基于交叉验证的地震多属性概率神经网络(PNN)反演在识别热瓦普地区火成岩中的应用

谢会文¹，许永忠^2,3，郑多明¹，高宏亮¹，李国会¹，叶茂林¹，王双双²

1. 中国石油天然气股份有限公司塔里木油田分公司勘探开发研究院2. 中国矿业大学资源与地球科学学院3. 中国科学院地质与地球物理研究所油气资源研究重点实验室

摘 要：新疆塔北地区发育巨厚二叠系火成岩,速度差异较大,而且火山喷发模式难确定,给其下伏低幅度碎屑岩圈闭和岩性圈闭落实带来困难。本文对二叠系火成岩利用概率神经网络反演等方法进行精细的速度场研究。概率神经网络反演是一种典型的非线性反演方法,相比于稀疏脉冲反演,在地震反演过程的非线性问题,具有更好的分辨率。通过逐步回归和交叉验证优选使验证误差最小的属性组合,使反演结果与测井属性有更好的相关性。建立的速度场经验证,更符合火成岩分布与速度变化规律。

关键词：PNN神经网络反演;交叉验证;岩性识别;火成岩;