[Petrel2014使用技巧] Geobody体雕刻与神经网络算法划分地震相
Petrel中将2D地震测线采样到三维网格的工作流程
6
步骤三: 地震测线采样附近的点集上（海量2D地震测线）
• 点击workflow面板，在新的界面下设置如下workflow即可实现批量的对同一文件夹下面的海 量2D地震测线的一键式采样过程.
前言
Petrel工具提供了盆地模拟、地球物理、地质建模、数值模拟多学科交叉协同 的工作平台，从地下到地上最完整的工作流程和最灵活的地学应用工具。 地震解释与地质建模一体化技术的实现，在对地震解释结果进行很好的验证的 同时，也确保三维网格属性模型能够充分的利用地震信息，减少建模的随机性。 在利用多条2D地震测线之前，如何将其采样到三维网格中，Petrel提供了非常 灵活的工作流程，独特的Workflow功能也为客户提供了批量处理数据，自定义 工作流程，提高工作效率的有效方法。9Βιβλιοθήκη Property• •
点击“Advanced” 确保后面两项选中
4
步骤二: 加载之间的散点数据，用于2D地震测线采样
• 选择“petrel point with attribute” 格式输入之前的ASCII结果，明确数据存在的行数
Gslib properties (ASCII) 格式
5
步骤三: 如何将2D地震测线采样附近的点集上
Grid point sets
2D seismic attribute points
7
步骤四: 如何采样到三维网格模型中
• 打开 scale up 窗口，选择points attribute 按钮和leave all other cells unchanged按钮，逐个 放入点数据下的地震测线属性（对于较少的数据）
PETREL操作手册文字版
- 当某一断层在几条线 上解释时,较好的质量控 制方法是在3D窗口中观 察解释的结果.
3. 单击功能栏中的 Interpret Faults 按钮 ( 或使用快捷键 F).
4. 在活动状态的主测线 上通过数字化断层线来 解释某一主断层.
2. 显示一个井和参考数 据.如 surface.
3. 单击Make/Edit Well Tops 处理步骤,使之处 于击活状态.
PETREL中井分层信息 以Sorted on type和 Sorted on wells两种方 式储存在 well tops 文 件夹中.
PETREL操作手册文字版
目录
1 载入数据
1.1 添加新文件夹
1.2 载入数据
1.3 属性、深度/时间和厚度的色
标
1.4 质量控制
2 地震解释
2.1 断层解释
2.2 层位追踪
3 井相关
3.1 2D面板下的井相关
3.2 3D窗口下的井 定义模型
6 建立断层模型
2
10.1 划分地层
14 数据分析
14.1 直方图
14.2 变差图
15 井曲线（相带）的比例计算
15.1 井曲线（相带）的比例计算
16 建立几何属性模型
16.1 建立几何属性模型
17 建立岩石物理模型
17.1 建立确定性岩石物理属性模型
17.2 建立随机性岩石物理属性模型
17.3 建立交互式相模型—建立确定
4. 选择 make/edit well tops 按钮.
5. 编辑井分层的位置.
备注: 相关剖面中的井分层的 移动会在3D下得到交互 显示.
Petrel入门培训03-速度模型-地震属性提取PPT课件
21
在剖面上显示时间域的构造面
2021/7/24
22
在解释窗口显示时间域的构造面
2021/7/24
23
在解释窗口显示时间域的构造面
2021/7/2424 Nhomakorabea地震解释层面
2021/7/24
25
波形显示地震解释层面
2021/7/24
26
解释联动
2021/每7/个24窗口均选上
27
自动追踪
2021/7/24
过程 – 设置
2021/7/24
8
速度模型
2021/7/24
9
速度模型
2021/7/24
10
时深转换
2021/7/24
11
地震属性提取 及重采样
2021/7/24
12
加载地震特型数据*.sgy
1、Input-insert-new seismic survey folder→SEGY Import with presetparameters （*.*）
课程内容和安排
• 介绍
• 熟悉Petrel界面 • 数据加载 • 编辑输入的数据 • 地层对比 • 断层建模 • Pillar 网格化 • 实例练习
第四天
• 回顾第三天的内容 • 垂向分层 • 创建速度模型 • 检查速度异常 • 地震属性提取及重采样
• 回顾第四天的内容
• 随机相建模 • 确定性相建模 • 属性建模 • 储量计算 • 粗化 • 输出 • 绘图
2021/7/24
1
创建层面、层和小层的学习目标
学习如何在地质沉积条件下逐步细化垂向分
