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第一章 静校正方法及其应用1

第一节 概述1

第二节 二维交互迭代折射波静校正2

一、引言2

二、方法原理2

三、实际资料处理5

四、结论16

第三节 扩展广义互换法（EGRM）静校正16

一、方法的基本原理16

二、初值选择及注意事项19

第四节 相对折射静校正方法19

一、基本原理与实现步骤20

二、程序实现技巧23

三、处理实例分析24

第五节 广义线性反演近地表模拟25

一、方法的基本原理26

二、处理流程26

三、理论试算与实际数据实例27

第六节 控制点约束的三维拟合静校正29

一、计算方法与原理30

二、应用实例34

第七节 三维交互迭代折射波静校正35

一、引言35

二、方法原理35

三、实例39

四、结论41

第八节 模型迭代剩余静校正41

一、方法的基本原理41

二、剩余时差拾取42

三、剩余时差分解44

四、剩余静校正值的应用45

第九节 相关法求取剩余静校正量45

一、基本假设和实现步骤46

二、计算技巧及方法之间的比较51

三、处理效果分析办法52

第十节 分频及模拟退火算法计算静校正量52

一、分频静校正52

二、模拟退火算法计算剩余静校正量53

三、实际处理效果56

第二章 神经网络及其在石油物探中的应用58

第一节 概述58

一、神经网络研究的历史58

二、大脑神经元的构成及其机理59

三、神经网络的基本特征和通有性质62

四、神经网络的分类与工作方式63

五、神经网络在石油工业中的应用65

第二节 网络算法研究66

一、多层感知器和BP算法67

二、误差曲面的特征68

三、初始权对BP算法收敛速度的影响71

四、减少“过饱和”节点的一个措施73

五、自适应调节学习速率的误差反传算法74

六、自动确定网络大小的学习算法79

七、神经网络灵敏度分析80

八、曲率最小意义下的神经网络算法82

第三节 用神经网络进行自适应反褶积87

一、用神经网络进行自适应反褶积的原理87

二、理论验证89

第四节 改进的Kohonen自组织神经网络及其在地震数据聚类分析中的应用90

一、引言90

二、Kohonen自组织特征映射网络91

三、改进的Kohonen算法92

四、聚类方法的应用94

五、结论99

第五节 改进的BP算法用于油气横向预测的研究99

一、引言99

二、技术原理99

三、实例检验103

第六节 神经网络油气预测在辽河盆地“暗点型”油气藏中的应用106

一、辽河盆地含油气层的地震反射特征107

二、应用实例109

三、结论113

参考文献及资料114