【摘 要】
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常规的基于地震沉积学原理的地震相分析,主要利用地震切片技术沿目标层提取均方根振幅属性,在地震信号信噪比较低,目标层厚度薄时,容易影响地震相分析的精度和可靠性。本文从
【机 构】
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中海石油（中国）有限公司湛江分公司,中国石油大学（北京）地球物理学院
【基金项目】
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国家科技重大专项课题“琼东南盆地深水区大中型气田形成条件与勘探关键技术”(2016ZX05026-002)
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常规的基于地震沉积学原理的地震相分析,主要利用地震切片技术沿目标层提取均方根振幅属性,在地震信号信噪比较低,目标层厚度薄时,容易影响地震相分析的精度和可靠性。本文从地震沉积学原理出发,沿地层切片提取地震波形特征向量,然后引入地震波形特征向量凝聚层次聚类方法(agglomerative hierarchical clustering,AHC)开展地震相划分。波形凝聚层次聚类是一种无监督的机器学习算法,与传统的地层切片地震相分析方法相比较,基于波形聚类的分析方法,通过波形特征的变化,综合考虑了地震信号的振幅、
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