基于波形特征向量的凝聚层次聚类地震相分析

基于波形特征向量的凝聚层次聚类地震相分析

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刘仕友, 宋炜, 应明雄, 孙万元, 汪锐. 基于波形特征向量的凝聚层次聚类地震相分析[J]. 物探与化探, 2020, (2): 339-349. doi: 10.11720/wtyht.2020.1153

引用本文:

刘仕友, 宋炜, 应明雄, 孙万元, 汪锐. 基于波形特征向量的凝聚层次聚类地震相分析[J]. 物探与化探, 2020, (2): 339-349. doi: 10.11720/wtyht.2020.1153

LIU Shi-You, SONG Wei, YING Ming-Xiong, SUN Wan-Yuan, WANG Rui. Agglomerative hierarchical clustering seismic facies analysis based on waveform eigenvector[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2020, (2): 339-349. doi: 10.11720/wtyht.2020.1153

Citation:

LIU Shi-You, SONG Wei, YING Ming-Xiong, SUN Wan-Yuan, WANG Rui. Agglomerative hierarchical clustering seismic facies analysis based on waveform eigenvector[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2020, (2): 339-349. doi: 10.11720/wtyht.2020.1153

基于波形特征向量的凝聚层次聚类地震相分析

中海石油(中国)有限公司湛江分公司,广东湛江 524057

中国石油大学(北京) 地球物理学院, 北京 102249

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基金项目:
国家科技重大专项课题"琼东南盆地深水区大中型气田形成条件与勘探关键技术"

详细信息

中图分类号: P631.4

刊出日期: 2020-04-20

Agglomerative hierarchical clustering seismic facies analysis based on waveform eigenvector

Publish Date: 20 April 2020

摘要: 常规的基于地震沉积学原理的地震相分析,主要利用地震切片技术沿目标层提取均方根振幅属性,在地震信号信噪比较低,目标层厚度薄时,容易影响地震相分析的精度和可靠性.本文从地震沉积学原理出发,沿地层切片提取地震波形特征向量,然后引入地震波形特征向量凝聚层次聚类方法(agglomerative hierarchical clustering,AHC)开展地震相划分.波形凝聚层次聚类是一种无监督的机器学习算法,与传统的地层切片地震相分析方法相比较,基于波形聚类的分析方法,通过波形特征的变化,综合考虑了地震信号的振幅、相位和频率属性特征,具有更好的抗噪能力和更高的横向分辨率.物理模型数据测试和实际资料应用都证明了该方法的稳定性和适用性,验证了本方法具有较好的沉积相特征划分能力,是一类新的岩性分析工具,具有良好的应用前景.
- 机器学习 /
- 凝聚层次聚类 /
- 波形聚类 /
- 地震相 /
- 地震沉积学

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