[发明专利]一种三维地震信号中的有监督波形分类方法

说明书

技术领域

本发明属于地震信号中波形的分类处理技术领域，涉及一种三维地震信号的波形分类方法，特别涉及其中的有监督波形的分类方法。

背景技术

基于地震信号的波形分类技术是地震解释人员进行地下储层和地层结构分析的重要手段。合理且准确的地震信号波形分类结果能够真实地反映地下储层和地层结构构造，从而有利于地震解释人员对地下构造进行准确的构造解释，进而提高对岩性预测、砂体预测、裂缝性油气藏预测和隐蔽性油气藏预测的可靠性，从而减少勘探风险，节约勘探成本，带来巨大的经济和社会效益。所以，对地震信号的波形分类研究具有重要的实际意义。

在油气的地震勘探中，地震资料解释的目的是为了从地震数据中提取更多的信息进行地下构造解释以及地层和岩性特征的描述。从地震资料中获取这些信息最有效的方法之一就是地震属性特征的提取分析及波形分类技术。

随着科学技术水平的发展和对地震资料采集技术的不断提高，使得地震信号中包含的地震信息更加丰富，而其中许多有用的地震信息仅靠肉眼的观察是检测不出来的，必须借助地震数据处理技术和计算机技术对其加以提取、分析，并通过一定的数学方法，对这些地震信息的地质特征加以解释。针对现有采集的地震数据，目前的波形分类技术主要是基于无监督分类算法，特别是基于人工神经网络理论，如商业软件OpendTect、Petrel及Stratimgic等。该方法对含有噪声的地震信号数据具有较高的承受力，也具有对无训练样本数据的分类能力。但是，无监督波形分类算法也存在某些缺点：首先，无监督波形分类算法忽视了地震数据中具有重要参考意义的测井信息，分类结构只是基于地震工区数据的内在分布和统计特征，与实际情况的联系不够紧密，分类结果不够精确和合理；另外，人工神经网络具有网络训练的计算复杂度较高、某些参数的设置需要我们具有一些先验信息及某些情况下神经网络可能陷入局部最优等问题。

因此，基于三维地震信号的波形分类问题的难度主要表现在如下几个方面：

（1）随着地震资料采集技术的提高，三维地震信号中包含的地震信息越来越丰富，如何准确地提取地震信号中的有效信息来进行波形分类处理是地震数据波形分类问题中的一大难点。合理且有效的地震属性特征，能够很好地提高波形分类的准确度，提高对岩性预测、砂体预测、裂缝性油气藏预测和隐蔽性油气藏预测的可靠性。

（2）如何构建性能优越的分类器模型是基于三维地震信号的波形分类分析的另一大难点。选择合适的分类算法，不仅能够建立分类性能优越的分类器模型，也能提高波形分类分析效率，所以选择合适的分类算法是波形分类中的重点。

（3）针对地震数据的特点，数据在采集过程中会混入一定量的噪声。由于随机噪声的加入，会对地震信号的波形分类结果造成严重的影响，降低分类结果的准确度，进而会影响岩性预测、砂体预测、裂缝性油气藏预测及隐蔽性油气藏预测的可靠性。

在地震信号的波形分类问题上，目前国内外有较多的实现方案，这些方法中，大部分都是基于无监督分类思想来对地震信号进行波形分类分析的。以下是其中的三种实现方案：（1）基于自组织映射神经网络的波形分类方法：该方法首先对提取的目的层段的地震信号数据来建立模型道数据，即通过地震道样本数据来训练自组织神经网络的输出层节点建立分类模型，然后再利用模型道来对地震信号进行分类划分。（2）基于分层聚类的波形分类方法：该方法首先对提取的目的层段的地震信号数据来构建聚类生成树，然后再对聚类生成树来对地震信号进行分类划分。（3）基于混合高斯概率模型的波形分类方法：该方法首先根据提取的目的层段的地震信号特征，利用概率统计分析理论来建立混合高斯概率模型，然后再利用混合高斯概率模型对地震信号进行分类划分。

以上现有技术，在实际的地震资料分析中都得到了很大程度的应用，但是这些方法都是基于无监督分类思想来进行处理的，这样在很大程度上忽略了地震数据采集中具有重要参考意义的测井数据信息，给后续的地震解释造成很大困难；并且这些算法具有计算复杂度高，运行效率较低等缺点。

发明内容

本发明针对地震信号波形分类技术的难点及现有无监督波形分类技术的缺点，提出了一种三维地震信号中的有监督波形分类方法，用于解决现有无监督波形分类方法的缺点及波形分类中的难点。

本发明的技术方案是：一种三维地震信号中的有监督波形分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

a、数据预处理：包括数据降噪处理、提取目的层段数据及对测井数据分析建立训练样本和标签；