一种基于限制波尔兹曼机特征编码的聚类地震相分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于限制波尔兹曼机特征编码的聚类地震相分析方法，包括如下步骤：(1)对实际地震资料进行处理，消除地震信号中的噪声，提高信噪比；(2)基于地震沉积学原理，沿目标层顶底界均匀分割的形成地层切片；(3)基于地层切片，引入无监督的限制玻尔兹曼机降维算法，在降维的同时提取潜在能够表达真实目标层储层特征变化地震波形信息；(4)针对降维后的特征选取，完成地震波形数据的空间聚类分析，并形成相应的地震相图。本发明专利技术基于深度学习并围绕地震叠前波形的去噪、特征提取、无监督学习和半监督学习等方面进行研究，研究如何使用提取的低维特征更好地生成地震相图，有效帮助地质的解释工作。

【技术实现步骤摘要】
一种基于限制波尔兹曼机特征编码的聚类地震相分析方法
本专利技术涉及一种地震相分析方法，尤其涉及一种基于限制波尔兹曼机特征编码的聚类地震相分析方法，属于数据分析的

技术介绍
石油的勘测、开发和生产对国民经济发展有着举足轻重的意义，而油藏模型是其研究的理论基础，合理的油藏模型能够带来巨大的经济效益，促进经济发展。研究油藏模型的关键技术就是地震相分析，该技术是利用不同的地震参数来获取其他结构信息，确保了油藏模型的可行性和有效性，因此地震相分析技术尤为重要。叠前地震波是不同方位地表角检波器接收到的原始反射信号，对于检波点都可以利用多重维度的数据来进行描述地下结构信息。叠前地震信号和叠后信号是密切相关的，叠后信号是通过叠加已经用速度模型“校正”或“迁移”的叠前信号获得的。速度模型是从地震时差中获得的，其中运动学可利用的叠前地震事件(通常是初级反射)的偏移。因此叠后数据量较小，数据维度也偏小，失去了原始的信息。如今，大数据技术的快速发展为叠前信号的处理提供了充分的技术支持，从而弥补了以往波形分类算法只能处理叠后信息的不足。由于叠前地震信息的数据量大，因此也包含了较多的噪声信息，这些噪声信息对有序的分类及处理会产生部分影响，所以我们需要将这些地震数据进行去噪处理，然后利用处理过的数据在进行地震相的分类。在信号降噪算法方面已经形成了比较完善的体系结构，各种类型的降噪算法都被相应的提出。由于叠后信号是通过叠前信号经过一系列操作所获得的，因此地震叠前信号数据的维度更高，数据维度高一方面会导致模型的计算复杂度变得更高，另一方面会使得数据样本在原始数据集中显得很稀疏。所以，当对该数据进行分类处理时，会由于没有足够的样本数据而使得分类结果变得不可靠；当对该数据进行聚类操作时，也会由于样本数据的问题导致点之间的密度以及聚类的定义变得不合理。所以传统的叠后信息处理算法对这些冗余信息(即噪声信息)也难以处理，因此本专利技术提出基于限制玻尔兹曼机的地震信号特征提取方法。在石油勘探的初期，会产生大量的叠前地震数据，这些数据可以通过无监督聚类技术来完成地震相分析，从而映射地下结构信息，进而预测以及选择测井的合理位置。而在获得一定数量测井属性后，可以结合测井数据、岩心等对地震相校准。通常使用机器学习中的有监督方法，自动根据测井信息对储层数据进行分类。但是由于测井数据相对地震数据是稀疏的，测井数据只能代表局部地质信息，在传统的有监督分类方法中，分类结果往往较差。所以本文提出使用基于限制玻尔兹曼机生成深度置信网络的无监督学习方法代替完全有监督分类，不但能很好的使用测井的局部储层特性，而且能够结合大面积地震数据所代表的整体储层信息。地震相分析的方法就是通过在划分地震层序的基础上，利用各种地震参数之间的差别以及参数之间的关系，将地震层序划分为不同的区域，然后再进行推断地质结构。地震相分析中应考虑的参数有：反射振幅、主反射频率、反射极性、层速度、反射连续性、反射结构、反射丰度、地震相单元几何、与其它单元的关系。地震数据就是首先通过地表检波器接收到反射信号，然后将地震信号的细微变化和地下结构信息进行映射，该操作可以通过信号分类技术来完成，所示采集到的地震波形。地震相数据的解释可以是直接的，也可以是间接的。直接解释的目的是找出引起地震相单元地震特征的地质原因。所以，直接解释可能旨在预测岩性、孔隙度、流体含量，相对年龄，超压页岩、类型分层，对应的地震相单元及其地质背景地质体几何。间接解释的目的是得出一些关于沉积过程和环境、沉积物搬运方向和地质演化(海侵、消退、沉降、隆起、侵蚀)方面的结论。除了提供地震相分类，地震信号分类还可以通过同时评估瞬时属性，相似性及声阻抗的和AVO多属性分析相结合来更好地表达地下信息。地震相分析结果可在地震相剖面和地震相图上显示。