【摘 要】
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基于自组织映射神经网络分析技术(SOMA)划分地震相是一种属性综合聚类方法,开展地震属性优选、确定聚类种数、分析地震相—沉积相关系是该方法应用过程中的关键。针对银额盆
【机 构】
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东方地球物理公司,中国地质调查局西安地质调查中心
【基金项目】
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中国地质调查局油气地质调查项目“银额盆地西部—北山盆地群油气基础地质调查”(DD20190092)资助。
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基于自组织映射神经网络分析技术(SOMA)划分地震相是一种属性综合聚类方法,开展地震属性优选、确定聚类种数、分析地震相—沉积相关系是该方法应用过程中的关键。针对银额盆地白垩系苏红图组主力生油层系,充分挖掘叠后地震资料中反映的地震相类别信息,在地震沉积学理论指导下,应用SOMA进行属性聚类分析,并结合地质资料开展地震相—沉积相研究。优选均方根振幅、信息熵、混沌李、分形关联维等4种地震属性进行聚类分析。研究结果表明,艾特格勒凹陷苏红图组主要发育扇三角洲、辫状河三角洲、滨浅湖、深湖等沉积相。应用此技术降低了少井
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