辨率
2021/7/24
2
构造
断层建模
基于神经网络的地震数据预测算法研究
基于神经网络的地震数据预测算法研究地震是一种自然灾害，会对人们的生活和物质财产产生严重的影响。
为了减少地震对人类带来的损失，需要研究预测地震的方法。
目前，基于神经网络的地震数据预测算法成为了研究的热点。
神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，具有自适应、学习能力强等特点，在地震预测和识别中有着广泛的应用。
神经网络可以通过训练数据来自我学习，通过多次学习和反馈来模拟地震的规律性，从而实现地震预测。
地震预测算法需要一定的输入数据，包括地震前的地质构造、地磁场、气象等多种因素。
这些输入因素被称为数据特征。
基于神经网络的地震预测算法依靠大量的数据特征，通过神经网络的训练实现地震数据的预测。
首先，需要收集地震数据，并从中提取数据特征，将数据特征输入神经网络中进行训练。
然后，对预测结果进行验证和调整，以改善预测精度。
基于神经网络的地震预测算法需要考虑多种因素，如网络结构、训练数据的选取和处理、激活函数等。
其中网络结构的选择和优化是非常重要的。
网络结构部分包括神经元层数、每层神经元数和连接方式等。
相对于传统的地震预测算法，基于神经网络的算法具有更强的适应性和准确性。
传统的算法大多依赖于物理模型和统计学模型的结合，对数据特征有很强的先验知识性要求。
在实际应用中，数据特征的数量和复杂度往往难以满足预测的需要，从而导致预测的效果不佳。
而基于神经网络的算法可以绕过数据特征的先验知识性要求，实现从庞杂数据中提取出有效的特征，更准确地进行预测。
然而，基于神经网络的地震预测算法也存在一些局限性。
首先，数据质量对其预测准确度具有较大的影响。
其次，一些特殊情况和复杂地质构造的地区预测准确度可能会较低。
此外，基于神经网络的算法对数据的处理和挖掘能力要求较高，需要专业的团队进行研究和开发。
因此，基于神经网络的地震预测算法仍需要不断地进行研究和发展。
需要加强网络结构的优化和数据特征的提取方法，提高算法的可靠性和预测准确度。
同时，需要进行更多的实验和测试，来验证该算法的实用性和适应性。
神经网络算法在地震相识别中的应用
神 经 网络 是 人工 智 能 的 一个 分 支 ， 主要 用 于 模 仿 人类 鉴定 目标 的过程 。根 据神 经 网络训 练过 程 中 是 否需要 先 验知识 ． 可 分 为有 监 督 和无 监督 两 种 方 式， 本 文 中采 用 的是 自组织 神经 网络 ， 属于 有监督 的 算 法 。该算 法通 过模拟 人脑 思维 识别 不 同 目标体 的 特征 ， 在 此过 程 中使相 似 的种类保 持关 系 。
２ ０ １ ５年 １ ２月
第２ ９卷
第 ４期
中 国石 油 大 学 胜 利 学 院 学 报 Ｊ ｏ ｕ ｍａ ｌ ｏ ｆ Ｓ ｈ ｅ ｎ Ｓｉ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｐ ｅ ｔ ｒ ｏ ｌ ｅ ｕ ｍ
小， 则余 弦相 似 系 数 越大 。相似 系数 达 到 一 定 的数 值， 需 要对 相道 进行 合并 。 通 过 人 工 神 经 网络 算 法 对 地 震 道 波形 进 行 计
相似度即计算个体之间的相似程度 ， 本文中采
用余弦相似度 ， 余弦相似度衡量 的是空间向量的夹
［ 收稿 日期 ］２ ０ １ ５ － １ ０ － ２ ０
内具有 去 除噪音 和识 别有 代表 性 的地震 波形 聚类 的 幅、 频率 、 相位 等 ） 的 变化 与 地震 道 形状 的变 化 相 对
应， 而地 震道 形状 的变化 则 可 定 量 为一 个 采 样 点 对
另一 个采 样点 数值 的变 化 ， 通 过 神 经 网 络技 术 对 这 些地 震 波形 的采样 点 进 行 分 析 ， 并 在此 基 础 上 进 行 分类 ， 由此可 达 到地震相 识别 的 目的。
ｌ Ａ １ 一 Ｂ ｌ
[Petrel2014使用技巧]地震解释窗口中Ghost的应用
![[Petrel2014使用技巧]地震解释窗口中Ghost的应用](https://img.taocdn.com/s3/m/74fad470783e0912a2162ae2.png)
地震解释窗口中Ghost的应用
应用一：叠合显示多种属性
1、点击Ghost图标，画矩形圈定范围，确认在Windows栏Ghost 被激活，如图1；
2、在Input勾选另一属性体（注意不是Inline或Xline），如图1显示的为Envelope属性。
此时如果移动窗口或改变窗口大小，可以点击右键更新对应数据。
3、Windows栏双击Ghost，在settings里可以设置Ghost窗口的透明度。
右键菜单可以删除Ghost。
应用二：辅助地震解释
