[发明专利]一种机器学习框架下高维特征约束的初至拾取方法及系统有效
| 申请号： | 201910962191.2 | 申请日： | 2019-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN110673208B | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 张金淼;罗飞;孙文博;朱振宇;翁斌;王小六;郝振江;王艳冬;糜芳;杨俊 | 申请（专利权）人： | 中国海洋石油集团有限公司;中海油研究总院有限责任公司 |
| 主分类号： | G01V1/28 | 分类号： | G01V1/28;G01V1/30 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 王胥慧 |
| 地址： | 100010 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种机器学习框架下高维特征约束的初至拾取方法及系统，其特征在于，包括以下步骤：1)获取地震数据，并对地震数据进行预处理，得到地震数据的若干地震特征；2)将得到的若干地震特征作为样本输入至预先构建的改进度量方式的模糊聚类算法框架中，对地震数据的地震特征进行筛选，使得地震数据中提取的若干地震特征自动分为初至走时和非初至走时两类，完成地震初至走时的拾取，本发明可以广泛应用于地震勘探领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机器 学习 框架 下高维 特征 约束 拾取 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种机器学习框架下高维特征约束的初至拾取方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)获取地震数据，并对地震数据进行预处理，得到地震数据的若干地震特征；/n2)将得到的若干地震特征作为样本输入至预先构建的改进度量方式的模糊聚类算法框架中，对地震数据的地震特征进行筛选，使得地震数据中提取的若干地震特征自动分为初至走时和非初至走时两类，完成地震初至走时的拾取。/n
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