本文關鍵詞： 支持向量機 斷層 自動識別 地震屬性　出處：《煤炭學報》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確率,構建基于支持向量機(SVM)算法的斷層自動識別方法。通過分析構造部位和非構造部位地震屬性特征,建立SVM兩分類的斷層識別模型。首先,研究支持向量機兩分類算法的基本原理和結構,表明支持向量機在兩分類問題上具有準確率高的優(yōu)點;然后建立斷層正演模型,分析不同地震屬性的斷層響應特征,表明斷層分布與屬性值變化趨勢相關;通過對支持向量機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的輸入,預測小斷層具有可行性。從疊后地震數(shù)據(jù)中提取方差、曲率等與斷層相關的屬性集合;通過相關性分析和聚類分析評估屬性,確定4種互相關性低的地震屬性。利用14口鉆井、3條巷道的地震屬性和斷層信息共606個數(shù)據(jù),選取400個作為訓練樣本,構造SVM斷層識別模型;206個數(shù)據(jù)作為測試樣本,進行斷層識別,識別正確率達到98%。利用地震屬性建立的SVM斷層自動識別模型,能夠有效識別小斷層,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(北京)煤炭資源與安全開采國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金青年基金資助項目(41402143) 國家重點研發(fā)計劃資助項目(2016YFC0501102) 國家科技重大專項資助項目(2016ZX05066001-001)
【分類號】：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、相位和時差等特征識別斷層,由于小斷層在時間剖面上的變化微小,難以肉眼識別[1],解釋結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)學計算得到的運動學、動力學、幾何學及統(tǒng)計學特征。在構造解釋,地層巖性解釋等領域得

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