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1方法實(shí)現(xiàn)與測(cè)試
為了建立地質(zhì)模型,在該剖面上共采集了25個(gè)巖石樣本,并在實(shí)驗(yàn)室中測(cè)量了巖石的縱波速度與密度等物性(曾凡平等,2009),測(cè)量結(jié)果所示.取各成因相的縱波速度均值和密度均值計(jì)算對(duì)應(yīng)的縱波波阻抗值.對(duì)比各成因相的縱波波阻抗值,可看出內(nèi)灘最低、外灘和礁基次之、礁核最高,而臺(tái)地介于礁核和外灘之間.地震模型基于露頭寫(xiě)實(shí)以及地質(zhì)解釋結(jié)果,并根據(jù)上述測(cè)量數(shù)據(jù),建立了地震波阻抗模型,運(yùn)用褶積的方法計(jì)算出了對(duì)應(yīng)的合成地震記錄,用以驗(yàn)證及測(cè)試本文所提出的地震相分類(lèi)方法.為了方便,試驗(yàn)省去了時(shí)深轉(zhuǎn)換的環(huán)節(jié),直接建立了時(shí)間域的地震波阻抗模型.波阻抗模型大小為200×300的網(wǎng)格,深度間隔為1ms,CDP間隔為10m.對(duì)應(yīng)的合成地震記錄采用主頻為30Hz的雷克子波,并加入了5%的高斯隨機(jī)噪聲.地震屬性筆者根據(jù)地震屬性對(duì)地質(zhì)體反應(yīng)的敏感性和符合率較大的原則,選擇了8種地震屬性作為地震相分類(lèi)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),包括:瞬時(shí)振幅、瞬時(shí)頻率、均方根振幅、平均絕對(duì)振幅、絕對(duì)距離、歐式距離、互相關(guān)距離和相似系數(shù).是根b計(jì)算出的地震屬性結(jié)果.分類(lèi)模型的構(gòu)建及訓(xùn)練由于沒(méi)有類(lèi)似的研究成果作參照,無(wú)法通過(guò)前人的研究成果設(shè)定地震相分類(lèi)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的先驗(yàn)信息(初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)).因此,在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練前,僅定義了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),將其作為初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),而在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)前,將各節(jié)點(diǎn)參數(shù)的條件概率分布表均設(shè)定為均勻分布,作為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)的初始網(wǎng)絡(luò)參數(shù).由于礁基、內(nèi)灘和外灘的波阻抗差異小,在地震上較難區(qū)別,因此在實(shí)驗(yàn)中將礁核和礁基合并為生物礁,把內(nèi)灘和外灘合并為生物灘.為了區(qū)分臺(tái)緣背景沉積中的單層內(nèi)部的隨機(jī)噪聲和層序界面對(duì)應(yīng)的地震相,實(shí)驗(yàn)中將臺(tái)地分為內(nèi)部均勻沉積和層序界面兩類(lèi)地震相.因此,以礁核、生物灘和臺(tái)緣背景沉積這3種成因相組合為最小劃分單元,試驗(yàn)將地震相的類(lèi)別數(shù)最終確定為4個(gè):1類(lèi)為生物礁,2類(lèi)為生物灘,3類(lèi)為臺(tái)地1-內(nèi)部均勻沉積和4類(lèi)為層序界面.由于各種地震屬性的數(shù)值大小及值域范圍都1147不同,考慮到基于離散變量的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法容易實(shí)現(xiàn),故在樣本數(shù)據(jù)輸入評(píng)價(jià)模型之前,均對(duì)其進(jìn)行了離散化處理.本次試驗(yàn)的離散化規(guī)則為:根據(jù)地震屬性的值域范圍分成5個(gè)區(qū)間,按照其數(shù)值從大到小的規(guī)則將其編號(hào)(1(大)~5(?。x擇模型中的部分典型區(qū)域按照所屬的沉積相類(lèi)別編號(hào),逐一提取對(duì)應(yīng)區(qū)域的各地震屬性值,并對(duì)其進(jìn)行整理,最后將結(jié)果用于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)訓(xùn)練和參數(shù)訓(xùn)練.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練采用了K2算法,該算法將同時(shí)完成結(jié)構(gòu)和參數(shù)訓(xùn)練.結(jié)構(gòu)訓(xùn)練的結(jié)果所示.
