基于交叉验证的地震多属性PNN神经网络反演在识别RWP地区火成岩中的应用

新疆塔北地区发育巨厚二叠系火成岩,速度差异较大,而且火山喷发模式难确定,给其下伏低幅度碎屑岩圈闭和岩性圈闭落实带来困难。本文对二叠系火成岩利用概率神经网络反演等方法进行精细的速度场研究。概率神经网络反演是一种典型的非线性反演方法,相比于稀疏脉冲反演,在地震反演过程的非线性问题,具有更好的分辨率。通过逐步回归和交叉验证优选使验证误差最小的属性组合,使反演结果与测井属性有更好的相关性。建立的速度场经验证,更符合火成岩分布与速度变化规律。