地球物理学报
阅读版


Earth and Planetary Physics (EPP)
地球物理学进展
地球物理学报翻译版
阅读版
  
首页 期刊介绍   编委会 期刊订阅 广告合作 留 言 板 联系我们                                                
地球物理学报  2018, Vol. 61 Issue (1): 293-303    doi: 10.6038/cjg2018L0193
应用地球物理学 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
  引用本文(Citation)标准格式:   
     付超, 林年添, 张栋 等 .2018.多波地震深度学习的油气储层分布预测案例.  地球物理学报,61(1): 293-303,doi: 10.6038/cjg2018L0193
     FU Chao, LIN NianTian, ZHANG Dong et al .2018.Prediction of reservoirs using multi-component seismic data and the deep learning method.Chinese Journal Of Geophysics,61(1): 293-303,doi: 10.6038/cjg2018L0193
多波地震深度学习的油气储层分布预测案例
付超1,2, 林年添1,2, 张栋3, 文博4, 魏乾乾5, 张凯1
1. 山东省沉积成矿作用与沉积矿产重点实验室, 山东科技大学地球科学与工程学院, 山东青岛 266590;
2. 海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室, 山东青岛 266071;
3. 海底科学与探测技术教育部重点实验室, 中国海洋大学地球科学学院, 山东青岛 266100;
4. 山东科瑞机械制造有限公司, 山东东营 257000;
5. 山东省煤田地质局, 济南 250104
Prediction of reservoirs using multi-component seismic data and the deep learning method
FU Chao1,2, LIN NianTian1,2, ZHANG Dong3, WEN Bo4, WEI QianQian5, ZHANG Kai1
1. Shandong Provincial Key Laboratory of Depositional Mineralization and Sedimentary Minerals, College of Geological Sciences and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Shandong Qingdao 266590, China;
2. Laboratory for Marine Mineral Resources, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Shandong Qingdao 266071, China;
3. Key Lab of Submarine Geosciences and Prospecting Techniques, MOE and College of Marine Geosciences, Ocean University of China, Qingdao 266100, China;
4. Kerui Machinery Manufacturing Company Limited of Shandong, Shandong Dongying 257000, China;
5. Shandong Bureau of Coal Geology, Ji'nan 250104, China

版权所有 © 2010 《地球物理学报》编辑部
通信地址:北京9825信箱《地球物理学报》编辑部 (100029)
电 话:010-82998105,82998113
Email:actageop@mail.igcas.ac.cn; geophy@163bj.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发  技术支持:support@magtech.com.cn
京ICP备13017565号-7