张良[1]2003年在《地震多参数神经网络目标预测应用研究》文中指出神经网络地震多参数目标预测是利用地震、测井和地质资料描述已知和未知样本及其关系所指示的目标特征的一种具有一定智能的综合处理解释方法。这种预测的中心环节是建立地震特征参数与地质参数的对应关系。 本文在详细分析和论述了神经网络预测和地震多参数提取方法技术原理的基础上，应用BP神经网络预测技术实现了多个地质目标的综合预测。同时建立并开发了一套基于BP神经网络的多参数地质目标预测系统。该系统由Borland C++ Builder 6.0, Visual Basic6.0, Matlab6.5和Fortran Power Station4.0四种语言联合开发而成，并实现了Borland C++ Builder 6.0与Fortran Power Station4.0, Visual Basic6.0, 与Matlab6.5的混合编程。该系统分为目的层提取、变换处理、参数提取、图形显示、预测分析、文本编辑6大模块，26个子模块，整体系统功能较全面，适应性较强。 在常规地震属性参数提取的基础上，借助于小波变换工具，提取了小波域属性参数。所提取的地震属性参数共分为九大类51种特征参数。分别为：自相关特征参数、付立叶谱特征参数、功率谱特征参数、时域振幅特征参数、线性预测编码系数、瞬时特征参数、吸收衰减系数、速度类特征参数和小波包变换特征参数，参数涵盖面较宽，适用于多种地质目标的预测需要。 在参数分析预测模块包中对参数进行了归一化及主元分析等项预处理，使神经网络的训练效率及预测结果的速度、稳定性和精度得到了提高。 为了实时显示参数及预测结果，相应开发了地震剖面及参数剖面的黑白／彩色显示模块，为多种参数的比较选择及结果的输出创造了便利条件。 最后，利用所开发的目标预测系统对理论模型记录、混凝土构件缺陷、煤层厚度叁个不同目标进行了检验和预测，结果正确，证明了该系统在地震多参数目标预测中的有效性与实用性。
张显娜[2]2017年在《多属性联合反演储层地震预测方法研究》文中进行了进一步梳理随着油气田勘探与开发的深入,油藏研究面临的地质条件越来越复杂,储层研究也面临着诸多挑战。地震数据蕴含了大量的油藏信息,包含了地层的构造信息,以及储层的岩性、物性以及流体等信息,如何应用地震属性挖掘地震数据包括的油藏信息,以及认识地震属性及优化地震属性开展地震多属性反演是储层研究的关键。论文首先综合前人的研究结果对地震属性按几何类、动力学类、反演类及混合属性进行了分类,进一步分为结构属性、体属性、AVO分析、振幅、相位、频率、衰减、迭前反演、迭后反演和混合属性十个小类,并以列表的方式分析了地震属性的地质意义、物理意义,为地震属性的优选提供理论支持方案,此外,对地震属性的提取和储层预测方法进行了详细的论述。针对储层厚度、物性、流体变化以及薄互层影响四个方面因素构建了相应的地震正演模型,分析并总结了上述储层参数变化对地震响应的影响规律:储层厚度、岩性和物性变化主要影响地震反射的幅值变化,因此,振幅类的属性以及波阻抗反演能够较好地识别砂、泥岩储层的厚度、岩性和物性变化。对于流体变化,地震响应相对较弱,需综合多项技术与多种资料开展综合分析,以降低流体预测的多解性。薄互层模型分析表明,隔夹层存在不仅影响地震反射的幅值,也对地震波形的频率和相位特性产生影响,因此,应结合振幅、频率和相位属性进行隔夹层预测。地震属性能够反映储层的不同特征,但由于实际地质条件的复杂性,应用某一属性解决实际地质问题时,往往面临着地震属性表征多解的问题,开展地震多属性分析是降低多解性的有效途径。为此,本文针对储层厚度与隔夹层研究的生产需求,对刻画储层厚度变化的楔形模型,以及反映隔夹层发育的薄互层模型的正演数据进行了敏感地震属性分析,优选了反映二者的敏感地震属性集合,为地震属性优选及多属性联合反演储层预测奠定了理论基础。针对单一属性储层预测应用的多解性问题,课题开展了地震多属性反演与储层参数定量预测研究,详细阐述了地震多属性反演技术方法与实现过程,包括:地震多属性反演目标函数构建、多元逐步回归敏感地震属性分析和基于概率神经网络的地震多属性反演。最后,通过M油田的实际应用,实现了砂体的地震属性分析、储层参数的敏感属性优选和储层厚度与孔隙度的定量预测,取得了较好的应用效果。
