基于智能特征提取的地震反射模式识别方法研究

论文摘要

在油气田预测研究中,通常利用地震相预测地下地质结构,划分好的地震相图在开采过程中具有很高的应用价值。识别地震信号的反射模式,是划分地震相的主要方法之一。如果直接处理高维地震信号,容易引发计算复杂度高、维数灾难和划分效果模糊等问题,所以需要对其提取特征来表征地震反射模式。但目前叠前地震信号的特征提取方法大都只生成单一特征,无法完整表征叠前地震信号的反射模式;传统叠后地震信号特征提取方法大都需要人工参与特征提取过程,无法做到数据驱动的智能特征学习。因此本文基于地震信号特征提取,结合地震信号预处理和分类识别算法对地震反射模式识别方法进行研究,主要创新工作如下:一、提出基于多尺度特征融合的叠前地震反射模式识别方法(1)针对叠前地震信号数据量大、标签量少的特点,本文首先引入深度卷积生成对抗网络对叠前地震信号无监督地提取多层特征。生成对抗网络模型是目前最新的无监督学习模型,通过改进可以提取叠前地震信号一系列从低层到高层的特征。(2)在改进的深度卷积生成对抗网络的基础上提出一种新的基于多尺度特征融合的特征提取方法。通过多尺度融合低层特征和高层特征,可以得到叠前地震信号反射模式的完整表征,从而能对叠前地震反射模式开展更为精准的识别工作。最后引入模糊自组织映射神经网络对得到的融合特征进行分类,生成最终的叠前地震相图。二、提出基于智能特征学习的叠后地震反射模式识别方法传统方法多采用人工设计或筛选的指标来提取叠后地震信号的特征,这些方法通常需要的工作量很大并极其依赖专家知识而无法做到自动化定量。针对这些问题,本文首先提出叠后地震信号智能特征学习方法,该方法能够在数据驱动下自动学习叠后地震信号特征。并引入模糊自组织映射神经网络对学习到的特征进行分类,生成叠后地震相图。这种叠后地震反射模式识别方法能够在降低工作量的同时提升识别效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 研究工作的背景与意义
•   1.2 国内外研究现状及发展动态分析
•     1.2.1 基于波形分类的地震反射模式识别
•     1.2.2 基于地震属性的地震反射模式识别
•   1.3 本文的主要贡献与创新
•   1.4 本论文的结构安排
• 第二章 地震反射模式识别相关原理
•   2.1 叠前地震信号和叠后地震信号
•   2.2 地震信号降噪预处理
•   2.3 地震信号特征提取
•     2.3.1 常用特征提取方法
•       2.3.1.1 奇异值分解
•       2.3.1.2 主成分分析
•       2.3.1.3 自编码器
•     2.3.2 生成对抗网络
•   2.4 无监督分类算法
•     2.4.1 自组织映射神经网络
•     2.4.2 模糊自组织映射神经网络
•   2.5 本章小结
• 第三章 基于多尺度特征融合的叠前地震反射模式识别方法
•   3.1 叠前地震信号特征融合
•   3.2 多尺度特征融合网络基础模型
•     3.2.1 卷积神经网络
•     3.2.2 特征层级
•     3.2.3 深度卷积生成对抗网络
•   3.3 多尺度特征融合网络构建
•     3.3.1 融合网络
•     3.3.2 生成网络
•     3.3.3 多尺度特征融合网络训练算法
•   3.4 算法总体描述及其应用
•     3.4.1 算法总体描述
•     3.4.2 算法性能测试
•     3.4.3 算法实际应用
•       3.4.3.1 物理模型数据
•       3.4.3.2 实际工区数据
•   3.5 本章小结
• 第四章 基于智能特征学习的叠后地震反射模式识别方法
•   4.1 叠后地震信号特征学习
•     4.1.1 特征学习
•     4.1.2 叠后地震信号智能特征学习方法
•   4.2 时频图像提取
•     4.2.1 基于SST的叠后地震信号时频图像提取
•     4.2.2 算法性能测试
•   4.3 数据矩阵构建
•   4.4 数据矩阵分解
•     4.4.1 非负矩阵分解
•     4.4.2 基于NMF的叠后地震数据矩阵的特征学习
•   4.5 算法总体描述及其应用
•     4.5.1 算法总体描述
•     4.5.2 算法性能测试
•     4.5.3 算法实际应用
•   4.6 本章小结
• 第五章 总结与展望
•   5.1 全文总结
•   5.2 全文展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻硕期间取得的研究成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 魏巍

导师: 钱峰

关键词: 地震反射模式,特征融合,生成对抗网络,非负矩阵分解,特征学习

来源: 电子科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 地质学,地球物理学,矿业工程

单位: 电子科技大学

分类号: P631.4

总页数: 71

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