Ghost还可以用来进行断层上下盘同相轴的对比，与邻近剖面的对比，帮助确定解释的层位。
此时，Ctrl+Shift可以旋转Ghost窗口，Shift+RMB恢复垂直状态，如图2。
应用三：
在Ghost窗口里显示井曲线，通过压缩和拉伸Ghost窗口，可以与地震剖面之间进行初步的对比，如图3所示。
Petrel软件实例操作流程
Petrel软件实例操作流程目录第一章Petrel简介一、安装并启动Petrel (01)二、界面介绍 (02)第二章Petrel处理流程介绍一、数据准备 (07)二、断层建模 (14)三、Pillar Gridding (22)四、Make Horizon (27)五、深度转换（可选步骤） (32)六、Layering (34)七、建立几何建模 (35)八、数据分析 (36)九、相建模 (42)十、属性建模 (51)十一、体积计算 (60)十二、绘图 (64)十三、井轨迹设计 (66)十四、油藏数值模拟的数据输入和输出 (69)第一章Petrel简介一、安装并启动Petrel把安装盘放入光驱，运行Setup.exe程序，根据提示就可以顺利完成安装，在安装的过程中同时安装DONGLE的驱动程序，安装的过程中不要把DONGLE插入USB插槽，安装完毕，再插入DONGLE，如果LICENSE过期，请和我们技术支持联系。
然后按下面的顺序打开软件。
1. 双击桌面上的Petrel图标启动Petrel。
2. 如果是第一次运行Petrel，在执行Petrel运行前会出现一个Petrel的介绍窗口。
3. 打开Gullfaks_Demo项目。
点击文件>打开项目，从项目目录中选择Gullfaks_2002SE.pet。
二、界面介绍（一）、菜单条/ 工具条与大多数PC软件一样，Petrel软件菜单条有标准的“文件”、“编辑”、“视图”、View等下拉菜单，以及一些用于打开、保存project的标准工具，在菜单条下面的工具条里还有更多工具。
在Petrel里，工具条还包含显示工具。
此外在第二个工具条里还有位于Petrel 项目窗口的右端的按钮，它具有附加的Petrel相关的功能。
后面的工具条称为功能条，这些工具是否有效取决于选择进程表中的哪个进程。
操作步骤1.点击上面工具条中的每一项看会出现什么。
你可以实践一些更感兴趣的选项。
[Petrel2014使用技巧]使用地震剖面照片进行二维地震解释
![[Petrel2014使用技巧]使用地震剖面照片进行二维地震解释](https://img.taocdn.com/s3/m/503f7e39ed630b1c59eeb5ec.png)
使用地震剖面照片进行二维地震解释如果手头只有地震剖面截图或照片,而并非实际的地震数据,但是需要进行二维地震解释的时候,根据不同的解释数据用途,可以在Petrel中有三种方式来实现。
根据解释数据的不同用途: 1) 如果解释数据用于归档数据库, 那么断层可以直接在地震剖面截图上解释,而层位解释必须基于真是的地震数据,所以需要使用插件Blueback 来将图片转换为解释数据。
2) 解释数据用来在Petrel中创建三维构造模型。
断层可以直接在图像上解释(或解释为多边形),层位可以解释为多边形。
3) 如果解释数据是用来为其他软件生成输入数据,如IGEOSS Dynel 3D: Dynel 3D需要地震解释数据作为输入数据或者使用构造三角网格(如.ts文件) 。
此处介绍如何在petrel里不用插件进行解释。
解释步骤分解如下:第一步: 输入Bitmap图片1) 使用Bitmap格式加载图片(如图1)。
2) 设置选项右上角Independent edges保持depth(Z)垂直(如图2)。
第二步:插入general intersection进行解释1) 在任意文件夹右键插入general intersection。
2) 选择三点确定general intersection的位置。
第三步:使用Make/edit polygon开始解释层位1) 创建一个”pseudo”的interpretation filter来区分不同的polygon的图像来源(如图3)。
2) 使用append polygons的功能将属于同一层位的polygon合并成一个(如图4)。
第四步: 移动Intersection面板1) 一旦移动了intersection,设置正确的视角(此处设置为west如图5)。
2) 将前一图像解释的层位当作”neighbor”也显示在解释窗口协助(如图6)。
3) 解释该图像(如图7)。
第五步: 进行断层解释1) 因为断层解释独立与地震道,可直接激活Seismic interpretation进程进行解释(图8)。
Petrel地震地质解释和建模使用技巧
