基于PNN神经网络的地震属性反演技术
基于神经网络的地震预警技术研究
基于神经网络的地震预警技术研究地震是一种严重的自然灾害，长期以来，人们一直致力于提高地震预警的准确率和时间。
通过数十年的研究和实践，基于神经网络的地震预警技术已逐渐成熟，成为了一种具有发展前景的技术。
这篇文章将对基于神经网络的地震预警技术进行深入探讨，包括其原理、应用、优势和未来发展等方面。
一、神经网络在地震预警中的原理神经网络是一种非线性函数映射关系的数学模型，它模拟生物神经系统中神经元的工作原理。
通过各种参数和方法的学习，神经网络可以实现对数据的分类和预测，即在给定输入数据的基础上，将其经过训练得到的权值系数和偏置值传递到输出层，从而得到相应的输出结果。
这种基于学习和体验的方法在地震预警中具有很高的应用价值。
在地震预警中，神经网络被应用于震源定位、震级估计、震源深度确定以及地震前兆特征提取等各个环节。
具体来说，利用神经网络模型和大量的地震监测数据，可以自动提取地震前兆的特征并进行预测，进而实现地震预警的提前和精准预测。
二、应用案例近年来，全球范围内对基于神经网络的地震预警技术的应用进行了大量的研究和实践，并取得了显著的成果。
下面将介绍一些成功的应用案例。
1. 均衡误差反向传播神经网络均衡误差反向传播神经网络通过对已有的地震监测数据进行分析和学习，建立了一个适合于地震预警的模型，并在实际的地震监测中得到了验证。
该技术可以对地震的震感进行精准判断和评估，极大地提高了地震预警的准确率和实用性。
2. BP神经网络BP神经网络是一种广泛应用于地震预警的模型，它具有很高的准确率和实时性。
通过对大量的地震监测数据进行学习和分析，BP神经网络可以实现对地震前兆特征的提取和预测，并在实时的地震监测中得到了广泛的应用。
3. 预测误差反向传播神经网络预测误差反向传播神经网络是一种针对地震预测的神经网络模型，可以通过学习和训练的方法实现对地震震级和震源深度的预测。
该模型基于学习算法和预测误差的反向传播方法，通过不断调整神经网络的参数，实现对地震预测的提高和优化。
地震数据处理与反演方法研究
地震数据处理与反演方法研究地震是地球上自然界最为剧烈的运动之一，对人类社会造成了巨大的威胁。
在地震预测和灾害评估中，地震数据处理和反演方法的研究起着至关重要的作用。
本文将介绍地震数据处理的基本原理和几种常用的反演方法。
一、地震数据处理地震数据处理是指通过对地震波形数据的处理和分析，来获取地震事件的有用信息。
地震波形数据是地震学家通过地震台网和其他观测设备获得的，它们记录了地震发生时的地震波传播过程。
地震数据处理主要包括以下几个方面：1. 数据采集和预处理：地震仪器会采集到大量的地震波形数据，这些数据需要进行预处理，包括去噪、去除仪器响应、时间对齐等，以提高数据的质量和准确性。
2. 数据分析和解释：通过对地震数据的分析和解释，可以获取地震源的信息，如震源深度、震级、震源机制等。
常用的分析方法包括震相的拾取和振幅的测定等。
3. 数据可视化：为了更好地理解地震数据，对其进行可视化处理是十分重要的。
常见的可视化方法有时间序列图、震相的时距曲线和震源位置的地图等。
二、地震数据反演方法地震数据反演是根据地震波形数据，通过一定的数学模型和算法，来推导地震源的参数和地下介质的结构。
主要的反演方法有以下几种：1. 前向模拟法：前向模拟法是根据已知地下介质模型和震源参数，模拟产生的合成地震波形数据与观测数据进行比较，来逆推地下介质模型和震源参数。
2. 反射走时反演法：反射走时反演法是基于地震波在不同地层边界上的反射特性，通过分析波形的走时差异，来推断地下介质的界面。
该方法在地震勘探中得到广泛应用。
3. 反射幅度反演法：反射幅度反演法是通过分析地震波的振幅信息，来推断地下介质的性质和结构。
该方法在勘探环境中可以解决非均匀介质和复杂地质结构的问题。
4. 震源机制反演法：震源机制反演法是通过分析地震波的振动传播过程，推断地震产生的应力、应变和破裂过程。
该方法对于了解地震的本质和预测地震危险性具有重要意义。
三、地震数据处理与反演方法的应用地震数据处理和反演方法在地震科学研究和地震工程中发挥着重要的作用。
地震复合属性——地震属性提取与解释新方法
