申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院

申请日：2019-08-30

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN112444855B

主分类号：G01V1/28

分类号：G01V1/28;G01V1/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.03.23#实质审查的生效;2021.03.05#公开

摘要：本发明公开了基于高斯混合模型的地震相分析方法及存储介质。基于高斯混合模型的地震相分析方法，包括：对于给定的叠后地震数据体，选择待分类地震数据；对所述待分类地震数据分类成K类分类地震数据，并对K类分类地震数据分别定义类别值；利用K类分类地震数据和其分别对应的类别值训练高斯混合模型；利用训练好的高斯混合模型对目标地震数据进行分类以进行地震相分析。本发明实施例的基于高斯混合模型的地震相分析方法及存储介质，可以准确地对目标地震数据的波形进行分类，通过逐道对某一层目标地震数据进行分类，可以细致地刻画目标地震数据的横向变化，得到地震异常体的平面分布规律，从而进行沉积相的解释。

主权项：1.一种基于高斯混合模型的地震相分析方法，其特征在于，包括：对于给定的叠后地震数据体，选择待分类地震数据；对所述待分类地震数据分类成K类分类地震数据，并对K类分类地震数据分别定义类别值；其中，每类对应一种地震相；具体为：将待分类地震数据展示在计算机的屏幕上时，用户根据展示的待分类地震数据观察得出K类分类地震数据，并在计算机上操作，将分别代表K类分类地震数据的数据点圈出来，计算机响应用户的操作并记录K类分类地震数据的数据点，进而计算K类分类地震数据对应的类别值；利用K类分类地震数据和其分别对应的类别值训练高斯混合模型；其中，所述利用K类分类地震数据和其分别对应的类别值训练高斯混合模型包括：第一步骤，对高斯混合模型的参数进行初始化，所述参数包括各类的簇中心μk、每个K类分类地震数据隶属于各类的概率值ri,k、各类在K类中出现的概率值第二步骤，根据经过初始化的参数计算每个K类分类地震数据隶属于各类的计算概率值其中，NXi|μk,Σk，NXi|μj,Σj是矢量高斯函数；第三步骤，根据每个K类分类地震数据隶属于各类的计算概率值计算各类的计算簇中心每个K类分类地震数据与各类的簇中心的计算协方差矩阵各类在K类中出现的计算概率值其中，将第三步骤得到的值对应替换第一步骤中对应参数的值，并重复第二步骤和第三步骤，直到满足停止条件；利用训练好的高斯混合模型对目标地震数据进行分类以进行地震相分析。

全文数据：

权利要求：

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