基于像素差分神经网络的断层识别方法

断层识别是地震解释的一项重要任务.相对传统的基于人工或半人工的断层检测方法,基于深度学习的断层检测方法具有自动化程度高等特点,近年来已经吸引了业界广泛兴趣.目前,大多数利用深度学习的断层识别方法都是基于语义分割或图像分类,但基于语义分割或图像分类的方法预测出的断层噪声较多.而边缘检测网络可以通过学习断层在地震剖面中不连续的特征,从而提高网络的抗噪能力.为了利用边缘检测网络的抗噪优点并提升其性能,本文采用基于像素差分的卷积运算构建出像素差分网络模型(Pixel Difference Networks, Pidinet).相较于传统的边缘检测网络,Pidinet将传统的边缘检测算子与深度学习网络结合,有效地提升了边缘检测的效果.为了使Pidinet网络更好地预测断层,本文对原始Pidinet网络进行了优化,去掉了相对断层识别任务而言多余的分支结构和卷积层.相对于传统的卷积运算,基于像素差分的卷积运算可以让神经网络更好地学习断层信息.为了让网络充分学习数据中的断层特征,本文将真实地震样本与合成地震样本混合得到训练所用数据集.实验证明Pidinet在交并比(Intersection over ...     

基于加权一致性的蚁群算法在断层检测中的应用

突出地震数据振幅空间不连续性的断层增强属性体是断层自动解释的基础,而如何压制噪声、地层残余响应、角度不整合接触等伪断层的影响是断层自动检测的关键问题之一.在指纹图像边缘检测处理中,一致性是对指示局部方向场信息各向异性强度的一个度量,本文将其作为一种新的断层增强属性引入到地震数据处理中.为了更有效地压制噪声,本文通过对一致性进行加权处理,再结合蚁群算法,提出了新的断层自动检测方法——基于加权一致性的蚁群算法.理论地震模型和实际地震数据的处理结果表明,对于相同的断层检测过程,对比常规的基于方差属性的蚁群算法和基于C3相干属性的蚁群算法,本文所提方法不仅更有效地压制了噪声和地层残余响应产生的伪断层信息,而且更完整地展现了断层的延伸长度,同时具有更高的稳定性和计算效率.     

基于隐马尔可夫模型平滑估计的随机噪声压制方法

以地震勘探记录去噪为目标,本文提出了一种隐马尔可夫模型平滑估计方法.它是在基本隐马尔可夫模型滤波基础之上,运用信号检测环节将带噪信号段和无信号段加以区分,构建带噪地震记录的状态转移模型,在贝叶斯框架下,利用平滑密度函数进行状态估计,从而达到压制噪声的目的.数值模拟表明,无论对信噪比还是均方误差,隐马尔可夫模型平滑估计处理后的重构信号优于常规的维纳滤波所恢复信号.我们可以期待这种方法会成为实际地震记录噪声压制的有效手段.     

基于局部二值法的断层检测方法应用研究

利用地震资料检测断层对油气勘探具有重要的意义,也是地震资料解释的重点.文中发展了局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)方法来检测断层,并结合地震剖面的旋转不变局部方差(Rotation Invariant Variance,VAR)信息,提出一种基于LBP/VAR特征的断层检测方法.首先利用相干属性、曲率属性和边缘检测等常规的断层检测方法和LBP/VAR算子对原始地震数据进行断层刻画,说明LBP/VAR算子的有效性,再对LBP、LBP/VAR进行阈值优化处理,使其检测断层的效果更佳.其次用LBP/VAR算子实现对含噪声的理论断层模型以及实际断层图片检测并对比分析.试验结果表明LBP/VAR算子对含噪声的断层理论模型仍然有效,具有一定的鲁棒性.实际断层图片检测证明该方法对断层检测具有更好的效果.研究结果表明LBP/VAR算子具有连续性好、一定的抗干扰能力,能较好的刻画断层,为地震资料断层检测提供了一种有效的检测工具.     

