叠后三维地震信号的波形分类方法研究

发布时间：2017-05-20 06:04

  本文关键词：叠后三维地震信号的波形分类方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：三维地震数据的波形分类结果可以预测地下油气存储情况,是石油勘探非常重要的一个步骤。本文首先讨论了波形分类的相关应用背景与技术,充分归纳总结前人提出的各种分类算法在信号噪声的预处理、特征提取及选择和最后的分类算法的优势和劣势,在现有方法的基础上提出了新的三维地震信号分类的算法及流程,具体工作包含如下四个方面:1、地震信号在采集过程中引入大量噪声,针对该问题,本文提出了基于拟合方法的地震信号预处理。对比各种拟合算法的特点,本文最终选择基于切比雪夫多项式的拟合方法,通过拟合出的结果证实该方法拟合出的信号能够很好表达原始的信号信息。2、地震层位解析是地震信号处理过程中关键步骤之一。基于层位解释的特点,本文研究了奇异性检测方法,并将其用于分析地震波形的奇异性,根据当前层位解释的位置将其调整到距离其最近的奇异位置上,用以消除目的层位的解释误差。对比了原始的地震层位和经过误差校正的层位发现,本方法能够很好的对层位解析过程中出现的误差进行了校正。3、根据三维叠后地震数据的特性,本文提出了基于人工免疫算法进行特征波形的提取方法,与传统降维方法对比后发现该方法不但能提取出优良的特征波形,并且具有非常强的鲁棒性,在具有很强的背景噪声的情况下,也能提取出很好的特征信号,保持了原有信号的概率分布信息。同时该方法在提取特征波形的过程中,也降低了整个数据量。4、对信号进行有监督分类时,支持向量机在有监督分类的领域占据了很大的优势,但该方法出现过拟合问题,针对这些问题,本文提出了一套基于随机森林的有监督三维波形分类方法。该方法能够很好的抑制过拟合问题。并且随机森林算法在类不平衡分类情况下也表现良好的性能,并且本文通过改进了二维灰度共生矩阵,使它变成三维灰度共生矩阵来进行纹理特征的提取,该改进能为随机森林算法提供优良的特征。最后用本文方法和传统方法对实际数据进行分类,并对两种算法的分类结果进行对比,发现本文方法在空间复杂度和时间复杂度上都优于传统方法,且能获得较好的分类效果。
【关键词】：波形分类 特征提取 人工免疫 灰度共生矩阵 随机森林
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P631.44;TN911.4
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 绪论14-21
• 1.1 研究背景及意义14-17
• 1.1.1 波形分类技术14-15
• 1.1.2 三维地震数据体的波形分类15-17
• 1.2 国内外研究现状17-19
• 1.3 本文的主要工作与贡献19
• 1.4 论文章节安排19-21
• 第二章 波形分类技术的相关原理21-36
• 2.1 地震数据预处理23-28
• 2.1.1 切比雪夫拟合23-25
• 2.1.2 结构导向滤波25-28
• 2.2 波形分类算法模型选择28-29
• 2.3 波形分类技术中的特征选取29-32
• 2.3.1 类别可分性判据29-30
• 2.3.2 特征选择中的直接挑选法30-32
• 2.4 分类算法32-34
• 2.4.1 无监督聚类32-33
• 2.4.2 有监督分类33-34
• 2.5 本章小结34-36
• 第三章 基于人工免疫算法的三维地震数据体波形分类方法36-59
• 3.1 算法总体描述36
• 3.2 基于奇异值检测的层位解释误差校正方法36-41
• 3.2.1 奇异性检测理论37-40
• 3.2.2 奇异值校正层位解析误差40-41
• 3.3 人工免疫算法41-45
• 3.3.1 人工免疫系统流程概述41-42
• 3.3.2 人工免疫系统处理地震数据42-44
• 3.3.3 人工免疫系统的可视化44-45
• 3.4 波形特征的无监督聚类45-50
• 3.4.1 自组织映射(SOM)46-47
• 3.4.2 自组织映射（SOM）的可视化47-49
• 3.4.3 一个混合方法——AI-SOM49-50
• 3.5 算法应用及总结50-59
• 3.5.1 算法在仿真数据中的应用50-53
• 3.5.2 算法在F3工区中的应用53-56
• 3.5.3 HBC工区效果图对比56-57
• 3.5.4 算法小结57-59
• 第四章 基于三维地震数据体的有监督波形分类方法59-82
• 4.1 有监督分类方法问题及改进59-64
• 4.1.1 类不平衡问题及解决方法59-61
• 4.1.2 模型过拟合61-63
• 4.1.3 本章算法总体描述63-64
• 4.2 基于三维灰度共生的纹理特征提取选取64-69
• 4.2.1 三维灰度共生矩阵64-65
• 4.2.2 灰度共生矩阵提取特征65-66
• 4.2.3 三维地震纹理体的提取原理66-68
• 4.2.4 特征提取68-69
• 4.3 三维地震信号的有监督分类69-74
• 4.3.1 随机森林的单基元69-70
• 4.3.2 随机森林分类算法70-74
• 4.4 算法应用74-80
• 4.4.1 算法在UCI数据集的应用及效果74-77
• 4.4.2 算法在F3工区中的应用77-79
• 4.4.3 算法在SLG工区中的应用79-80
• 4.5 本章小结80-82
• 第五章 总结与展望82-83
• 5.1 工作总结82
• 5.2 工作展望82-83
• 致谢83-84
• 参考文献84-88
• 个人简历88-89
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果89
• 攻读硕士学位期间参加的科研项目89-90

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