应用数据挖掘技术进行地质储层预测，在石油开发中是一项重要的技术。由于大多数地震数据并不具有监督信息，故而聚类技术成为了地质结构分析的首选方法。每个工区的一个地震属性可以看作是一个图像，而且地震数据来源于地质空间方位信息：在同一区域内部数据具有较大的相似性，而在不同区域里的数据的差异性则较大。根据上面两点，文中提出一种基于多相水平集图像分割的地震数据聚类分析算法，这个算法包括2个步骤：数据初始化，数据分割及聚类。数据初始化能大大约减数据量，使得后面的图像分割步骤更加的快速，在数据分割及聚类中将Li[1]提出的基于局部灰度聚类的多相水平集的图像分割算法应用扩展到七个目标区域的地震属性数据分割上，而...Application of data mining technology for geological reservoir prediction in oil development is of great significance. Since most of the geological data does not contain supervised information, so clustering technology has become the preferred method of geological structure analysis. Each seismic attribute of a work area can be regarded as an image, and because the seismic data is derived from the...学位：工程硕士院系专业：航空航天学院_工程硕士(控制工程)学号：2322014115338

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学校编码：10384学号：23220141153382分类号 密级UDC硕 士 学 位 论 文基于多相水平集图像分割的地震数据聚类分析算法Seismic Data Clustering Analysis Algorithm Based onMultiphase Level Set Image Segmentation赵佳指导教师姓名： 林 冬 云专 业 名 称： 控制工程论文提交日期： 2 0 1 7 年 月论文答辩时间： 2 0 1 7 年 月学位授予日期： 2 0 1 7 年 月答辩委员会主席：评 阅 人：2017年 月厦门大学博硕士论文摘要库厦门大学博硕士论文摘要库厦门大学学位论文原创性声明本人呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体已经发表的研究成果，均在文中以适当方式明确标明，并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范（试行）》。另外，该学位论文为（ ）课题（组）的研究成果，获得（ ）课题（组）经费或实验室的资助，在（ ）实验室完成。（请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称，未有此项声明内容的，可以不作特别声明。）声明人（签名）：年 月 日厦门大学博硕士论文摘要库厦门大学博硕士论文摘要库厦门大学学位论文著作权使用声明本人同意厦门大学根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》等规定保留和使用此学位论文，并向主管部门或其指定机构送交学位论文（包括纸质版和电子版），允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。　　本学位论文属于：　　（ ）1.经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于　　年　　月　　日解密，解密后适用上述授权。　　（ ）2.不保密，适用上述授权。　　（请在以上相应括号内打“√”或填上相应内容。保密学位论文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均适用上述授权。）声明人（签名）：年 月 日厦门大学博硕士论文摘要库厦门大学博硕士论文摘要库摘要应用数据挖掘技术进行地质储层预测，在石油开发中是一项重要的技术。由于大多数地震数据并不具有监督信息，故而聚类技术成为了地质结构分析的首选方法。每个工区的一个地震属性可以看作是一个图像，而且地震数据来源于地质空间方位信息：在同一区域内部数据具有较大的相似性，而在不同区域里的数据的差异性则较大。根据上面两点，文中提出一种基于多相水平集图像分割的地震数据聚类分析算法，这个算法包括2个步骤：数据初始化，数据分割及聚类。数据初始化能大大约减数据量，使得后面的图像分割步骤更加的快速，在数据分割及聚类中将Li[1]提出的基于局部灰度聚类的多相水平集的图像分割算法应用扩展到七个目标区域的地震属性数据分割上，而且由于原始地震属性数据信息量大，即使经过数据降维处理，数据的维数仍然不止一维，图像分割算法是在平面上进行图像分割，所以考虑把基于局部灰度聚类的图像分割算法扩展到多维数据分割，使其能够处理高维不均匀地震数据，最后简单的通过每个数据点分割后的三个水平集的正负组合对数据点归类。最后对聚类的结果进行了聚类有效性评价。把基于多相水平集图像分割的地震数据聚类分析算法和在实际地质储层预测中得到良好效果的k均值算法通过三个相对指标进行比较：对于I指标和SD指标来说，基于多相水平集图像分割的地震数据聚类分析算法要优于k均值算法，对于Dunn指标，由于奇异点的影响导致基于多相水平集图像分割的地震数据聚类分析算法不如k均值算法。综上，可以得到基于多相水平集图像分割的地震数据聚类分析算法在聚类效果上要优于k均值算法。关键词：多相水平集； 图像分割； 地震数据聚类I厦门大学博硕士论文摘要库厦门大学博硕士论文摘要库AbstractApplication of data mining technology for geological reservoir prediction in oildevelopment is of great significance. Since most of the geological data does not con-tain supervised information, so clustering technology has become the preferred methodof geological structure analysis. Each seismic attribute of a work area can be regardedas an image, and because the seismic data is derived from the geological space azimuthinformation: the data in the same region has a large similarity, and the difference be-tween the data in the different regions is large. According to the above two points,this paper presents a geostructure cluster analysis algorithm based on multi-phase levelset image segmentation. This algorithm includes two steps: data preprocessing, datasegmentation and clustering. The initialization process consists mainly of two parts,the first part is the seismic attribute data cleaning, the second part is the dimensionalityreduction of the seismic attribute data. The purpose of data cleaning is mainly focus onremoving invalid data and replacing with valid one to ensure the integrity of the regionaldata; in many cases, not all dimensions of high-dimensional data sets for the real impor-tance of the underlying information is valid, the purpose of dimension reduction is tosimplify the data, making the data more appropriate. In order to achieve this, we needto map high-dimensional data to low-dimensional data and to ensure that some impor-tant attributes (such as locality, other geometric properties) are preserved, thus greatlyreducing the data without invalid information and redundant information, which canaccelerate and simplify the computation in segmentation procedure in turn. In the datasegmentation and clustering, the application of image segmentation algorithm basedon local gray-level clustering of multi-phase level proposed by Li [1] is extended to theseismic attribute data segmentation of seven target regions. And because the originalseismic attribute data information is large, even after the data dimension reduction pro-cessing, the dimension of the data is still more than one dimensions, the image segmen-tation algorithm based on local gray-scale clustering is extended to multidimensionaldata segmentation, so that it can deal with high-dimensional non-uniform seismic data.As a result, each data point is classified into one of seven classes according to its signsin three level set function.Finally, the clustering validity of the clustering is evaluated. The geometric struc-ture clustering analysis algorithm based on the multi-phase level set image segmenta-tion and the k mean algorithm which gets good effect in the actually geological reser-voir prediction are compared by three relative indexes: for the I and SD index, theIII厦门大学博硕士论文摘要库clustering analysis algorithm of geologic structure with multi-phase level image seg-mentation is superior to the k mean algorithm. For the Dunn index, due to the influenceof singularity, the clustering analysis algorithm of geological structure based on multi-phase level image segmentation is not as good as k mean algorithm. In conclusion,the clustering analysis algorithm based on multi - phase level image segmentation issuperior to k mean algorithm in clustering effect.Key Words: Multi-phase Level Set; Image Segmentation; Seismic Data ClusteringIV厦门大学博硕士论文摘要库目 录摘要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I第一章 绪论 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.1 研究背景及意义 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 相关国内外研究现状 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.2.1 地震属性聚类的国内外研究现状 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.2.2 图像分割方法研究现状. