本文選題：橫波波速　切入點(diǎn)：彈性波理論　出處：《中國石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：首先依據(jù)彈性波理論對影響縱橫波波速的參數(shù)進(jìn)行分析,明確影響橫波波速的參數(shù)主要包括密度、應(yīng)力載荷及應(yīng)變量。根據(jù)分析結(jié)果,分別測試不同巖性、飽和狀態(tài)、圍壓及軸壓條件下的巖石縱橫波波速。最后以實(shí)驗(yàn)結(jié)果為最初樣本,通過訓(xùn)練LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對橫波波速實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行擬合,擬合平均相對誤差為2.22%。結(jié)果表明,巖性、含氣性及應(yīng)力狀態(tài)是影響縱橫波波速主要因素,利用LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多條件擬合橫波波速具有更高的精度。
[Abstract]:Based on the elastic wave theory, the parameters affecting the velocity of compressional and shear waves are analyzed, which include density, stress load and strain. According to the analysis results, different lithology and saturation state are measured respectively. The longitudinal and shear wave velocities of rocks under confining pressure and axial pressure. Finally, taking the experimental results as the initial sample and training the LM-BP neural network, the experimental results of shear wave velocities are fitted and the average relative error of fitting is 2.22. The results show that the lithology, The gas-bearing property and stress state are the main factors affecting the velocity of compressional and shear wave, and the multiple conditions of LM-BP neural network are used to fit the velocity of S-wave with higher accuracy.
【作者單位】： 油氣藏地質(zhì)及開發(fā)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;成都理工大學(xué)能源學(xué)院;中國地質(zhì)大學(xué)能源學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41572130)
【分類號】：P618.13;P631.81

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本文編號：1586980