根据该区现有的地震资料和地质条件，地震相图可能有不同的类型，如显示不同地震相单元分布的一般地震相图、砂泥岩比图、交错层理方向图和古迁移图等。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于限制波尔兹曼机特征编码的聚类地震相分析方法，解决现有技术存在的缺憾。本专利技术采用如下技术方案实现：一种基于限制波尔兹曼机特征编码的聚类地震相分析方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)对实际地震资料进行处理，消除地震信号中的噪声，提高信噪比；(2)基于地震沉积学原理，沿目标层顶底界均匀分割的形成地层切片；(3)基于地层切片，引入无监督的限制玻尔兹曼机降维算法，在降维的同时提取潜在能够表达真实目标层储层特征变化地震波形信息；(4)针对降维后的特征选取，完成地震波形数据的空间聚类分析，并形成相应的地震相图。进一步的，在步骤(4)中，采用Adaboots聚类完成地震波形数据的空间聚类分析，可以有效的抑制噪声和加强分类结果的连续性。本专利技术的有益技术效果是：基于深度学习并围绕地震叠前波形的去噪、特征提取、无监督学习和半监督学习等方面进行研究，研究如何使用提取的低维特征更好地生成地震相图，有效帮助地质的解释工作。附图说明图1是本专利技术基于地层切片提取目标层波形特征并进行ADABOOST波形聚类分析的流程图。图2是物理模型采集示意图(水深:水层高(北)150mm，水层高(南)150mm；模型高(北)115mm，模型高(南)115mm)。图3为模型砂体空间展布图。图4为实际模型的垂直切面及砂体厚度分布图。图5为不同层砂体的平面展布图。图6是实际观测的物理模型数据经过时间偏移处理获得的地震剖面及解释层位和地层切片。图7为沿目标层提取的沿层波形特征图。图8为利用地层切片结合均方根振幅属性提取得到的地震相划分图。图9为利用地层切片结合ADABOOST波形聚类分析技术得到的地震相划分图。图10为在横向上可分辨两个地质体之间的最小水平距离(Fresnel带)。图11是OR0O的传播时间最短路径。图12是三种切片(地层切片、时间切片、沿层切片)的对比。具体实施方式通过下面对实施例的描述，将更加有助于公众理解本专利技术，但不能也不应当将申请人所给出的具体的实施例视为对本专利技术技术方案的限制，任何对部件或技术特征的定义进行改变和/或对整体结构作形式的而非实质的变换都应视为本专利技术的技术方案所限定的保护范围。本实施例将图5模型设计中不同层砂体进行展布，也可以看成是一种相分布，利用本专利技术得到的结果与传统方法得到的结果对比图如图8(传统技术)和图9(本专利技术)所示。地质模型是基于经抽象化改造后设计的砂体形态模型(见图3)，主要模拟三个油层、六小段的砂体的空间叠置，七层不同的砂体模式如：菱形砂体、哑铃状砂体、肠状砂体、朵状砂体、肾状砂体及指状砂体等，各个砂体在空间位置上叠置，砂体厚度很薄且均不同。模型按1:10000的空间比例制作，即实际的地质体是模型的10000倍。整个模型的模拟为8000×6400m2，150m内设计了七层薄砂体，每层厚10-15m，且每一层的砂本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于限制波尔兹曼机特征编码的聚类地震相分析方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：/n(1)对实际地震资料进行处理，消除地震信号中的噪声，提高信噪比；/n(2)基于地震沉积学原理，沿目标层顶底界均匀分割的形成地层切片；/n(3)基于地层切片，引入无监督的限制玻尔兹曼机降维算法，在降维的同时提取潜在能够表达真实目标层储层特征变化地震波形信息；/n(4)针对降维后的特征选取，完成地震波形数据的空间聚类分析，并形成相应的地震相图。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于限制波尔兹曼机特征编码的聚类地震相分析方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
(1)对实际地震资料进行处理，消除地震信号中的噪声，提高信噪比；
(2)基于地震沉积学原理，沿目标层顶底界均匀分割的形成地层切片；
(3)基于地层切片，引入无监督的限制玻尔兹曼机降维算法，在降维的同时提取潜...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋炜，范文震，
申请(专利权)人：五季数据科技北京有限公司，宋炜，范文震，
类型：发明
国别省市：北京;11