人工神经网络在测井地震资料联合反演中的应用研究 (平装)

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出版者:科学出版社
作者:刘争平
出品人:
页数:113 页
译者:
出版时间:2003年01月
价格:22.0
装帧:平装
isbn号码:9787030105974
丛书系列:
图书标签:
  • 人工智能
  • 神经网络
  • 测井
  • 地震
  • 反演
  • 地球物理
  • 油气勘探
  • 数据处理
  • 地球科学
  • 储层评价
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具体描述

本书介绍了地球物理勘探中多源数据联合反演的意义和重要性及阅读本书所需的人工神经网络概念和基础知识,阐述了人工神经网络在测井与地震资料处理应用中的理论、方法和实例,介绍了两种基于神经网络算法的井-震数据联合反演方法:1地震数据为输入,测井参数为输出的多井多参数非线性反演的人工神经网络算法理论基础,实现策略及多个应用实例;2与传统迭代反演策略一致,但以神经网络模拟正演算子的迭代反演理论和算法,以及应用

现代地球物理勘探技术的新进展与应用 一、 勘探地球物理学前沿技术综述 本著作旨在系统梳理和深入剖析当前地球物理勘探领域中,尤其是在油气资源、矿产勘查以及环境地质研究中采用的前沿技术及其发展趋势。全书分为四个主要部分,涵盖了从基础理论到复杂数据处理与解释的完整链条,力求为地球物理工作者、地质工程师以及相关领域的研究人员提供一个全面、深入的技术参考手册。 1.1. 高精度地震成像技术的发展 本部分聚焦于地震勘探技术在提高分辨率和精度方面的最新突破。我们详细探讨了全波形反演(FWI)方法的理论基础、数值实现及其在复杂构造区成像中的挑战与机遇。通过对新型观测系统(如高密度采集、宽方位角采集)的分析,阐述了如何通过优化数据采集设计,有效提高地震数据的信噪比和地下构造的清晰度。此外,对多分量地震(Multi-Component Seismology)技术在识别岩性、流体性质方面的优势进行了深入论证,特别是涉及S波和P-S波转换带的分析方法。对叠前深度偏移(PSDM)算法的最新改进,如高阶有限差分格式、有限单元方法的应用,也进行了详尽的介绍,展示了它们在深层、高陡度地层成像中的实际效果。 1.2. 电磁法勘探的革新与应用 电磁法作为重要的辅助和独立勘探手段,在本章中得到了重点阐述。重点介绍了大地电磁法(MT)和可控源电磁法(CSEM)的最新进展。内容包括:高精度张量大地电磁数据的获取与处理技术,特别是如何有效消除人工源和浅层噪声的干扰;CSEM在深水油气勘探、非常规油气储层电阻率约束方面的应用案例。此外,还讨论了瞬变电磁法(TEM)在高精度浅层地质填图和矿体定位中的分辨率提升策略,包括新型发射/接收线圈设计和三维快速反演算法的进展。对于电磁数据与地震数据的联合约束反演框架,也进行了理论框架的构建与实例分析。 1.3. 重力与磁力勘探的精细化处理 本部分着重于传统重磁方法的精细化和智能化发展。传统的异常分离技术(如向上延拓、向下延拓、谱分析)被赋予了新的数学模型和计算效率的提升。我们详细讨论了高精度梯度测量技术的原理及其在识别微弱地质体方面的优势。对于重磁数据的三维反演,重点介绍了基于约束条件的非唯一性分析方法,以及如何利用地质先验信息(如钻井数据、已知的构造形态)来指导反演过程,以获得更具物理意义的密度和磁性分布模型。 二、 地球物理数据处理与解释的智能化趋势 随着数据量的爆炸式增长,地球物理数据的处理和解释正加速向智能化方向发展。本部分探讨了数据驱动型方法在地球物理领域的核心应用。 2.1. 基于机器学习的地震相识别与岩性分类 本章深入探讨了深度学习技术在处理和解释地球物理数据中的应用潜力。内容涵盖了卷积神经网络(CNN)在地震剖面上自动识别断层、盐丘、礁体等复杂地质体边缘的算法细节。我们展示了如何利用循环神经网络(RNN)处理时间序列数据,进行储层流体流动预测。对于岩性分类,介绍了结合地震属性、测井曲线及地质背景信息的随机森林(Random Forest)和支持向量机(SVM)的分类模型构建,并着重分析了模型训练数据的质量对最终解释准确度的影响。 2.2. 智能反演与参数估计 地球物理反演的非唯一性问题一直是制约其应用的关键。本部分聚焦于如何利用贝叶斯方法和蒙特卡洛模拟等统计学工具来量化反演结果的不确定性。详细介绍了邻域算法(Neighborhood Algorithm)和粒子群优化(PSO)等全局优化方法在求解非线性地球物理反演问题中的应用。同时,也对基于先验信息约束的稀疏反演技术进行了深入的探讨,旨在获得更稳定、更接近地质实际的地下物性模型。 三、 地球物理数据多参数融合技术 现代勘探越来越依赖于多学科、多参数数据的集成分析,以克服单一物理场数据在信息获取上的局限性。 3.1. 测井曲线与地球物理场的约束融合 本部分集中探讨了如何有效地将高分辨率的测井数据(如电阻率、声波时差、伽马等)整合到地震波阻抗反演和电磁法反演过程中。强调了岩石物理实验在建立和校正地球物理参数与岩石物性参数之间的定量关系中的基础性作用。讨论了如何利用测井数据对地震反演结果进行校正和标定,特别是在预测储层孔隙度和渗透率时,多参数约束的必要性与实现路径。 3.2. 三维地质建模与可视化 最终的解释成果需要转化为直观的三维地质模型。本章介绍了先进的三维地质建模技术,如基于地质实体建模(Geocellular Modeling)和基于曲面网格(Surface-based Modeling)的方法。重点分析了如何将反演得到的地下速度场、电阻率场、密度场等地球物理属性无缝嵌入到地质框架模型中,并利用先进的可视化软件进行时空动态展示,以支持油藏工程和资源评估的决策。 四、 非常规油气与地热资源勘探中的地球物理应用 面对能源结构转型,地球物理技术在非常规资源(如页岩气、致密油)和地热资源勘查中展现出独特的价值。 4.1. 页岩气储层物性参数的地球物理表征 针对页岩气储层低速、低密、低阻的特点,本部分详细分析了如何利用高精度地震数据识别脆性/塑性岩性的分布,这对水力压裂的设计至关重要。讨论了如何通过岩石物理模型结合地球物理数据,定量预测脆性指数和有机质丰度的空间变化。 4.2. 地热资源的深部热场探测 地热勘探对深部温度的准确评估提出了新的要求。本章介绍了如何利用高温高压下的岩石物性变化规律,设计专门的地球物理采集和处理方案。特别是分析了高温对声波速度和电阻率的影响,以及如何利用这些变化规律来构建精确的深部地温梯度模型,为地热资源的开发提供可靠的地球物理依据。 全书结构严谨,图表丰富,结合了大量的国内外实际工程案例,旨在为地球物理勘探领域的专业人士提供一套系统、前沿且实用的技术指南。