三维各向异性扩散滤波在地震数据处理中的应用

地震数据伴随的随机噪声,降低了地震资料品质,制约着后续的应用.在压制随机噪声的同时有效保护地质体边缘信息是地震资料去噪处理中的难点.本文利用三维地震数据空间的构造信息,构建结构张量和扩散张量,控制不同方向的平滑程度,利用二阶导数在地质体边缘出现极大值的特性,辅助判断地震同相轴的终断位置,借助连续性因子强化层理方向的扩散平滑,抑制地质体边缘、断点及裂缝位置的平滑.在理论算法研究的基础上,本文实现了地震数据的三维各向异性扩散滤波技术,应用该技术对叠前CMP道集、地震属性沿层切片、三维叠后地震数据等进行了去噪处理.实际应用结果表明,滤波后的地震资料信噪比明显提高,非终断地震同相轴连续性增强,地质体边缘特征变得更明显,断层的断点更清楚,为后续的地震解释和储层反演提供了可靠资料.     

基于无人机摄影的地震形变场测量技术研究

采用当前方法测量地震形变场时,不能有效去除地震图像中存在的噪声,得到的测量结果与实际结果之间的误差较大,存在抗干扰性差和测量精准度低的问题。提出基于无人机摄影的地震形变场测量技术,对无人机摄影得到的主图像和辅图像做配准处理,采用SAR处理器处理图像数据,得到干涉图。利用SUSAN算法检测干涉图的边缘,通过K均值方法划分模板区域中存在的特征值类别,根据划分结果得到干涉图的相关参数和噪声区域,结合非线性扩散方法和SUSAN算法完成干涉图的去噪处理,依据基线估计去除干涉图中存在的平地效应,利用网络流算法完成相位解缠,获得地形相位值,绘制地震形变图,完成地震形变场的测量。实验结果表明,所提方法的抗干扰性强、测量精准度高。     

基于图像边缘检测方法提取地震剖面同相轴

地球物理勘探中,地震剖面中的同相轴对地质分层、断层解释、有无形成空洞以及其它异常体的检测中作用重要.根据地震剖面上同相轴具有的性质,采用图像边缘检测方法提取同相轴简单且有效.由于边缘检测中常用的Sobel算子和Canny算子检测同相轴时对噪声免疫差,常因噪声因素引起边缘信息缺失导致同相轴提取不连续,本文采用中值滤波并对Sobel算子进行改进,对地震剖面图进行预处理,结合均方差自动确定阈值并进行异常检测,提取完整同相轴.实验结果表明应用该方法可以提取连续、准确的同相轴.     

基于离心窗倾角扫描的曲率属性提取

体曲率属性作为三维地震资料构造解释的重要工具,在识别地层弯曲、地层不连续性,以及裂缝预测方面呈现了不可或缺的作用,因此如何高质量的提取该属性成为一个需要关注的问题.体曲率属性提取质量的关键在于倾角扫描的精度,本文提出了一种基于离心窗的倾角扫描方法,该离心窗是在空间为中心偏离分析点的四个旋转窗口,时间上为包含分析点的五个纵向滑动窗口,通过变换不同的窗口进行高精度倾角估计,并采用最小二乘拟合插值求取真实倾角.该方法避免了多窗扫描对小断层构造的忽略以及噪声的过大影响,同时在处理中对倾角数据进行中值滤波,去掉噪点影响.将由离心窗倾角扫描方法所计算的倾角数据体应用到曲率属性的计算中,在恢复构造细节和提高信噪比方面均展现了较好的效果.     

地震资料的高阶伪希尔伯特变换边缘检测

构造了一种用于边缘检测的高阶伪希尔伯特变换,它吸收了时频分析的局部化特性和传统希尔伯特变换的思想,调节其时窗宽度和阶数可以实现不同的输出.信号模型及实际图像的处理结果表明,高阶伪希尔伯特变换能提取出各种类型的边缘信息,边缘表达完整、定位准确.利用这一方法对实际地震资料进行了处理,它能突出地震资料的奇异信息.可用于描绘地层精细结构,地层的识别和追踪,裂缝、河道和断层的检测.     