地震复合属性——地震属性提取与解释新方法地震学是地球物理学的一个重要分支，对于地震属性的提取与解释是地震学研究的重要内容。
在近年来，随着地震学技术和地震数据收集技术的发展，越来越多的科学家开始探索能够更好地提取和解释地震属性的新方法。
地震复合属性是指在提取和解释地震属性时，不仅考虑其一维的位移信号（示例如振幅、频率、阻尼等），而且给予地震事件的其他属性（如发震深度、相关的地形特征等）的关注。
通过将地震属性的一维位移信号与其他影响地震属性的属性结合起来，可以更好地提取和解释地震属性。
目前，利用复合属性提取地震属性主要有以下几种方法：第一种是基于自然语言处理（NLP）的地震属性提取方法，主要是通过分析地震预报中出现的自然语言来进行地震研究，从而提取出地震属性。
近年来，一些研究者利用NLP技术，在处理地震自然语言时，引入了一些其他的特征，如地形地貌和社会经济状况等，从而更好地提取和解释地震属性。
第二种是基于机器学习方法的地震属性提取方法。
这类方法主要利用机器学习和数据挖掘技术，从大量地震数据中提取地震属性，并利用深度学习模型进行建模，从而提取高级的地震属性。
第三种是基于有限元法的地震属性提取方法。
在这种方法中，首先将地震属性表示为有限元模型，并且建立模型的动力学方程，然后利用有限元法计算每个地震动力学方程的解析解，最后从有限元解中提取出地震属性。
最后，结合上述三种方法，同时利用有限元法和机器学习技术，以及自然语言处理，全面考察地震属性，从而更好地提取和解释地震属性。
综上所述，地震复合属性是一种新的提取和解释地震属性的方法，它借助于现代技术，使科学家能够更加精确地提取和解释地震属性，为地震学研究提供有力的支持。
随着未来的研究的不断发展，研究人员将会探索更为复杂的方法，进一步提高对地震复合属性的提取与解释的效果，未来有望实现更高的精度，从而进一步提高地震研究的准确度。
地震反演技术和实际应用
Jason(StarMod)
(三） jason软件的主要功能简介：
jason软件能做什么？ 1、各种算法的反演 2、综合分析 3、油藏精细表征
油藏的描述内容 油藏的几何形态 流体内容(油,气,水) 空隙度的分布 渗透率的分布 压力
jason软件的主要模块：
Environment 基本环境包括：平面图，剖面图，地震解释， 合成记录制作，属性提取，沿层切片，三维 可视化等
（二）主要反演软件简介： 软件内容：
早期： 道积分（相对阻抗） 递归反演（绝对阻抗）
中期：基于模型的宽带反演 近期：约束稀疏脉冲反演（优化的地震反演）
基于模型的测井属性反演 基于地质统计的随机模拟与随机反演 弹性阻抗与横波阻抗反演
基于地震的声反演
道积分 递归反演 (相对阻抗) (绝对阻抗)
约束稀疏 脉冲反演
三、各种反演技术与软件简介
（一）主要地震反演技术简介： 1、基于地震数据的声阻抗反演
acoustic impedance (AI) 纵波阻抗，声阻抗 elastic impedance (EI) 弹性阻抗 shear impedance (SI) 横波阻抗
2、基于模型的测井属性反演 3、基于地质统计的随机模拟与随机反演
基于模型的 测井属性反演
地质统计随机模拟 与随机反演
道积分
G-LOG
ISIS
LandMark VELOG
PIVT
SEISLOG
DELOG RM（GeoQuest）
Paradigm(叠前)
Strata
Jason
jason
SLIM
RC2
BCI(宽带约束反演)
广义逆波阻抗反演
PARM
Strata Jason(InverMod)
地震反演技术解析
地震反演技术解析地震是地球内部强烈能量释放的一种自然现象，经常给人类造成严重的损失。
为了提前预警和减轻地震带来的影响，科学家们不断研究并发展地震反演技术，通过分析地震波传播过程，从而推断地球内部的物质性质和结构。
在本文中，我们将对地震反演技术进行详细解析。
一、地震反演的基本原理地震反演技术是通过分析地震波在地球内部传播的方式来推断地下的物质组成和结构。
它的基本原理是利用地震波在不同介质中传播速度的变化，推断地下结构的差异性。
地震波在不同介质中的传播速度受到介质密度、弹性模量和损耗等因素的影响。
通过测量地震波的传播速度和到达时间，科学家可以对地下结构进行反演。
二、地震波的测量方法地震波的测量是地震反演技术的基础。
