【摘 要】
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常用的地震相分析方法有随机模拟、神经网络、聚类算法和深度学习等。随机模拟结果易受随机模型影响,而且在地质结构复杂地区难以准确划分地震相。神经网络和深度学习具有较
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院,中国地质大学（北京）地球物理与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“致密裂隙介质波致流机理及物性甜点检测关键方法研究”(41874146)、“数据驱动正则化多道地震反演方法研究”(41974153)联合资助
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常用的地震相分析方法有随机模拟、神经网络、聚类算法和深度学习等。随机模拟结果易受随机模型影响,而且在地质结构复杂地区难以准确划分地震相。神经网络和深度学习具有较强的容错性和泛化能力,但需要海量训练样本数据,同时训练网络的计算量巨大。K均值聚类、C模糊聚类等经典聚类算法在简单数据集上均获得了理想的聚类结果,但对于非凸数据集并不能实现全局最优。为此,提出一种基于地震数据倒谱特征参数的谱聚类地震相分析方法。该方法以地震倒谱特征参数为谱聚类的输入变量,然后通过井标定,建立地震相与地质体间的对应关系。以图论为基础的
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