非线性各向异性扩散滤波器用于三维地震资料噪声衰减与结构特征增强

消除地震资料中的干扰噪声,增强地质沉积特征,对地震资料的后继处理和解释都有重要的意义.本文重点论述一种基于偏微分方程的非线性各向异性扩散滤波技术.采用梯度结构张量估计局部地层方向,度量地质特征的规则程度,以此约束扩散滤波器沿着地层方向作扩散滤波,并且通过控制在断层和河道等不连续性区域的滤波程度,使得扩散滤波器具有优异的保持边缘特性.对大庆油田的一块实际地震资料的处理结果表明,该方法可有效消除非相干噪声,增强地震反射同相轴的连续性,突出地质沉积特征,提高资料的信噪比,整体改善地震资料的品质.     

Efficient and accurate edge‐preserving smoothing for 3D hexagonally sampled seismic data

The automatic detection of geological features such as faults and channels is a challenging problem in today's seismic exploration industry. Edge detection filters are generally applied to locate features. It is desirable to reduce noise in the data before edge detection. The application of smoothing or low‐pass filters results in noise suppression, but this causes edge blurring as well. Edge‐preserving smoothing is a technique that results in simultaneous edge preservation and noise suppression. Until now, edge‐preserving smoothing has been carried out on rectangular sampled seismic data. In this paper, an attempt has been made to detect edges by applying edge‐preserving smoothing as a pre‐processing step in the hexagonally sampled seismic‐data spatial domain. A hexagonal approach is an efficient method of sampling and has greater symmetry than a rectangular approach. Here, spiral architecture has been employed to handle the hexagonally sampled seismic data. A comparison of edge‐preserving smoothing on both rectangular and hexagonally sampled seismic data is carried out. The data used were provided by Saudi Aramco. It is shown that hexagonal processing results in well‐defined edges with fewer computations.     

基于可靠地估计反射方位和边界的构造约束保边滤波(英文)

本文给出一种既能有效衰减地震噪音又可保护地层及构造的不连续性的新方法。构造约束保边平滑技术需要已知反射局部方位和边界信息,通常这些信息由全频率地震资料估算获得,但在资料信噪比很低的情况下,噪音往往会降低估算的可靠度。对于信噪比极低的地震资料,其主频成分相对非主频成分信噪比高,所以由主频资料获取的方位和边界信息比由其它频率成分获取的更可靠。方位和边界信息通常用倾角和相干值差异来描述。由于不同频率所引起的倾角和相干值差异的变化均比地震记录的变化缓慢,所以由主频资料获取的倾角及边界信息能够近似代表所有频率成分的倾角及边界信息。Ricker子波广泛用于地震勘探,Marr小波与Ricker子波在时间和频率域均具有相同的形态,所以选用Marrl小波变换将地震数据按照倍频程分为几个分频体。扫描主频分频体,用不等权二次曲面拟合并求解极大值来获取视倾角,通过比较9个滑动窗口的相干值来确定反射边界。将这些信息用构造约束保边平滑技术可选择性地（selectively）对主频、低频、高频分频体做平滑处理,最后将平滑后的各频段地震记录合成为滤波去噪后的地震记录。理论模型和实际资料处理效果表明该方法能有效压制噪音,保护边界,保护同相轴的连续性,且灵活地保留地震记录中的有用信息。     

地震资料保边的最大一致性倾角扫描去噪方法

在石油天然气勘探开发中,由于断层和裂缝等地质特征是发现和描述油藏的基础,所以分辨和分析地震数据中这些地质特征是非常重要的。本文提出的一种保边界的最大一致性倾角扫描去噪方法,可以在很好地保留地质边界特征的情况下,有效地压制噪音,准确地拾取地层倾角信息,提高油气藏识别的精度。     