常用的地震波测量方法包括接收地震波的地震仪、利用爆炸物或震源人工产生的地震波、以及记录地震波传播路径上的速度和振幅等。
这些测量数据会成为地震反演的基础输入。
三、地震波的模拟与正演为了研究地震波在地球内部的传播规律，科学家们利用计算机模拟和数值方法进行地震波的正演。
正演模拟可以根据地震波的源和介质参数，计算出地震波在地下的传播路径、速度和振幅等。
通过与实际观测数据进行对比，可以验证地震模型的准确性。
四、地震波的反演方法为了从地震观测数据中推断地下结构，科学家们发展了多种地震波反演方法。
其中，最常用的方法包括走时反演、频率反演、波动方程反演等。
走时反演是基于地震波到达时间的变化来进行反演。
通过测量地震波的传播时间和地震波速度模型，可以推断地下结构的速度分布。
频率反演是基于地震波信号频率的变化来进行反演。
通过分析地震波信号的频谱特征，可以推断地下结构的频率响应和介质的频率衰减特性。
波动方程反演是一种基于波动方程的直接反演方法。
通过求解波动方程，建立地震波传播的物理模型，进而推断地下结构的物质组成和弹性参数。
五、地震反演技术的应用地震反演技术在地球物理勘探、地球内部结构研究、地震灾害预警等领域都有广泛的应用。
基于PNN神经网络的地震属性反演技术
关键词
Ｐ Ｎ神经 网络 Ｎ Ｐ １．３ ３５ ６ ；
属 性地震 反演 文献标志码
扶杨油层 Ａ
中 图法 分类号
随着信 息技 术 和 人工 智 能技 术 的发 展 ， 们 已 人 经 把 神经 网络 看作 解 决 与 分类 、 式 识 别 和归 纳 有 模
叠后 地震 数 据 经 过 数 学 变 幻 而 道 出 的有 关地 震 波 的几 何形 态 、 动 学 特 征 、 运 动力 学 特 征 和 统 计 学 特
过 Ｐ Ｎ神 经 网络 训 练 建 立 起 地 震 属 性 与 波 阻 抗 反 Ｎ 演 之 间的联 系 ， 进而 实现 两者 的结 合 。 在 薄互 层地 震储 层 预测 中 ， 属性 分 析 和地 震 反
屙 眭分析与反演的结合 ， 充分发挥二 者的优势 ， 大庆 在
Ｇ Ｚ地区扶余油层 的应用 中取得了 良好 的效果 。 Ｔ
生不 同的结果 。
第 一作者 简介 ： 王
一
晶（９８ ， ， １６ 一） 女 汉族 ， 大庆钻 探工程公 司物探
公 司工程师 。研究方 向： 地震资料解释 。
科
学
技
术
与
工
程
１ 卷 １
表 １ 各 地 震 属 性 与 波 阻抗 曲线 相 关 系数 表
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１
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１ ４７ ０ ７０ １５ ３日
１ ４９ ． ０ ２４ ６３ ３８ １ ５ ３ ０ ４４ ８７ ３０ １ ５４． ０ ６３ ３４ ２３
基于神经网络的地震预测研究
基于神经网络的地震预测研究近年来，地震对人类造成的损失越来越大。
尽管科学技术的不断发展，地震预测还是一个具有挑战性的问题。
基于神经网络的地震预测研究是目前科学技术发展的一个热点。
本文将从神经网络的基本原理、地震预测的数据预处理、神经网络的模型选择以及实验结果等方面介绍基于神经网络的地震预测研究，为相关领域的科研工作者提供一个参考。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种通过建立类似于神经元之间相互连接的人工神经元网络来实现诸如分类、回归和聚类等任务的计算模型。
通常，这种用于模拟人工智能功能的计算模型由一组具有权重的神经元层组成。
神经元层通过非线性函数处理输入，生成输出。
神经网络在应用中最有效的功能之一是分类，其中每个神经元的输出表示为每种类别的概率，从而使最终分类的概率最大。
在地震预测领域，神经网络可以应用于数据预测、分类、异常检测等多个方面。
二、地震预测的数据预处理地震预测的数据预处理有两个主要的过程，即数据采集和数据清洗。
这两个过程对神经网络模型的预测准确性至关重要。
通常，地震预测的数据采集包括地震波、地下电场、地磁场、重力等多种方法。
数据清洗过程主要包括数据去噪、插值和异常检测。
数据去噪过程是为了消除数据中的噪声信号，主要方法有中值滤波、小波分析等。