蔡涵鹏[3]2009年在《礁滩相储层综合预测研究》文中研究表明生物礁滩是一种特殊的碳酸盐岩沉积物,具有独特的油气储层孔隙空间,其孔隙度和渗透率都普遍较高,是一种十分优良的碳酸盐岩储层。礁滩相储层在世界分布广泛,在我国分布也相当广泛,但是礁滩相油气藏属于隐蔽性油气藏,其储层预测一直是油气勘探的难点,钻井发现的生物礁多为随机钻遇。本次研究,根据礁滩相储层预测的难点,礁滩相储层的地震响应特征和测井响应特征,以SYB地区长兴组生物礁滩储层预测为例,形成礁滩相储层综合预测的技术体系。首先,详细地介绍了礁滩的概念、分类,总结了礁滩地震响应特征模式和测井响应特征、礁滩地层的沉积相模式、礁滩沉积环境和沉积特征、以及礁滩储集层的特点。其次,仔细地介绍了研究区的位置,构造发育史、构造特征、沉积模式,以及地层特征;分析了研究区地质、钻井、测井资料,统计了测井的物性参数特征;测井参数统计表明黑灰色泥灰岩具有低速度、低密度、低波阻抗的特征,与常规认识的储层具有相同的特征;进行了地震层位标定和层位的精细解释。第叁,提出了基于古地貌恢复、地震反射结构特征、波形复杂性(关联维和近似熵)、横向不连续性(相干体和局部构造熵)和波形分类(基于神经网络的波形分类)的生物礁滩分布综合预测的思路和方法。研究结果表明,结合生物礁滩发育的环境,利用古地貌分析技术有利于确定生物礁滩发育的位置;利用地震反射结构特征是识别生物礁滩的一种有效手段,但是该方法具有高度的主观性,且需进行逐条地震剖面对比;相干体技术、局部构造熵分析、分形维属性技术和近似熵属性技术从地震波形总体变化出发,通过计算地震波形的复杂性和相干性来直接识别和预测生物礁滩的分布。实际资料处理和分析证明,应用相干体技术和局部构造熵检测横向的不连续性程度可以区分生物礁滩地层与非生物礁地层。分形维属性和近似熵属性可以精细的刻画生物礁滩的分布,且分形维属性刻画的生物礁滩的分布比近似熵属性刻画的生物礁滩的分布更加精确;基于神经网络的波形分类技术从地震波形总体特征变化出发,通过对地震波形进行自动分类处理,能较准确的划分地震相带,加速解释的进度。综合各种技术的特征,识别出长兴组地层礁滩相分布的范围,为下一步储层分布预测提供必要的前提和奠定坚实的基础。第四,在预测的礁滩分布范围内,采用属性分析技术、阻抗反演技术、时-频分析技术和频率衰减属性对长兴组内礁滩储层进行了预测。预测结果表明,在第四章预测的礁滩分布范围内,弱振幅中的强振幅预示着储层的存在,在礁滩分布的范围内,储层表现为高吸收、较强振幅、低频率等属性特征;由于礁滩储层的盖层与下伏岩层之间的阻抗有差异,通过阻抗属性剖面可以识别储层的顶底界面。而礁滩储层与围岩之间的速度差异相对较小因此利用反演的阻抗属性难以刻画储层在横向上的变化;而时频分析技术计算单频剖面是逐道计算,并非是混道计算,因此不会改变识别储集体的横向分辨率,并且当地震波通过含气礁滩储层时低频能量增强,高频能量衰减的快,即可以根据低频强能量和高频弱能量的差别确定储层的横向展布,确定储层横向上的边界。因此,将时频分析技术和波阻抗反演技术相结合可以更加精细的刻画礁滩相储集层的空间分布,油气的富集范围,有助于计算油气储层的厚度和估算油气的储量等,从而有效的对礁滩相储层进行预测;在时频分析技术的基础上衍生而来的频率衰减梯度属性,能有效地指导礁滩相储层的分布。但是在利用频率衰减梯度属性预测流体分布时,应该首先从测井和区域地质背景中,分析出影响频率衰减的因素,确定导致频率衰减最关键的因素。在SYB地区长兴组地层中,影响频率衰减的关键因素是岩性(黑色泥灰岩)和孔隙度内赋存的流体以及流体饱和度;在第四章检测的礁滩分布基础上,各种方法预测的结果均表明,SYB地区长兴组储层中,浅滩相分布区内储层的储集性较生物礁相好,且分布面积广。