[發(fā)明專利]一種基于無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火山通道識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010816088.X
• 申請(qǐng)日: 2020-08-14
• 公開（公告）號(hào): CN112034515B
• 公開（公告）日: 2023-02-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李福強(qiáng);明君;夏同星;李久;趙海峰;陳華靖;白清云;甄宗玉;劉豪杰;周建科
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國海洋石油集團(tuán)有限公司;中海石油（中國）有限公司天津分公司
• 主分類號(hào): G01V1/30
• 分類號(hào): G01V1/30;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 天津三元專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 12203
• 代理人: 孫兵

1.一種基于無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火山通道識(shí)別方法，其特征在于,包括以下步驟：

地震屬性處理步驟：提取對(duì)火山通道敏感的地震屬性，并對(duì)各地震屬性進(jìn)行歸一化處理；

提取樣本點(diǎn)步驟：從原始地震剖面上選出具有明顯火山通道和非火山通道地震反射特征的區(qū)域，并選取區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)作為樣本點(diǎn)，提取樣本點(diǎn)對(duì)應(yīng)的歸一化處理以后的地震屬性；

獲取最佳地震屬性步驟：采用迭代自組織聚類方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分類判別，優(yōu)化樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)；將迭代自組織聚類方法與對(duì)向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，組合成無監(jiān)督智能學(xué)習(xí)模型；并利用該無監(jiān)督智能學(xué)習(xí)模型得到刻畫火山通道的最佳地震屬性；

火山通道識(shí)別步驟：把新生成的最佳地震屬性應(yīng)用于全區(qū)，進(jìn)而刻畫出整個(gè)區(qū)域火山通道的縱向剖面分布范圍；

所述地震屬性包括曲率、方差、螞蟻體、傾角、方位角、紋理屬性；

所述地震屬性處理步驟中的歸一化處理公式為；

其中，x_i*為各地震屬性，x_i*^*為歸一化后的地震屬性，i*表示地震屬性樣本序號(hào)，n表示總樣本數(shù)；

還包括：從原始地震剖面上選出具有明顯火山通道和非火山通道地震反射特征的區(qū)域；同時(shí)，選取區(qū)域內(nèi)P個(gè)點(diǎn)作為樣本點(diǎn)，并提取樣本點(diǎn)對(duì)應(yīng)的歸一化處理以后的地震屬性利用迭代自組織聚類方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析；通過多次迭代，逐次更新后，得到樣本數(shù)據(jù)的最佳聚類效果，實(shí)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)的無監(jiān)督分類判別；還包括：把無監(jiān)督分類判別的樣本數(shù)據(jù)作為對(duì)向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)；此時(shí)，假定輸入層有N個(gè)神經(jīng)元，競(jìng)爭(zhēng)層有Q個(gè)神經(jīng)元，輸出層有M個(gè)神經(jīng)元；則樣本點(diǎn)的輸入模式為對(duì)應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)層輸出向量為輸出層輸出向量為目標(biāo)輸出向量為其中k＝1,2,...P；輸入層與競(jìng)爭(zhēng)層之間的連接權(quán)值為W_j＝(w_j1,w_j2,...w_jN)，j＝1,2,...Q；競(jìng)爭(zhēng)層與輸出層之間的連接權(quán)值為V_l＝(v_l1,v_l2,...v_lQ,)，l＝1,2,...M；該方法如下：

(1)把第k個(gè)樣本點(diǎn)輸入模式提供給網(wǎng)絡(luò)輸入層；

(2)把連接權(quán)值W_j進(jìn)行歸一化處理：

(3)競(jìng)爭(zhēng)層中各神經(jīng)元加權(quán)輸入和為：

(4)計(jì)算連接權(quán)值W_j與A_k距離最近的向量W_g：

此時(shí)，神經(jīng)元g為獲勝神經(jīng)元，其輸出設(shè)定為1，其余競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)元輸出為0：

(5)修正向量W_g如下：

(6)把向量W_g重新歸一化處理；

(7)修正競(jìng)爭(zhēng)層到輸出層的連接權(quán)值V_l，公式如下：

v_li(t+1)＝v_li(t)+βb_j(c_l-c'_l)，l＝1,2,...,M，0＜β＜1，j＝1,2,...Q(7)

由步驟(4)，公式(7)可以簡(jiǎn)化為：

v_lg(t+1)＝v_lg(t)+βb_j(c_l-c'_l)，l＝1,2,...,M，0＜β＜1，β為學(xué)習(xí)速率(8)

此時(shí)，調(diào)整了獲勝神經(jīng)元g到輸出層神經(jīng)元連接權(quán)重V_g；

(8)輸出神經(jīng)元的實(shí)際輸出值為：

(9)返回步驟(1)，直到把P個(gè)樣本點(diǎn)的輸入模式A_k全部輸入；

(10)置t＝t+1，把A_k重新提供給網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，直到t＝T,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的結(jié)果收斂為止，T＞5000效果較好；此時(shí)，獲得了能夠反映火山通道空間展布特征的最佳地震屬性。