用神经网络与构造属性进行交互地震相分析

• 作者: 乐友喜 袁全社
• 来源期刊: 勘探地球物理进展
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络 构造属性 地震相分析 波形分类
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 93-98
• 页数: 6页
• 分类号: P631.4
• 字数: 5242字
• 语种: 中文

摘要

在地震资料解释工作中,一般的地震相分析工作效率较低,有时难度较大.通过计算灰度共生矩阵GLCM,从数学上描述小范围数据区内像素值的分布,量化地震反射的空间组织结构.将构造属性与神经网络分类技术相结合,通过训练网络和质量控制,利用波形相似性和地震属性进行地震相分析,可用于对三维地震资料进行地震相的划分,得到三维地震相分类数据体.这种方法减少了许多耗时的工作,使解释人员能够集中精力研究地震相,并将其综合成地质成果图.