【摘要】:地震反射模式分析主要分析地層中不同反射元信號間的差異性,再將不同反射元劃分到對應(yīng)的反射模式中,從而獲得目標區(qū)間的地質(zhì)構(gòu)造情況,為后續(xù)的油氣開發(fā)提供指導(dǎo)意見。現(xiàn)有的地震反射模式分析大多是基于疊后數(shù)據(jù)的,與疊前數(shù)據(jù)相比,疊后數(shù)據(jù)在提升信噪比的前提下減少了數(shù)據(jù)量,但同時也模糊了地層中許多微小的信息,無法滿足精細化解釋的需求。本文直接從高維的疊前地震數(shù)據(jù)出發(fā),通過對其進行紋理屬性分析和提取,以保存地層中的微量信息。在實際的油氣勘探過程中,通過測井和鉆進等資料獲取的有標簽數(shù)據(jù)是極其稀少的,過少的有標簽數(shù)據(jù)無法支持有效的監(jiān)督學(xué)習(xí);其次,傳統(tǒng)的分析結(jié)果只能進行定性的分析,無法對其進行定量化的評估,定量分析是現(xiàn)階段亟需解決的問題;疊前數(shù)據(jù)相比于疊后數(shù)據(jù),受到噪聲的影響更為明顯。針對這些問題,本文圍繞半監(jiān)督學(xué)習(xí)、定量化評估以及空間信息等進行研究,提出相應(yīng)的解決方法,文章的具體工作與創(chuàng)新總結(jié)如下:1.針對地震勘探中先驗知識過少,無法進行有監(jiān)督學(xué)習(xí)的問題,本文提出了一種具有全局優(yōu)化的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,該方法在自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中引入了標簽信息,利用它們輔助無標簽數(shù)據(jù)來提升學(xué)習(xí)器的訓(xùn)練效果,該方法同時優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元到地震反射模式間的映射關(guān)系,解決了自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性,降低了模式指派的混淆。2.傳統(tǒng)的地震反射模式分析方法無法對結(jié)果進行定量化的評估,而定量分析是結(jié)果是否可靠一個重要依據(jù),基于這一現(xiàn)狀,本文利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別計算了各地震反射元對反射模式的隸屬度,基于這一結(jié)果定義了三個用于進行定量評估的度量指標,從不同角度提供了對結(jié)果的判斷依據(jù)。3.為解決噪聲對疊前地震數(shù)據(jù)的影響,本文通過分析地層的連續(xù)性,引入了先驗的空間信息,以約束反射元的模式指派過程,這一方法通過分析先驗信息在空間上的傳遞方式,以概率的形式修正了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的結(jié)果,降低了噪聲對疊前數(shù)據(jù)的影響,使得最終的模式分析結(jié)果與實際地層情況更加吻合。本文將所提出的一系列方法和傳統(tǒng)的方法應(yīng)用于人工合成數(shù)據(jù)和實際工區(qū)數(shù)據(jù),通過對比證明了所提出方法的優(yōu)越性。
【圖文】:
(a) (b)圖 1-1 地震信號采集原理及數(shù)據(jù)示意圖(a)地震勘探原理;(b)地震反射波形在實際的勘探過程中,地表檢波器可有多種排列的方式,數(shù)據(jù)采集時,多

圖 1-2 SOM 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)人將 SOM 與多種無監(jiān)督的聚類方法進行實際視化領(lǐng)域上的優(yōu)越性[39-40]。張 等人引入基方法,利用 PSO 的優(yōu)化能力,使得算法在地
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:P631.4
【參考文獻】
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2 周志華;;基于分歧的半監(jiān)督學(xué)習(xí)[J];自動化學(xué)報;2013年11期
3 顧元;朱培民;榮輝;曾凡平;海洋;;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的地震相分類[J];地球科學(xué)(中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報);2013年05期
4 朱劍兵;趙培坤;;國外地震相劃分技術(shù)研究新進展[J];勘探地球物理進展;2009年03期
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5 王龍;圖像紋理特征提取及分類研究[D];中國海洋大學(xué);2014年
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本文編號:
2650192
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