插值主要是缺失数据的处理，通常的做法是通过拉格朗日插值或者样条插值等方法。
异常检测是为了找出数据中的不正常的点，通常采用的方法是基于规则的、基于距离的或者基于统计的方法等。
三、神经网络的模型选择神经网络模型的选择是基础步骤。
目前，常用的神经网络模型有BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码神经网络等。
其中，BP神经网络是最基本的模型之一。
它有单层和多层两种方式，但是，单层 BP 神经网络只能处理线性问题，多层 BP 神经网络能够解决更加复杂的非线性问题。
卷积神经网络主要应用于图像处理、语音识别等方面。
循环神经网络主要应用于文本数据、时间序列等方面。
地震反演方法综述
地震反演技术简介在上世纪70~80年代，地震反演作为地球物理学的一个重要进展得到了广泛的赞扬，获得广泛应用；地震反演技术能够帮助解释人员确定地层单元而不仅仅是通过反射波确定地层单元的边界，而且能直接进行深度域成图。
在一个竞争的市场环境中，开发出了很多不同的反演算法，在基本递归反演方法的基础上不断取得进进展，一下简要介绍几种基本的地震反演方法。
主要分三大类：1、基于地震数据的声波阻抗反演：其结果有两种：相对阻抗反演（常说的道积分）与绝对阻抗反演。
主要算法有：递归反演（早期的地震反演算法）与约束稀疏脉冲反演（优化的地震反演算法）。
这种反演受初始模型的影响小，忠实于地震数据，反映储层的横向变化可靠；但分辨率有限，无法识别10米以下的薄砂层。
2、基于模型的测井属性反演：此种反演可以得到多种测井属性的反演结果，分辨率较高（可识别2-6米的薄层砂岩）；但受初始模型的影响严重，存在多解性，只有井数多（工区内至少有10口以上的井，分布合理，且要求反演的属性与阻抗相关），才能得到较好的结果。
3、基于地质统计的随机模拟与随机反演：此种算法可以进行各种测井属性的模拟与岩性模拟，分辨率高（可识别2-6米的薄层砂岩），能较好的反映储层的非均质性，受初始模型的影响小，在井点处忠实于井数据，在井间忠实于地震数据的横向变化，最终得到多个等概率的随机模拟结果；但要求工区内至少有6-7口井，且分布较合理，才能得到好的模拟结果。
道积分道积分技术出现，为广大少井无井地区岩性及油气预测提供了新的途径，它能得到类似于虚速度测井的新方法，其结果对应于地层的波阻抗，它最大优点是不像虚速度测井那样依赖于井的资料和地球物理学家的经验。
尽管道积分剖面不能像GLOG波阻抗剖面那样反映地层绝对速度，而只能反映其相对速度大小，但是它反映出的层位与GLOG剖面是一样的，甚至在反映的细节上还比它多，对薄层识别也非常有利，因此道积分剖面能用于岩性和油气层解释。
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控制；（2 ） 相同的数据的不同次训练结果完全相同，
但由于 PNN 网络存储所有的训练数据，网络应用
对计算机运算能力要求比较高。
2 应用实例
2． 1 研究区概况 松辽盆地北部 GTZ 地区扶余油层地层厚度在
（90—110） m 之间，为三角洲平原亚相沉积，具有薄 互层、横向不稳定、非均质性强的特点，砂体平面展 布异常复杂。砂体单层厚度一般在（2—5） m，储层 横向变化大，不 易 对 比； 测 井 解 释 有 效 孔 隙 度 一 般 在 10% 左右，渗透率大多在 0． 2 × 10 － 3 μm2 以下，具
计值之间的差值，该估计只可以表达为
∑Li exp［－ D（ xm，xi） ］
Lm（xm）
=
i≠m n
。
∑exp［－ D（ xm，xi） ］
i≠m
PNN 既可应用于离散型数据（ 如岩相） 又可应
用于连续型数据（ 如各种测井曲线和孔隙度、渗透
率等） 。和 BP 神经网络相比，PNN 网络具有如下优
点（1） PNN 网络本身属于数学内插方法，权值可以
第 11 卷 第 27 期 2011 年 9 月 1671 — 1815 （ 2011 ） 27 -6539 -05
地球科学
科学技术与工程
Science Technology and Engineering
Vol. 11 No. 27 Sep． 2011 2011 Sci. Tech. Engrg.
