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多维地震信号反射模式分析方法研究

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缩略词表

第一章 绪论

1.1 研究工作的背景与意义

1.2 国内外研究历史与现状

1.3 主要贡献与创新

1.4 论文结构安排

第二章 叠前地震反射模式分析

2.1 引言

2.2 叠前地震信号分析的优势

2.3 基于二维Gabor特征的叠前反射模式分析

2.4 实际地震资料应用

2.5 本章小结

第三章 基于叠前纹理的反射模式分析方法

3.1 引言

3.2 叠前纹理提取方法

3.3 基于叠前纹理的反射模式分析方法

3.4 合成数据分析

3.5 实际地震资料应用

3.6 本章小结

第四章 自适应相位的波形分类算法

4.1 引言

4.2 自适应相位的K-means算法

4.3 叠前数据分析方法

4.4 合成数据分析

4.5 物理模型数据测试

4.6 本章小结

第五章 基于动态子窗口匹配的分类方法

5.1 引言

5.2 DSWM距离

5.3 基于DSWM距离的波形分类算法

5.4 合成数据分析

5.5 实际地震资料应用

5.6 本章小结

第六章 基于地层邻域信息的分类算法

6.1 引言

6.2 多波形分类

6.3 空间约束的FCM算法

6.4 合成数据分析

6.5 实际地震资料应用

6.6 两种算法对比分析

6.7 本章小结

第七章 全文总结与展望

7.1 全文总结

7.2 后续工作展望

致谢

参考文献

攻读博士学位期间取得的成果

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摘要

地震勘探信号的处理与解释是寻找地下油气藏的主要手段。地下不同岩性参数(尤其是弹性参数)、不同储集特征(是否含油气)、不同结构特征(如裂缝、溶洞)都会带来地震反射信号的差异,人们观察某种特定储层地震反射信号、寻找它与非特定储层反射信号的差异,将各种相似但又不完全相同的地震反射信号组成一类。为了强调相同类别地震反射信号的相似性和不同类别地震反射信号的差异,我们将一类地震反射信号所具有的不同于其它类别反射信号的特征或现象定义为该类地震反射信号的模式。地震信号反射模式分析挖掘相同种类地震反射信号具有的共同特征和不同种类地震信号的差异,从而预测地下不同的地质特征。 现有地震信号反射模式分析方法大都基于单道叠后地震信号特征开展一维地震信号反射模式分析,以致地震反射模式的分析不能充分利用地层反射信息,不利于精细化的解释。因此,本文基于叠前反射特征和地层邻域信息,从多维信号分析的角度开展地震反射模式的分析方法研究,并主要针对叠前反射特征提取,层位解释误差、地层厚度变化和数据噪声问题进行分析,旨在提高地震反射模式分析的稳定性和准确性,降低地层特性分析的多解性,以获得地下储层深入的认识,为复杂油气藏的勘探提供帮助。论文的主要工作和创新性包含以下五个方面: (1)论证了利用叠前地震信号分析不同结构特征和储层特性的优越性,提出基于二维Gabor特征的叠前反射模式分析方法。算法利用二维Gabor核良好的时频及空间响应特性形成了有效的叠前反射特征,并分别结合SOM(Self-organizing Map)和TMR(Texture Model Regression)算法进行无监督和有监督的叠前反射模式分析。针对Gabor特征维度高导致的降维和聚类分析困难的问题,采用子模式PCA(Sub-pattern Principal Component Analysis)算法降维,提升了计算效率。通过实际数据测试,该方法对溶洞识别和储层预测具有一定的优越性。 (2)为分析地层连续性引起的叠前反射模式的差异,针对波形叠加导致纹理特征分析不精确的问题,提出在叠前地震数据中提取纹理属性的方法。叠前纹理属性不仅可以精细刻画不同反射点波形的横向连续性,也能体现AVO(Amplitude Variation with Offset)、各向异性和介质的非均质性。多方向的叠前纹理属性从不同角度描述了地震反射信号的变化特征,结合SOM聚类算法,提出了基于叠前纹理的地震反射模式分析方法。研究表明,相比于叠后纹理属性,叠前纹理属性能更为准确地描述地层横向变化,叠前纹理分类结果能有效地揭示不同的地震反射结构模式。 (3)针对层位解释误差对反射模式分析的影响,提出自适应相位的K-means算法。算法中提出自适应相位的距离作为波形相似性的度量,其计算最佳相位匹配下的波形相似性,从而抑制沿层位提取波形时带来的相位噪声。本文借鉴K-means算法,采用EM(Expectation Maximization)算法优化所提出算法的目标函数,并利用最佳匹配的相位更新质心。合成数据以及物理模型数据测试表明研究算法具有良好的收敛性,并最终能得到一致的波形相位,其结果能有效揭示物理模型中的地质特征。 (4)针对地层厚度变化导致地震反射信号长度不一致的问题,根据地层沉积特征和地震信号的反射特征,提出动态子窗口匹配(DSWM)度量不等长地震信号的相似性。DSWM可以综合利用储层的顶和底层位分析地震反射模式,克服了固定时间窗口的方法引入非目的层段的信息或者丢弃部分目的层段特征而引起的分类问题。DSWM计算一系列子窗口对差异的总和得到不同信号之间的距离,本文采用动态规划寻找全局最优的子窗口。结合DSWM距离和K近邻(KNN)分类算法提出了KNN+DSWM算法,该算法能够定量地利用测井信息识别地质体的空间分布。研究表明,KNN+DSWM方法能够较好地适应地层厚度变化,并对层位解释误差具有一定的鲁棒性。 (5)针对噪声对地震反射模式分析的影响,将地震信号邻域信息引入到反射模式分析过程中,利用多波形分类算法(MWFC)和正则化FCM(Regularized Fuzzy C-means)算法分析地震反射模式。MWFC算法通过分类相邻区域内多道波形以达到抑制噪声的目的。考虑断层和地质体边缘对分类的影响,算法中采用多窗口的方式提取多波形。正则化的FCM算法在目标函数中引入了邻域约束,加强了分类结果的连续性。本文分析不同参数对正则化FCM分类结果的影响,并给出了合理的参数选择方案。通过合成数据测试和实际数据应用证实了算法具有的噪声抑制能力,可得到较为连续和可靠的分析结果。最后本文对比分析了两种算法的性能和适用性。

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