2地震相分類(lèi)
本文所選用的評(píng)價(jià)方法為全局聯(lián)合樹(shù)推理算法,a為地震相分類(lèi)的類(lèi)別結(jié)果,分別顯示了各類(lèi)地震相的分布范圍,與地質(zhì)模型相比,其整體分類(lèi)結(jié)果較好.其中1類(lèi)(生物礁)和2類(lèi)(生物灘)的地震相分布與地質(zhì)模型總體比較吻合,3類(lèi)(臺(tái)地1-內(nèi)部均勻沉積)和4類(lèi)(層序界面)的分布范圍也較準(zhǔn)確.b~8e分別為1類(lèi)(生物礁)、2類(lèi)(生物灘)、3類(lèi)(臺(tái)地1-內(nèi)部均勻沉積)和4類(lèi)(層序界面)地震相的概率值分布圖.但是,還要注意到a中白色框的部分與地質(zhì)模型存在著較大的差距,這可能是由于1類(lèi)(生物礁)太小或者由于周?chē)餅┑挠绊?,地震波?duì)于部分生物礁相的響應(yīng)不好造成的.對(duì)比地震模型、地震屬性和地震相分類(lèi)結(jié)果,以及各地震相的概率分布圖發(fā)現(xiàn),雖然a~5c,5g和5h中地震屬性較好的反映了地震相的分布形態(tài),中強(qiáng)幅值與礁灘的分布也較吻合,但是也有d~5f成為了地震屬性進(jìn)行地震相分類(lèi)的干擾因素.這是因?yàn)閐~5f所表示的地震屬性對(duì)剖面中沉積相的變化不敏感所致(所得各類(lèi)別概率值接近于均勻分布).若在地震相分類(lèi)前進(jìn)行屬性?xún)?yōu)選,剔除如d~5f對(duì)分類(lèi)結(jié)果具有負(fù)面影響的地震屬性,按照節(jié)所述方法,重新對(duì)地震相分類(lèi)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到的分類(lèi)結(jié)果如所示.分類(lèi)結(jié)果相比,分類(lèi)結(jié)果的精度有了提高.但是在未進(jìn)行屬性?xún)?yōu)選的情況下,本研究所得到的地震相分類(lèi)結(jié)果并沒(méi)有受到太大的負(fù)面影響,依然得到了準(zhǔn)確性較高的地震相分類(lèi)結(jié)果.究其原因,就是在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的訓(xùn)練過(guò)程中,由于地震屬性與分類(lèi)的不相關(guān)性,造成該地震屬性的分類(lèi)概率值接近于均勻分布,自動(dòng)降低了不利于地震相解釋的地震屬性對(duì)于地震相分類(lèi)結(jié)果的負(fù)面影響,且不需要任何人工的干預(yù).
3結(jié)論
本文提出的基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的地震相分類(lèi)方法,并以巴楚一間房組臺(tái)緣生物礁-灘沉積體系的典型露頭剖面所構(gòu)建的地質(zhì)模型為例,描述了地震相識(shí)別過(guò)程中貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建模、學(xué)習(xí)和分類(lèi)的步驟,并且驗(yàn)證了該方法的可行性和正確性.與現(xiàn)有的確定性地震相分類(lèi)方法比較,具有一定的優(yōu)勢(shì):經(jīng)過(guò)實(shí)例數(shù)據(jù)的測(cè)試,證明本文所建立的地震相分類(lèi)方法是可靠的,為地震相分類(lèi)研究提供了一種新的、更加有效的方法;以概率分布的形式輸出分類(lèi)的結(jié)果,原則上將概率值最大的類(lèi)別作為待分類(lèi)樣本所屬的類(lèi)別,分類(lèi)結(jié)果的概率分布即是分類(lèi)的可靠性評(píng)價(jià);通過(guò)引入先驗(yàn)信息,降低了對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本分布的過(guò)度依賴(lài),并且提高了分類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確性;該方法在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下,通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),智能地完成了各地震屬性權(quán)值設(shè)定;當(dāng)某些地震屬性結(jié)果對(duì)地震相分類(lèi)不利時(shí),該方法可自動(dòng)降低其對(duì)分類(lèi)結(jié)果的負(fù)面影響;在地震相分類(lèi)過(guò)程中,由于不需要人工干預(yù),因而更客觀可靠.由于時(shí)間有限及其他方面的原因,本文提出的地震相分類(lèi)方法僅對(duì)理想地震數(shù)據(jù)進(jìn)行了應(yīng)用,對(duì)于實(shí)際數(shù)據(jù)的應(yīng)用效果還需要進(jìn)一步的驗(yàn)證和深入研究.致謝:本研究得到了中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)資源學(xué)院焦養(yǎng)泉教授的指導(dǎo)和幫助.
作者:顧元朱培民榮輝曾凡平海洋單位:中國(guó)地質(zhì)大學(xué)中國(guó)地質(zhì)大學(xué)