stratimagic屬性合成及多屬性地震相劃分技術(shù)

1、屬性合成及多屬性地震相劃分技術(shù)屬性合成及多屬性地震相劃分技術(shù)宋長青帕拉代姆北京辦事處地震屬性是指那些由疊前或疊后地震數(shù)據(jù)，經(jīng)地震屬性是指那些由疊前或疊后地震數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)學變換而導出的有關(guān)地震波的幾何形態(tài)、運動過數(shù)學變換而導出的有關(guān)地震波的幾何形態(tài)、運動學特征、動力學特征和統(tǒng)計學特征的特殊測量值。學特征、動力學特征和統(tǒng)計學特征的特殊測量值。它們是地下巖性、物性和含油氣性以及相關(guān)性質(zhì)的它們是地下巖性、物性和含油氣性以及相關(guān)性質(zhì)的物理表怔物理表怔 儲層地震預(yù)測理論與實踐儲層地震預(yù)測理論與實踐地震屬性定義地震屬性的分類一）物理屬性1.由解析地震道計算的屬性 包絡(luò)振幅及其一階二階倒數(shù)、瞬時相位、瞬時頻率

2、、頻譜屬性、 相關(guān)系數(shù)2.由疊前資料計算出來屬性 縱橫波屬性、泊松比、流體因子、拉枚常數(shù)、剪切模量二）幾何屬性 相干屬性、傾角、方位角 TanerTaner屬性合成屬性合成多屬性地震相劃分多屬性地震相劃分帕拉代姆屬性合成屬性合成3D Canvas3D Canvas屬性合成屬性合成StratimagicStratimagic屬性合成屬性合成StratimagicStratimagicLinear屬性合成屬性合成StratimagicStratimagicSymmetrical屬性合成屬性合成Seismic AtrributeSeismic Atrribute屬性合成屬性合成Seismic Atr

3、ributeSeismic Atrribute屬性合成屬性合成Seismic AtrributeSeismic AtrributeStratimagicStratimagic多屬性地震相劃分多屬性地震相劃分多個三維地震屬性體作為輸入，單個地震相分類體輸出。多個三維地震屬性體作為輸入，單個地震相分類體輸出。三維地震相數(shù)據(jù)體三維地震相數(shù)據(jù)體振幅振幅/P & S/P & S阻抗阻抗, , 流體因子、梯度流體因子、梯度降維處理多屬性地震相分類多屬性地震相分類PCA主組分分析技術(shù)數(shù)據(jù)降維分帶壓縮 技術(shù) 降維處理關(guān)鍵技術(shù)主分量主分量 2 2在原始數(shù)據(jù)尋找最大分布趨勢在原始數(shù)據(jù)尋找最大分布趨

4、勢主分量主分量 1 1沿沿C1正交方向最大趨勢正交方向最大趨勢PCA 數(shù)據(jù)投影數(shù)據(jù)投影關(guān)鍵技術(shù)主組分分析技術(shù)關(guān)鍵技術(shù)主組分分析技術(shù) 多域的統(tǒng)計分析技術(shù)，找出多屬多域的統(tǒng)計分析技術(shù)，找出多屬性數(shù)據(jù)的共同趨勢，從而減少參性數(shù)據(jù)的共同趨勢，從而減少參與相劃分的數(shù)據(jù)量以及用最具有與相劃分的數(shù)據(jù)量以及用最具有代表性的數(shù)據(jù)參與劃分。代表性的數(shù)據(jù)參與劃分。技術(shù)原理技術(shù)原理在所有屬性體上進行在所有屬性體上進行PCA PCA 主組份分析主組份分析地震振幅數(shù)地震振幅數(shù)據(jù)體據(jù)體孔隙度孔隙度傾角傾角波阻抗波阻抗方位角方位角相干體相干體PCA 分析分析主分主分1主分主分3主分主分2主分主分4主分主分6主分主分5選取哪些

5、屬性體進行分類？選取哪些屬性體進行分類？選取貢獻量最大的組分：選取貢獻量最大的組分：經(jīng)驗之談經(jīng)驗之談：SM中通常選擇本中通常選擇本征值接近或者大于征值接近或者大于1的組分進的組分進行投影和地震相的劃分。行投影和地震相的劃分。PCA PCA 主組份分析結(jié)果表主組份分析結(jié)果表PCA PCA 主組份分析結(jié)果主組份分析結(jié)果地震振幅數(shù)地震振幅數(shù)據(jù)體據(jù)體孔隙度孔隙度傾角傾角波阻抗波阻抗方位角方位角相干體相干體PCA 分析分析主分主分2主分主分1主分主分3降維處理后從原來降維處理后從原來的的6 6個數(shù)據(jù)體中只個數(shù)據(jù)體中只選取選取3 3個組分參與個組分參與最終的分類最終的分類利用Zonation進行數(shù)據(jù)壓縮層

6、段厚度比較大時，可以利用Zonation將其分成很多的小層，由用戶指定的唯一數(shù)值（例如小層內(nèi)的最大值、最小值、絕對值的最大值、平均值等）來代替小層內(nèi)的多個數(shù)值，這樣大大簡化了進行分類的數(shù)據(jù)，分類過程中小層分層數(shù)據(jù)被保存，同時一個小層只有一個數(shù)值代表了這個小層參與計算。關(guān)鍵技術(shù)關(guān)鍵技術(shù) ZonationZonation數(shù)據(jù)壓縮數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)技術(shù)NO PCAPCA1. 1.如何選取合適的分類方法？如何選取合適的分類方法？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？分級分類？分級分類？種子點輸入？種子點輸入？手工方法？手工方法？地震相分類面臨的幾個問題：Signal Flow: Input OutputSynapseINPU

7、T SEISMICINTERVALOUTPUT TRACESSynapsesDendritesCell BodyAxon通過自組織的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，首先得到模型道，這些模型道代表了在通過自組織的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，首先得到模型道，這些模型道代表了在地震層段中整個區(qū)域內(nèi)的地震信號形狀的多樣性。地震層段中整個區(qū)域內(nèi)的地震信號形狀的多樣性。Stratimagic關(guān)鍵技術(shù)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分類方法關(guān)鍵技術(shù)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分類方法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法一般用來劃分基于波形的地震相圖和基于多屬性map的地震相圖。 分級分類實際上利用的是聚類算法。通常只利用分級分類方法生成地震相體 分類方法的選擇2.到底分多少類合適？地震相分類面臨的幾個問題： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類中，對分類結(jié)果影響較大的是分類數(shù)以及迭代次數(shù)。經(jīng)驗的分類次數(shù)一般為715類，可以先選擇一個分類數(shù)，然后分別以這個數(shù)的50和150的分類數(shù)再進行兩次分類。經(jīng)驗的分析，絕大多數(shù)情況下，迭代20次就基本能達到80的收斂程度，所以一般迭代次數(shù)選擇為2535次就可以了。分類