利用模式识别技术进行四维异常的多属性分析

根据同步分析多种属性和分析在三维体中形成的四维异常，明显地改进了时延地震可视检验的程序。一种模式识别方法用于结合来自多属性的互补信息并监测四维异常。该方法由两个步骤构成——分析步骤与识别步骤。分析步骤目的在于发现四维异常的有代表性样本。而在识别步骤中，这些样本用于训练神经网络以便识别四维异常响应不同于背景响应。它表明了样本的选择极为重要而且应该与时延研究的目标相对应。与常规单一属性分析相比，它显示了无重复噪声的明显减少。此外它还展示了指导时延分析(辨别不同类型的四维异常)方法的潜力。一般说来，非重复噪声可以降低四维地震表征工程的价值。代价不菲的专用采集方法可能减少非重复噪声。在这次研究中，证明了用本文所叙述的高代价监测技术能够减小非重复性噪声。