[發明專利]一種基于多層感知器的地震相分析方法及存儲介質

在審

• 申請號: 201910817080.2
• 申請日: 2019-08-30
• 公開（公告）號: CN112444854A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發明（設計）人: 劉百紅;鄭四連;亢永敢;許自龍
• 申請（專利權）人: 中國石油化工股份有限公司;中國石油化工股份有限公司石油物探技術研究院
• 主分類號: G01V1/28
• 分類號: G01V1/28;G01V1/30
• 代理公司: 北京聿宏知識產權代理有限公司 11372
• 代理人: 吳大建;張杰

本發明公開了基于多層感知器的地震相分析方法及存儲介質。基于多層感知器的地震相分析方法，包括：對于給定的疊后地震數據體，選擇待分類地震數據；對所述待分類地震數據分類成K類分類地震數據，并對K類分類地震數據分別定義類別值；利用K類分類地震數據和其分別對應的類別值訓練多層感知器；利用訓練好的多層感知器對目標地震數據進行分類以進行地震相分析。本發明實施例的基于多層感知器的地震相分析方法及存儲介質，可以有監督的學習對目標地震數據的波形進行分類，通過逐道對某一層目標地震數據進行分類，可以細致地刻畫目標地震數據的橫向變化，得到地震異常體的平面分布規律，從而進行沉積相的解釋。

技術領域

本發明屬于油氣及煤層氣勘探地震數據處理技術領域，特別涉及一種基于多層感知器的地震相分析方法及存儲介質。

背景技術

在石油、煤炭等地下沉積礦產的勘探開發中，沉積相研究具有極為重要的意義。在地下相分析中通過巖石資料能夠觀察到目的層的沉積相標志，通過地震相分析僅用少量鉆孔就能較好地掌握沉積相平面變化特征，是現在研究沉積相的一種重要手段。

地震相是在地震反射時間剖面上所表現出來的反射波的面貌，地震相分析就是識別每個層序內獨特的地震反射波組特征及其形態組合，并將其賦予一定的地質含義，進而進行沉積相的解釋。

地震信號波形是地震數據的基本性質，它包含了所有的定性和定量信息，如反射模式、相位、頻率和振幅等信息，是地震信息的總體特征，其動態變化蘊含了豐富的內在信息，能夠真實地反映地下結構的特征。波形分類法是最常采用的地震相分析方法，通過對地震信號波形進行分類，可以實現對地震相的劃分。

傳統的波形分類方法有K均值和自組織神經網絡方法，它們都采用無監督的學習方法，這種無監督的學習方法對地震信號波形進行分類時不夠準確。

因此，需要提供一種準確的基于多層感知器的地震相分析方法及存儲介質，其能夠有監督的學習對地震信號波形進行分類。

發明內容

本發明所要解決的技術問題之一是如何提供一種準確的基于多層感知器的地震相分析方法及存儲介質，其能夠有監督的學習對地震信號波形進行分類。

為了解決上述技術問題，本申請的實施例首先提供了一種基于多層感知器的地震相分析方法，其包括：

對于給定的疊后地震數據體，選擇待分類地震數據；

對所述待分類地震數據分類成K類分類地震數據，并對K類分類地震數據分別定義類別值；

利用K類分類地震數據和其分別對應的類別值訓練多層感知器；

利用訓練好的多層感知器對目標地震數據進行分類以進行地震相分析。

優選地，所述給定的疊后地震數據體包括時間域的地震數據和深度域的地震數據。

優選地，對于給定的疊后地震數據體，選擇待分類地震數據，包括：

對于給定的疊后地震數據體，根據給定中心點和時窗大小選擇待分類地震數據，或

對于給定的疊后地震數據體，根據給定解釋層位和時窗大小選擇待分類地震數據。

優選地，利用K類分類地震數據和其分別對應的類別值訓練多層感知器，包括：

將輸入單元和隱含單元通過第一權重連接，將隱含單元和輸出單元通過第二權重連接，從而建立多層感知器模型；

對第一權重和第二權重進行初始化得到第一權重初始值和第二權重初始值；

確定誤差函數和學習速率；

基于用K類分類地震數據和其分別對應的類別值，根據第一權重初始值、第二權重初始值、誤差函數和學習速率計算第二權重的調整量，得到調整后的第二權重調整值；