Petrel地震地质解释和建模使用技巧Petrel 合成记录工作流制作合成地震记录，进行层位标定和确定时深关系是地震解释工作中非常重要的环节。
从Petel2009.1.1，开始Petrel里有两个制作合成记录的模块，一个叫Synthetics，一个叫Seismic-Well tie。
这里介绍如何使用Synthetics模块制作合成地震记录。
从Petrel 2007开始Synthetics模块有了很大改进。
最重要的变化是其结果可在Global well logs下有相应的synthetic目录，其相应时深关系可在数据表中显示。
对同一口井可产生多个合成记录，如图1-1，1-2所示。
Synthetics模块制作合成记录工作流主要分为两大步骤：按照已有数据产生合成记录通过welltop 进行时深关系调整（bulkshift或sqeeze/stretch）一、 生成合成记录1. 双击synthetic模块，打开合成记录主界面（如下图），选择create new folder，从界面中well 到well seismic 四个界面对合成记录中所需数据进行选择或创建，如图2所示。
Well：选择要做合成记录的井，可多选，但每口井必须有相应的数据（DT和子波）。
Sonic and time：确定原始输入数据及时深关系。
根据实际数据品质，如果有checkshot，可用来做DT曲线校正；所有井上时深关系以工区井目录，以及每口井的Settings界面里Time界面下设置为准，Synthetics界面里的Overwrite global time log项不启用。
Create synthetic seismogram：创建合成记录选择创建合成记录所需数据：Density、Acoustic Impedence、Reflectiotion coefficients和Wavelet。
如果这些数据都不存在，或者希望修改参数重新创建，则点击黄色星状按钮创建新数据。
petrel教程
Learn log地质建模工作流程:地震解释地质对比测井曲线加载断层模型测井曲线处理、解释油组构造模型岩石物性曲线岩性模型岩石物理模型成果输出及地质分析功能键：1、ctrl+Shift+鼠标左键放大缩小图形。
鼠标左键+上滚轮（鼠标中键），放大缩小图形。
2、ctrl+鼠标左键图形平移上滚轮（鼠标中键），图形平移3、鼠标左键图形旋转建新工区lxj1 .pet一、建井文件夹new well folder在Insert的new folders→点New Well Floders1、加头文件在lxj1.pet Input窗下，右健点Wells→选Import (on select)…出现Import File输入窗中，点Petrel projects –-> cha19 → Well-data目录, 选文件名：文件类型：well heads(*.*)文件格式例子：WellName X-Coord Y-Coord KB TopDepth BottomDepth Symbol0 2534 Oil34/10-A-15 61757.5 30147.1 23.6 0 3133 Gas34/10-A-21 62165.3 32653.8 12.6 0 2431 Dry34/10-A-27 66552.1 31629.3 23.6 0 2986 MinorOil ......按打开，出现Import Well Heads窗，图如下：在窗口中参考Header info提供的列位置，填好列号，例如井名Name 1列X-坐标X-coordina 2列Y-坐标Y-coordina 3列补心Kelly bushing 4列井符号Well symbol 7列顶界深Top depth 5列底界深Bottom depth 6列在Extend well处选顶扩展或底扩展多少米，例如20米。
按OK，确定。
如果有不合适的井数据，会有提示指出，表示那些井不被加入。
使用卷积神经网络进行地震图像分析的教程(六)
地震图像分析是地震学领域的重要研究内容之一，它可以帮助地震学家更好地理解地震活动的规律，预测地震危险性，甚至提前发现地震灾害。
而随着人工智能技术的不断发展，卷积神经网络（CNN）在地震图像分析中的应用也越来越受到关注。
本文将介绍如何使用卷积神经网络进行地震图像分析，以及一些常用的技巧和注意事项。
一、数据准备首先，进行地震图像分析前，我们需要准备一定量的地震图像数据。
这些数据可以来自于地震监测站记录的地震波形数据，也可以是通过卫星遥感获取的地表变形数据。
在准备数据的过程中，需要注意数据的质量和多样性，以确保我们训练出的模型具有较强的泛化能力。
二、数据预处理在将数据输入到卷积神经网络之前，我们通常需要对数据进行一定的预处理工作。
这包括数据的归一化处理、降噪处理、数据增强等。
