利用地球物理资料预测异常地层压力

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人工智能在地球物理参数反演中的应用，包括相关的理论和判定条件。通过人工智能技术的应用，可以实现对地球的物理参数进行准确反演，从而更好地理解地球的内部结构和特征。文章还探讨了人工智能在地球物理研究领域的

我们展示了一种以低数值介导为特征的定量技术，用于重建长度为L的地球物理数据的时间序列，时间为ΔT，其中。 目的是通过尽可能小的计算权重的数字协议来保护中断之前和之后获取的信息。 信号重建过程基于提取的

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的源代码 VillasBôas,AB,Gille,ST,Mazloff,MR和Cornuelle,BD(2017)。 加利福尼亚洋流地区深水表面波变化的特征。 地球物理研究杂志:海洋,122(11),

页岩储层压力是影响页岩气水平井部署和产能的重要因素,华南古生界页岩储层压力横向变化大,如何准确预测页岩储层压力变化对于页岩气勘探开发至关重要。实践证明常规油气地层压力预测方法不适用于华南古生界页岩气储

文章通过地震属性来预测岩性参数,即选择利用多属性线性回归和概率神经网络技术对纵波速度、密度、视电阻率和孔隙度这些岩性参数进行反演,进而从获得的波阻抗体、视电阻率体和孔隙度体来预测煤层顶底板岩石的含水性

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