基于支持向量機(jī)的地震波形分類方法的研究
發(fā)布時間:2021-12-23 06:07
波形分類技術(shù)已經(jīng)在石油勘探領(lǐng)域中得到廣泛使用,此技術(shù)可方便準(zhǔn)確地對地下巖層和油氣儲層分類預(yù)測,為勘探人員確認(rèn)油氣儲層位置提供了一種有效的途徑。但目前在地震波形分類理論和實(shí)踐方面仍存在著地震數(shù)據(jù)不完整且噪聲多,層位追蹤過程中存在過多人工誤差,特征提取復(fù)雜及分類方法效果不夠理想等問題,本文主要針對上述問題進(jìn)行了研究:第一,分析地震波形分類過程以及不同的應(yīng)用方法,在數(shù)據(jù)預(yù)處理上應(yīng)用了切比雪夫多項(xiàng)式擬合的插值方法和結(jié)構(gòu)導(dǎo)向的濾波方法,在層位追蹤上實(shí)現(xiàn)了基于波形特征和相關(guān)的層位自動追蹤方法。采用主成分分析法對層位數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選取,基于決策樹和支持向量機(jī)結(jié)合的分類算法實(shí)現(xiàn)了地震波形分類。第二,開發(fā)了一個基于支持向量機(jī)的地震波形分類軟件應(yīng)用平臺。最后使用開發(fā)平臺對實(shí)際工區(qū)數(shù)據(jù)處理,并對比分析有無決策樹時支持向量機(jī)應(yīng)用的效果,結(jié)果證明基于決策樹和支持向量機(jī)結(jié)合的分類算法在地震波形分類上具有優(yōu)越性。在應(yīng)用本文提出的相關(guān)方法后,取得了較好的層位追蹤效果以及實(shí)際分類效果,分類結(jié)果得到改善,本文的研究在地震探勘理論和實(shí)踐方面具有一定的意義和價值。
【文章來源】: 青島大學(xué)山東省
【文章頁數(shù)】:61 頁
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 引言
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文的研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
1.3.1 論文的主要研究內(nèi)容
1.3.2 論文的主要創(chuàng)新點(diǎn)
1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 地震波形分類原理分析
2.1 地震波形數(shù)據(jù)的預(yù)處理
2.1.1 地震數(shù)據(jù)插值
2.1.2 地震信號的降噪
2.2 層位追蹤
2.3 地震波形數(shù)據(jù)的特征選取
2.3.1 特征提取
2.3.2 特征選擇
2.4 分類算法
2.4.1 無監(jiān)督分類
2.4.2 有監(jiān)督分類
第三章 支持向量機(jī)研究
3.1 支持向量機(jī)原理
3.1.1 最優(yōu)超平面
3.1.2 線性支持向量機(jī)
3.1.3 非線性支持向量機(jī)
3.2 支持向量機(jī)的多分類方法
3.2.1 一對一分類方法
3.2.2 一對多分類方法
3.2.3 有向無環(huán)圖分類方法
3.2.4 糾錯輸出編碼分類方法
3.3 基于決策樹的支持向量機(jī)多分類方法
3.3.1 類間區(qū)分度
3.3.2 分類思想
3.3.3 決策樹支持向量機(jī)訓(xùn)練過程
3.3.4 決策樹支持向量機(jī)的分類
第四章 地震波形分類平臺分析及設(shè)計(jì)
4.1 波形分類平臺的需求分析
4.2 波形分類平臺的設(shè)計(jì)
4.2.1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
4.2.2 類設(shè)計(jì)
4.2.3 模塊設(shè)計(jì)
4.2.4 算法設(shè)計(jì)
4.2.5 界面設(shè)計(jì)
第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5.1 實(shí)驗(yàn)基本流程
5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
第六章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝
本文編號:3547936
【文章來源】: 青島大學(xué)山東省
【文章頁數(shù)】:61 頁
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 引言
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文的研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
1.3.1 論文的主要研究內(nèi)容
1.3.2 論文的主要創(chuàng)新點(diǎn)
1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 地震波形分類原理分析
2.1 地震波形數(shù)據(jù)的預(yù)處理
2.1.1 地震數(shù)據(jù)插值
2.1.2 地震信號的降噪
2.2 層位追蹤
2.3 地震波形數(shù)據(jù)的特征選取
2.3.1 特征提取
2.3.2 特征選擇
2.4 分類算法
2.4.1 無監(jiān)督分類
2.4.2 有監(jiān)督分類
第三章 支持向量機(jī)研究
3.1 支持向量機(jī)原理
3.1.1 最優(yōu)超平面
3.1.2 線性支持向量機(jī)
3.1.3 非線性支持向量機(jī)
3.2 支持向量機(jī)的多分類方法
3.2.1 一對一分類方法
3.2.2 一對多分類方法
3.2.3 有向無環(huán)圖分類方法
3.2.4 糾錯輸出編碼分類方法
3.3 基于決策樹的支持向量機(jī)多分類方法
3.3.1 類間區(qū)分度
3.3.2 分類思想
3.3.3 決策樹支持向量機(jī)訓(xùn)練過程
3.3.4 決策樹支持向量機(jī)的分類
第四章 地震波形分類平臺分析及設(shè)計(jì)
4.1 波形分類平臺的需求分析
4.2 波形分類平臺的設(shè)計(jì)
4.2.1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
4.2.2 類設(shè)計(jì)
4.2.3 模塊設(shè)計(jì)
4.2.4 算法設(shè)計(jì)
4.2.5 界面設(shè)計(jì)
第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5.1 實(shí)驗(yàn)基本流程
5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
第六章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝
本文編號:3547936
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