一种变时窗框架下的地震波形分类方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种变时窗框架下的地震波形分类方法及装置，将地震道视为“像素点”，通过设计算法，将地震数据分割成一系列波形特征相似的相邻地震道组成的不规则地震分区，即“超地震道”。进一步提取“超地震道”的质心，其可代表地震工区的地震参数特征，从而实现地震数据的合理抽稀。后续对抽稀的地震数据进行聚类，解决算法大运算量的问题。解决算法大运算量的问题。解决算法大运算量的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种变时窗框架下的地震波形分类方法及装置


[0001]本申请属于地震相波形分类
，具体地讲，涉及一种变时窗框架下的地震波形分类方法及装置。

技术介绍

[0002]地震相分析是对目的层地震反射参数，如振幅、频率、形状、连续性等参数的描述及解释。任何岩性及储层参数的变化都会导致其地震响应的振幅、频率、相位、横向相关性等地震参数发生变化。因此，地震相分析是开展地质单元检测、岩相识别和储层预测的重要工作。
[0003]通常，可应用机器学习方法来开展地震相分析，包括有监督地震相分析和无监督地震相分析。为实现地质单元的地震相识别，可应用有监督机器学习方法。随着人工智能的快速发展，各种深度学习神经网络技术被用来实现地震相的检测。为实现岩性识别及储层预测，在井资料比较充足的开发地震工区可应用有监督方法。然而，在多数情况下，地震相分析的工区井资料较为稀疏，主要应用无监督机器学习方法，对沿着目的层提取的地震波形进行分类，即波形聚类。自组织特征映射网络(SOM)及其方法改进是在地震岩相识别和储层预测中应用最广泛的聚类技术。除此之外，也有其他聚类技术，如本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种变时窗框架下的地震波形分类方法，其特征在于，包括：对地震工区内的超像素地震数据进行抽稀获得超地震道质心；通过基于DTW距离改进的谱聚类算法从所述超地震道质心中提取聚类质心；计算所述超像素地震数据中的地震道到各个所述聚类质心的DTW距离；根据所述DTW距离确定所述超像素地震数据中所有地震道的类别生成地震波形分类平面图。2.根据权利要求1所述的变时窗框架下的地震波形分类方法，其特征在于，所述对地震工区内的超像素地震数据进行抽稀获得超地震道质心，包括：确定地震工区内的超像素地震数据中的每个地震道与当前质心点之间的超地震道距离；计算每个地震道与其他地震道的距离总和并更新质心点；再次确定每个地震道与当前质心点之间的超地震道距离，直到质心点的变化低于预设值即获得所述超地震道质心。3.根据权利要求1所述的变时窗框架下的地震波形分类方法，其特征在于，所述通过基于DTW距离改进的谱聚类算法从所述超地震道质心中提取聚类质心，包括：通过全连接的方法计算所述超地震道质心的相似度矩阵；获取所述相似度矩阵对应的标准化拉普拉斯矩阵并提取所述聚类质心。4.根据权利要求1所述的变时窗框架下的地震波形分类方法，其特征在于，所述根据所述DTW距离确定所述超像素地震数据中所有地震道的类别生成地震波形分类平面图，包括：计算所述地震道到各个所述超地震道质心的DTW距离；筛选最小DTW距离对应的所述超地震道质心，该超地震道质心的类别即为该地震道的类别；根据地震工区内所有地震道的类别生成地震波形分类平面图。5.一种变时窗框架下的地震波形分类装置，其特征在于，包括：数据抽稀单元，用于对地震工区内的超像素地震数据进行抽稀获得超地震道质心；质心提取单元，用于通过基于DTW距离改进的谱聚类算法从所述超地震道质心中提取聚类质心；DTW距离计...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪忠，苏明军，廖建波，袁成，
申请(专利权)人：中国石油天然气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：