第五,指示储层特征的地震属性参数的增加是为了使得储层预测研究趋于完整,但是一味的增加属性数量,使得储层预测分析的复杂性增加。研究发现指示储层的各种属性之间具有一定的相关性,因此,本文提出了利用因子分析和聚类分析进行储层综合预测,使得用较少的参数指标代替原来较多的属性指标,而且能够反映原有的全部信息,在储层预测应用中取得较好的效果。但两种方法的结果均只能用于定性分析,且需要利用钻井成果进行标定。最后,利用Strata软件的EMERGE模块中的概率神经网络完成了地震多属性到孔隙度参数的转化,从而可以实现储层的定量预测分析。综上所述,利用上述方法可以较好的预测出礁滩分布的范围,和范围内储层的有利分布区,为钻井部署提供证据,减少钻井的失误率。
张利华[4]2007年在《桥梁结构震害预测方法比较研究》文中研究表明桥梁结构是生命线工程的关键组成部分，在地震发生后的紧急救援和抗震救灾、灾后重建中起着非常重要的作用。强烈地震可能导致桥梁受到严重损伤或倒塌，造成交通中断，使抗震救灾工作受阻，以致造成生命和财产的更大损失，使震害程度扩大。事实表明，世界上由于地震袭击而毁坏的桥梁的数量，远远多于因风振、船撞等其他原因而破坏的桥梁。因此，研究桥梁的震害情况以及提前预测桥梁的震害情况，对于抗震救灾及灾后重建有着极为重要的现实意义。本文正是建立在此基础上，研究了近年来桥梁震害预测的几种常用方法，并进行了现实桥梁结构的比较研究。本文主要选用基于经验统计的方法(其中包括朱美珍方法、久保庆叁郎方法、日本土木工程学会方法、I．G．Buckle方法)，Pushover分析方法以及遗传神经网络预测方法，等叁种方法进行桥梁震害分析。经验统计的方法是桥梁结构抗震安全性评价的定性分析方法，本文选取具有代表性的久保庆叁郎方法、朱美珍方法、日本土木工程学会方法以及I．G．Buckle方法，采用其中两种或两种以上方法进行桥梁结构抗震安全性能评价，当其结果存在差异时，可依据桥梁重要性不同，通过工程综合判断或分析来确认其具体震害结果。在简单回顾结构抗震设计方法发展的几个历史阶段即静力法，反应谱法，时程分析方法时，重点介绍静力非线性分析方法(Pushover方法)，并将其运用到桥梁震害性能研究，利用idarc程序得出能力谱曲线，判断出桥梁在不同地震烈度下的破损极限状态，从而得出该方法用于桥梁震害研究的可行性。本文将遗传算法与神经网络相结合，从而建立了一种高效的、实用的桥梁震害预测方法。根据遗传算法具有局部寻优的特点，为避免BP神经网络陷入局部极小值，本文将二者结合起来形成GA-BP混合算法，以GA优化神经网络的初始权值和阀值，对网络进行训练。在大量收集梁式桥震害资料的基础上，将此算法引入桥梁的震害预测中，并与传统的单独BP神经网络相比较，结果表明该方法能够有效、准确的对桥梁结构进行震害预测。最后选用唐山大地震中的滦县滦河桥与胜利桥两个震害实例，分别用叁种方法进行比较分析研究，得出Pushover方法与遗传神经网络方法能更好的预测出桥梁震害的结果，而基于经验统计的方法由于存在太多人为因素，在评价桥梁震害中结果不太稳定，所以该方法还需要以后更加的完善与发展。
郑晓芳[5]2008年在《地震多属性反演方法的研究及应用》文中指出对于精细油气勘探来说,地震反演在油藏描述及油气横向预测等研究工作中起着非常重要的作用。地震反演综合利用了纵向岩性信息,测井资料,加上横向信息庞大密集的地震资料,通过地震反演手段来反映地下地质构造和储层岩性特征,掌握含油气盆地在储层条件下横向和纵向变化规律,寻找有利油气富集地带,为勘探开发提供科学的决策依据。目前常规的迭后地震反演主要包括道积分,递推反演,基于模型反演,但这些反演都是反演波阻抗具有局限性。在复杂油气藏勘探中,由于受低品质资料条件限制及储层和非储层之间波阻抗重迭而导致使用单纯波阻抗反演进行准确储层预测非常困难,因此我们必须采用新的反演方法。