本發(fā)明涉及勘探地球物理學(xué)，尤其涉及一種基于隨機(jī)投影樹的地震相分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、沉積相特征在油氣及煤層氣地震勘探與開發(fā)中是一種極為重要的特征，因此，沉積相研究具有極為重要的意義。在地震勘探與開發(fā)過程中，目的層深埋于地下的沉積相研究與露頭去的沉積相研究在研究手段和研究方法上有很大的不同之處。

2、沉積相分析目的是描述并解釋所提取的地震反射參數(shù)，包括但不限于幾何形狀、連續(xù)性、振幅、頻率、速度、相干性等。對(duì)于三維地震數(shù)據(jù)，由于其覆蓋面積大，僅依靠人工進(jìn)行沉積相描述和結(jié)束需要花費(fèi)大量時(shí)間成本以及解釋人員的經(jīng)歷，但在沉積相描述的過程中也十分需要解釋人員的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。即使是使用用戶友好式沉積相處理軟件，也需要通過解釋人員的經(jīng)驗(yàn)來產(chǎn)生主觀結(jié)果。近幾十年，沉積相分析技術(shù)不斷發(fā)展，逐漸出現(xiàn)了利用模式識(shí)別方法，通過將相似的地震信號(hào)進(jìn)行聚類的方式，使聚類后的每一個(gè)類別代表一個(gè)沉積特征，這也是目前沉積相研究的重要方式。

3、在沉積相分析過程中，只有通過巖石資料才可以觀察到目的的沉積相標(biāo)志，但由于鉆井取心一般不會(huì)連續(xù)進(jìn)行，且一口探井的全井區(qū)心率通常在百分之幾到百分之十幾之間，這對(duì)沉積相研究造成了很大的困難。要想對(duì)全井做出連續(xù)的沉積相解釋，可以通過電側(cè)井資料進(jìn)行測(cè)井相分析，但通過這種方式進(jìn)行相解釋多解性較強(qiáng)，因此處理上述兩種資料之外，還迫切的需要從其他資料中獲取更多信息用來對(duì)沉積相解釋的準(zhǔn)確性進(jìn)行提高。

4、更重要的是，即使單井相分析的資料足夠充分，但采用傳統(tǒng)研究方法所得到的畢竟只是一部分信息，而如地層疊置模式、沉積體外形等重要信息并沒有利用。進(jìn)一步看，即使解釋完全正確，但畢竟只是“一孔之見”。要想進(jìn)一步掌握沉積相的平面展布特征就必須有大量的足夠密集的鉆孔，而這在勘探階段恰恰難以滿足。因此迫切需要一種僅用少量鉆孔就能較好地掌握沉積相平面變化特征的新手段、新方法。

5、沉積相分析的方法就是識(shí)別每個(gè)層序內(nèi)獨(dú)特的地震反射波組特征及其形態(tài)組合，并將其賦予一定的地質(zhì)含義，進(jìn)而進(jìn)行沉積相的解釋，這一過程稱為沉積相分析。

6、沉積相分析和識(shí)別有兩種方法，第一種方法是通過人工觀測(cè)地震反射特征，并與所建立的標(biāo)準(zhǔn)沉積相特征進(jìn)行比較，判別屬于何種沉積相。這種方法一般應(yīng)用于局部地震資料解釋和分析中，解釋和識(shí)別精度比較低。另外一種方法則是應(yīng)用地震數(shù)據(jù)處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)以及一定的數(shù)學(xué)方法對(duì)地震數(shù)據(jù)體或者地震屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和計(jì)算，提取出能夠反映沉積相變化的沉積相，這是一種高效、先進(jìn)、定量的沉積相識(shí)別方法。

7、地震波形是地震數(shù)據(jù)的基本性質(zhì)，它包含了所有的定性和定量信息，如反射模式、相位、頻率和振幅信息，是地震信息的總體特征，其動(dòng)態(tài)變化蘊(yùn)含了豐富的內(nèi)在信息，能夠真實(shí)地反映地下結(jié)構(gòu)的特征。波形分類法是最常采用的沉積相分析方法，通過對(duì)地震信號(hào)波形進(jìn)行分類，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)沉積相的劃分。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種基于隨機(jī)投影樹的地震相分析方法及系統(tǒng)。

