波琳·勒·布特伊勒;让·查理蒂 地震数据中的半监督多相目标检索。 （英语） Zbl 1441.86012号 数学。地质科学。 52，第6期，817-846（2020年）. 摘要：通过使用地震数据表征埋藏沉积结构是许多地球科学项目的一部分。地震采集和处理能力的发展使得获取越来越多的数据成为可能，提高了图像分辨率，从而可以更精确地对沉积层中的沉积对象（地质体）进行成像。然而，在大型数据集中探索和解释它们可能是一项繁琐的工作。最近的实践表明，自动化方法有潜力帮助口译员完成这项任务。本文提出了一种新的半监督方法，用于识别三维地震数据中的多相地质体，同时保持其内部相的可变性并跟踪输入的不确定性。该方法将非线性数据驱动方法与新的监督学习方法相结合。它需要在一些地震图像上预先描绘地质体，以及对该描绘的先验置信度。该方法依赖于对适当数据表示的学习，并将先验置信度传播到附加到最终描绘的后验概率。将该方法应用于三维实际数据，显示了在本例中对目标多相地质体大规模运输矿床的一致有效检索。 引用于1文件 MSC公司： 86A32型 地理统计学 86甲15 地震学（包括海啸建模）、地震 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：地震解释;物体识别;半监督分析;多相地质体 软件：GTM公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Le Bouteiller}和\textit{J.Charléty}，数学。地质科学。52，第6号，817--846（2020；Zbl 1441.86012） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿尔维斯，TM；Kurtev，K。；GF摩尔；Strasser，M.，《利用地震结构评估大规模运输矿床的内部特征、储层潜力和密封能力：地球物理和岩石物理方法》，AAPG Bull，98，4，793-824（2014）·doi:10.1306/09121313117 [2] Berthelot，A。；索尔伯格，AH；Gelius，LJ，盐检测的纹理属性，《应用地球物理杂志》，88，52-69（2013）·doi:10.1016/j.japgeo.2012.09.06 [3] CM主教；斯文森，M。；Williams，CKI，GTM:生成地形图，神经计算机，10，1215-234（1998）·doi:10.11162/08997698300017953 [4] Chopra S，Marfurt KJ（2014），利用生成地形图进行地震相分析。收录：Birkelo B（ed）SEG技术项目扩展摘要2014，第1390-1394页。10.1190/segam2014-0233.1 [5] 克劳西，DA；Zhao，Y.，灰度共生综合算法（GLCIA）：一种快速确定共生概率纹理特征的优越计算方法，计算地球科学，29，7，837-850（2003）·doi:10.1016/S0098-3004（03）00089-X [6] 德马托斯，MC；奥索里奥，波兰；Johann，PR，使用小波变换和自组织图进行无监督地震相分析，地球物理学，72，1，P9-P21（2007）·数字对象标识代码：10.1190/1.2392789 [7] de Silva，AM；Leong，PHW；de Silva，AM；Leong，PHW，特征选择，基于语法的时间序列预测特征生成，13-24（2015），新加坡：Springer，新加坡 [8] 埃希基茨，CG；戴维斯，J。；Amtmann，J。；Schreilechner，MG；de Groot，P.，灰度共生矩阵及其在地震数据中的应用，First Break，33，71-77（2015） [9] Gao，D.，地震纹理模型回归在地震相表征和解释中的应用，Lead Edge，27，3，394-397（2008）·数字对象标识代码：10.1190/1.2896632 [10] 哈拉利克，RM；Shanmugam，K。；Dinstein，I.，图像分类的纹理特征，IEEE Trans-Syst Man-Cybern，3，6，610-621（1973）·doi:10.1109/TSMC.1973.4309314 [11] Hashemi H，de Beukelaar P，Beiranvand B，Seiedali M（2017），利用sscsom技术对地震数据集进行优化相分析。2017年第79届EAGE会议和展览，会议记录。EAGE Publications BV，荷兰。10.3997/2214-4609.201700916 [12] Kohonen T（1986）《模式识别的学习矢量量化：技术报告TKK-F-A601》。赫尔辛基理工大学 [13] Le Bouteiller P，Charléty J（2018）《目标保护程序》（Procédépour la détection d'objets geologiques dans une image sismique）（专利申请中） [14] Long Z，Alaudah Y，Qureshi MA，Farraj MA，Wang Z，Amin A，Deriche M，AlRegib G（2015）使用纹理属性对偏移地震体进行表征：一项比较研究。