数据挖掘技术在地震属性降维中的应用

作者：郭淑文; 程然; 祝文亮; 肖敦清; 牟智全

来源：天然气地球科学, 2010, (04): 670-677.

• 数据挖掘技术
• 地震属性
• 降维K-L变换
• 奇异值分解 Data mining technique
• Seismic attribute
• Reduction of dimensions Karhumem-Loeve transformation
• Singular value decomposition.

地震属性数据中包含着一些潜在的有用信息,但从地震资料中提取的地震属性多达数百种,这对实际研究造成很大困难。根据地震属性之间必然存在着相关性这一前提,对地震属性进行降维分析是解决这一困难的有效措施。将数据挖掘技术中的K-L变换和奇异值分解2种线性降维方法,分别应用到地震属性降维中,再将降维后的地震属性应用到研究区的实际地震数据中进行测试,结果发现降维后的地震属性均集中在特征值最大的那个新属性上。并依次减小,认为用降维后的地震属性预测储层比用单一地震属性更符合地质规律。