下面将阐述如何利用Petrel的geobody interpretation 和neural network这两种方法来描述盐丘。具体实施步骤如下：

1．生成多种地震属性

选择你认为对刻画盐丘这种属性有帮助的一些地震属性，比如：混沌体（Chaos），Envelop, RMS振幅，方差，PCA-方位角，主频等等。然后分别查看这些地震属性体（图1）。

在图1中用到的是曲率体(vertical radius=14;inline/xline radius=1;method=strike curvature;),局部构造倾角（local structural dip）,边缘探测体（edge detecting cube）混沌体和方差体来做。

2．地质体雕刻第一阶段

使用Petrel的geobody interpretation这个功能，根据雕刻体需求个数设置相同的blob然后转换成散点（图2，图3）。然后选取你想要的一个体来进行下面的分类过程。

3. 人工神经网络训练

完成第二步以后，如果需要一个作为背景的点集，可以通过手工拾取一些点，或者通过拾取多边形或断层然后再转换成散点都可以。然后给这些散点附上属性（图4）。

再定义一个分类（图5）：

一旦完成你想定义的分类，你需要把所有的点集合并起来。在setting>common operations>append point with attributes)。这个过程需要把点集放在一个文件夹里。（图6）

结果可以通过三维窗口和Spreedsheet进行显示，如图7。

4. 分类

在上述训练属性计算好之后，然后可以进入到人工神经网络分类，如图8所示。

可以使用督导的分类方式，并选用合适的模板，可以调整迭代次数，误差范围等来调整分类结果（如图9）。

5.结果显示

通过上述步骤，在正确的操作步骤下会得到下面的结果，如图10所示：