[发明专利]一种三维地震信号中的有监督波形分类方法有效
| 申请号： | 201310414827.2 | 申请日： | 2013-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN103487832A | 公开（公告）日： | 2014-01-01 |
| 发明（设计）人： | 钱峰;刘明夫;胡光岷 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01V1/30 | 分类号： | G01V1/30 |
| 代理公司： | 成都宏顺专利代理事务所(普通合伙) 51227 | 代理人： | 周永宏 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明的三维地震信号中的有监督波形分类方法，蛀牙包括步骤数据预处理、特征选择和分类标识。有益效果在于本发明以三维地震信号资料及测井数据信息为基础，通过遗传算法对提取的属性特征进行优化，利用SVM分类算法，将所分析的三维地震目的层段数据进行波形分类划分，识别不同的地震相，进而为后续地震资料解释提供可靠地支持，提高对岩性预测、砂体预测、裂缝性油气藏预测及隐蔽性油气藏预测等的可靠性。相对于仅用SVM设计分类器相比，加入了遗传算法进行特征选择，降低了SVM分类器的设计复杂度，从而提高了波形分类处理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 三维 地震 信号 中的 监督 波形 分类 方法 | ||
【主权项】：
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；b、特征选择：分析提取的训练样本及其分类标签数据，选择样本中特征与分类标签最相关的一定量特征作为特征子集，以目的层段数据和训练样本中优选后的特征子集作为本方案中分类标识的输入样本集合；c、分类标识：建立分类模型对地震信号进行分类标识。
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