一种地震道自动编辑方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种地震道自动编辑方法及系统，包括：1)基于原始炮集数据，提取每个地震道的地震属性特征；2)基于地震属性特征，建立属性特征向量；3)通过聚类算法对属性特征向量进行聚类分析，获得正常道与废道的分类结果。本发明专利技术提出的地震道自动编辑方法原理简单，易于实现，计算速度快，在实际生产中可以迅速确定废道，给处理人员进行后续处理提供保障。

【技术实现步骤摘要】
一种地震道自动编辑方法及系统
本专利技术属于石油地震勘探数据处理领域，更具体地，涉及一种地震道自动编辑方法及系统。
技术介绍
为了解决人工识别废道效率低、精度不高、难以适应海量地震数据的问题，人们利用计算机统计地震道的各种特征，利用模式识别技术，近年来废道自动识别技术层出不穷，主要有以下几种方法：(1)人工神经网络法人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks，简写为ANN)，它采用模拟大脑神经突触连接结构的方法来进行信息处理。人工神经网络是一种运算模型，它由大量相互连接的节点(也称为神经元)构成。人工神经网络本身的网络结构和功能与人脑的活动机制类似，能够在训练过程中通过改变突触权值逐步适应训练样本的特征和规律，从而完成相应的识别功能。神经网络中的每个节点通常可以表示一种特定的输出函数，该输出函数也被称作激励函数。其中，每两个节点之间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，也被称为权重，相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则根据网络本身的连接方式，相应的权重值以及激励函数的不同而发生改变，能够通过调整其内部节点间的相互连接关系，达到处理特定信息的目的。神经网络通常有三种学习规则：(1)相关规则，这种方式仅通过更新神经元连接间的激活水平而达到某种稳定的状态；(2)纠错规则，此种规则通过其输出结点的外部反馈结果来更新相应的权值矩阵；(3)无导师学习规则，该规则能够自适应于不同的输入空间。在众多使用人工神经网络进行废道自动切除的方法中，较为有效的是由张学工和李衍达提出的新奇滤波器的方法。该方法的主要原理为：首先将地震道数据划分为一个个的时窗，把每个时窗内的地震数据序列作为滤波器的输入，从正常道中选择大量正常的样本对系统进行训练，然后用训练后的系统扫描所有地震数据，若某个输入的地震道使系统的输出值大于给定的阈值，则可判定该地震道为废道。该方法经过适当的学习训练之后，能较有效地识别出地震数据中的各种废道，但该方法的前提条件是需要提供大量的正常样本对网络进行训练，影响了该方法的实用性。(2)基于地震道特征评价的识别方法该类方法为数众多，但基本思路较为一致。首先，提取地震道的多种属性特征，然后根据提取的特征值以及判别方法对输入的地震道做出评价，并判别是正常道还是废道。典型的处理步骤为：(a)使用各种数学方法求取各地震道的属性特征分布情况；(b)根据已有的经验建立评价准则函数；(c)若各地震属性特征的值不满足既定的准则函数，则判别为废道；或者综合多种地震道特征，使用多重约束等方法来判断地震道的好坏。(3)基于参考模型的废道检测方法该方法首先需要选取一个质量较好的地震记录作为初始地震模型，并将该地震模型作为参考去检测其他地震记录，通过分析各地震道与初始地震模型之间各地震属性特征的相似程度来寻找废道，过程比较复杂。因此，有必要开发一种简单便捷的地震道自动编辑方法及系统。
技术实现思路
本专利技术通过原始炮集数据提取到的每道地震属性统计结果，将这些道属性作为道属性特征向量代入计算，通过聚类算法得到最后的分类结果，即为正常道与废道。根据本专利技术的一方面，提出了一种地震道自动编辑方法。所述方法可以包括：1)基于原始炮集数据，提取每个地震道的地震属性特征；2)基于所述地震属性特征，建立属性特征向量；3)通过聚类算法对所述属性特征向量进行聚类分析，获得正常道与废道的分类结果。优选地，所述地震属性特征包括：衰减系数、基于参考初至的振幅和基于参考初至的振幅异常系数。优选地，所述聚类分析方法包括：系统聚类、动态聚类、模糊聚类、图论聚类和聚类预报。优选地，通过动态聚类方法中的C-均值聚类法对地震道进行分类。优选地，通过C-均值聚类法对所述属性特征向量进行聚类分析包括以下步骤：3.1)输入待分类样本集X＝{x1,x2,...,xn}，设置期望聚类的类别数为c，设置迭代次数k的初始值为1；3.2)从所述待输入样本集中任选c个样本作为初始聚类中心表示第k次迭代中生成的第j个聚类中心；3.3)计算每个样本xi，xi,i＝1,2,Λ,n到步骤3.2)生成的c个聚类中心的距离，将样本分配到c个聚类中心中距离最小的一个；3.4)计算重新分类后的c个聚类中心：其中，为第k+1次迭代得到的第j个聚类中心，nj为第j个聚类结果包含的样本个数，表示属于第j类的样本集合中第i个样本；3.5)若则将k值加1，返回步骤3.3)；否则，输出聚类结果。