现在地震属性反演越来越受到人们的重视,地震属性中包含丰富的地质信息,从地震属据中拾取隐藏其中的有关岩性和储层物性的各种有用信息,建立与储层间线性或非线性关系,同时属性反演时不受子波及地质模型的约束,便能反演任何岩性参数,这就大大提高了反演的精度。但是采用单一的地震属性反演往往存在多解性,可靠性程度低,深入研究采用多属性来建立与测井岩性,物性之间的良好关系,以及利用地震属性针对储层参数敏感程度进行有效性分析,然后采用BP神经网络相结合来实现储层预测,其精确性大大提高。Konys油田气藏埋藏深,地震资料品质差,储层薄,横向变化快等用波阻抗反演无法有效区分,因此我们采用神经网络多属性分析技术进行储层预测研究,较好地解决油气藏反演精度低的问题。在多属性中对各种地震属性的提取,分析,优选最佳属性组合进行了研究,特别是对利用多属性建立储层之间数学联系,采用BP神经网络进行反演,能有效反映地层岩性的横向变化规律,提高反演精度。
陈飞[6]2007年在《地震多参数裂缝预测应用研究》文中提出裂缝识别和预测是当今地质研究的重要领域之一,裂缝引发的各种地质问题涉及到社会生活的方方面面,查明或预测地下裂缝的分布规律是解决这些地质问题的关键。在能源勘探领域,储层裂缝作为油气运移通道和储集空间,既可以构成油气藏也可以破坏油气藏,既可以提高油气产量也可以降低油田采收率。随着能源的不断开采和迅速衰竭,使得提高采收率成为油田提高产量和能源开发量的主要手段之一,而裂缝的存在严重影响油藏的开发效果。因此,裂缝的研究已成为当今时代储层评价和预测的重要环节,对其进行研究具有重要理论意义和现实意义。论文在研究裂缝形成机理、地震属性分析技术、构造曲率方法和BP神经网络原理的基础上,编程实现了构造曲率和BP神经网络算法的应用程序,并结合实际叁维地震资料,提取了多种地震属性参数并通过多种分析技术对其进行优化选择,应用所编程序对该区块的裂缝分布规律进行预测。通过综合分析,认为构造曲率法在对构造缝的预测上有一定的可靠性,但对非构造成因的裂缝的预测能力有限;在对地震属性进行有效分析及优化选择的基础上,利用BP神经网络对实际资料进行了储层裂缝预测,结果表明其准确性和可靠性较高,具有较大的实用价值。
张科[7]2007年在《乌—夏断裂带储层预测与评价地震方法研究》文中研究表明地震储层预测是目前地震勘探中一个重要的研究领域,油气藏预测的方法研究具有十分重要的实际意义。本文以油田的科技攻关项目为背景,以准确地展现地下油气储层及参数空间展布,提高油气勘探开发的效率为目标,将先进的计算机技术和现代地震储层预测理论与石油生产相结合,在精细储层地质特征描述的基础上开展了地震多属性分析和储层参数预测等各项研究工作。针对油气储层识别与预测中的关键问题,从应用角度出发提出了一些新思路、新方法,取得了较好的地质应用效果,最终形成一套地质与物探紧密结合、适用于复杂储层识别及预测的有效方法。本论文主要开展了以下四个方面的研究工作:1、在对连片叁维地震资料品质分析的基础上,利用叁维可视化和相干体技术,进行精细构造解释;2、通过地质分析和正演模拟研究,探讨了地震属性分析技术在储层参数预测中的可靠性;3、在系统分析研究人工神经网络方法原理的基础上,对BP和RBF两种神经网络的结构、常用计算公式进行了深入研究。由于地下储层参数与地震属性间的关系十分复杂,很难用精确的公式表达,利用神经网络的非线性逼近能力可以很好的解决这个问题。本次研究结合数据驱动法、BP和RBF神经网络实现了研究区块储层孔隙度的预测;4、利用综合评价技术,在对研究区块地质规律和构造特征综合分析的基础上,结合地球物理特征及储层孔隙度预测结果,提出一口建议井位,为该区下一阶段的深入研究打下基础。
