SEISMIC INTERPRETATION OF SELF-ORGANIZING MAPS USING 2D COLOR DISPLAYS

Abstract

ABSTRACT

Classification without supervision of patterns into groups is formally called clustering. Depending on the application area these patterns are called data lists, observations or vectors. For exploration geophysicists, these patterns are usually associated with seismic attributes, seismic waveforms or seismic facies. The main objective of this paper is to show how one of the most popular clustering algorithms - Kohonen self-organizing maps, can be applied to enhance seismic interpretation analysis associated with one and two-dimensional colormaps.

Keywords :self-organizing maps; Kohonen; classification; seismic facies.

RESUMO

Classificação não supervisionada de padrões em grupos é formalmente chamada de agrupamento. Dependendo da área de aplicação estes padrões são chamados de listas, observações ou vetores. Na exploração geofísica, padrões são associados a atributos sísmicos, formas de onda sísmicas ou fácies sísmicas.O principal objetivo deste artigo é mostrar como um dos mais populares algoritmos de agrupamento - mapas auto-organizáveis de Kohonen, associado a mapas de cores em uma e duas dimensões, podem ser aplicados a interpretação sísmica.

Keywords :mapas auto-organizáveis; Kohonen; classificação; fácies sísmicas.