根据本专利技术的另一方面，提出了一种地震道自动编辑系统，该系统包括：存储器，其上存储有计算机可执行指令；处理器，所述处理器执行计算机可执行指令时实现以下步骤：1)基于原始炮集数据，提取每个地震道的地震属性特征；2)基于所述地震属性特征，建立属性特征向量；3)通过聚类算法对所述属性特征向量进行聚类分析，获得正常道与废道的分类结果。优选地，所述地震属性特征包括：衰减系数、基于参考初至的振幅和基于参考初至的振幅异常系数。优选地，所述聚类分析方法包括：系统聚类、动态聚类、模糊聚类、图论聚类和聚类预报。优选地，通过动态聚类方法中的C-均值聚类法对地震道进行分类。优选地，通过C-均值聚类法对所述属性特征向量进行聚类分析包括以下步骤：3.1)输入待分类样本集X＝{x1,x2,...,xn}，设置期望聚类的类别数为c，设置迭代次数k的初始值为1；3.2)从所述待输入样本集中任选c个样本作为初始聚类中心表示第k次迭代中生成的第j个聚类中心；3.3)计算每个样本xi，xi,i＝1,2,Λ,n到步骤3.2)生成的c个聚类中心的距离，将样本分配到c个聚类中心中距离最小的一个；3.4)计算重新分类后的c个聚类中心：其中，为第k+1次迭代得到的第j个聚类中心，nj为第j个聚类结果包含的样本个数，表示属于第j类的样本集合中第i个样本；3.5)若则将k值加1，返回步骤3.3)；否则，输出聚类结果。本专利技术的有益效果在于：针对地震数据中存在废道情况下，提取用于地震道编辑的属性，使用聚类算法进行计算，对正常道与废道进行分类计算，迅速找到废道，并对其进行标示，其原理简单，易于实现，计算速度快，实际资料的计算也有效地验证了方法的可靠性，在实际生产中可以迅速确定废道，给处理人员进行后续处理提供保障。本专利技术的其它特征和优点将在随后具体实施方式部分予以详细说明。附图说明通过结合附图对本专利技术示例性实施方式进行更详细的描述，本专利技术的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本专利技术示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。图1示出了根据本专利技术的地震道自动编辑方法的步骤的流程图。图2示出了根据本专利技术的一个实施例的道编辑计算结果图。具体实施方式下面将更详细地描述本专利技术的优选实施方式。虽然以下描述了本专利技术的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本专利技术而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本专利技术更加透彻和完整，并且能够将本专利技术的范围完整地传达给本领域的技术人员。实施例1在该实施例中，根据本专利技术的地震道自动编辑方法可以包括：1)基于原始炮集数据，提取每个地震道的地震属性特征；2)基于地震属性特征，建立属性特征向量；3)通过聚类算法对属性特征向量进行聚类分析，获得正常道与废道的分类结果。该实施例通过原始炮集数据提取到的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种地震道自动编辑方法，其特征在于，该方法包括：1)基于原始炮集数据，提取每个地震道的地震属性特征；2)基于所述地震属性特征，建立属性特征向量；3)通过聚类算法对所述属性特征向量进行聚类分析，获得正常道与废道的分类结果。

【技术特征摘要】
1.一种地震道自动编辑方法，其特征在于，该方法包括：1)基于原始炮集数据，提取每个地震道的地震属性特征；2)基于所述地震属性特征，建立属性特征向量；3)通过聚类算法对所述属性特征向量进行聚类分析，获得正常道与废道的分类结果。2.根据权利要求1所述的地震道自动编辑方法，其中，所述地震属性特征包括：衰减系数、基于参考初至的振幅和基于参考初至的振幅异常系数。3.根据权利要求1所述的地震道自动编辑方法，其中，所述聚类分析方法包括：系统聚类、动态聚类、模糊聚类、图论聚类和聚类预报。4.根据权利要求3所述的地震道自动编辑方法，其中，通过动态聚类方法中的C-均值聚类法对地震道进行分类。5.根据权利要求4所述的地震道自动编辑方法，其中通过C-均值聚类法对所述属性特征向量进行聚类分析包括以下步骤：3.1)输入待分类样本集X＝{x1,x2,...,xn}，设置期望聚类的类别数为c，设置迭代次数k的初始值为1；3.2)从所述待输入样本集中任选c个样本作为初始聚类中心表示第k次迭代中生成的第j个聚类中心；3.3)计算每个样本xi，xi,i＝1,2,Λ,n到步骤3.2)生成的c个聚类中心的距离，将样本分配到c个聚类中心中距离最小的一个；3.4)计算重新分类后的c个聚类中心：其中，为第k+1次迭代得到的第j个聚类中心，nj为第j个聚类结果包含的样本个数，表示属于第j类的样本集合中第i个样本；3.5)若则将k值加1，返回步骤3.3)；否则，输出聚类结果。6.一种地震道自动编辑系统，其特征在于，该系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱海伟，陈金焕，曹永生，段文超，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11