数据的归一化可以使得数据在训练过程中更容易收敛，降噪处理可以减少噪声对模型的干扰，而数据增强则可以扩充我们的训练数据集，提高模型的泛化能力。
三、构建卷积神经网络模型在数据准备和预处理完毕后，我们就可以开始构建卷积神经网络模型了。
通常情况下，地震图像分析所使用的卷积神经网络模型可以由多个卷积层、池化层、全连接层等组成。
在构建模型的过程中，需要根据具体的地震图像特点来选择合适的网络结构和超参数，以及适当的激活函数和损失函数。
四、模型训练与优化模型构建完成后，接下来就是模型的训练和优化工作。
在训练过程中，我们需要将数据集分为训练集、验证集和测试集，以监控模型的训练效果和避免过拟合。
同时，我们还需要选择合适的优化算法和学习率策略，以确保模型能够在训练过程中收敛到较优的参数值。
五、模型评估与应用当模型训练完成后，我们需要对模型进行评估，以验证模型的泛化能力和准确性。
在模型评估过程中，通常会使用一些评价指标，如准确率、精确率、召回率等。
如果模型表现良好，我们就可以将其应用到实际的地震图像分析任务中，进行地震活动的预测、监测和分析工作。
六、技巧与注意事项在使用卷积神经网络进行地震图像分析时，还有一些常用的技巧和注意事项需要我们注意。
利用PETREL详细建模操作方法
PETREL操作流程1.前期数据准备地震数据体，断层线FAULT LINS OR 断层棍FAULT STICKS，FAULTPOL YGONS，数字化的等值线。
工区内各井的坐标，顶深，海拔，底深（完钻井深），东西偏移，方位角，倾角，砂岩分层数据，砂层等厚图，测井曲线（公制单位），单井相，各层沉积相图，砂岩顶面构造图，单井岩性划分，测井解释成果表，含油面积图。
（在编辑数据的过程中，命名文件时最好数据文件名都和井名一致）2.数据加载①加载井口数据（WELL HEADERS）WELL_NAME X Y KB TOP BOTTOM SYMBOL井名X坐标Y坐标海拔顶深底深（完钻）井的类型②加载井斜数据（WELL PATH）第一种数据格式MD TVD DX DY AZIM INCL斜深垂深东西偏移南北偏移方位角倾角第二种数据格式MD INCL AZIM第三种数据格式TVD DX DY（单井用WELL LOGS，多井加井斜可用PRODUCTION LOGS）③加载分层数据（WELL TOPS）（包括断点数据）MD WELLPOINT 层名WELL NAME-1500 HORIZON Nm31 NP1-1600 FAULT Nm32 NP1以WELL TOPS加载之后删除系统的缺省项，新建4项，对应输入数据的列，名称进行编辑，Sub-sea Z values must be negative!(低于海平面的Z值都为负)，该选项在编辑时不要选中④加载测井曲线（WELL LOGS）LAS格式文件MD RESIS AC SP GR曲线采用0.125m的点数据（1m8个点数据），注意有的曲线单位要由英制转换为公制，如：AC 英制单位μs/in要换成工制单位μs/m，再用转换程序转换为LAS格式文件进行输入，以提高数据的加载速度。
如果有孔渗饱数据，按相同格式依次排列即可。
在/INPUT DATA中设置数据的排列顺序，曲线内容较多，系统缺省项只有MD，所以要用SPECIFY TO BE LOADED定义新的曲线，对应加载数据的列数，名称和属性进行编辑。
基于地震数据体的属性建模方法
Petrel地震地质解释和建模使用技巧基于地震数据体的属性建模方法在井资料稀少的地区，合理的利用地震资料是对井间岩性、物性进行解释的有效方法。
利用Geobody模块，通过交汇基于遗传反演算法得到波阻抗体与主频体，定义不同岩性的值区间，最终得到由能够区别出各种岩性的离散型地震数据体。
Train Estimation Medol主要基于神经网络算法，能够模拟人脑，识别属性曲线与地震体之间的规律、最终完成对孔隙度、渗透率等属性的运算过程。
算法优势：1. 不依赖三维网格模型的相建模、属性建模技术；2. 神经网络算法保证计算结果具有更高的准确性；3. 无网格引入和粗化过程；4. 快速、高效的计算过程；1．提取地震属性依据地震数据体和测井曲线，提取多个与岩性、物性有关的属性体，如遗传反演AI体、主频体、构造平滑体、Envelope、瞬时频率、甜点等属性体(图1)。
2．Geobody体解释激活地震体（Gen inversion），点击Insert box probe 插入三维Probe体，通过Manipulate Probe选择合适的体积大小，参考Grid Model、目的层位。
在Input 面板下的Geobody Interpretation Probes文件夹里自动产生一个Probe体。