作者简介

目录信息


前言
第一章绪论
1.1地球物理勘探中的反演概述
1.2人工神经网络及其在勘探地球物理反演中的应用概述
1.3本书的背景和主要成果
第二章人工神经网络基础
2.1生物神经网络
2.2人工神经网络
2.3误差反向传播神经网络(BP)
第三章BP神经网络在测井反演中的应用
3.1引言
3.2岩性识别
3.3储层参数反演
3.4影响因素和结论
第四章地震数据控制下的测井
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我花了相当长的时间去研究这本书的目录结构和章节安排,发现其逻辑脉络的处理达到了教科书级别的严谨性。它并非简单地罗列技术点,而是构建了一个从基础理论的溯源到复杂模型构建,再到实际案例分析的完整知识体系。开篇对相关基础概念的回顾部分,虽然篇幅不算冗长,但信息的密度极高,如同一个高效的压缩包,将读者迅速带入研究的核心领域,没有丝毫的拖沓。随后,对于不同方法论之间的比较和权衡,作者的处理显得尤为客观和深入,没有采取“唯我独尊”的论调,而是清晰地指出了每种方法的适用边界和潜在的局限性,这一点对于指导实际工程应用至关重要。这种循序渐进、层层递进的编排方式,极大地降低了理解复杂算法的认知负荷,即便是跨学科背景的读者,也能沿着作者的思路平稳过渡,最终抵达对核心技术原理的深刻洞察。这种精妙的结构设计,证明了作者在教学法和学术组织上的深厚功力。

