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基于多粒度集成学习的地震相聚类分析技术
1
作者
罗红梅
王长江
+3 位作者
杨培杰
管晓燕
周小杰
余航
《应用科学学报》
北大核心
2025年第4期643-655,共13页
为了更有效地降低地质结构差异对储层预测的影响,提出了一种基于多粒度集成学习的地震相聚类分析技术。首先从粗粒度、细粒度和微粒度三个角度分别提取地震数据的不同尺度特征。粗粒度特征利用斯皮尔曼相关系数反映地层间的宏观关系;细...
为了更有效地降低地质结构差异对储层预测的影响,提出了一种基于多粒度集成学习的地震相聚类分析技术。首先从粗粒度、细粒度和微粒度三个角度分别提取地震数据的不同尺度特征。粗粒度特征利用斯皮尔曼相关系数反映地层间的宏观关系;细粒度特征基于长短期记忆网络学习波形之间的细节特性;微粒度特征则基于动态时间规整距离捕捉单一波形的微观差异。在此基础上,利用自组织映射方法获得不同粒度下的聚类结果,并采用基于软配准的集成学习技术融合不同粒度下的聚类结果,有效解决了单一粒度受地质结构差异影响较大的问题。实验结果表明,所提出的多粒度集成学习算法能够更好地改善地震相聚类结果,并为不同区域的储层预测提供有效参考。
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关键词
地震相聚类分析
多粒度
集成学习
动态时间规整
自组织映射
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职称材料
题名
基于多粒度集成学习的地震相聚类分析技术
1
作者
罗红梅
王长江
杨培杰
管晓燕
周小杰
余航
机构
中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院
上海大学计算机工程与科学学院
出处
《应用科学学报》
北大核心
2025年第4期643-655,共13页
基金
中石化科技攻关项目(No.P22035)。
文摘
为了更有效地降低地质结构差异对储层预测的影响,提出了一种基于多粒度集成学习的地震相聚类分析技术。首先从粗粒度、细粒度和微粒度三个角度分别提取地震数据的不同尺度特征。粗粒度特征利用斯皮尔曼相关系数反映地层间的宏观关系;细粒度特征基于长短期记忆网络学习波形之间的细节特性;微粒度特征则基于动态时间规整距离捕捉单一波形的微观差异。在此基础上,利用自组织映射方法获得不同粒度下的聚类结果,并采用基于软配准的集成学习技术融合不同粒度下的聚类结果,有效解决了单一粒度受地质结构差异影响较大的问题。实验结果表明,所提出的多粒度集成学习算法能够更好地改善地震相聚类结果,并为不同区域的储层预测提供有效参考。
关键词
地震相聚类分析
多粒度
集成学习
动态时间规整
自组织映射
Keywords
seismic phase clustering analysis
multi-granularity
ensemble learning
dynamic time warping(DTW)
self-organizing maps(SOM)
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多粒度集成学习的地震相聚类分析技术
罗红梅
王长江
杨培杰
管晓燕
周小杰
余航
《应用科学学报》
北大核心
2025
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