本文關(guān)鍵詞： 地震屬性分析 模式識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 譜分解技術(shù) 連續(xù)小波變換　出處：《煤炭科學(xué)研究總院》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著煤礦綜采機(jī)械化水平和改擴(kuò)建要求的提高,煤礦企業(yè)對(duì)三維地震勘探技術(shù)中資料解釋精度的要求也日益提高。如何高效地從地震數(shù)據(jù)中識(shí)別規(guī)模較小地質(zhì)構(gòu)造成為亟需解決的問題。本文在調(diào)研國內(nèi)外模式識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)上,對(duì)比分析了模糊模式識(shí)別算法、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別算法的優(yōu)缺點(diǎn),選擇了自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法作為主要研究手段；圍繞含破碎帶小斷層、巖漿巖與煤層或天然焦不同組合結(jié)構(gòu)區(qū)段和隱伏陷落柱等災(zāi)害地質(zhì)體,開展了相應(yīng)的地震數(shù)值模擬研究,并分析了地震屬性與原始資料的對(duì)比效果,得到一些有助于地震多屬性模式識(shí)別細(xì)微地質(zhì)構(gòu)造的結(jié)論；結(jié)合煤田地震資料解釋目標(biāo)和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法特點(diǎn)形成了用于識(shí)別細(xì)微地質(zhì)構(gòu)造的地震多屬性模式識(shí)別解釋流程,討論了地震屬性的提取方法、優(yōu)化技術(shù)及影響因素等；采用了短時(shí)傅里葉和連續(xù)小波變換對(duì)實(shí)際地震偏移剖面進(jìn)行了轉(zhuǎn)化,分析了這兩種變換的應(yīng)用效果和特點(diǎn),在優(yōu)勢頻段突顯出細(xì)微地質(zhì)構(gòu)造邊緣輪廓細(xì)節(jié)；采用基于“分水嶺”算法的邊緣檢測技術(shù)獲取了細(xì)微地質(zhì)構(gòu)造的邊緣輪廓,進(jìn)一步提高了地震資料解釋的精度。以淮北NS地區(qū)和山西JCZ地區(qū)井田地震資料為例,針對(duì)不同地質(zhì)異常體,根據(jù)不同方式提取多種屬性后,采用地震多屬性模式識(shí)別解釋流程進(jìn)行地震資料解釋,取得了較好的工程應(yīng)用效果。
[Abstract]:With the improvement of mechanization level of fully mechanized coal mining and the requirement of reconstruction and extension, The requirement of data interpretation accuracy in 3D seismic exploration technology is also increasing. How to identify small geological structure efficiently from seismic data has become an urgent problem to be solved in this paper. Based on the recognition technology, The advantages and disadvantages of fuzzy pattern recognition algorithm, statistical pattern recognition algorithm and neural network pattern recognition algorithm are compared and analyzed. In this paper, the corresponding seismic numerical simulation study is carried out on different structural sections of magmatic rock and coal seam or natural coke, and hidden collapse columns, and the results of comparison between seismic attributes and original data are analyzed. Some conclusions are obtained which are helpful to the recognition of fine geological structures by seismic multi-attribute pattern. Combined with the interpretation target of coalfield seismic data and the characteristics of self-organizing neural network algorithm, the process of seismic multi-attribute pattern recognition for identifying fine geological structures is formed, and the methods of extracting seismic attributes, optimization techniques and influencing factors are discussed. The short time Fourier transform (STFT) and continuous wavelet transform (CWT) are used to transform the actual seismic migration profile. The application effect and characteristics of these two transformations are analyzed. The details of the edge contour of the fine geological structure are highlighted in the dominant frequency band. The edge contour of fine geological structure is obtained by edge detection technique based on "watershed" algorithm, and the precision of seismic data interpretation is further improved. In view of different geological anomaly bodies, after extracting various attributes according to different ways, seismic multi-attribute pattern recognition and interpretation flow are used to interpret seismic data, and good engineering application results are obtained.
【學(xué)位授予單位】：煤炭科學(xué)研究總院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P631.44

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