MATLAB深度学习在智能地震反演中的应用

地震反演是石油勘探开发中油气藏勘探、储层预测的重要手段，其目的是由地震资料通过计算分析得到地下介质模型，从而有效做出预测，提高生产工作效率。随着勘探、开发程度的提高，对地震反演的精度要求也越来越高。

地质模型驱动的地震反演对于噪声较为敏感，因此反演结果的分辨率往往较低。本次演讲从数据驱动的角度出发，介绍一种地震频相特征与深度学习相结合的地震反演新方法（频相智能反演）。通过MATLAB^®实现虚拟井的随机模拟、地震子波的提取、高分辨率时频分析、海量的数据标签对创建、深度网络的优选与训练，最终得到高分辨率的波阻抗反演结果。模型和实际应用表明，频相智能反演可以在没有地质模型参与的情况下有效提高波阻抗反演的分辨率和稳定性，益于进一步推广应用。