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.3 论文结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7第二章 数据初始化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.1 地震属性数据清洗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.2 数据降维 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.3 本章小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12第三章 基于多相水平集地震数据分割及聚类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.1 基于多相水平集的地震数据分割 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.1.1 地震数据的图像模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143.1.2 局部地震数据聚类性质. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143.1.3 能量方程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153.1.4 水平集和能量方程最小化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163.1.5 基于多相水平集的地震数据分割 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19V厦门大学博硕士论文摘要库3.1.6 多通道图像分割 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223.1.7 数值实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233.2 地震数据聚类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233.3 本章小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23第四章 实验 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254.1 数据初始化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254.2 基于多相水平集图像分割的地震数据聚类分析算法的实验 . . . . . . . . . . 274.3 本章小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31第五章 聚类有效性评价 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335.1 几种聚类评价指标介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335.1.1 Dunn指标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345.1.2 I指标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345.1.3 SD指标. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355.2 两种聚类算法有效性指标结果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365.3 两种聚类算法有效性指标比较与分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365.4 本章小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38第六章 总结和展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 396.1 总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 396.2 展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39VI厦门大学博硕士论文摘要库参考文献 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41攻读硕士期间发表的学术论文 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47致谢 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48VII厦门大学博硕士论文摘要库厦门大学博硕士论文摘要库ContentsAbstract IIIChapter 1 Introduction 11.1 Research Background and Significance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 Related Research Status . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.2.1 Research Status of Seismic Attributes Clustering . . . . . . . . 21.2.2 Research on Image Segmentation Method . . . . . . . . . . . . 31.3 Paper structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7Chapter 2 Data Initialization Module 92.1 Seismic Attribute Data Cleaning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.2 Local Preserving Projection Algorithm Dimensionality . . . . . . . . . 102.3 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12Chapter 3 Seismic Data Segmentation and Clustering Based on MultiphaseLevel Set 133.1 Seismic Data Segmentation Based on Multiphase Level Set . . . . . . . 133.1.1 Image Model of Seismic Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143.1.2 Local Seismic Data Clustering Property . . . . . . . . . . . . . 143.1.3 Energy Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153.1.4 Level Set and Energy Minimization . . . . . . . . . . . . . . . 163.1.5 Seismic Data Segmentation Based on Multiphase Level Set . . . 193.1.6 Multi-channel Image Segmentation . . . . . . . . . . . . . . . 223.1.7 Numerical Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233.2 Seismic Data Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233.3 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23Chapter 4 Experiment 254.1 Data initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25IX厦门大学博硕士论文摘要库4.2 Experimental Study on Seismic Data Clustering Algorithm Based onMultiphase Level Set Image Segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . 274.3 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31Chapter 5 Clustering Effectiveness Evaluation 335.1 Introduction of Several Clustering Evaluation Indexes . . . . . . . . . . 335.1.1 Dunn Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345.1.2 I Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345.1.3 SD Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355.2 Two Clustering Algorithm Validity Index Results . . . . . . . . . . . . 365.3 Comparison and Analysis of Validity Indexes of Two Kinds ofClustering Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365.4 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38Chapter 5 Conclusion and Outlook 396.1 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 396.2 Outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39Bibliography 41Publications 47Acknowledgements 48X厦门大学博硕士论文摘要库Degree papers are in the “Xiamen University Electronic Theses and Dissertations Database”. Fulltexts are available in the following ways: 1. If your library is a CALIS member libraries, please log on http://etd.calis.edu.cn/ and submitrequests online, or consult the interlibrary loan department in your library. 2. For users of non-CALIS member libraries, please mail to etd@xmu.edu.cn for delivery details.厦门大学博硕士论文摘要库

Seismic Data Clustering Analysis Algorithm Based on Multiphase Level Set Image Segmentation

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Seismic Data Clustering Analysis Algorithm Based on Multiphase Level Set Image Segmentation

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