随着社会的进步,自然能源勘探在人类生产生活中的重视程度越来越高。伴随常规油气藏的开采殆尽,对于非常规油气藏的能源勘探需求日益增高,同时对地震勘探技术的要求也越来越高。作为地震解释人员进行地下地层构造分析和储层分析预测的重要手段之一的波形分类技术也得到了快速的发展,且成为了影响能源勘探的重要环节。本文回顾了波形分类技术的研究背景及意义,并对三维地震数据体中的波形分类技术中存在的问题进行了归纳。从三维地震数据预处理、特征选取和分类识别三个角度出发,深入研究了波形分类技术中存在的不同问题,并提出了不同的三维地震数据体波形分类方法。具体的创新工作如下:1、针对三维地震数据体波形分类中地震数据的特点,本文提出了基于形态学的三维地震数据波形分类方法。首先将形态学波形整合的方法引入到三维地震数据预处理中,该方法在对三维地震信号消除噪声影响的同时还保留了三维地震信号间的波形相似性,对后续的处理提供可靠基础;同时为了消除层位解释误差对地震信号波形分类的影响,引入小波变换奇异性检测方法来对层位解释数据进行校正;最后进行分类标识。由于对波形特征的保留和层位误差的消除,该方法提升了三维地震数据体中波形分类结果的准确度,为后续的地震相分析提供可靠依据。2、在传统的波形分类方法中多为无监督分类方式,其中忽视了具有重要信息的测井数据,影响分类精度,并与实际类别含义联系不够紧密。针对该问题,本文提出了对三维地震数据进行基于支持向量机的有监督波形分类方法和具体流程。该方法在特征选择过程中引入了改进遗传算法,对特征进行优选,降低特征数据的冗余度和提高分类器性能;同时针对测井数据分布一般具有小样本、线性不可分的特点,将支持向量机算法引入三维地震信号波形分类器设计中,合理的利用了测井等重要先验信息,提高波形分类结果的分辨率和精确度,明确了实际类别含义。本文中提出的波形分类方法应用在了多个实际的三维地震数据工区中。从实际工区的波形分类效果来看,在识别诸如河道、断层等地质细节特征和波形分类效率等方面,比传统的地震数据波形分类方法都有较大地提高。