本文關(guān)鍵詞： 支持向量機(jī) 斷層 自動(dòng)識(shí)別 地震屬性　出處：《煤炭學(xué)報(bào)》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高小斷層解釋的準(zhǔn)確率,構(gòu)建基于支持向量機(jī)(SVM)算法的斷層自動(dòng)識(shí)別方法。通過分析構(gòu)造部位和非構(gòu)造部位地震屬性特征,建立SVM兩分類的斷層識(shí)別模型。首先,研究支持向量機(jī)兩分類算法的基本原理和結(jié)構(gòu),表明支持向量機(jī)在兩分類問題上具有準(zhǔn)確率高的優(yōu)點(diǎn);然后建立斷層正演模型,分析不同地震屬性的斷層響應(yīng)特征,表明斷層分布與屬性值變化趨勢相關(guān);通過對支持向量機(jī)算法和正演模型的分析,表明利用地震屬性作為支持向量機(jī)的輸入,預(yù)測小斷層具有可行性。從疊后地震數(shù)據(jù)中提取方差、曲率等與斷層相關(guān)的屬性集合;通過相關(guān)性分析和聚類分析評(píng)估屬性,確定4種互相關(guān)性低的地震屬性。利用14口鉆井、3條巷道的地震屬性和斷層信息共606個(gè)數(shù)據(jù),選取400個(gè)作為訓(xùn)練樣本,構(gòu)造SVM斷層識(shí)別模型;206個(gè)數(shù)據(jù)作為測試樣本,進(jìn)行斷層識(shí)別,識(shí)別正確率達(dá)到98%。利用地震屬性建立的SVM斷層自動(dòng)識(shí)別模型,能夠有效識(shí)別小斷層,降低人為主觀因素的影響,縮短了解釋周期;鉆孔分布越均勻、數(shù)目越多,解釋精度就越高。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of small fault interpretation, an automatic fault recognition method based on support vector machine (SVM) algorithm is proposed. The fault recognition model of SVM two-classification is established. Firstly, the basic principle and structure of SVM two-classification algorithm are studied, which shows that SVM has the advantages of high accuracy in the two-classification problem. Then the fault forward model is established, and the fault response characteristics of different seismic attributes are analyzed, which shows that the fault distribution is related to the change trend of attribute value. Through the analysis of support vector machine algorithm and forward model, it shows that it is feasible to predict small fault by using seismic attribute as input of support vector machine, and extract variance from post-stack seismic data. Curvature and other attributes related to faults; Through correlation analysis and cluster analysis, four kinds of seismic attributes with low correlation are determined. 606 seismic attributes and fault information of 14 boreholes and 3 roadways are used. The SVM fault recognition model was constructed by selecting 400 samples as training samples. 206 data are used as test samples for fault recognition, and the recognition accuracy is 98. The automatic recognition model of SVM fault based on seismic attributes can effectively identify small faults. Reducing the influence of human subjective factors and shortening the period of explanation; The more uniform the borehole distribution and the more the number, the higher the interpretation accuracy.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)煤炭資源與安全開采國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(41402143) 國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目(2016YFC0501102) 國家科技重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2016ZX05066001-001)
【分類號(hào)】：P631.4
【正文快照】： 常規(guī)的斷層解釋通過觀察地震剖面上振幅、相位和時(shí)差等特征識(shí)別斷層,由于小斷層在時(shí)間剖面上的變化微小,難以肉眼識(shí)別[1],解釋結(jié)果受到解釋人員主觀因素影響較大。地震屬性是地震數(shù)據(jù)通過數(shù)學(xué)計(jì)算得到的運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)、幾何學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)特征。在構(gòu)造解釋,地層巖性解釋等領(lǐng)域得

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