收录：施耐德RV（ed）SEG技术计划2015年扩充摘要，第1744-1748页。10.1190/segam2015-5934664.1 [15] Lu Y，Cohen I，Zhou XS，Tian Q（2007）使用主特征分析进行特征选择。在：Lienhart R，Prasad AR，Hanjalic A，Choi S，Bailey B，Sebe N（编辑）第15届国际会议，第301页。10.1145/12912233.1291297年 [16] 马里兰州；JJ Brault；Hart，BS，《地震相分析的可视化数据挖掘方法：第1部分——与其他非监督聚类方法的测试和比较》，《地球物理学》，第74、1、P1-P11页（2009年）·doi:10.1190/1.3046455 [17] Nivlet，P.，《储层表征或监测地震相分析中的不确定性：原因和后果》，《石油天然气科学技术评论》IFP，62，2，225-235（2007）·doi:10.2516/ogst:2007019 [18] Ogiesoba，O。；Hammes，U.，德克萨斯州墨西哥湾海岸南部上渐新统弗里奥组内大规模输导矿床的地震解释，AAPG Bull，96，5，845-868（2012）·doi:10.1306/09191110205 [19] 皮塔斯，I。；Kotropoulos，C.，基于纹理的地震图像分割方法，模式识别，25，9，929-945（1992）·doi:10.1016/0031-3203（92）90059-R [20] 齐，J。；Lin，T。；Zhao，T。；李，F。；Marfurt，K.，《半监督多属性地震相分析》，解释，4，1，SB91-SB106（2016）·doi:10.1190/INT-2015-0098.1 [21] 罗伊，A。；Romero-Peláez，AS；TJ Kwiatkowski；Marfurt，KJ，碳酸盐岩相估算的生成地形图，墨西哥南部Veracruz盆地，解释，2，1，SA31-SA47（2014）·doi:10.1190/INT-2013-0077.1 [22] Shafiq MA，Wang Z，Amin A，Hegazy T，Deriche M，AlRegib G（2015）使用纹理梯度检测偏移地震体中的盐丘边界表面。收录：施耐德RV（ed）SEG技术计划2015年扩充摘要，第1811-1815页。10.1190/segam2015-5927230.1 [23] 发货，RC；韦默，P。；Posamentier，HW，深水环境中的大规模运输矿床（2011年），图斯拉：SEPM（沉积地质学会），图斯拉 [24] Soille，P.，《形态学图像分析：原理和应用》（2010），柏林：施普林格出版社，柏林 [25] 索卡尔，RR；Rohlf，FJ，《用客观方法比较树状图》，Taxon，11，2，33（1962）·doi:10.2307/1217208 [26] AA塔哈；Hanbury，A.，《评估3D医学图像分割的指标：分析、选择和工具》，BMC Med Imaging，15，29（2015）·doi:10.1186/s12880-015-0068-x [27] 王，Z。；Hegazy，T。；长，Z。；AlRegib，G.，《利用纹理、张量和子空间学习对迁移后体积中盐丘的噪声-全息检测和跟踪》，《地球物理学》，80，6，WD101-WD116（2015）·doi:10.1190/geo2015-0116.1 [28] 王，S。；袁，S。；Yan，B。；何毅。；Sun，W.，不连续边缘检测的方向复值相干属性，应用地球物理杂志（2016）·doi:10.1016/j.jappgeo.2016.03.016 [29] Ward，JH，优化目标函数的分层分组，美国统计学会杂志，58，301，236-244（1963）·doi:10.1080/01621459.1963.10500845 [30] 西方，英国石油公司；5月，SR；伊斯特伍德，JE；Rossen，C.，使用结构属性和神经网络进行交互式地震相分类，Lead Edge，21，10，1042-1049（2002）·数字对象标识代码：10.1190/1.1518444 [31] Zhao，T。；张杰。；李，F。；Marfurt，KJ，新西兰坎特伯雷盆地浊积岩系统特征，使用地震属性和距离保护自组织图，解释，4，1，SB79-SB89（2016）·doi:10.1190/INT-2015-0094.1 [32] Zhao，T。；李，F。；Marfurt，KJ，用地层学约束自组织图相分析：提高自动地震相分类可信度的方法，解释，5，2，T163-T171（2017）·doi:10.1190/INT-2016-0132.1 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。