隨著社會(huì)的進(jìn)步,自然能源勘探在人類生產(chǎn)生活中的重視程度越來越高。伴隨常規(guī)油氣藏的開采殆盡,對(duì)于非常規(guī)油氣藏的能源勘探需求日益增高,同時(shí)對(duì)地震勘探技術(shù)的要求也越來越高。作為地震解釋人員進(jìn)行地下地層構(gòu)造分析和儲(chǔ)層分析預(yù)測(cè)的重要手段之一的波形分類技術(shù)也得到了快速的發(fā)展,且成為了影響能源勘探的重要環(huán)節(jié)。本文回顧了波形分類技術(shù)的研究背景及意義,并對(duì)三維地震數(shù)據(jù)體中的波形分類技術(shù)中存在的問題進(jìn)行了歸納。從三維地震數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選取和分類識(shí)別三個(gè)角度出發(fā),深入研究了波形分類技術(shù)中存在的不同問題,并提出了不同的三維地震數(shù)據(jù)體波形分類方法。具體的創(chuàng)新工作如下:1、針對(duì)三維地震數(shù)據(jù)體波形分類中地震數(shù)據(jù)的特點(diǎn),本文提出了基于形態(tài)學(xué)的三維地震數(shù)據(jù)波形分類方法。首先將形態(tài)學(xué)波形整合的方法引入到三維地震數(shù)據(jù)預(yù)處理中,該方法在對(duì)三維地震信號(hào)消除噪聲影響的同時(shí)還保留了三維地震信號(hào)間的波形相似性,對(duì)后續(xù)的處理提供可靠基礎(chǔ);同時(shí)為了消除層位解釋誤差對(duì)地震信號(hào)波形分類的影響,引入小波變換奇異性檢測(cè)方法來對(duì)層位解釋數(shù)據(jù)進(jìn)行校正;最后進(jìn)行分類標(biāo)識(shí)。由于對(duì)波形特征的保留和層位誤差的消除,該方法提升了三維地震數(shù)據(jù)體中波形分類結(jié)果... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：97 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 波形分類技術(shù)
        1.1.2 三維地震數(shù)據(jù)體的波形分類
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作與貢獻(xiàn)
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 波形分類技術(shù)的相關(guān)原理
    2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.1.1 各向異性擴(kuò)散模型
        2.1.2 基于張量擴(kuò)散的各向異性模型
        2.1.3 結(jié)構(gòu)導(dǎo)向?yàn)V波法
    2.2 波形分類技術(shù)中的特征選取
        2.2.1 初始特征的獲取
        2.2.2 特征提取
        2.2.3 特征選擇
    2.3 分類標(biāo)識(shí)算法
        2.3.1 無監(jiān)督分類
        2.3.2 有監(jiān)督分類
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于形態(tài)學(xué)的三維地震數(shù)據(jù)體波形分類方法
    3.1 基于形態(tài)學(xué)的三維地震數(shù)據(jù)預(yù)處理方法
        3.1.1 形態(tài)學(xué)波形整合基本原理
        3.1.2 形態(tài)學(xué)波形整合算法
        3.1.3 形態(tài)學(xué)波形整合實(shí)例
    3.2 基于奇異性檢測(cè)的層位解釋誤差校正方法
        3.2.1 奇異性檢測(cè)理論
        3.2.2 層位解釋誤差校正算法
    3.3 波形特征的選取
    3.4 波形特征的無監(jiān)督聚類
        3.4.1 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM
        3.4.2 K均值聚類
        3.4.3 分類標(biāo)識(shí)具體流程
    3.5 算法總體描述及其應(yīng)用
        3.5.1 算法總體描述
        3.5.2 算法在F3工區(qū)中的應(yīng)用
        3.5.3 算法在GST工區(qū)中的應(yīng)用
        3.5.4 算法在HBC工區(qū)中的應(yīng)用
    3.6 本章小結(jié)
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
    4.1 基于改進(jìn)遺傳算法的特征選擇
        4.1.1 遺傳算法基本原理
        4.1.2 基于GA的特征選擇和參數(shù)最優(yōu)化
    4.2 波形特征的有監(jiān)督分類
        4.2.1 支持向量機(jī)
        4.2.2 算法性能測(cè)試
    4.3 算法總體描述及其應(yīng)用
        4.3.1 算法總體描述
        4.3.2 算法在F3工區(qū)中的應(yīng)用
        4.3.3 算法在SLG工區(qū)中的應(yīng)用
        4.3.4 算法在AY工區(qū)中的應(yīng)用
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡(jiǎn)歷
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]油氣地震勘探技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和發(fā)展水平[J]. 王炳章,王丹,陳偉.  中外能源. 2011(05)
[2]國(guó)外地震相劃分技術(shù)研究新進(jìn)展[J]. 朱劍兵,趙培坤.  勘探地球物理進(jìn)展. 2009(03)
[3]OpendTect軟件傾角控制模塊在地震解釋中的應(yīng)用[J]. 趙麗婭,傅群,潘海濱.  海洋地質(zhì)動(dòng)態(tài). 2008(04)
[4]心電信號(hào)處理和心電波形識(shí)別[J]. 章偉雄,周遠(yuǎn)清,朱奕群.  信息與控制. 1986(05)

博士論文
[1]液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪泵實(shí)時(shí)故障檢測(cè)算法研究[D]. 洪濤.電子科技大學(xué) 2012
[2]基于統(tǒng)計(jì)建模的雷達(dá)高分辨距離像目標(biāo)識(shí)別方法研究[D]. 王鵬輝.西安電子科技大學(xué) 2012

碩士論文
[1]二代小波變換在地震信號(hào)降噪技術(shù)中的應(yīng)用[D]. 王海波.東北石油大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3590276