基于非平稳相似性系数的构造导向滤波及断层检测方法

不连续地质体（如断层）的自动检测一直以来都是叠后地震数据解释中的关键问题之一,尤其在三维情况中尤为重要.然而,大多数边缘检测和相干算法都对随机噪声很敏感,随机噪声衰减是叠后地震数据解释的另一个主要问题.针对构造保护去噪和断层检测问题,本文基于非平稳相似性系数完善一种构造导向滤波方法并且提出一种自动断层检测方法,形成了一套匹配的处理技术.该构造导向滤波既能够有效地衰减随机噪声又可以很好地保护地震资料中的断层等信息不被破坏,增强地震剖面中弯曲、倾斜同相轴的连续性.根据地震数据局部倾角走向,利用相邻道构建当前地震道的预测,通过预测道的叠加得到参考道,计算预测道与参考道之间的非平稳相似性系数可以设计出数据驱动的加权中值滤波.另一方面,预测道与原始道之间的非平稳相似性系数能够用于带有断层指示性的相干分析.这两种方法都基于构造预测和非平稳相似性系数,但是使用不同的调节参数和处理方案.理论模型和实际数据的处理结果证明了本文提出构造导向滤波和断层检测方法的有效性.     

Random noise attenuation using a structure-oriented weighted singular value decomposition

Singular value decomposition (SVD) is a useful method for random noise suppression in seismic data processing. A structure-oriented SVD (SOSVD) approach which incorporates structure prediction to the SVD filter is effcient in attenuating noise except distorting seismic events at faults and crossing points. A modified SOSVD approach using a weighted stack, called structure-oriented weighted SVD (SOWSVD), is proposed. In this approach, the SVD filter is used to attenuate noise for prediction traces of a primitive trace which are produced via the plane-wave prediction. A weighting function related to local similarity and distance between each prediction trace and the primitive trace is applied to the denoised prediction traces stacking. Both synthetic and field data examples suggest the SOWSVD performs better than the SOSVD in both suppressing random noise and preserving the information of the discontinuities for seismic data with crossing events and faults.

     

Steerable Pyramid分解在储层断裂检测中的应用

在隐蔽油气藏勘探中,正确刻画储层断裂对于油气勘探和开发都有着至关重要的作用.储层断裂在地震数据中表现为边缘特征.但现今多尺度边缘检测的基本理论和方法都有其本身的局限性.本文详细阐述了Steerable Pyramid分解用于储层断裂检测的基本原理和方法.输入的三维地震切片经过Steerable Pyramid分解后,不仅可以分析不同尺度不同方向上断裂的特征及走向,还可以通过重构得到经S函数控制的断裂信息,该断裂信息不仅仅是断裂的边缘检测,而是增强的断裂本身.将该算法应用于实际地震切片的断裂检测,得到了清晰的断裂信息,完整细致地展现了这些地质类型的特征,为构造解释、地震相表征及储层预测提供了有用信息.     

Non‐linear prestack seismic inversion with global optimization using an edge‐preserving smoothing filter

Estimating elastic parameters from prestack seismic data remains a subject of interest for the exploration and development of hydrocarbon reservoirs. In geophysical inverse problems, data and models are in general non‐linearly related. Linearized inversion methods often have the disadvantage of strong dependence on the initial model. When the initial model is far from the global minimum, inversion iteration is likely to converge to the local minimum. This problem can be avoided by using global optimization methods. In this paper, we implemented and tested a prestack seismic inversion scheme based on a quantum‐behaved particle swarm optimization (QPSO) algorithm aided by an edge‐preserving smoothing ( EPS) operator. We applied the algorithm to estimate elastic parameters from prestack seismic data. Its performance on both synthetic data and real seismic data indicates that QPSO optimization with the EPS operator yields an accurate solution.     

基于高维连续小波变换的地震资料不连续性检测方法研究

断层等不连续性结构的检测在地震勘探中具有重要的意义.本文简单介绍了高维连续小波变换的基本理论,包括:高维连续小波变换的定义、高维小波变换系数的切片以及快速实现方法等,利用典型的合成信号说明了高维连续小波变换具有更好的方向选择性(相比于常用的高维张量积小波变换),将高维连续小波变换引入地震资料不连续性检测,并提出了利用小尺度高维连续小波变换系数检测地震资料不连续性的方法,同时给出了方法的实现流程.合成信号以及实际三维地震数据处理效果验证了本文所提方法的有效性.