2、根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種基于隨機(jī)投影樹的地震相分析方法，所述分析方法包括：

3、步驟1：根據(jù)地震數(shù)據(jù)體及層位文件提取需要處理的地震數(shù)據(jù)；

4、步驟2：根據(jù)所述地震數(shù)據(jù)選取地震層屬性；

5、步驟3：采用基于隨機(jī)投影樹的大數(shù)據(jù)非線性降維方法進(jìn)行所述地震層屬性降維，獲得降維后地震層屬性；

6、步驟4：采用pso優(yōu)化的som根據(jù)所述降維后地震層屬性進(jìn)行聚類，獲得聚類結(jié)果；

7、步驟5：根據(jù)所述聚類結(jié)果輸出可視化結(jié)果。

8、可選的，所述步驟1：根據(jù)地震數(shù)據(jù)體及層位文件提取需要處理的地震數(shù)據(jù)具體包括：對(duì)原始地震數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，包括對(duì)待處理層位之間的地震數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。

9、可選的，所述步驟3：采用基于隨機(jī)投影樹的大數(shù)據(jù)非線性降維方法進(jìn)行所述地震層屬性降維，獲得降維后地震層屬性具體包括：

10、利用隨機(jī)投影樹得到一個(gè)空間劃分，獲得劃分空間；

11、在所述劃分空間中獲取每個(gè)點(diǎn)的k-近鄰，得到一個(gè)初步knn圖；

12、在所述初步knn圖基礎(chǔ)上利用鄰域搜索算法獲取潛在的鄰居，獲得knn圖；

13、對(duì)于k-近鄰圖中邊的權(quán)重，使用類似兩點(diǎn)之間的條件概率的方式設(shè)置。

14、可選的，所述利用隨機(jī)投影樹得到一個(gè)空間劃分，獲得劃分空間具體包括：

15、不同地震道層屬性之間的條件概率為：

16、

17、同一地震道層屬性之間的條件概率為：

18、pi|i＝0

19、在不同地震道層屬性之間的條件概率公式中，通過設(shè)置困惑度σi來設(shè)置參數(shù)，其中，條件分布p.|i的值等于困惑度logu，設(shè)置和之間的權(quán)重。

20、可選的，所述設(shè)置和之間的權(quán)重包括：

21、不同地震道層屬性條件概率權(quán)重為：

22、

23、使用一種概率模型用于可視化，其在低維空間盡可能的保留向量之間的相似性：

24、給定一組向量(ri，vj)，兩地震道層屬性之間存在邊的概率計(jì)算公式為：

25、上述公式中，是vi在低維空間中的表示；f(·)是頂點(diǎn)yi和yj之間概率函數(shù)距離；

26、當(dāng)yi和yj在低維空間中的距離小于第一閾值時(shí)，觀測(cè)到這條二進(jìn)制邊；

27、當(dāng)yi和yj在低維空間中的距離大于第二閾值時(shí)，觀察到無這條二進(jìn)制邊；

28、公式定義了觀察到一條二進(jìn)制邊，進(jìn)一步將拓展到加權(quán)邊；定義了觀察到加權(quán)邊的可能性。

29、可選的，所述低維空間中觀察到二進(jìn)制邊的概率計(jì)算公式為：

30、

31、利用word2vec的skip-gram思想，采用隨機(jī)挑選一些負(fù)邊來代替所有負(fù)邊的方法來優(yōu)化模型；

32、對(duì)于每個(gè)頂點(diǎn)i，根據(jù)噪聲分布隨機(jī)采樣一些頂點(diǎn)，并將(i,j)視為負(fù)邊緣；

33、在對(duì)每個(gè)正邊采樣得到了m個(gè)負(fù)邊的條件下，目標(biāo)函數(shù)為：

34、

35、可選的，所述步驟4：采用pso優(yōu)化的som根據(jù)所述降維后地震層屬性進(jìn)行聚類，獲得聚類結(jié)果具體包括：

36、初始化處理數(shù)據(jù)；

37、定義適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算求解個(gè)體極值與全局最優(yōu)解；