（2） 多属性网络训练提高网络训练精度。首 先，应用线性关系模式确定最佳地震属性参数的优 化组合，选取参与训练的属性个数。通过多属性联 合分析（ 图 1） 发现，刚开始随属性数量的增加，其训 练误差和交叉检验误差都减小，但加入 9 个属性以 后，训练误差减小而交叉检验误差增大，说明超过 9 个属性后出现了过度训练。因此，选用前 9 个属性 对井上的波阻抗体进行预测。
1 PNN 神经网络原理
在众多的人工神经网络模型中，最常用的是 BP （ Back Propagation） 模型［5，6］，即利用误差反向传播 算法求解的多层前向神经网络模型。BP 网络具有 方便、快捷 的 优 点，在 故 障 诊 断、模 式 识 别、图 像 识 别、管理系 统 等 很 多 方 面 都 有 广 泛 的 应 用，但 也 存 在如下缺点：（1） 网络本身是“黑匣“，无法直接控制 权值；（2） 由于模拟退火算法使用了随机数发生器 搜索全局最优，使用相同的数据进行训练可能会产 生不同的结果。
图 2 PNN 网络预测波阻抗曲线与井波阻抗曲线交汇图
最后利用上述训练的 PNN 网络预测进行波阻 抗曲线反演，得到最终的波阻抗体。
6542
科学技术与工程
11 卷
图 3 过 gao11 井的 PNN 网络波阻抗反演剖面
2． 3 效果分析 利用基于 PNN 神经网络的反演技术对研究区
完成了地震 反 演 工 作，并 取 得 了 良 好 的 效 果，首 先 从图 3 来看，与钻井资料之间有良好的对应关系；其 次，其垂向 分 辨 率 比 常 规 波 阻 抗 反 演 有 明 显 的 提 高，一般而言厚度（2—3） m 的砂层在反演剖面上都 有清晰的显示；第三，从平面图来看，砂体的平面展 布趋势与区域地质认识有较好的吻合，而且没有出 现围井画圈的现象（ 图 4） 。可见，PNN 神经网络方 法反演的使用对于纵向分辨率的提高并没有破坏 地震属性很像分辨率好的优势。另外在反演过程 中，在约 150 km2 的范围内预留了 5 口后验井，并对 扶余油层单层厚度超过 3 m 的砂体反演的符合情况 进行了统计，表 2 表明，5 口井砂体单层厚度达于 3
（2） 属性的选取、网络的训练是基于神经网络 技术的多属性地震反演技术成功与否的关键所在。
参考文献
1 焦李成． 神经网络的应用与实践． 西安：西安电子科技大学出版
社，1995：218—259 2 张学庆，刘 燕，肖慈珣，等． 在测井中用一种组合优化神经网络
识别油水． 石油物探，2001；40（4） ：119—124 3 宋维琪，韩宏伟． 2D 地震小波变换和自组织神经网络联合边界检
不是黑匣子） 。其实现原理如下：
Hale Waihona Puke 对于给定训练样本，如｛ A1i ，A2i ，A3i ，…｝ ，i = 1， 2，3，…，n。PNN 假设新的储层参数可以表示为训
练集中储层参数的线性组合，也就是说对于具有属
性向量 x 的新样本，其储层参数可以表达为
n
∑ Li exp[ － D（ x，xi ） ]
L（ x）
2 /2 3 /3 3 /2 2 /2 1 /1 11 /10 90． 9
3 /2 6 /4 6 /3 5 /3 7 /4 27 /16 59． 26
27 期
王 晶，等：基于 PNN 神经网络的地震属性反演技术
6543
3 结论
（1） 在薄互层储层研究中，基于神经网络技术 的多属性地震反演技术，有利于发挥地震属性分析 与地震反 演 的 各 自 优 势，从 而 提 高 地 震 反 演 的 质 量，提高储层预测精度。
术． 石油物探，2000；39（2） ：107—116
神经网络（ PPN） 是一种数学内插方案，只不过在实现时利用了神经网络的架构，可以通过数学公式理解它的行为，克服了 BP
网络的的“黑匣子”问题。该技术在 GTZ 扶杨油层的砂岩预测中应用效果较好，厚度大于 3 m 的砂岩识别符合率超过 90%
以上。
关键词 PNN 神经网络 属性地震反演 扶杨油层
中图法分类号 P315． 63；
6540
科学技术与工程 表 1 各地震属性与波阻抗曲线相关系数表
11 卷