右键>Setting，在弹出的对话框里选择Volumes，在2nd Cube里导入第二地震属性体（如 Dominant Freq.体）, 点击对话框下方的Apply键，切换至Opacity子界面, 由默认的Histogram切换到Crossplot，在右侧区域选择某一特定颜色，点击Tools下的第一排按钮，在两种属性的交汇图上，勾画特定的区域范围；例如，砂岩通常具有较高的波阻抗，呈现低频特征，观察3D Windows地震体的变化。
按住Ctrl键，切换另外一种颜色，选择泥岩等其它岩性，最终，将连续的地震数据体转变成离散的岩相数据体(图2)。
[Petrel2014使用技巧] Petrel 中实现地震反演的方法和技巧
![[Petrel2014使用技巧] Petrel 中实现地震反演的方法和技巧](https://img.taocdn.com/s3/m/bff731ef770bf78a652954e2.png)
Petrel 中实现地震反演的方法和技巧介绍地震反演的目标：在井控范围以外使用地震数据来描述岩性和流体属性。
所需井曲线：声波和密度。
确定性反演的步骤包括：使用合成记录对井曲线进行标定和校正、精确的时间-深度标定、确切的子波提取或者描述以及井曲线和地震数据的对应关系。
叠前和叠后的比较：叠后的结果是AI，声波阻抗。
信噪比比较好，不能解决入射角相关的属性问题。
叠前的结果是泊松比、拉梅系数等。
针对入射角相关属性。
可提取剪切模量信息。
Petrel遗传算法反演遗传反演是一种结合神经网络算法和遗传算法的反演技术。
主要用于通过数据间非线性关系解析获取声波阻抗信息。
其所需的输入数据为：地震振幅体和测井曲线。
其优势在于：运算快，误差小，可以应用于多种地球物理属性。
人工神经网络（ANN）是一种模拟人类神经细胞行为的算法，它的运行基于复杂的神经元关联网络。
遗传算法: 基于DNA链的运行原则，基因可以从父本向子本作转移和交叉互换。
数学运行框图如图5所示：工作流程示意如图6所示：基本工作流程框图见图7：实例分析步骤一、从GeoFrame中输出Petrel格式数据包。
Basemap -> send -> export to PetrelGeology Office -> tools -> export well data to Petrel步骤二、安装 GeoFrameDataConnectorForPetrel2009.1.msi ，插件对应功能显示如下：步骤三、输入压缩包。
步骤四、检查数据。
步骤五、合成记录标定。
步骤六、时间-深度转换。
步骤七、反演。
步骤八、结果评价与分析。
使用卷积神经网络进行地震图像分析的教程(Ⅲ)
地震是地球上常见的自然灾害，而地震图像分析是一个重要的地震监测和预测手段。
近年来，随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别和分析领域取得了很大的成功，也被应用到地震图像分析中。
本文将介绍如何使用卷积神经网络进行地震图像分析。
1. 数据准备首先，我们需要准备地震图像数据集。
这些数据可以来自地震监测站记录的地震波形，也可以是地震发生后的地表变形图像。
我们需要将这些数据整理成适合CNN训练的格式，通常是将图像数据转换成矩阵的形式。
同时，要注意对数据进行标注，例如地震波形的震级、震源深度等信息，以便后续的训练和验证。
2. 数据预处理在将数据输入到CNN之前，通常需要进行一些预处理工作。
这包括对图像进行缩放、裁剪、灰度化等操作，以确保输入数据的一致性和可训练性。
另外，如果数据集较小，还可以考虑使用数据增强的方法，如旋转、平移、翻转等，以扩大数据集并提高模型的泛化能力。
3. 构建卷积神经网络模型在数据准备和预处理完成后，我们需要构建CNN模型。
通常一个典型的地震图像分析CNN模型包括若干个卷积层、池化层和全连接层。
卷积层用于提取图像的特征，池化层用于降维和减少参数，全连接层则用于分类或回归任务。
在构建模型时，要根据实际问题的复杂程度和数据集的大小来选择合适的网络结构和超参数，并利用交叉验证等方法进行模型调优。
4. 模型训练与验证完成模型构建后，我们需要将数据集分为训练集、验证集和测试集，然后进行模型的训练和验证。
在训练过程中，要注意监控模型的损失函数和准确率，以及避免过拟合和欠拟合。
同时，可以利用一些常见的优化算法和正则化方法来提高模型的性能和稳定性。
在验证集上对模型进行评估，选择合适的评价指标（如准确率、精确率、召回率等）来评估模型的性能。
5. 模型应用与优化最后，我们可以将训练好的模型应用到地震图像分析中。
通过模型对新的地震图像数据进行预测和分析，可以帮助地震科研人员更好地理解地震现象、预测地震趋势和减轻地震灾害。
使用卷积神经网络进行地震图像分析的教程(四)
地震图像分析是地质科学领域中的重要研究方向，通过对地震波传播路径和地震波形的分析，可以帮助科学家更好地理解地球内部的结构和地质构造。
