[发明专利]一种基于三角核函数的地震属性融合方法

摘要

本发明公开一种基于三角核函数的地震属性融合方法，包括以下步骤：导入待融合的地震属性，并提取地震属性的原始数据；采用非线性映射函数求取原始数据的特征空间；数据进行标准化，统一度量衡，选定三角函数为核函数，计算核矩阵；再计算核矩阵的特征值与特征向量，并按数值由大至小排列，取特征值贡献率较大的前q个特征值以及所对应的特征向量；通过下式计算高维空间的特征向量；根据贝叶斯概率模型舍去冗余数据；最后通过下式进行融合计算。该方法可以映射多属性间的非线性关系，整合不同属性之间的共同特点，提取出反映储层的一个或少数几个主要特征，从而达到属性的综合处理，冗余信息的剔除以及提高目的层预测的目的。

主权项

1.一种基于三角核函数的地震属性融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、导入待融合的地震属性，并通过下式提取地震属性的原始数据：X＝{x1,x2...xn},xi∈Rm式中:X为多维地震属性样本点的集合；xi为第i个多维地震属性样本点；R为输入空间；m为输入空间的维数；S20、采用非线性映射函数求取原始数据的特征空间；S30、对步骤S20中得到的数据进行标准化，统一度量衡，选定三角函数为核函数，计算核矩阵；选定的核函数如下：式中:K为三角核函数；h为带宽；xj为第j个多维地震属性样本点；xi为第i个多维地震属性样本点；S40、再计算核矩阵的特征值λi与特征向量vi，并按数值由大至小排列，取特征值贡献率较大的前q个特征值λi以及所对应的特征向量vi：Λq＝diag(λ1,λ2,...,λq)Vq＝[ν1,ν2,...,νq]式中:Λq为由特征值组成的对角矩阵；Vq为特征值所对应的特征向量构成的集合；S50、通过下式计算高维空间的特征向量ui：式中:Uq是由高维空间特征向量组成的集合；Φ为经高维映射后的样本点集合；J为高维空间样本点的中心化处理；S60、根据贝叶斯概率模型舍去冗余数据；S70、最后通过下式进行融合计算：式中:L为任意正交矩阵；Q为经验载荷矩阵；z为多维地震属性融合结果；T为矩阵转置；K为核矩阵。