[发明专利]一种基于朴素贝叶斯法与邻近分类法相结合的地球物理建模方法

说明书

本发明提供了一种基于朴素贝叶斯法与邻近分类法相结合的地球物理建模方法，本发明利用邻近法和朴素贝叶斯相结合的建模方法，首先利用已知剖面做朴素贝叶斯分类，再根据邻近法找出离未知点最近的N个已知点，选取一部分方差较大的点进行训练，方差较大的点代表这些点位于地层分界面处，其属性判断比较困难，而方差较小的点位于地层分界面之间，其属性相同，不需要分类，再利用剩余的点进行训练，能够对已有的地质模型和建模数据进行学习，并结合已有的地质认识，在减少人为干预的前提下使得建模更加客观，从而在大区域、较深尺度构建地质模型，且构建的模型符合已有的地质认识，更加符合实际的地质情况。

技术领域

本发明涉及地球物理勘探领域，尤其涉及一种基于朴素贝叶斯法与邻近分类法相结合的地球物理建模方法。

背景技术

传统的地质建模方法只能应用与较小区域，深度极浅，且地震剖面较多的三维地震中，且耗费较大的人力物力，例如面对松辽盆地北部区域这样大尺度，且仅有几条地震剖面的地区，传统的建模方法有着很大的局限性，无法较为真实地构建该地区的地质模型，且无法结合不同地区的地质情况。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于朴素贝叶斯法与邻近分类法相结合的地球物理建模方法，为三维地质研究和深部资源潜力评价提供支撑条件。

本发明提供的技术方案是：一种基于朴素贝叶斯法与邻近分类法相结合的地球物理建模方法，包括如下步骤：

1)提取地区范围内的地质信息，对地质信息进行地质解释，将得到的地质解释数据结果进行数据化处理，数据化的地质解释结果投影到三维空间中，利用朴素贝叶斯的邻近法对未知地层进行分类；

2)检索步骤1)中的三维空间中的一点周围的K个已知点，并将K个已知点的属性提取出来，属性的总种类为N种，三维空间中的一点的属性为A_n，其周围第i个点的属性表示为其中i代表第i个点，n∈(1,2…N)；

3)根据朴素贝叶斯方法对已知点进行学习，利用公式如下：

其中，n代表1…N中的任意一个数，且每个n互不影响，其中代表这个已知点周围第i个点的属性，P(A_n)代表这个点的属性为A_n的概率，代表第i个点属性为的概率，代表在其周围K个点属性分别为的情况下这个点属性为A_n的概率；通过学习，可以得到已知点中A_n的概率，即P(A_n)，第i个点属性为的概率以及当这个点属性为A_n时，其周围K个点的属性分别为的概率，将上述三个概率：作为先验概率；

4)将步骤3)的结果应用在步骤2)中剩余的已知点，后验概率如下：

其中，表示在已知这个点周围每个点属性的情况下，这个点属性为A_n的概率，当取最大值时，则确定这个点的属性为A_n；

5)将不同K值带入步骤2)中进学习，并将步骤4)得到的结果与已知点的属性进行对比来判断学习的准确率，将不同K值时学习的准确率做对比，选出准确率最高的K值k，此时得到的先验概率即为学习得到效果最好的先验概率

6)选取每个未知点最近的k个点再利用先验概率公式：

同时利用朴素贝叶斯方法公式：

将先验概率公式与朴素贝叶斯方法公式进行分类，取的最大值即为这个未知点的属性A_n，从而获得每个点的地层属性，最终构建该地区的三维地质模型。

优选，所述步骤1)中的地质信息包括：地球物理信息、钻井资料、物性资料和重磁电震资料、地震剖面解释结果。