在地震图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习方法，已经被广泛应用于地震波形的特征提取和地震事件的检测与识别。
本文将介绍如何使用卷积神经网络进行地震图像分析的教程，包括数据准备、模型构建和训练等步骤。
一、数据准备在进行地震图像分析之前，首先需要准备地震波形数据。
地震波形数据通常以时间序列的形式存在，每个时间序列对应一个地震事件的波形信号。
可以通过地震观测站或者地震监测网络获取地震波形数据，也可以从公开的地震数据集中获取。
在数据准备阶段，需要对地震波形数据进行预处理，包括去噪、滤波、采样等操作，以便后续的特征提取和模型训练。
二、特征提取在地震图像分析中，特征提取是非常重要的一步。
传统的地震波形特征提取方法通常是基于地震学领域的专业知识和经验，但是这种方法往往需要人工设计特征提取算法，且很难适应复杂的地震波形数据。
而卷积神经网络作为一种端到端的特征提取方法，可以自动学习地震波形数据中的特征，因此在地震图像分析中具有很大的优势。
三、模型构建在使用卷积神经网络进行地震图像分析时，需要构建适合地震波形数据特点的卷积神经网络模型。
通常情况下，可以选择经典的卷积神经网络结构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，也可以根据实际问题设计适合的网络结构。
在模型构建过程中，需要考虑地震波形数据的特点，选择合适的网络层数、激活函数、损失函数等参数，并进行相关的调参工作。
四、模型训练模型构建完成后，接下来就是模型的训练工作。
在地震图像分析中，需要根据实际问题选择合适的训练数据集和验证数据集，并确定合适的训练策略和优化算法。
模型训练的过程中，需要关注模型的收敛情况、训练误差和验证误差的变化，以及模型在验证集上的性能表现。
[Petrel2014使用技巧]使用地质体雕刻和人工神经网络来描述盐丘
![[Petrel2014使用技巧]使用地质体雕刻和人工神经网络来描述盐丘](https://img.taocdn.com/s3/m/ed789614bed5b9f3f90f1c73.png)
使用地质体雕刻和人工神经网络来描述盐丘下面将阐述如何利用Petrel的geobody interpretation 和neural network这两种方法来描述盐丘。
具体实施步骤如下：1．生成多种地震属性选择你认为对刻画盐丘这种属性有帮助的一些地震属性，比如：混沌体（Chaos），Envelop, RMS振幅，方差，PCA-方位角，主频等等。
然后分别查看这些地震属性体（图1）。
在图1中用到的是曲率体(vertical radius=14;inline/xlineradius=1;method=strike curvature;),局部构造倾角（local structural dip）,边缘探测体（edge detecting cube）混沌体和方差体来做。
2．地质体雕刻第一阶段使用Petrel的geobody interpretation这个功能，根据雕刻体需求个数设置相同的blob然后转换成散点（图2，图3）。
然后选取你想要的一个体来进行下面的分类过程。
3. 人工神经网络训练完成第二步以后，如果需要一个作为背景的点集，可以通过手工拾取一些点，或者通过拾取多边形或断层然后再转换成散点都可以。
然后给这些散点附上属性（图4）。
再定义一个分类（图5）：一旦完成你想定义的分类，你需要把所有的点集合并起来。
在setting>common operations>append point with attributes)。
这个过程需要把点集放在一个文件夹里。
（图6）结果可以通过三维窗口和Spreedsheet进行显示，如图7。
4. 分类在上述训练属性计算好之后，然后可以进入到人工神经网络分类，如图8所示。
可以使用督导的分类方式，并选用合适的模板，可以调整迭代次数，误差范围等来调整分类结果（如图9）。
5.结果显示通过上述步骤，在正确的操作步骤下会得到下面的结果，如图10所示：。
[Petrel2014使用技巧]基于地震数据体的属性建模方法
![[Petrel2014使用技巧]基于地震数据体的属性建模方法](https://img.taocdn.com/s3/m/ae23c1816bec0975f465e273.png)
基于地震数据体的属性建模方法在井资料稀少的地区，合理的利用地震资料是对井间岩性、物性进行解释的有效方法。
利用Geobody模块，通过交汇基于遗传反演算法得到波阻抗体与主频体，定义不同岩性的值区间，最终得到由能够区别出各种岩性的离散型地震数据体。
Train Estimation Medol主要基于神经网络算法，能够模拟人脑，识别属性曲线与地震体之间的规律、最终完成对孔隙度、渗透率等属性的运算过程。
