ISSN 1004-4140
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基于波形特征向量的谱聚类地震相分析

秦德文 张岩 于杰

秦德文, 张岩, 于杰. 基于波形特征向量的谱聚类地震相分析[J]. CT理论与应用研究, xxxx, x(x): 1-11. DOI: 10.15953/j.ctta.2023.124
引用本文: 秦德文, 张岩, 于杰. 基于波形特征向量的谱聚类地震相分析[J]. CT理论与应用研究, xxxx, x(x): 1-11. DOI: 10.15953/j.ctta.2023.124
QIN D, ZHANG Y, YU J. Seismic Facies Analysis Based on Spectral Clustering with Waveform Characteristic Vector[J]. CT Theory and Applications, xxxx, x(x): 1-11. DOI: 10.15953/j.ctta.2023.124. (in Chinese)
Citation: QIN D, ZHANG Y, YU J. Seismic Facies Analysis Based on Spectral Clustering with Waveform Characteristic Vector[J]. CT Theory and Applications, xxxx, x(x): 1-11. DOI: 10.15953/j.ctta.2023.124. (in Chinese)

基于波形特征向量的谱聚类地震相分析

doi: 10.15953/j.ctta.2023.124
基金项目: “十四五”科技重大项目(中国近海新区新领域勘探技术(KJGG2022-0304))。
详细信息
    作者简介:

    秦德文:男,硕士位,中海石油(中国)有限公司上海分公司高级工程师,主要从事油藏地球物理方面研究工作,E-mail:qindw@cnooc.com.cn

    通讯作者:

    男,硕士,中海石油(中国)有限公司上海分公司高级工程师,主要从事油气地球物理技术研究工作,E-mail:zhangyan65@cnooc.com.cn

  • 中图分类号: P631.4;P315

Seismic Facies Analysis Based on Spectral Clustering with Waveform Characteristic Vector

  • 摘要: 本文提出了一种基于地震沉积学原理沿层提取地震波形特征向量,并以谱聚类(spectral clustering)分析进行地震相划分的方法。谱聚类能够处理非线性的数据结构和高维数据的聚类问题,但其相似度矩阵的构建和谱分解的计算较为复杂,需要较高的计算资源和时间成本。为了提高谱聚类算法的效率和可扩展性,本文提出了将Mini-batch K-means算法与谱聚类算法结合起来的MKSC算法,在提高谱聚类算法精度的同时大大降低谱聚类空间的复杂度。经过对数值模拟、地球物理模型数据和实际地震资料的处理分析,证明该方法在沉积相划分、沉积相特征识别方面的效果明显,是一种具有良好应用前景的新型沉积特征分析工具。

     

  • 图  1  无向图及其邻接矩阵特征向量

    Figure  1.  Feature vectors of the undirected graph and its adjacency matrix

    图  2  相同数据集不同聚类方式分类结果

    Figure  2.  Classification results of the same dataset by different clustering methods

    图  4  模型砂体空间分布

    Figure  4.  Spatial distribution of sand body model

    图  3  物理模型的采集尺寸及参数示意图

    Figure  3.  Schematic of the acquisition size and parameters of the physical model

    图  5  三维地震体及控制层位

    Figure  5.  3D seismic body and control horizon

    图  6  物理模型偏移剖面及基于地震沉积学原理解释的层位

    Figure  6.  Migration section of the physical model and horizon interpretation based on the seismic sedimentology principle

    图  7  作为聚类输入的200个波形曲线

    Figure  7.  Two hundred waveform curves as a clustering input

    图  8  物理模型第2至第5层砂、泥岩空间展布及形态

    Figure  8.  Spatial distribution and morphology of sand and mudstone in the second to fifth layers of the physical model

    图  9  为各层的地层切片均方根振幅地震相

    Figure  9.  Slices of root mean square amplitude seismic phase of stratums

    图  10  各层MKSC 聚类地震相分布

    Figure  10.  MKSC clustering seismic facies distribution of stratums

    图  11  目标区基于地震沉积学原理解释的层位

    Figure  11.  Horizon interpretation based on seismic sedimentological principles in the target area

    图  12  H3顶面时间域构造图

    Figure  12.  Time domain structure of H3 top surface

    图  13  A井H3取心段解释图

    Figure  13.  Interpretation diagram of H3 coring section of well A

    图  14  分流河道中心部位不同水动力条件下的相变示意图

    Figure  14.  Schematic diagram of phase transition in the central part of distributary channel under different hydrodynamic conditions

    图  15  E~A~D井连井剖面

    Figure  15.  Connecting well profile of Wells E~A~D

    图  16  H3 c段MKSC聚类属性平面图和沉积相平面图

    Figure  16.  MKSC clustering attribute plan and sedimentary facies plan of H3 c

    图  17  H3 b段MKSC聚类属性平面图和沉积相平面图

    Figure  17.  MKSC clustering attribute plan and sedimentary facies plan of H3 b

    表  1  不同聚类分析算法计算效率比较

    Table  1.   Comparison of the computational efficiency of different clustering analysis algorithms

    算法类型Mini-batch K-meansSpectral clusteringMKSC
    计算时间/s0.170.210.17+0.09
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-06-08
  • 修回日期:  2023-07-27
  • 录用日期:  2023-08-04
  • 网络出版日期:  2023-09-11

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