1、分類號：UDC：學校代碼：密級：博士學位論文三維地震屬性融合及圖像處理技術(shù)研究Researchonthe3DseismicattributefusionandImageprocessing導研究方向：培養(yǎng)單位：煤炭科學研究總院2011年4月煤炭科學研究總院博士學位論文摘要目前，三維地震勘探作為煤礦采區(qū)構(gòu)造勘探的主要手段，已獲得廣泛應用。隨著機械化程度的大幅提高，煤礦開采對三維地震勘探精度提出了更高的要求。如何從地震數(shù)據(jù)中提取更多的信息進

2、行地下構(gòu)造解釋和巖性特征描述是一個研究的熱點問題。本文在調(diào)研國內(nèi)外文獻的基礎上，對三維地震屬性分析技術(shù)的應用現(xiàn)狀進行了回顧，評述了地震屬性的分類方法和地質(zhì)意義，并從地震屬性的采集因素、處理因素及提取方法三方面論述了地震屬性的應用前提：結(jié)合目前地震屬性的應用現(xiàn)狀及實際需求，對部分屬性的提取方法及適用范圍進行了分析；闡述了相關分析、聚類分析、主成分分析、神經(jīng)網(wǎng)絡分析與支持向量機等數(shù)據(jù)處理方法的原理，歸納了基于模型、基于數(shù)理統(tǒng)計和基于人工智能

3、方法的多種地震屬性優(yōu)選技術(shù)；在此基礎上，將RGB聯(lián)合渲染技術(shù)、遙感圖像處理技術(shù)和數(shù)學形態(tài)學原理方法引入到地震屬性分析中；最后，展望了虛擬現(xiàn)實技術(shù)在今后地震屬性分析中的應用前景。本論文取得了如下主要成果：采用三維地震模型對陷落柱進行了數(shù)值模擬，利用圖像相似度分析方法優(yōu)選出對陷落柱敏感的屬性；基于小樣本事件，首次采用支持向量機進行煤田地震屬性非線性優(yōu)選的方法研究，并在煤層氣含量預測中取得了良好的效果：綜合應用基于RGB聯(lián)合渲染的地震屬性融合

4、技術(shù)與數(shù)理統(tǒng)計學的相關分析、聚類分析和主成分分析，開展了基于RGB的屬性優(yōu)選方法，并給出了RGB融合后屬性圖像質(zhì)量的評價標準；把遙感圖像處理和特征提取的思想以及數(shù)學形態(tài)學原理引入地震屬性圖像處理與分析中，結(jié)合不同地質(zhì)體的平面展布特征，建立了線狀、面狀地質(zhì)特征的解譯流程，取得了較好的應用效果；最后，將虛擬現(xiàn)實技術(shù)引入地震多屬性可視化中，構(gòu)建了地震層位真彩色三維模型，初步實現(xiàn)了地震屬性的三維可視化。關鍵詞：三維地震勘探；屬性融合；圖像處理；