高磊[8]2008年在《准噶尔盆地乌夏地区深层目标预测与评价方法研究》文中提出目前,深层油气勘探越来越受到重视,正在逐步成为油气勘探、开发的新热点。深层地震资料与中浅层资料相比存在能量弱、频率低、有效带宽窄、信噪比低、可描述性差等一系列问题,给深层地震资料构造解释、储层预测等带来很大困难。本文以乌夏地区深层为主要研究目标,以提高油气勘探开发效率为主要目的。针对实际工作中遇到的困难,研究中采用综合层位标定、相干体技术、叁维可视化技术、变速成图技术相结合对深层地震资料进行构造精细解释;在传统的“相面法”识别地震相的基础上,利用Kohonen神经网络方法对乌夏地区深层进行定量地震相的划分,并将地震相转换为沉积相;采用模型正演的方法对地震属性的适应性进行分析;综合相干体分析技术、对裂缝敏感的沿层构造属性(倾角/方位角分析,边缘检测等)、吸收系数分析预测乌夏地区深层的裂缝发育带;将地震属性分析与储层参数平面分布预测方法相结合预测深层储层参数(孔隙度、渗透率、砂砾岩百分含量);采用基于储层特征曲线重构反演的方法预测乌夏地区深层火山岩储层厚度及平面分布;研究采用径向基函数神经网络(RBF)与储层特征曲线重构反演相结合的方法预测火山岩储层孔隙度;在上述分析的基础上,综合研究区地质-地球物理特点对乌夏地区深层目标进行综合评价,并提供井位部署建议,为研究区深层目标的进一步勘探奠定了基础。通过上述研究,总结出了一套适合乌夏地区深层目标预测与评价的综合地球物理方法,并在实际生产中取得了很好的应用效果。
王俊琴[9]2007年在《储层地震预测技术应用研究》文中提出储层地震预测是油气勘探开发的核心技术。储层地震预测主要是通过分析岩性、储层物性和充填在其中的流体性质的空间变化所造成的地震反射波速度、振幅、相位、频率、波形等的相应变化来预测储集岩层的分布范围、储层特征等。储层地震预测是岩性地层油气藏及其他各类油气藏(如构造油气藏、构造—岩性复合油气藏等)精细描述的重要技术手段。本文详细分析了储层地震预测现有的主要方法技术：地震反演技术、地震属性分析技术以及储层地震预测的基本要求。对道积分反演、递推反演、基于模型的反演的理论基础进行了深入分析和研究，同时还对几种常规反演方法所存在的问题进行了论述，并对各种反演方法的特点和适用情况进行了分析和比较。本文还对地震属性分析技术作了详细论述，介绍了常见地震属性的数学模型和物理意义，并且分析和研究了地震属性的提取、优化及分析方法技术。在对储层地震预测方法和基本要求研究的基础上，本文详细介绍了储层地震预测技术在《古龙地区葡萄花油层储层精细描述与有利区预测》项目中的应用。通过总结储层预测工作的经验教训，结合本工区油水分布复杂的储层特征，提出了“叁阶段九步骤”的储层预测思路。通过地震资料迭后提频等预处理工作为储层预测提供了高质量的基础数据，通过高分辨率地层对比和精细构造解释构建了研究区葡萄花油层的精细空间格架，以井震关系分析、地质统计统分析结果为基础，运用神经网络地震属性预测、井震联合反演等手段，进行储层精细描述和预测，在此基础上开展了本区葡萄花油层控藏因素分析、油气聚集规律和成藏模式的研究，并对有利油气勘探区进行了预测和评价。通过储层地震预测在古龙地区实际应用研究，理解了储层地震预测的准确性与地震资料的处理、测井资料的标准化、构造层面地解释、井的标定等有直接的关系，为了保证预测的准确性，必须要做好各项基础工作。
王飞跃[10]2009年在《基于不确定性理论的尾矿坝稳定性分析及综合评价研究》文中研究表明尾矿库是我国重大危险源的一种类型,尾矿库溃坝是矿山开采引发灾害的最主要形式的之一,尾矿坝是否稳定严重影响着矿山人民生命及财产安全,鉴于此,对尾矿坝稳定性的研究意义重大。本文以作者近年负责和参与的多个尾矿库安全评价项目及湖南省安全科技重点项目“尾矿库安全评价理论与方法研究”(HN08-27)为依托,应用统计学理论、灰色理论、神经网络理论、可靠度理论、模糊数学、未确知数学理论等不确定性理论,在深入研究了各种尾矿坝边坡稳定性分析方法的基础上,分析了浸润线的影响因素,建立了尾矿坝浸润线计算的矩阵模型;针对浸润线本身的动态可变性和不确定性提出了基于广义回归神经网络理论和灰色理论的浸润线耦合预测模型;基于可靠度理论和模糊数学理论建立了尾矿坝的模糊随机可靠度模型;系统地首次提出了尾矿坝稳定性的未确知测度综合评价模型。