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彭苏萍院士团队在支持向量机预测小断层研究中取得新进展

2017-12-12   来源:煤炭学报

  利用14 口钻井、3 条巷道的地震属性和断层信息共606 个数据,选取400 个作为训练样本,构造利用地震属性建立的SVM 断层自动识别模型,以206 个数据作为测试样本,进行断层识别,识别正确率达到98%。这是彭苏萍院士团队在小断层预测研究中取得的新进展。


  岩体在构造应力的作用下发生破裂,破裂面两侧的岩体发生显著位移或失去连续性或完整性,形成断层。常规的断层解释通过观察地震剖面上振幅、相位和时差等特征识别断层,由于小断层在时间剖面上的变化微小,难以肉眼识别,解释结果受到解释人员主观因素影响较大。支持向量机(Support Vector Machine)是CORTES 和VAPINK 于1995 年提出的,支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出特有优势,具有优良的泛化能力并且对解决分类问题和回归问题具有鲁棒性。


  研究人员首先研究支持向量机两分类算法的基本原理和结构,表明支持向量机在两分类问题上具有准确率高的优点。然后建立断层正演模型,模型分为3层,上、下两层为砂岩层,中间层为煤层,煤层含有4 个断层,其中2 个为正断层,2 个为逆断层。通过观察模型的10种地震属性值变化和断层信息变化的特征,得出断层信息大致随属性值的变化呈现一定的规律性的结论。

  

  通过对支持向量机算法和正演模型的分析,表明利用地震属性作为支持向量机的输入,预测小断层具有可行性。从叠后地震数据中提取方差、曲率等与断层相关的属性集合。通过相关性分析和聚类分析评估属性,确定方差、走向曲率、瞬时相位和最大振幅4 种互相关性低的地震属性。


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  以羊东矿的2 号煤层为例,研究人员对支持向量机模型预测断层的准确性进行了验证。在A 处,利用方差体、走向曲率、瞬时相位单属性预测均无断层特征,说明无断层存在;但利用最大振幅属性预测有断层存在。向量机模型预测结果表明A 处存在断层,与常规人工解释的结果相同,同时与钻井资料吻合。表明支持向量机模型能够融合各个属性的特征,从不同角度挖掘断层信息,发挥各属性的优势。在B处,利用方差体、走向曲率单属性预测无断层,而瞬时相位和最大振幅单属性预测存在断层,但利用向量机模型预测B 处没有断层,与常规人工解释B 处存在断层的结果相悖。由于B处没有钻井,即B 处没有钻井提供学习样本,使向量机模型存在误差。因此,为了提高预测准确率,除了模型本身的准度之外,还要求钻井的数目不能过少同时分布要均匀。若采区的钻井或巷道信息较少,也可考虑利用常规剖面上能够确定的断层,作为学习样本。


  研究人员最后指出,在构建支持向量机模型时,模型本身的结构,如输入样本种类多少、参数选择、直接影响模型识别准确率外,地震属性的选择更加重要。采区不同,断层类型不同,选择的地震属性也会不同。


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  责任编辑:宫在芹

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