基于改进蚁群追踪策略的地震层位自动识别方法

摘要

目前层位拾取和标定更多地是依靠人工或机器辅助的方式进行,如同相轴追踪、基于神经网络和图像边缘提取技术的层位拾取,业界的地震层位追踪方法偏重于三维层位追踪和剖面自动追踪算法.存在效率低、需要人为指定种子点、训练追踪时间长等缺陷,且每次只能完成一个层位(面)追踪,无法对层间关系进行解释.为此,提出了基于改进蚁群追踪策略的地震层位自动识别方法.首先采用改进的加权中值滤波对地震数据进行预处理,在增强同相轴连续性的基础上,减少了传统种子点生长算法中的人为参与;基于蚁群算法的基本思想,引入支持向量机(SVM)技术对地震数据进行分类处理,同时综合考虑地震振幅、瞬时相位、层位倾角、信息素浓度等多种信息,纳入蚁群层位追踪的评价函数,采用改进的蚁群搜索算法实现地震层位自动追踪.通过对追踪区域进行划分,实现区域内小层加密,提供多种合理的层位加密策略,完成地震层位追踪后期处理.实际资料应用结果检验了方法的有效性,为层序地层分析、沉积体系域解释、精细储层描述提供了技术思路.