其主要研究成果和结论有:1)在深入剖析尾矿坝浸润线影响因素的基础上,建立了浸润线迭加影响函数,归纳出与尾矿坝坝体特征相关的阶段影响因子,提出反映阶段影响因子的浸润线矩阵模型。运用多项式回归分析浸润线观测数据,拟合得出浸润线观测孔水位与库水位的函数曲线,求得尾矿坝浸润线矩阵。将该模型应用于衡阳某尾矿坝浸润线计算中,结果表明,本方法可用于实测浸润线数据与计算浸润线偏差较大的情况,可通过浸润线矩阵预测洪水位的浸润线,解决洪水工况下尾矿坝浸润线验算问题。2)将浸润线时间序列通过趋势项及趋势项的随机项进行研究,应用灰色理论研究浸润线时间序列的趋势项,应用广义回归神经网络模型研究趋势项的随机项,首次建立了尾矿坝浸润线的灰色—广义回归神经网络预测耦合模型,将耦合模型应用到四川省攀枝花市某尾矿坝的工程实例中。研究表明,此耦合模型兼有灰色预测和广义回归神经网络预测的优点,既利用灰色系统理论具有所需要的样本数据少,原理简单,运算方便,预测精度高,可检验等优点,也发挥神经网络并行计算,容错能力强,自适应能力强等优点,模型既克服了原始数据少,数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。3)传统尾矿坝稳定性计算的安全系数法没有考虑到尾矿分布以及尾矿的力学参数的随机性和不确定性,本文首次建立了尾矿坝稳定性分析的模糊随机可靠度模型。从考虑浸润线和不考虑浸润线(适用于洪水、枯坝及闭库的情形)两种工况对尾矿坝的模糊随机可靠度进行了研究,推导出了尾矿坝安全储备功能函数,构建了尾矿坝可靠度模糊随机极限状态方程,确定了目标模糊随机可靠指标。将建立的模型应用到衡阳市某尾矿库的坝体可靠度分析中,实例研究表明,本文建立的模型既考虑尾矿坝参数的模糊性、又考虑尾矿坝参数的随机性,较安全系数法及传统可靠度方法更科学合理,经进一步验证后,可以在工程实践中推广使用。4)应用模糊数学理论和可靠度理论,研究尾矿坝的地震稳定性,系统地在尾矿坝地震稳定性研究领域提出了尾矿坝地震模糊随机可靠度计算方法。将建立的模型应用到四川省攀枝花市某尾矿库的坝体可靠度分析中,研究结果表明,与实际情况吻合良好,地震模糊随机可靠度分析模型更能真实反映地震荷载下,尾矿坝稳定的真实状况。5)基于未确知数学理论,首次建立了尾矿坝稳定性的未确知综合评价模型,构建了尾矿坝稳定性综合评价指标体系,建立了各评价指标的未确知测度函数,并基于信息熵权理论,确定各评价指标权重,依照置信度识别准则进行尾矿坝稳定性等级判定,系统的给出了尾矿坝稳定性综合评价方法。将该模型应用于衡阳市某尾矿库的尾矿坝稳定性综合评价中,评价结果表明,该模型能解决尾矿坝稳定性综合评价中诸多因素不确定性问题,该方法科学合理,意义明确,可以在实际工程中推广应用。
参考文献：
[1]. 地震多参数神经网络目标预测应用研究[D]. 张良. 长安大学. 2003
[2]. 多属性联合反演储层地震预测方法研究[D]. 张显娜. 吉林大学. 2017
[3]. 礁滩相储层综合预测研究[D]. 蔡涵鹏. 成都理工大学. 2009
[4]. 桥梁结构震害预测方法比较研究[D]. 张利华. 大连理工大学. 2007
[5]. 地震多属性反演方法的研究及应用[D]. 郑晓芳. 中国地质大学（北京）. 2008
[6]. 地震多参数裂缝预测应用研究[D]. 陈飞. 长安大学. 2007
[7]. 乌—夏断裂带储层预测与评价地震方法研究[D]. 张科. 中国石油大学. 2007
[8]. 准噶尔盆地乌夏地区深层目标预测与评价方法研究[D]. 高磊. 中国石油大学. 2008
[9]. 储层地震预测技术应用研究[D]. 王俊琴. 中国地质大学（北京）. 2007
[10]. 基于不确定性理论的尾矿坝稳定性分析及综合评价研究[D]. 王飞跃. 中南大学. 2009
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