算法优势：1. 不依赖三维网格模型的相建模、属性建模技术；2. 神经网络算法保证计算结果具有更高的准确性；3. 无网格引入和粗化过程；4. 快速、高效的计算过程；1．提取地震属性依据地震数据体和测井曲线，提取多个与岩性、物性有关的属性体，如遗传反演AI 体、主频体、构造平滑体、Envelope、瞬时频率、甜点等属性体(图1)。
2．Geobody体解释激活地震体（Gen inversion），点击Insert box probe 插入三维Probe体，通过Manipulate Probe选择合适的体积大小，参考Grid Model、目的层位。
在Input 面板下的Geobody Interpretation Probes文件夹里自动产生一个Probe体。
右键>Setting，在弹出的对话框里选择Volumes，在2nd Cube里导入第二地震属性体（如 Dominant Freq.体）, 点击对话框下方的Apply键，切换至Opacity子界面, 由默认的Histogram切换到Crossplot，在右侧区域选择某一特定颜色，点击Tools 下的第一排按钮，在两种属性的交汇图上，勾画特定的区域范围；例如，砂岩通常具有较高的波阻抗，呈现低频特征，观察3D Windows地震体的变化。
按住Ctrl键，切换另外一种颜色，选择泥岩等其它岩性，最终，将连续的地震数据体转变成离散的岩相数据体(图2)。
3. 将Probe体转换为地震体右键Probe box体，点击convert to seimic cube，将解释的Probe体转换成可以为Grid Model采样的标准地震数据体（离散数据）(图3)。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Geobody体雕刻与神经网络算法划分地震相
Petrel软件为用户提供了多种划分地震相的方法，用户可以通过Geobody实现多地震属性体的融合，充分利用不同岩相在频率、振幅、相位上的特征，实现地震相（异常体）的划分与识别，为建模提供岩相的初步认识；此外，利用Train Estimation Model模块也可以直接对地震体进行聚类分析。
随着勘探的逐渐深入，井资料不断完善，单井相的认识会成为研究岩相分布的硬数据，如何充分利用井资料，有效结合地震多属性是更为准确的获得相（异常体）空间分布的关键。
利用Geobody体雕刻与神经网络算法划分地震相的方法能够充分利用井的硬数据和地震的软数据，具有更加可靠、可控、精确的特点，不仅可以用来对地震相带的识别，也可以用于气藏、油藏、特殊目标体的空间预测，为有利目标的选取和建模提供更可靠的空间认识（图6）。
1．生成多种地震属性
通过Volume Attribute模块提取多种能够反映地震相（异常体）的地震属性体；a. 如针对于河道相，可以选择，
Sweetness: 甜点属性
Genetic Inversion: 遗传反演
Reflection Intensity: 反射强度
Graphic Equalizer: 图形均衡
Chaos: 去噪属性
Structural Smoothing: 构造平滑
Local Structural Dip:构造倾角
RMS Amplitude: 均方根振幅
Filter: 滤波
Variance (Edge Method): 方差属性（相干体属性）
3D Curvature: 曲率
Iso-frequency: 等频体
b. 针对于气藏，除上述部分属性外，也可以选择
T*Attenuation: 频率衰减相关属性
2．Geobody体雕刻
Geobody体雕刻技术可以帮助用户实现“所见即所得”，用户可以根据单种或多种地震属性融合的方法有效的识别河道、深水浊积体等典型相（异常体）的特征，立足于对单井的认识，能够很容易的借助体雕刻功能获得某一井区附近特定相的空间展布特征（图1）
3.Geobody体提取
经过体透视和体提取功能获得的Geobody体可以通过Convert to seismic horizon 的功能获得砂体或者异常体（气藏）的顶底面的高度，进而获得其厚度；此外，还可以将提取出来的Geobody体通过Convert to points转换成对应的散点数据（图2-3）。
4. 多Point（相）点合并
经过Geobody模块转换的不同的岩相Point数据会分别产生各自的Points文件（图3）操作流程：双击Point文件-Setting-Operations-Common Operations-Point to Append：要合并的点（图4）。
5.神经网络分析
通过井上获得的认识和Geobody地震属性获得的确定性相分布，利用神经网络算法，选择多种与地震相有关的地震属性数据，将步骤4获得的Points点集作为培训数据点，选择合适的迭代参数，实现从已知到未知的相（异常体）的预测（图5）。