断层两侧地层层位的追踪在地震资料解释中具有重要的意义。断层作为地质构造的主要特征之一,它对于油气的存储与运移有重要的聚集作用。传统的断层两侧层位定位和追踪的方法是利用波的特征相似性来人为地进行追踪和判定,它依赖于人工经验,缺少定量的分析手段。本文针对此问题,创新性地使用了人工神经网络方法,利用同一反射层位波的特征相似性,提出了一种自动层位拾取及断层两侧层位连续性追踪的方法。 论文详细论述了人工神经网络的基本原理及其网络结构;针对断层两侧地层的层位同相轴的提取,利用常用的地震特征提取的方法,对实际地震记录进行了特征参数的提取;在同相轴的拾取或追踪方面,对比分析了倾角扇形拾取方法和基于边缘检测的拾取方法,及自组织特征映射SOFM方法,SOFM利用无监督自组织分类的特点对地震道特征参数进行聚类分析,从而实现了层位同相轴轨迹的定位;最后论文利用BP网络对断层两侧的地层进行了连续性追踪。 通过实际地震资料的处理和分析,应用基于人工神经网络方法中的SOFM网络和BP算法,对断层两侧层位的提取以及层位的追踪具有良好的效果,该方法直接有效,对于断层两侧层位同相轴的轨迹定位更为准确,对于断层两侧地层层位的追踪提出了定量的分析方法,具有良好的效果。