无监督智能地震速度拾取（matlab实现）

三维k-means无监督智能地震速度拾取（matlab实现）

本文从三个方向探究了叠加速度拾取智能化的方法。
首先是速度谱预处理方面，经过统一阈值筛选后的速度谱往往忽略了浅层的能量团，而且深层速度的聚焦性差。故设计了一种随深度的变化，阈值也相应变化的滑动窗来实现阈值的灵活筛选，使浅层的速度也能被拾取，深层速度的拾取更加准确。
其次是聚类算法的升级，传统的二维k means聚类算法，得的中心是截面的几何中心,而非真正速度谱的能量中心。特创新出三维k means聚类，使拾取的结果更加接近于真实的能量团，从而得自动更加准确的叠加速度来进行动校正。
最后是其他聚类算法对聚类结果的比较，k means聚类算法需要人工设置聚类中心个数和最大循环次数，db-scan聚类算法不需要设置聚类中心个数，只需要调节限制圆的半径和圆内最小点数，在算法运行的过程中就可以获得聚类中心个数。在本次科创过程中探究了这两种算法的优缺点更好地改进对速度拾取算提出更好的改进措施。

叠加速度拾取原理

利用速度谱方法求取叠加速度是目前生产单位提取速度参数的重要手段。所谓叠加速度，是指对道集内某个反射波同相轴用不同的速度进行动校正并分析校正后的叠加效果，其中叠加效果最好的那个速度就是该反射波的叠加速度。
为了得到叠加速度，需要将原始地震道集和界面反射系数褶积得到叠加速度谱，用阈值对速度谱进行筛选，用算法对筛选后的速度谱进行聚类处理，处理得到的聚类中心的坐标对应的就是不同深度的叠加速度大小。
用拾取的地震速度对地震道集进行动校正，就可以将双曲线拉直，再进行后期的水平叠加。

K-means聚类原理简介

1.输入一聚类簇数为k的样本集，样本集大小为m*n的矩阵 在样本集中随机抽取k个样本作为初始均值向量（cluster center）；
2.计算每个样本点与各均值向量的距离d 根据距离d将每个样本点划入与之最近的簇中，此时均值向量发生改变 ；
3.对簇中每个样本求和/簇中样本个数求得新的均值向量；
4.更新均值向量，当均值向量不再改变时停止迭代 ，输出将样本集最后划分的k个簇 ；
为了探究出一组最合适的参数，我们调节了不同的阈值和聚类中心个数，研究其对聚类效果的影响:
从上图可以明显的发现，阈值过大会丢失大部分的能量团数据使浅层的速度拾取效果不佳；阈值过不断地调试大量的噪音。经过不断的调试最后选择95为最佳阈值。