[發明專利]一種基于疊前地震數據的地震相分析方法

有效

• 申請號: 201410438523.4
• 申請日: 2014-08-31
• 公開（公告）號: CN104181597B
• 公開（公告）日: 2017-05-17
• 發明（設計）人: 錢峰;王鑫;胡光岷
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G01V1/30
• 分類號: G01V1/30
• 代理公司: 成都宏順專利代理事務所(普通合伙)51227
• 代理人: 周永宏

技術領域

本發明涉及地震數據分析技術，特別涉及一種基于疊前地震數據的地震相分析方法。

背景技術

隨著經濟的發展，社會對石油、天然氣等資源的需求不斷增大，然而要進行油氣的開采，首先必須清楚地下的地質構造，因此地震資料在地質勘探過程中發揮了重要作用。地震相分析技術是地質勘探中，利用地震數據進行地質建模，儲層預測的重要方法。

地震相分析就是在劃分地震層序的基礎上，利用地震參數特征上的差別，將地震層序劃分為不同的地震相區，在實際的地震勘探中，地震勘探人員通過在地下進行微地震爆破，地表設置檢波點的方式，獲取反射的地震信號，而不同的反射信號模式往往意味著不同的地下結構，通過對信號模式的分析即可獲得地下的結構構造信息。

目前基于地震信號的波形、屬性分類方法主要分為兩大類：

1)基于井數據的有監督分類技術；2)無任何先驗信息的無監督聚類技術。

以上兩種類別的方法都是基于疊后數據，未能充分利用疊前數據的信息，存在以下兩個缺點：(1)傳統的地震相分析方法基于疊后信號，無法將信號的各向異性特征融合到聚類判決中，基于疊前的分類方法；(2)對疊前信號的處理，使用傳統方法，抗噪性能不足，無法從信號內部聯系間挖掘信號間的相互關系。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于無向連接圖的疊前屬性聚類方法，通過對每一道信號進行SOM聚類分析，再統計分析多次的聚類結果從而得到最優的分析結果，能夠充分利用疊前數據的信息，將信號的各向異性特征融合到聚類判決中的基于疊前地震數據的地震相分析方法。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：一種基于疊前地震數據的地震相分析方法，包括以下步驟：

S1：輸入疊前地震數據；

S2：對輸入的疊前地震數據進行拆分，得到N個“類疊后”數據體，其中，N為地震信號道數；

S3：對每個“類疊后”數據體分別進行SOM聚類分析；

S4：利用聚類分析結果對疊前數據進行相似度分析，統計生成相似度矩陣，構建無向圖；

S5：利用廣度優先遍歷對無向圖進行聚類處理。

進一步地，所述的步驟S2中對輸入數據進行拆分的方法為：將M組疊前地震數據記為{D₁,D₂,…,D_M}，每組地震數據含有N道分別編號為1,2,…,N的信號，記為D_ij(1≤i≤M,1≤j≤N)，將{D₁,D₂,…,D_M}以{D₁₁,D₂₁,…,D_M1}，…，{D_1N,D_2N,…,D_MN}方式進行分組，共計分為N組。

進一步地，所述的步驟S3中進行SOM聚類分析的方法為：對N組數據分別進行聚類，定義在第k小組內的聚類為：

進一步地，所述的步驟S4的相似度分析包括以下子步驟：

S41：定義相似度，定義數據D_i與D_j的相似度為：

S42：定義連通性，0≤P(D_i,D_j)≤1，定義連通性為：

對于情況D_i,D_j連通和D_i,D_j斷開兩種情況，引入離群點的概念進行計算；

S43：定義離群點：若1≤j≤N且j≠i，則D_i為離群點，

S44：將D_i視為離群點，σ為人工設置的離群點闕值，σ越大，產生的離群點越多，聚類簇越緊密，反之離群點越少，聚類簇內部相對疏松，對于離群點的處理，將其單獨聚為一類或將其加入最近的一個聚類簇中；

S45：定義離群點與已有聚類簇的相似度為：

P(D_i,A_k)＝Max{P(D_i,D_j)|D_j∈A_k}，其中A_k為第k個聚類簇。

進一步地，所述的步驟S5中利用廣度優先遍歷對無向圖進行聚類處理包括以下子步驟：