stratimagic属性合成及多属性地震相划分技术讲解.ppt

属性合成及多属性地震相划分技术;　　　　　　 　　地震属性是指那些由叠前或叠后地震数据，经过数学变换而导出的有关地震波的几何形态、运动学特征、动力学特征和统计学特征的特殊测量值。它们是地下岩性、物性和含油气性以及相关性质的物理表怔 ——《储层地震预测理论与实践》;地震属性的分类;属性合成 多属性地震相划分;属性合成——3D Canvas;属性合成——Stratimagic;属性合成——Stratimagic;属性合成——Stratimagic;属性合成——Seismic Atrribute;属性合成——Seismic Atrribute;属性合成——Seismic Atrribute;Stratimagic多属性地震相划分; 　　PCA主组分分析技术 　　数据降维分带压缩 技术　 　;主分量 2;在所有属性体上进行PCA 主组份分析;选取哪些属性体进行分类？;PCA 主组份分析结果;利用Zonation进行数据压缩 层段厚度比较大时，可以利用Zonation将其分成很多的小层，由用户指定的唯一数值（例如小层内的最大值、最小值、绝对值的最大值、平均值等）来代替小层内的多个数值，这样大大简化了进行分类的数据，分类过程中小层分层数据被保存，同时一个小层只有一个数值代表了这个小层参与计算。;NO PCA;　　　 1.如何选取合适的分类方法？ 　　神经网络？ 　　分级分类？ 　　种子点输入？ 　　手工方法？ ;Signal Flow: Input Output;神经网络方法一般用来划分基于波形的地震相图和基于多属性map的地震相图。 分级分类实际上利用的是聚类算法。通常只利用分级分类方法生成地震相体． ;;　　　2.到底分多少类合适？;;分类数和迭代次数选取得到的结果是否合理，可以利用Tools下的CrossPlot工具或者观察各类的模型道波形进行分析。通常来说，CrossPlot下各类的分布近似于圆形分布并且各类分布均匀、模型道波形显示下呈斜直线分布得到的分类数比较合理。 ;