[发明专利]一种基于叠前地震数据的地震相分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及地震数据分析技术，特别涉及一种基于叠前地震数据的地震相分析方法。

背景技术

随着经济的发展，社会对石油、天然气等资源的需求不断增大，然而要进行油气的开采，首先必须清楚地下的地质构造，因此地震资料在地质勘探过程中发挥了重要作用。地震相分析技术是地质勘探中，利用地震数据进行地质建模，储层预测的重要方法。

地震相分析就是在划分地震层序的基础上，利用地震参数特征上的差别，将地震层序划分为不同的地震相区，在实际的地震勘探中，地震勘探人员通过在地下进行微地震爆破，地表设置检波点的方式，获取反射的地震信号，而不同的反射信号模式往往意味着不同的地下结构，通过对信号模式的分析即可获得地下的结构构造信息。

目前基于地震信号的波形、属性分类方法主要分为两大类：

1)基于井数据的有监督分类技术；2)无任何先验信息的无监督聚类技术。

以上两种类别的方法都是基于叠后数据，未能充分利用叠前数据的信息，存在以下两个缺点：(1)传统的地震相分析方法基于叠后信号，无法将信号的各向异性特征融合到聚类判决中，基于叠前的分类方法；(2)对叠前信号的处理，使用传统方法，抗噪性能不足，无法从信号内部联系间挖掘信号间的相互关系。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于无向连接图的叠前属性聚类方法，通过对每一道信号进行SOM聚类分析，再统计分析多次的聚类结果从而得到最优的分析结果，能够充分利用叠前数据的信息，将信号的各向异性特征融合到聚类判决中的基于叠前地震数据的地震相分析方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于叠前地震数据的地震相分析方法，包括以下步骤：

S1：输入叠前地震数据；

S2：对输入的叠前地震数据进行拆分，得到N个“类叠后”数据体，其中，N为地震信号道数；

S3：对每个“类叠后”数据体分别进行SOM聚类分析；

S4：利用聚类分析结果对叠前数据进行相似度分析，统计生成相似度矩阵，构建无向图；

S5：利用广度优先遍历对无向图进行聚类处理。

进一步地，所述的步骤S2中对输入数据进行拆分的方法为：将M组叠前地震数据记为{D₁,D₂,…,D_M}，每组地震数据含有N道分别编号为1,2,…,N的信号，记为D_ij(1≤i≤M,1≤j≤N)，将{D₁,D₂,…,D_M}以{D₁₁,D₂₁,…,D_M1}，…，{D_1N,D_2N,…,D_MN}方式进行分组，共计分为N组。

进一步地，所述的步骤S3中进行SOM聚类分析的方法为：对N组数据分别进行聚类，定义在第k小组内的聚类为：

进一步地，所述的步骤S4的相似度分析包括以下子步骤：

S41：定义相似度，定义数据D_i与D_j的相似度为：

S42：定义连通性，0≤P(D_i,D_j)≤1，定义连通性为：

对于情况D_i,D_j连通和D_i,D_j断开两种情况，引入离群点的概念进行计算；

S43：定义离群点：若1≤j≤N且j≠i，则D_i为离群点，

S44：将D_i视为离群点，σ为人工设置的离群点阙值，σ越大，产生的离群点越多，聚类簇越紧密，反之离群点越少，聚类簇内部相对疏松，对于离群点的处理，将其单独聚为一类或将其加入最近的一个聚类簇中；

S45：定义离群点与已有聚类簇的相似度为：

P(D_i,A_k)＝Max{P(D_i,D_j)|D_j∈A_k}，其中A_k为第k个聚类簇。

进一步地，所述的步骤S5中利用广度优先遍历对无向图进行聚类处理包括以下子步骤：