基于无监督分类的二维地震数据全层位自动追踪方法技术

提供了一种基于无监督分类的二维地震数据全层位自动追踪方法，所述方法包括：读入二维地震数据以及控制层位数据；查找二维地震数据波形的极值点；基于查找的极值点，通过切比雪夫多项式来拟合地震波形，将拟合系数作为特征向量；对拟合的地震波形进行基于特征向量的无监督分类，从而得到二维地震数据的全层位自动追踪结果。所述方法还包括：通过相关查找来补齐间断的地震层位。所述方法还包括：通过使用层位片段融合方法来得到完整的层位线。所述方法还包括：通过相关查找来消除重叠现象。所述方法消除了人工干预机制，实现完全的二维地震数据全层位自动追踪。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于地震勘探资料解释领域，具体地说，涉及一种二维地震数据的层位追踪方法。
技术介绍
层位追踪(S卩，层位解释)是地质资料解释的重要环节。层位追踪就是通过地震勘探得到的地震数据来分析得到地底构造。长期以来地震层位追踪都是依靠人工提取的。但是人工提取存在较大的问题首先，人工提取依赖于解释人员的长期以来的工作经验，主观因素影响很大；其次是人工解释存在很大的效率问题，只能对少数目地层位进行解释，无法实现对所有层的追踪，通常难以为精细的地震资料分析(如地震地层学解释)提供基础数据。随着层位追踪方法的不断研究和改进，依赖于计算机实现的层位追踪算法不断提出，追踪的效率和效果都有所改进。现有的层位追踪方法包括(I) P. Alberts等在2002年提出了一种基于人工神经网络层位追踪算法，主要将模式识别引入到跨断层等不连续地质结构的层位追踪，然后采用神经网络进行模式识别；(2) Reda Benbernou等在P. Alberts的工作基础上采用模糊手段进行判决，组成混合的层位自动追踪方法；(3) M. Aurnhammer等在2002年提出了一种遗传算法层位追踪算法，其具体思路是采用基本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于无监督分类的二维地震数据全层位自动追踪方法，所述方法包括：读入二维地震数据以及控制层位数据；查找二维地震数据波形的极值点；基于查找的极值点，通过切比雪夫多项式来拟合地震波形，将拟合系数作为特征向量；对拟合的地震波形进行基于特征向量的无监督分类，从而得到二维地震数据的全层位自动追踪结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈小二，邹文，陶正喜，巫盛洪，周晶晶，杜洪，刘璞，巫骏，吕文彪，
申请(专利权)人：中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司，
类型：发明
国别省市：