38、更新速度和位置；

39、設(shè)定迭代過程的終止條件。

40、可選的，所述初始化處理數(shù)據(jù)具體包括：

41、設(shè)置最大迭代次數(shù)，目標(biāo)函數(shù)的自變量個(gè)數(shù)，粒子的最大速度，位置信息為整個(gè)搜索空間；

42、在速度區(qū)間和搜索空間上隨機(jī)初始化速度和位置，設(shè)置粒子群規(guī)模為m，每個(gè)粒子隨機(jī)初始化一個(gè)飛翔速度。

43、可選的，所述定義適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算求解個(gè)體極值與全局最優(yōu)解具體包括：

44、定義適應(yīng)度函數(shù)，個(gè)體極值為每個(gè)粒子找到的最優(yōu)解；

45、從所述最優(yōu)解找到一個(gè)全局值，獲得本次全局最優(yōu)解；

46、將所述本次全局最優(yōu)解與歷史全局最優(yōu)比較，進(jìn)行更新。

47、可選的，所述更新速度和位置具體包括：

48、更新速度和位置的公式

49、vid＝ωvid+c1random(0，1)(pid-xia)

50、+c2random(0，1)(pgd-xid)

51、xid＝xid+vid

52、其中，ω稱為慣性因子；通過調(diào)整ω，對(duì)全局尋優(yōu)性能和局部尋優(yōu)性能進(jìn)行調(diào)整；

53、c1和c2稱為加速常數(shù)，前者為每個(gè)離子的個(gè)體學(xué)習(xí)因子，后者為每個(gè)粒子的社會(huì)學(xué)習(xí)因子，當(dāng)c1和c2為常數(shù)時(shí)得到較好的解，通常設(shè)置c1＝c2＝2，取c1＝c2∈[0，4]；

54、random(0，1)表示區(qū)間[0，1]上的隨機(jī)數(shù)，pid表示第i個(gè)變量的個(gè)體極值的第d維，pgd表示全局最優(yōu)解的第d維。

55、可選的，所述設(shè)定迭代過程的終止條件具體包括：設(shè)定達(dá)到設(shè)定迭代次數(shù)以及代數(shù)之間的差值滿足最小界限。

56、本發(fā)明還提供了一種基于隨機(jī)投影樹的地震相分析系統(tǒng)，應(yīng)用上述所述的一種基于隨機(jī)投影樹的地震相分析方法，所述分析系統(tǒng)包括：

57、地震數(shù)據(jù)提取模塊，用于根據(jù)地震數(shù)據(jù)體及層位文件提取需要處理的地震數(shù)據(jù)；

58、地震層屬性選取模塊，用于根據(jù)所述地震數(shù)據(jù)選取地震層屬性；

59、地震層屬性降維模塊，用于采用基于隨機(jī)投影樹的大數(shù)據(jù)非線性降維方法進(jìn)行所述地震層屬性降維，獲得降維后地震層屬性；

60、優(yōu)化聚類模塊，用于采用pso優(yōu)化的som根據(jù)所述降維后地震層屬性進(jìn)行聚類，獲得聚類結(jié)果；

61、結(jié)果輸出模塊，用于根據(jù)所述聚類結(jié)果輸出可視化結(jié)果。

62、本發(fā)明提供的一種基于隨機(jī)投影樹的地震相分析方法，所述分析方法包括：步驟1：根據(jù)地震數(shù)據(jù)體及層位文件提取需要處理的地震數(shù)據(jù)；步驟2：根據(jù)所述地震數(shù)據(jù)選取地震層屬性；步驟3：采用基于隨機(jī)投影樹的大數(shù)據(jù)非線性降維方法進(jìn)行所述地震層屬性降維，獲得降維后地震層屬性；步驟4：采用pso優(yōu)化的som根據(jù)所述降維后地震層屬性進(jìn)行聚類，獲得聚類結(jié)果；步驟5：根據(jù)所述聚類結(jié)果輸出可視化結(jié)果。采用領(lǐng)域空間搜索與概率模型結(jié)合對(duì)地震層屬性進(jìn)行非線性降維，更加適合地震層屬性數(shù)據(jù)非線性的特點(diǎn)，可以為之后油藏勘探過程提供科學(xué)依據(jù)。

63、上述說明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實(shí)施方式。