本 文 采 用 的 PNN 网 络 （ 概 率 神 经 网 络———
Probabilistic Neural Network） ，是一种数学内插方案，
只不过在实现时利用了神经网络的架构，这是它潜
在的优势，可以通过数学公式理解它的行为 （ 因而
m 的砂体共有 11 层，其中符合的有 10 层，这个符合 率是相当高的。
表 2 砂岩识别对井误差分析
井名
统计砂岩总层 数 /符合层数
3 m 以上砂岩 （1． 5—3） m 砂岩 层数 /符合层数 层数 /符合层数
g11 g15 g19—39 g31—30 g36—40 合计 符合率 /%
14 /8 18 /9 17 /10 14 /7 16 /5 79 /39 49． 37
基于 PNN 神经网络的地震属性反演技术
王 晶 杨懋新 刘金平
（ 大庆钻探工程公司地球物理勘探一公司，大庆 163318）
摘 要 在薄互层地震储层预测中，属性分析和地震反演是当前应用地震资料进行储层预测的主要技术，两者实质上都属于
反问题范畴，两者各有优缺点。提出了一种基于 PNN 神经网络的多属性地震反演技术，可以比较好地发挥两者的优势。概率
27 期
王 晶，等：基于 PNN 神经网络的地震属性反演技术
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低孔、低渗 特 点。 通 过 钻 井 资 料 分 析 可 以 发 现，区 内扶杨油层的砂岩与电阻率和自然伽玛曲线具有 较好的对应关系，表现为高电阻率与低自然伽玛的 特征，声波 与 电 阻 率 测 井 曲 线 的 对 比 表 明，区 内 扶 杨油层的砂岩总体上为高速砂岩，砂岩和泥岩相比 具有较高的速度。该区的高分辨率地震资料在扶 余油层为（50 ～ 60） Hz，地震垂向分辨率大约为 8 m，还无法直接识别（2 ～ 5） m 的河道砂体，因此利 用测井约束反演是准确预测薄层砂体的有效手段。 本文采用的是基于 PNN 神经网络的多属性反演技 术，实践应用效果较好。 2． 2 PNN 神经网络的多属性反演技术 2． 2． 1 属性的提取与分析
图 1 多属性联合分析误差图
然后利用选取的 9 个地震属性为输入，井孔的 波阻抗曲线作为期望输出，进行 PNN 网络训练，当 网络收敛且网络整体方差达到要求的精度时，便完 成网络训练。从网络训练的相关交汇图（ 图 2） 来 看，网络输 出 的 结 果 与 期 望 输 出 具 有 很 好 的 相 关 性，其相关系数达到了 0． 869，较单属性时有着明显 的提高。
在 PNN 神经网络多属性反演中，网络训练过程 至关重要，为此设计了如下的训练分析过程：
（1） 通过声波曲线和密度曲线构筑井点的波阻 抗曲线，作为 目 标 曲 线； 然 后 提 取 井 旁 的 地 震 属 性 与井点阻抗曲线进行相关性分析，分析过程中尝试 对目标曲线及地震属性做一些常规的非线性变换， 以获取最大的相关系数。从分析结果（ 表 1） 来看， 相关系数最高的仅为 0． 517，可见单属性与与目标 区县的相关性是比较差的，接下来将进行多属性的 网络训练以提高与目标曲线的相关性。
在薄互层地震储层预测中，属性分析和地震反 演是当前应用地震资料进行储层预测的主要技术， 两者实质上都属于反问题范畴。前者指由叠前或
2011 年 6 月 17 日收到 第一作者简介：王 晶（1968—） ，女，汉族，大庆钻探工程公司物探 一公司工程师。研究方向：地震资料解释。
叠后地震数据经过数学变幻而道出的有关地震波 的几何形态、运 动 学 特 征、动 力 学 特 征 和 统 计 学 特 征的特殊测量值，该方法横向预测能力较强，但是受 地震分辨率的影响；后者就是把常规的界面型反射剖 面转换成岩层性的测井剖面，井约束反演是当前应用 最广的反演技术，该技术可以有效地提高地震的纵向 视分辨率，但横向预测能力较差。本文提出了一种基 于 PNN 神经网络的多属性反演技术，利用井约束反演 提高地震纵向分辨率的同时，通过网络训练建立起多 属性分析与反演的结合，充分发挥二者的优势，在大庆 GTZ 地区扶余油层的应用中取得了良好的效果。