简介：目前,用地震属性进行储层预测的方法大体可分为单一参数线性预测法和多参数综合分析法两大类.近年来,多参数的人工神经网络储层预测技术应用较多,但是需要选择合适的样本,并准确提取对砂体厚度反映灵敏的地震属性参数[1].在地质条件复杂的地区,由于储层厚度和岩性在横向上的变化会引起其地震反射特征发生较大变化,因而训练样本非常复杂,网络训练也难以收敛.
地震道波形分类方法在储层预测中的应用——以二连盆地白音查干凹陷为例
