【技術實現步驟摘要】
所屬的技術人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的存儲裝置、處理裝置的具體工作過程及有關說明，可以參考前述方法實施例中的對應過程，在此不再贅述。本領域技術人員應該能夠意識到，結合本文中所公開的實施例描述的各示例的模塊、方法步驟，能夠以電子硬件、計算機軟件或者二者的結合來實現，軟件模塊、方法步驟對應的程序可以置于隨機存儲器(ram)、內存、只讀存儲器(rom)、電可編程rom、電可擦除可編程rom、寄存器、硬盤、可移動磁盤、cd-rom、或內所公知的任意其它形式的存儲介質中。為了清楚地說明電子硬件和軟件的可互換性，在上述說明中已經按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以電子硬件還是軟件方式來執行，取決于技術方案的特定應用和設計約束條件。本領域技術人員可以對每個特定的應用來使用不同方法來實現所描述的功能，但是這種實現不應認為超出本專利技術的范圍。術語“第一”、“第二”等是用于區別類似的對象，而不是用于描述或表示特定的順序或先后次序。術語“包括”或者任何其它類似用語旨在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設備/裝置不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其它要素，或者還包括這些過程、方法、物品或者設備/裝置所固有的要素。至此，已經結合附圖所示的優選實施方式描述了本專利技術的技術方案，但是，本領域技術人員容易理解的是，本專利技術的保護范圍顯然不局限于這些具體實施方式。在不偏離本專利技術的原理的前提下，本領域技術人員可以對相關技術特征做出等同的更改或替換，這些更改或替換之后的技術方案都將落入本專利技術的保
技術介紹
1、現有的地層分析方法大致可分為三類：(1)基于圖像的地層跟蹤方法。將地震剖面作為一系列二維圖像處理。例如利用地震剖面圖像邊緣檢測方法、將神經網絡與圖像分類技術相結合，cnn深度卷積神經網絡實現同步自動多層跟蹤，并在圖片上手動標注地平，訓練神經網絡學習地震數據特征，進而預測地層。(2)基于地震屬性的層位追蹤方法。例如使用地震相位屬性跟蹤層位。(3)基于地震相干性的層位示蹤方法。該方法可以基于同一視界內相鄰通道的相似幅度自動跟蹤同相軸。在該方法中，人工選擇一些層點作為約束點，然后通過插值得到完整的層。相關技術中地層之間的尖滅現象對地層解釋干擾很大，只考慮約束點附近的地層變化，存在導致層位劃分準確性降低的問題。
技術實現思路
1、為了解決現有技術中的上述問題，即現有技術分解獲得的地層可解釋性弱、展示效果不好的問題，本專利技術提供了一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法，所述方法包括：
2、將多個根據相位屬性提取的地層標志點數據進行三維坐標變換；
3、將三維坐標變換后的數據點進行聚類，并根據聚類結果對數據點進行層位劃分；
4、統計層位劃分后的得到的層位類別向量中，在屬于同一類別的層位類別向量里屬于同一地震道的散點數n；
5、分層位類別展示屬于同一地震道的散點數n小于或等于設定終止值的散點對應的三維散點坐標。
6、在一些實施方式中，通過將地震波形數據進行希爾伯特變換后找出相位屬性跳變點的坐標，作為地層標志點數據。
7、在一些實施方式中，通過pca方法將地層標志點數據三維變換到設定的特征空間。
8、在一些實施方式中，通過dbscan算法進行聚類。
9、在一些實施方式中，在得到屬于同一類別的層位類別向量里屬于同一地震道的散點數后，還包括根據同一類別的層位類別向量中，最大的最近鄰距離與最小的最近鄰距離的距離倍數，若所述距離倍數是否達到設定閾值判斷聚類參數合格；
10、若聚類參數不合格則調整聚類參數重新進行聚類。
11、在一些實施方式中，所述將三維坐標變換后的數據點進行聚類，包括：
12、將三維變換后的數據點進行視角變換為數據點覆蓋率大于設定閾值；
13、將視角變換后的數據點映射至二維坐標，對二維坐標中的數據點框選層位類別向量。
14、在一些實施方式中，若所述屬于同一地震道的散點數大于所述設定值，將對應的散點標記為未達標散點重新進行三維坐標變換。
15、本專利技術的另一方面，提出了一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類系統，包括：
16、標志點變換模塊，配置為將多個根據相位屬性提取的地層標志點數據進行三維坐標變換；
17、層位劃分模塊，配置為將三維坐標變換后的數據點進行聚類，并根據聚類結果對數據點進行層位劃分；
18、同一地震道的散點數統計模塊，配置為統計層位劃分后的得到的層位類別向量中，在屬于同一類別的層位類別向量里屬于同一地震道的散點數n；
19、分層展示模塊，配置為分層位類別展示n小于或等于設定值的散點對應的三維散點坐標。
20、本專利技術的第三方面，提出了一種電子設備，包括：
21、至少一個處理器；以及
22、與至少一個所述處理器通信連接的存儲器；其中，
23、所述存儲器存儲有可被所述處理器執行的指令，所述指令用于被所述處理器執行以實現上述的基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法。
24、本專利技術的第四方面，提出了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于被所述計算機執行以實現上述的基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法。
25、本專利技術的有益效果：
26、(1)本專利技術首次提出了從三維視角進行層位劃分，直接基于實際數據進行三維空間內所有散點的同事計算，將地層尖滅解釋問題定量化，提升了層位劃分準確性；
27、(2)本專利技術通過在dbscan算法中靈活的參數調節提升層位劃分準確性；
28、(3)本專利技術通過靈活的框選分層方法從三位視角引入地質概念進行分層。
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1.一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法，其特征在于，通過將地震波形數據進行希爾伯特變換后找出相位屬性跳變點的坐標，作為地層標志點數據。
3.根據權利要求1所述的一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法，其特征在于，通過PCA方法將地層標志點數據三維變換到設定的特征空間。
4.根據權利要求1所述的一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法，其特征在于，通過DBSCAN算法進行聚類。
5.根據權利要求1所述的一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法，其特征在于，在得到屬于同一類別的層位類別向量里屬于同一地震道的散點數后，還包括根據同一類別的層位類別向量中，最大的最近鄰距離與最小的最近鄰距離的距離倍數，若所述距離倍數是否達到設定閾值判斷聚類參數合格；
6.根據權利要求1所述的一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法，其特征在于，所述將三維坐標變換后的數據點進行聚類，包括：
7.根據權利要求6
8.一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類系統，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于被所述計算機執行以實現權利要求1-7任一項所述的基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法，其特征在于，通過將地震波形數據進行希爾伯特變換后找出相位屬性跳變點的坐標，作為地層標志點數據。
3.根據權利要求1所述的一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法，其特征在于，通過pca方法將地層標志點數據三維變換到設定的特征空間。
4.根據權利要求1所述的一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法，其特征在于，通過dbscan算法進行聚類。
5.根據權利要求1所述的一種基于相位屬性驅動的標志點提取與地層分類方法，其特征在于，在得到屬于同一類別的層位類別向量里屬于同一地震道的散點數后，還包括根據同一類別的層位類別向量中，最大的最近鄰距離與最小的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張江云，霍守東，單小彩，周旭暉，蘇文超，劉明燃，汪怡媛，
申請(專利權)人：中國科學院地質與地球物理研究所，
類型：發明
國別省市：
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