[发明专利]基于深度自编码器的地震数据特征提取及聚类方法及装置在审
申请号: | 202011205663.9 | 申请日: | 2020-11-02 |
公开(公告)号: | CN112463776A | 公开(公告)日: | 2021-03-09 |
发明(设计)人: | 朱冬临;李磊;詹仕凡;郭锐;陶春峰;王管 | 申请(专利权)人: | 中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司 |
主分类号: | G06F16/215 | 分类号: | G06F16/215;G06F16/2458;G06K9/62;G06N3/04;G01V1/28 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 董骁毅;单晓双 |
地址: | 100007 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 深度 编码器 地震 数据 特征 提取 方法 装置 | ||
1.一种基于深度自编码器的地震数据特征提取及聚类方法,其特征在于,所述方法包含:
获取地震资料数据,根据所述地震资料数据和目标层级信息提取目标层间的层间数据;
将所述层间数据带入深度自编码器网络中进行无监督训练获得特征模型;
通过所述特征模型于所述地震资料数据中提取获得特征数据;
对所述特征数据进行聚类分析获得特征点,将所述特征点还原为原二维平面获得波形聚类结果。
2.根据权利要求1所述的基于深度自编码器的地震数据特征提取及聚类方法,其特征在于,根据所述地震资料数据和目标层级信息提取目标层间的层间数据包含:
根据所述地震资料数据和目标层级提取顶层数据和底层数据;
根据所述顶层数据和底层数据于所述地震资料数据获得顶层数据和底层数据在地震数据中的坐标数据;
根据所述顶层数据、所述底层数据及对应的坐标数据于所述地震资料数据获得目标层间的层间数据。
3.根据权利要求2所述的基于深度自编码器的地震数据特征提取及聚类方法,其特征在于,根据所述顶层数据、所述底层数据及对应的坐标数据计算获得目标层间的层间数据包含:
以所述顶层数据对应的坐标数据和所述底层数据对应的坐标数据为界限,于所述地震资料数据中获得整块数据;
将所述整块数据的每一道数据中顶层以上及底层以下的数据置零,获得目标层间的层间数据。
4.根据权利要求2所述的基于深度自编码器的地震数据特征提取及聚类方法,其特征在于,根据所述顶层数据、所述底层数据及对应的坐标数据计算获得目标层间的层间数据包含:
根据所述顶层数据对应的坐标数据和所述底层数据对应的坐标数据获得所述顶层数据与所述底层数据之间最小层间距;
以所述最小层间距作为自适应池化输出值对所述顶层数据与所述底层数据之间每一道数据进行自适应池化处理,获得目标层间的层间数据。
5.根据权利要求2所述的基于深度自编码器的地震数据特征提取及聚类方法,其特征在于,根据所述顶层数据、所述底层数据及对应的坐标数据计算获得目标层间的层间数据包含:
根据所述顶层数据对应的坐标数据和所述底层数据对应的坐标数据获得所述顶层数据与所述底层数据之间最大层间距;
对所述顶层数据与所述底层数据之间每一道数据进行插值/重采样处理获得多个输出数据;
将所述输出数据与所述最大层间距比较,当比较结果为大小一致时,根据所述输出数据获得目标层间的层间数据。
6.根据权利要求1所述的基于深度自编码器的地震数据特征提取及聚类方法,其特征在于,将所述层间数据带入深度自编码器网络中进行无监督训练获得特征模型包含:将所述层间数据带入卷积自编码器或全连接自编码器中进行无监督训练获得特征模型。
7.一种基于深度自编码器的地震数据特征提取及聚类装置,其特征在于,所述装置包含数据提取模块、模型训练模块、特征提取模块和聚类模块;
所述数据提取模块用于获取地震资料数据,根据所述地震资料数据和目标层级信息提取目标层间的层间数据;
所述模型训练模块用于将所述层间数据带入深度自编码器网络中进行无监督训练获得特征模型;
所述特征提取模块用于通过所述特征模型于所述地震资料数据中提取获得特征数据;
所述聚类模块用于对所述特征数据进行聚类分析获得特征点,将所述特征点还原为原二维平面获得波形聚类结果。
8.根据权利要求7所述的基于深度自编码器的地震数据特征提取及聚类装置,其特征在于,所述数据提取模块包含层间数据提取单元,所述层间数据提取单元用于根据所述地震资料数据和目标层级提取顶层数据和底层数据;根据所述顶层数据和底层数据于所述地震资料数据获得顶层数据和底层数据在地震数据中的坐标数据;根据所述顶层数据、所述底层数据及对应的坐标数据于所述地震资料数据获得目标层间的层间数据。
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