Geoinformatika 2012; 4(44) : 46-52

ПРОГНОЗУВАННЯ МОДЕЛІ ШВИДКОСТЕЙ ПОШИРЕННЯ ПОПЕРЕЧНИХ ХВИЛЬ ЗА ДАНИМИ ГЕОФІЗИЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ СВЕРДЛОВИН І СЕЙСМОРОЗВІДКИ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Х.Б. Агаєв

Наведено особливості прогнозування тонкошаруватої двовимірної моделі середовища за швидкостями поширення поперечних хвиль. Розроблено метод прогнозування дво- і тривимірних моделей швидкостей на основі даних ГДС на поздовжніх і поперечних хвилях і сейсморозвідки 2D/3D на поздовжніх хвилях. Метод ґрунтується на створенні моделей фізичних властивостей середовища, проведенні кластерного аналізу і прогнозуванні швидкостей з використанням нейронних мереж. “Навчання” нейронних мереж за даними ГДС дає змогу прогнозувати за результатами сейс­мічної інверсії модель швидкостей поширення поперечних хвиль. Метод випробувано за геофізичними даними однієї із структур у Південнокаспійській западині. За даними кластерного аналізу виявлено складний характер між петрофізичними властивостями середовища. В результаті прогнозування одержано розріз за швидко­стями, більш диференційований за глибиною і по профілю, ніж за емпіричними залежностями.

Ключові слова:  нейронна мережа, кластер, прогнозування, швидкість поширення поперечної хвилі, сейсмічна інверсія, часовий розріз, пружні параметри, одновимірні, двовимірні моделі середовища.