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基于地震属性参数的地震相识别方法研究

作　者: 唐金炎
导　师: 王山山
学　校: 成都理工大学
专　业: 应用地球物理
关键词: 地震属性参数地震相神经网络
分类号: P631.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着地震采集、处理和解释技术的不断发展,地震剖面上包含的地震信息更加丰富,其中许多信息光靠肉眼在剖面上观测是检测不出来的,必须借助地震数据处理技术和计算机加以提取、分析,再对这些地震信息的反射特征和地质特征进行解释。本文主要研究一些基本的地震属性参数如:瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率、瞬时连续性、瞬时倾角、瞬时频率的斜度等属性识别地震相的内部结构和外部几何形态,选择能识别地震相的几何形态属性参数为参数样本,并运用BP神经网络划分地震相。从运用的实际资料可知,瞬时相位、瞬时连续性、瞬时相位的余弦这几个是属性参数能很好识别地震相的外部几何形态;瞬时倾角能反映地层的倾角变换,从而可以反映相的内部结构和整体形态的变换;瞬时频率的斜度反映了地震相的外部几何形态,内部结构反映不是很好;瞬时频率、瞬时频率与瞬时倾角的模和瞬时频率与瞬时倾角的幅角在识别丘状相和斜交前积的几何形态不是很好;瞬时振幅没有很好反映丘状相和斜交前积相的内部结构和外部几何形态。界面性质虽能反映两个相的内部结构和几何形态,但其能量弱。本文主要研究地震相的外部几何形态,运用BP神经网络划分地震相的地震属性参数样本也是反映地震相几何形态的地震属性参数,如:瞬时倾角、瞬时相位、瞬时连续性、瞬时相位余弦。通过对两个工区两条测线不同的地震相进行划分,可知在设定门槛值的条件下,BP神经网络很好划分了相和非相的类型,也就是说运用BP神经网络可以半自动划分地震相。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
第1章引言  7-11
  1.1 选题依据及意义  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-9
  1.3 主要研究内容  9-10
  1.4 取得的主要成果和认识  10-11
第2章地震属性参数的提取  11-28
  2.1 物理属性参数  12-16
  2.2 几何属性参数  16-19
  2.3 地震属性特征分析  19-26
  2.4 地震属性参数的提取  26-28
第3章基于人工神经网络的地震相识别方法  28-39
  3.1 神经网络算法  28-36
    3.1.1 人工神经网络的基本概念  28
    3.1.2 人工神经网络的分类  28-29
    3.1.3 人工神经网络学习算法  29
    3.1.4 神经网络训练的BP 算法  29-36
  3.2 神经网络划分地震相流程  36-39
第4章实际资料应用效果  39-48
  4.1 实际资料一  39-44
    4.1.1 沿层提取丘状相各地震属性参数  39-40
    4.1.2 BP 神经网络的创建  40-42
    4.1.3 神经网络预测丘状地震相  42-44
  4.2 实际资料二  44-48
    4.2.1 沿层提取三角洲前缘相各地震属性参数  44
    4.2.2 神经网络的创建  44-47
    4.2.3 神经网络预测三角洲前缘地震相  47-48
结论  48-50
致谢  50-51
参考文献  51-54
攻读学位期间取得学术成果  54

基于地震属性参数的地震相识别方法研究

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