基于高阶统计量的相干体算法在地震中深层构造解释中应用

利用高阶统计量所具有的可抑制高斯噪声和比常规的自相关函数包含更多信息的优点,并结合地震解释的实际问题,本文采用四阶矩函数代替互相关函数进行相干计算,对第一代相干体算法进行了改进,发展了基于高阶统计量的相干体算法.该方法不仅计算速度快,而且抑制噪声能力强.通过与传统相干算法实际应用对比,该算法有效地突出了地层的高连续性特征,有利于层位追踪和断层解释,尤其利于中深层构造解释.     

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.     

利用相干体技术探测煤矿微小构造方法研究

煤矿高产高效安全生产地质保障体系要求探明煤矿微小构造,相干体技术利用计算机分析检测三维地震数据体中相邻道之间地震信号的相似性,比常规解释方法更有利于小断层等小构造的识别;相干技术算法中C3比C1、C2两种相干算法在断层识别和边缘检测上具有更高的水平分辨率和垂直分辨率;相干体技术与地震属性技术、图象处理技术联合使用,形成煤田地震资料解释的新模式,能够更好地解决煤矿生产中遇到的构造、岩性等实际问题,极大提高三维地震成果的使用效率和应用水平;相干体技术在许厂、梁家等煤矿中应用取得了良好效果.     

基于反射强度交流分量滤波的蚂蚁追踪断层识别技术改进及应用

作为一种识别断层地震解释方法,蚂蚁追踪在勘探开发中应用越来越广泛.由于蚂蚁追踪抗噪能力较弱,在识别断层的过程中受地震资料品质的影响较大,效果往往过于破碎,改进的方法通常有两种,一种是对蚂蚁追踪的算法进行改进,另外一种是对地震资料进行去燥处理;由于算法的改进通常由研发人员提出,且集成到软件周期较长,对于解释人员而言,利用去燥处理的方式进行改进更加现实.本文提出一种利用反射强度交流分量滤波对蚂蚁追踪的效果进行改进的方法.首先对原始地震资料进行构造导向滤波,随后进行基于多道倾角扫描的相干体运算,然后利用反射强度交流分量对相干体进行滤波,并将滤波后的正值充零,最后对充零后的数据体进行蚂蚁追踪.改进后的蚂蚁追踪效果较好,提高了断层的识别精度,有利于更加精细地解释断层.     

谱分解和C3相干联合识别煤层小断层研究

C3相干具有较好的煤层小断层识别能力,但其易受随机噪声的影响,在信噪比较低的情况下容易产生假异常.另一方面,基于S变换的谱分解可以提高地震资料的时频分辨率,并对随机噪声具有一定的压制作用.为提高煤矿采区煤层小断层解释精度,结合谱分解技术与C3相干技术,以提高煤层小断层的解释精度和可靠性.本文分别利用正演剖面和实际三维地震数据,对所提出的方法进行了验证.首先建立了含不同落差的单一煤层模型,利用正演模拟方法获得了其正演剖面和含白噪声剖面.对于这两类剖面,利用S变换获得了其对应于不同频率的谱分解剖面.通过沿煤层反射波提取C3相干属性,获得了不同剖面所对应的C3相干值.对于无噪声地震剖面来说,文中所述方法能明显提高小断层的识别率;对于含白噪声的地震剖面来说,文中所述方法能显著提高所有落差断层的识别率,并基本克服了C3相干算法在低信噪比低情况下容易产生假异常的缺点.将文中所述方法应用到济宁二号煤矿15301工作面的实际三维地震数据中,发现较高频段的谱分解剖面所计算的C3相干同样比常规剖面所计算的C3相干有更好的小断层识别能力.对于煤系地层地质构造较简单的采区来说,利用较高频段谱分解剖面计算的C3相干对落差小于3m的小断层有明显反映.经过井巷工程的实际验证,所解释小断层的可靠性和精度都较高.但当煤系地层地质构造较复杂时,识别落差小于3m小断层的难度较大,还需进一步研究.总之,将谱分解技术和C3相干技术相结合,利用较高频段谱分解剖面计算C3相干,能够明显压制低信噪比所产生的假相干异常,提高煤层小断层的识别精度和可靠性.     

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.     

