本文關(guān)鍵詞：疊后三維地震信號(hào)的波形分類方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：三維地震數(shù)據(jù)的波形分類結(jié)果可以預(yù)測(cè)地下油氣存儲(chǔ)情況,是石油勘探非常重要的一個(gè)步驟。本文首先討論了波形分類的相關(guān)應(yīng)用背景與技術(shù),充分歸納總結(jié)前人提出的各種分類算法在信號(hào)噪聲的預(yù)處理、特征提取及選擇和最后的分類算法的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì),在現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上提出了新的三維地震信號(hào)分類的算法及流程,具體工作包含如下四個(gè)方面:1、地震信號(hào)在采集過程中引入大量噪聲,針對(duì)該問題,本文提出了基于擬合方法的地震信號(hào)預(yù)處理。對(duì)比各種擬合算法的特點(diǎn),本文最終選擇基于切比雪夫多項(xiàng)式的擬合方法,通過擬合出的結(jié)果證實(shí)該方法擬合出的信號(hào)能夠很好表達(dá)原始的信號(hào)信息。2、地震層位解析是地震信號(hào)處理過程中關(guān)鍵步驟之一�；趯游唤忉尩奶攸c(diǎn),本文研究了奇異性檢測(cè)方法,并將其用于分析地震波形的奇異性,根據(jù)當(dāng)前層位解釋的位置將其調(diào)整到距離其最近的奇異位置上,用以消除目的層位的解釋誤差。對(duì)比了原始的地震層位和經(jīng)過誤差校正的層位發(fā)現(xiàn),本方法能夠很好的對(duì)層位解析過程中出現(xiàn)的誤差進(jìn)行了校正。3、根據(jù)三維疊后地震數(shù)據(jù)的特性,本文提出了基于人工免疫算法進(jìn)行特征波形的提取方法,與傳統(tǒng)降維方法對(duì)比后發(fā)現(xiàn)該方法不但能提取出優(yōu)良的特征波形,并且具有非常強(qiáng)的魯棒性,在具有很強(qiáng)的背景噪聲的情況下,也能提取出很好的特征信號(hào),保持了原有信號(hào)的概率分布信息。同時(shí)該方法在提取特征波形的過程中,也降低了整個(gè)數(shù)據(jù)量。4、對(duì)信號(hào)進(jìn)行有監(jiān)督分類時(shí),支持向量機(jī)在有監(jiān)督分類的領(lǐng)域占據(jù)了很大的優(yōu)勢(shì),但該方法出現(xiàn)過擬合問題,針對(duì)這些問題,本文提出了一套基于隨機(jī)森林的有監(jiān)督三維波形分類方法。該方法能夠很好的抑制過擬合問題。并且隨機(jī)森林算法在類不平衡分類情況下也表現(xiàn)良好的性能,并且本文通過改進(jìn)了二維灰度共生矩陣,使它變成三維灰度共生矩陣來進(jìn)行紋理特征的提取,該改進(jìn)能為隨機(jī)森林算法提供優(yōu)良的特征。最后用本文方法和傳統(tǒng)方法對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,并對(duì)兩種算法的分類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)本文方法在空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度上都優(yōu)于傳統(tǒng)方法,且能獲得較好的分類效果。
【關(guān)鍵詞】：波形分類 特征提取 人工免疫 灰度共生矩陣 隨機(jī)森林
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P631.44;TN911.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-21
• 1.1 研究背景及意義14-17
• 1.1.1 波形分類技術(shù)14-15
• 1.1.2 三維地震數(shù)據(jù)體的波形分類15-17
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3 本文的主要工作與貢獻(xiàn)19
• 1.4 論文章節(jié)安排19-21
• 第二章 波形分類技術(shù)的相關(guān)原理21-36
• 2.1 地震數(shù)據(jù)預(yù)處理23-28
• 2.1.1 切比雪夫擬合23-25
• 2.1.2 結(jié)構(gòu)導(dǎo)向?yàn)V波25-28
• 2.2 波形分類算法模型選擇28-29
• 2.3 波形分類技術(shù)中的特征選取29-32
• 2.3.1 類別可分性判據(jù)29-30
• 2.3.2 特征選擇中的直接挑選法30-32
• 2.4 分類算法32-34
• 2.4.1 無監(jiān)督聚類32-33
• 2.4.2 有監(jiān)督分類33-34
• 2.5 本章小結(jié)34-36
• 第三章 基于人工免疫算法的三維地震數(shù)據(jù)體波形分類方法36-59
• 3.1 算法總體描述36
• 3.2 基于奇異值檢測(cè)的層位解釋誤差校正方法36-41
• 3.2.1 奇異性檢測(cè)理論37-40
• 3.2.2 奇異值校正層位解析誤差40-41
• 3.3 人工免疫算法41-45
• 3.3.1 人工免疫系統(tǒng)流程概述41-42
• 3.3.2 人工免疫系統(tǒng)處理地震數(shù)據(jù)42-44
• 3.3.3 人工免疫系統(tǒng)的可視化44-45
• 3.4 波形特征的無監(jiān)督聚類45-50
• 3.4.1 自組織映射(SOM)46-47
• 3.4.2 自組織映射（SOM）的可視化47-49
• 3.4.3 一個(gè)混合方法——AI-SOM49-50
• 3.5 算法應(yīng)用及總結(jié)50-59
• 3.5.1 算法在仿真數(shù)據(jù)中的應(yīng)用50-53
• 3.5.2 算法在F3工區(qū)中的應(yīng)用53-56
• 3.5.3 HBC工區(qū)效果圖對(duì)比56-57
• 3.5.4 算法小結(jié)57-59
• 第四章 基于三維地震數(shù)據(jù)體的有監(jiān)督波形分類方法59-82
• 4.1 有監(jiān)督分類方法問題及改進(jìn)59-64
• 4.1.1 類不平衡問題及解決方法59-61
• 4.1.2 模型過擬合61-63
• 4.1.3 本章算法總體描述63-64
• 4.2 基于三維灰度共生的紋理特征提取選取64-69
• 4.2.1 三維灰度共生矩陣64-65
• 4.2.2 灰度共生矩陣提取特征65-66
• 4.2.3 三維地震紋理體的提取原理66-68
• 4.2.4 特征提取68-69
• 4.3 三維地震信號(hào)的有監(jiān)督分類69-74
• 4.3.1 隨機(jī)森林的單基元69-70
• 4.3.2 隨機(jī)森林分類算法70-74
• 4.4 算法應(yīng)用74-80
• 4.4.1 算法在UCI數(shù)據(jù)集的應(yīng)用及效果74-77
• 4.4.2 算法在F3工區(qū)中的應(yīng)用77-79
• 4.4.3 算法在SLG工區(qū)中的應(yīng)用79-80
• 4.5 本章小結(jié)80-82
• 第五章 總結(jié)與展望82-83
• 5.1 工作總結(jié)82
• 5.2 工作展望82-83
• 致謝83-84
• 參考文獻(xiàn)84-88
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷88-89
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果89
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目89-90

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本文編號(hào)：380778