摘要
本发明公开了一种基于改进的BP神经网络的页岩储层脆性指数地震智能预测方法,涉及页岩储层脆性指数预测方法技术领域。本发明采用改进的BP神经网络法建立脆性指数与弹性参数之间的非线性关系模型,并基于叠前反演方法获取页岩储层弹性参数数据体,通过将反演体输入至模型从而得到页岩储层脆性指数的预测结果,本发明能提高模型预测的准确率和稳定性,提升脆性指数预测精度。
技术关键词
页岩储层脆性
地震预测方法
岩石参数
误差函数
数据体
叠前反演方法
BP神经网络模型
智能预测方法
矩阵
测井
神经网络模型训练
样本
指数预测方法
剪切模量
泊松比
系统为您推荐了相关专利信息
等效电路模型
扩展卡尔曼滤波
协方差矩阵
序列
锂电池欧姆内阻
综合调节系统
模糊规则
模糊控制决策
舒适度
误差函数
电力负荷预测模型
电力负荷预测方法
电力系统运行数据
电力负荷预测系统
多源特征
均衡器抽头系数
盲均衡算法
卫星系统
均衡方法
滑动窗口