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这本书的语言风格呈现出一种罕见的、将严谨性与可读性完美结合的特质。行文上,它严格遵循了科学写作的规范,术语使用精准,逻辑推理滴水不漏,没有丝毫的模糊地带。然而,这种严谨并没有演变成令人望而生畏的晦涩难懂。作者在引入复杂数学推导之前,总会用一段简洁而富有洞察力的文字进行铺垫,解释“我们为什么要进行这个推导”以及“这个推导的物理或地质意义是什么”。这种“先知后术”的叙述方式,极大地增强了读者对数学工具的接受度,使得那些原本可能让人望而却步的积分方程和矩阵运算,也变得易于亲近和理解。它成功地在构建一个高水平的学术壁垒和一个友好开放的知识传播平台之间找到了那个微妙的平衡点,对于希望真正掌握其精髓而非仅仅停留在表面概念的读者来说,这是最宝贵的品质。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮,那种沉稳的深蓝色调配上烫金的书名,放在书架上立刻就显得很有分量。拿到手里,纸张的质感也十分考究,摸上去有一种细微的纹理感,翻阅起来非常舒适,即便是长时间阅读也不会觉得手指干燥或疲乏。装帧的细致程度,无疑体现了出版方对内容质量的重视,给人一种这本书是经过精心雕琢的艺术品的初印象。封面设计上的字体选择也颇为讲究,那种略带古典韵味的衬线体,在现代科技主题的映衬下,形成了一种奇妙的平衡,暗示了学科深厚的理论基础和前沿的应用探索。侧边书脊的处理也很平整,即便是新书,也没有出现那种新书特有的僵硬感,很容易就能平摊在桌面上,这对于需要经常对照图表和公式的读者来说,简直是福音。整体而言,从触感到视觉,这本实体书的制作工艺,完全达到了我对于一本专业学术专著的最高期待,让人在翻开第一页之前,就对即将阅读的内容充满了敬意和期待。

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在阅读过程中,我特别留意了书中图表和可视化材料的质量,这对于理解抽象的数学模型和数据处理流程至关重要。令人欣慰的是,这本书在这方面的投入显然是巨大的。几乎每一个关键算法的流程图都绘制得极其清晰,符号的标注精确到位,即便是没有参考任何外部资料,也能大致推断出数据流动的方向和处理逻辑。对于那些涉及多维空间数据的可视化展示,作者似乎采用了先进的渲染技术,使得原本枯燥的曲线和截面图变得立体而富有信息量。特别是某些对比实验的结果图,不同方法之间的性能差异,通过颜色、线型和误差棒的精心设计,被直观地凸显出来,使得结论的对比不言自明,极大地提升了阅读体验的效率。这种对“读图”的重视,体现了作者深知在信息爆炸的时代,有效的视觉传达往往比冗长的文字描述更具说服力。

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书中所引用的参考文献列表,可以说是衡量一部严肃学术著作含金量的试金石。我特意抽查了其中几个关键技术发展节点后的引文出处,发现其引用范围之广、时效性之强,令人印象深刻。它不仅涵盖了该领域内那些被奉为圭臬的经典文献,更大量引入了近两三年内发表于顶级国际会议和期刊上的最新研究成果。这表明作者在撰写过程中,始终保持着对学科前沿的敏锐捕捉能力,确保了书中所述的理论和方法都是站在当前技术制高点上的。尤其值得称道的是,有些论述部分,作者巧妙地将不同来源的研究观点进行了融合与批判性吸收,形成了自己独特的见解体系,而非简单的文献综述堆砌。这种对资料的深度整合与批判性思考,使得全书内容既有理论的深度,又不失实践的鲜活,避免了许多同类书籍容易陷入的“陈旧资料堆砌”的窠臼。

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