【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及面向油气勘探的地震数据异常检测，提出一种油气勘探地震数据异常检测方法。
技术介绍
1、地震数据是地层信息的载体，通过地震数据处理和分析，可以认识地层，如从地震数据中提取多种地震反射特征可以判断区域地层的岩性，进而预测油气储备，因此地震数据质量对地层识别精度影响很大，地震数据异常检测至关重要。随着油气勘探技术的发展，在进行地震勘探过程中获得的数据量急剧增加，包含的信息也更加丰富。由于环境、设备、处理及人为等因素影响，传感器采集到的地震数据通常含有异常数据，严重影响地震数据处理和识别、地质解释分析，地震数据异常检测对后续地震数据异常修复、地层识别、地质解释有重大影响，因此地震数据异常检测方法具有重要价值。
2、中国专利“cn105510971a一种基于随机漫步的地震数据异常检测方法”[1]提供了一种地震数据异常检测方法。此专利进行异常检测过程中根据等概率分布给定窗口大小，根据给定窗口提取地震数据中的随机漫步概率分布；对待检测数据点前后时窗内数据进行随机游走概率分布计算，并对前后时窗概率变化进行比值计算得到概率变化率；根据得到的概率变化率进行异常数据点判断，概率变化率越大表明该数据点前后异常变化越大，该数据点为异常数据点的可能性越大。
3、孔祥增,林崧,陈丽萍,林新棋,詹晓珊,郑之. 一种基于随机漫步的地震数据异常检测方法[p].cn105510971a,2016-04-20。
技术实现思路
1、本专利技术的油气勘探地震数据异常检测方法，首先根据地震
2、地震数据集合为 u={ u1, u2,…, u n}， s={ s1, s2,…, s m}为地震数据提出的属性集合， vs={ vs1, vs2,…, vsm}， vs i为数据属性 s i的值域，表示样本 u∈ u在 s i∈ s上的投影，即 s i: u→ vs i， s i( u)∈ vs i。∀ u, v≠ u,且 u≠ v,|| u- v|| a为基于属性集 a⊆ c的距离。∀ u, v1, v2,…, v k≠ u，满足：|| u- v1|| a≪|| u- v2|| a≪⋯≪|| u- v k|| a，而且∀ v≠ u, v≠ v i,( i=1,2,…, k),|| u- v|| a≥|| u- v k|| a，集合{ v1, v2,…, v k}称为基于属性集 a的 u的最近邻集，记为 knn a( u)。集合 rnn a( u)={ v| v∈ u, u∈ knn a( v), u≠ v}称为基于属性集 a的 u的反向最近邻集。集合 snn a( u)={ v|∀ v∈ u, knn a( u)∩ knn a( v), u≠ v}称为基于属性集 a的 u的共享最近邻集。集合 t a( u)= knn a( u)∪ rnn a(本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种油气勘探地震数据异常检测方法，其关键内容在于：首先根据地震相类别标签生成成对约束，然后根据成对约束进行当前数据点的局部密度计算，并将当前数据点的局部密度与周围数据点的局部密度平均值做比值得到异常因子，根据异常因子判断当前数据是否为异常值。
2.根据权利要求1所述的一种油气勘探地震数据异常检测方法，其关键点是，所述当前数据点的局部密度与周围数据点的局部密度平均值比值定义为密度异常因子DEF，该值越大，表示当前数据点成为异常值的可能性越大。
3.如权利要求1所述的一种油气勘探地震数据异常检测方法，其关键内容如下：
【技术特征摘要】
1.一种油气勘探地震数据异常检测方法，其关键内容在于：首先根据地震相类别标签生成成对约束，然后根据成对约束进行当前数据点的局部密度计算，并将当前数据点的局部密度与周围数据点的局部密度平均值做比值得到异常因子，根据异常因子判断当前数据是否为异常值。
2.根据权利要...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。