New Neural Network Algorithm Aimed to Physical Properties of Rocks Prediction Using Log Curves and 3D Seismic Data

References

1. ГудфеллоуЯ., БенджиоИ., КурвилльА.
   , 2017, Глубокое обучение, «ДМК Пресс», 652 стр.
   [Google Scholar]
2. Hampson, В., J.Schuelke, and J.Quirein
   , 2001, Use of multi-attribute transforms to predict log properties from seismic data, Geophysics, 66, no. 1, 3–46.
   [Google Scholar]
3. KobrunovA., I.Priezzhev
   , 2016, Hybrid combination genetic algorithm and controlled gradient method to train a neural network, Geophysics, VOL. 81, NO. 4, 1–9.
   [Google Scholar]
4. Priezzhev L.E.Shmaryan, G.Bejarano
   , 2008, Nonlinear multitrace seismic inversion using neural network and genetic algorithm, - 3rd EAGE St. Petersburg International Conference.
   [Google Scholar]
5. ПриезжевИ.И., ЕгоровС.В., ЩелкуновА.Е.
   , 2017, Количественный прогноз карт эффективных параметров нефтегазовой продуктивности пластов по сейсмическим данным с помощью глубоких нейронных сетей, Геофизика, №6–2017
   [Google Scholar]
6. ПриезжевИ.И., ШмарьянЛ.Е., СолохаЕ.В.
   , 2009, Методика сейсмической инверсии с помощью генетического алгоритма с последующим использованием результатов инверсии при моделировании коллекторских свойств резервуара, Технологии сейсморазведки, №2–2009
   [Google Scholar]
7. Russell, B., D.Hampson, J.Schuelke, and J.Quirein
   , 1997, Multi-attribute seismic analysis: The Leading Edge, 16, no. 10, 1439–1443.
   [Google Scholar]
8. GudfellouYA., BendzhioI., Kurvill’A.
   , 2017, Glubokoe obuchenie, «DMK Press», 652 str.
   [Google Scholar]
9. Hampson, B., J.Schuelke, and J.Quirein
   , 2001, Use of multi-attribute transforms to predict log properties from seismic data, Geophysics, 66, no. 1, 3–46.
   [Google Scholar]
10. KobrunovA., I.Priezzhev
    , 2016, Hybrid combination genetic algorithm and controlled gradient method to train a neural network, Geophysics, VOL. 81, NO. 4, 1–9.
    [Google Scholar]
11. PriezzhevI.I., L.E.Shmaryan, G.Bejarano
    , 2008, Nonlinear multitrace seismic inversion using neural network and genetic algorithm, - 3rd EAGE St. Petersburg International Conference.
    [Google Scholar]
12. Priezzhev Priezzhev Egorov S.V., SHCHelkunov A.E
    ., 2017, Kolichestvennyj prognoz kart ehffektivnyh parametrov neftegazovoj produktivnosti plastov po sejsmicheskim dannym s pomoshch’yu glubokih nejronnyh setej, Geofizika, №6–2017
    [Google Scholar]
13. PriezzhevI.I., SHmar’yanL.E., SolohaE.V.
    , 2009, Metodika sejsmicheskoj inversii s pomoshch’yu geneticheskogo algoritma s posleduyushchim ispol’zovaniem rezul’tatov inversii pri modelirovanii kollektorskih svojstv rezervuara, Tekhnologii sejsmorazvedki, №2–2009
    [Google Scholar]
14. Russell, B., D.Hampson, J.Schuelke, and J.Quirein
    , 1997, Multi-attribute seismic analysis: The Leading Edge, 16, no. 10, 1439–1443.
    [Google Scholar]