，对三维岩石物理响应值进行提取，累积满足该阈值的时间间隔，依据合成记录建立的时深关系，对获取的时间域厚度进行转换，得到深度域的火山岩厚度。
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百度查询： 中国石油化工股份有限公司 中国石油化工股份有限公司西北油田分公司 一种基于神经网络-遗传算法的火成岩分布预测方法
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