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基于單井屬性綜合分析法，可選取均方根振幅、最大振幅、最小振幅、平均振幅、均方根振幅（能量）差異、最大振幅差異、最小振幅差異、平均振幅差異、均方根主頻率、最大主頻率、最小主頻率、平均主頻率、均方根道積分、最大道積分、最小道積分、平均道積分、波形弧長、波阻抗共18 種敏感地震屬性。由于不同地震屬性之間存在一定程度的冗余，這將導(dǎo)致計算維度及復(fù)雜度的增加，因此需要對優(yōu)選的地震屬性進(jìn)行優(yōu)化。通過PCA 算法可對優(yōu)選的18 種地震屬性進(jìn)行優(yōu)化。
地震屬性優(yōu)化的必要性
通過分析合成地震數(shù)據(jù)與實際地震數(shù)據(jù)可知，地震屬性與儲層流體性質(zhì)、儲層參數(shù)、儲層物性之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系。不同區(qū)塊和不同儲層對象具有完全不同的敏感地震屬性，即使是在同一區(qū)塊、同一儲層，預(yù)測對象不同也會導(dǎo)致敏感地震屬性的不同。
當(dāng)前可以提取地震屬性達(dá)上百種，但是目前為止真正具有實際意義的屬性并不是很多。通常優(yōu)選的地震屬性存在如下的問題：某些屬性可能反應(yīng)的是干擾的變化，而與目的層位本身無關(guān)。若不對輸入的屬性進(jìn)行優(yōu)化，會帶來錯誤；屬性的增加意味著計算維度的增加。在模式識別過程中，維度的無限制增加往往帶來維度災(zāi)難。即使不帶來維度災(zāi)難，也會增加計算方面的困難，過大的數(shù)據(jù)量要占用大量的內(nèi)存空間和計算時間；不同屬性之間往往存在較大耦合度，如在振幅與能量之間，包含著許多彼此相關(guān)的因素，容易導(dǎo)致信息的重復(fù)和浪費；就模式識別而言，當(dāng)訓(xùn)練樣本個數(shù)固定時，屬性過多會造成分類效果的惡化及過學(xué)習(xí)現(xiàn)象的發(fā)生。因此，在利用地震屬性進(jìn)行儲層預(yù)測的過程中，為了避免上述問題的發(fā)生，需結(jié)合所研究區(qū)塊的地質(zhì)概況選取具有代表性的敏感地震屬性，并對優(yōu)選的地震屬性進(jìn)行優(yōu)化，通過地震屬性的優(yōu)化亦可達(dá)到降低耦合度、簡化計算的目的。
基于PCA 的地震屬性優(yōu)化
根據(jù)各指標(biāo)間的相互關(guān)系或各指標(biāo)值的變異程度來確定權(quán)重系數(shù)，能夠真實地反映事物間的現(xiàn)實關(guān)系，避免人為因素帶來的偏差。在研究多變量問題時，變量太多會增大計算量和增加分析問題的復(fù)雜性，研究人員希望在進(jìn)行定量分析的過程中涉及的變量較少，而得到的信息量又較多，主成分分析成為解決這一問題的理想工具，可以將這種降維并選取主成分的思想應(yīng)用到地震屬性優(yōu)化上，在利用PCA 算法進(jìn)行屬性優(yōu)化時需按照如下方式進(jìn)行：首先確定輸入向量維度及待選分量，確定待優(yōu)化屬性；其次選取個樣本道（地震道屬性信息）作為輸入樣本，樣本個數(shù)大于等于向量維度。
樣本道的選取應(yīng)盡量覆蓋所研究工區(qū)，而且盡量在同一地震相內(nèi)選取，在工區(qū)地震道規(guī)模較小的情況下可以考慮選用全部地震道作為輸入。在實際應(yīng)用中，通常對各指標(biāo)作標(biāo)準(zhǔn)化變換，以消除原指標(biāo)量綱、數(shù)量級的不同。由于PCA 是基于方差來確認(rèn)貢獻(xiàn)率，在某衡量標(biāo)準(zhǔn)上方差越大則各樣本在該衡量標(biāo)準(zhǔn)上的離散程度越大，則此時識別樣本的效果越佳。利用PCA 算法進(jìn)行屬性優(yōu)化的具體過程如下：首先選取所有待求地震道的18 個優(yōu)選地震屬性作為PCA 的輸入并計算相關(guān)矩陣；其次計算該相關(guān)矩陣的特征值及特征向量，并將特征值按由大到小順序排序；選取累計貢獻(xiàn)率（特征值之和）達(dá)到總貢獻(xiàn)率85% 以上的前m 個特征值對應(yīng)特征向量作為優(yōu)化主成分，屬性優(yōu)化PCA 主成分矩陣結(jié)果。經(jīng)過上述步驟后即可利用優(yōu)化主成分將所有地震道地震屬性由初始維度降低到m 維。若m=5， 即利用PCA 算法將地震屬性從初始18 維空間降低到5 維空間。
通過PCA 算法達(dá)到了去除屬性相關(guān)性及降低維度的目的。由于不同地震區(qū)塊、不同層位、不同巖性對不同地震屬性敏感，因此需要針對特定區(qū)塊、特定層位、特定巖性做地震屬性敏感性分析，通過統(tǒng)計測井與地震屬性之間的耦合關(guān)系優(yōu)選地震屬性；同時由于不同地震屬性之間往往存在一定的耦合度，通過PCA 算法可達(dá)到屬性優(yōu)化的目的。