煤田采区三维地震精细构造解释方法

虽然煤田三维地震勘探已经过了十多年的发展,但构造解释问题仍是目前需要解决的主要问题之一.随着三维地震资料解释方法的不断发展,小波分析技术、相干体技术、地震属性技术、图像处理等提高解释精度的方法相继在地震勘探领域中得到应用.另一方面,由于煤矿采区三维地震勘探资料一般具有高信噪比和高分辨率的特点,为做好三维地震资料精细构造解释提供了物质基础.本文结合小波分析技术、相干体技术、地震属性技术等多种方法,结合两个采区的实例,对小断层和小规模陷落柱做了精细构造解释.解释结果显示联合使用以上几种解释技术,能提高三维地震资料的构造解释精度和可靠信.     

基于多方位相干属性的断裂预测技术

地震相干属性是地震解释中识别大中尺度构造和地层异常的关键技术，目前常规属性技术基于叠后三维数据进行.宽方位地震采集和解释技术的发展为提高地下构造的地震识别精度提供了新思路，但如何利用丰富的宽方位地震数据开展地震几何属性研究仍具有挑战.因此，本文充分利用地质不连续面造成的地震异常在不同观测方位上的差异，以及垂直断裂构造走向的部分方位叠加数据对识别断裂有更好的效果，发展了一种基于方位地震数据提取多方位相干属性的方法.首先，在不同方位地震数据的三维分析窗中对地震道插值，沿不同方向构造方位分析窗，其次，在计算方位相干时，对方位分析窗内不同位置的地震道使用反距离加权算法计算权重，最后通过主成分分析技术实现多方位信息融合，并将归一化后的结果定义为最终多方位相干.实际应用验证了所提方法的有效性和稳定性，与常规方法相比，本文所提方法包含了地质构造不同方位的特征，在所有方向上突出了地质边缘，同时提供了局部和整体的不连续性，并且有效地提高了相干图像的信噪比.     

基于小波变换的地震相干体算法研究

基于计算相干体算法,提出了用模拟地震子波的小波函数(或高分辨导数小波函数)的小波变换,得到分频瞬时相位,再计算相干体的相干体算法1和用小波变换得到的实、虚部(相当Hilbert变换)计算相干体的相干体算法2. 在油田构造解释中,为了突出小断层特征,用分频计算出的相干体进行重构. 实际资料计算表明,相干体算法2较K. J. Marfurt相干体算法抗噪声能力强;相干体算法1较相干体算法2在实际应用中效果更明显.     

地震几何属性的快速算法实现

地震几何属性被广泛用于提取地震数据中的几何结构特征,从而辅助解释相关的地质沉积和构造过程.本文提出基于多种递归滤波和构造导向滤波的地震几何属性快速算法,能显著提高地震相干和体曲率的计算效率和分辨率.递归滤波的计算效率远高于传统的加权求和计算,且其计算成本与平均窗口的大小无关;同时,利用高维滤波的可分离特性可以将其分解为多个一维滤波来进一步提升计算效率并有利于多线程并行运算.此外,使用构造导向滤波实现相干计算,可以有效地消除倾斜构造对结果的影响而无需传统方法中耗时的插值运算.三维实际地震数据的应用结果表明,本文提出的快速算法能将传统的相干和曲率属性计算速度提高10～30倍且对断层的刻画更加完整和连续.     

基于小波变换的相干技术在断层解释中的应用

基于小波变换的相干技术在抑制噪声的能力和减少计算量方面优势显著.将小波变换方法与相干体技术相结合,提出了一种基于小波变换的相干体计算的新方法,并将小波变换相干体技术应用在XY区块复杂断裂断层检测中.实践证明,小波变换相干体技术可以得到突出特定频带的相干体,适用不同品质的地震资料,相对于常规相干技术更能突出不同层次的地质特征.     

复杂断块油田地震成像关键技术研究

复杂断块油藏是一种常见的陆相沉积油藏,在我国陆上和近海多有分布.涠A油田作为近海复杂断块油气藏,其显著特点是断层复杂、储层非均质性强、储层分布及连通性复杂,致使地震成像不清,给后续的油藏和开发带来极大的困难.针对上述问题,从地震资料成像处理技术和解释性成像处理技术方面展开研究和攻关,在成像方面,提出了叠前成像处理及目标成像处理的理念和思路,并在此基础上,发展了叠前各向异性深度偏移、优势道叠加、面元中心化偏移、叠后分频成像、扩散滤波和方向金字塔滤波等一系列技术和方法,取得了很好的效果.在断层解释中,建立了以下的断层解释方法及解释流程:在扩散滤波数据体上进行相干、倾角、方位角检测,沿着相干方向进行方向金字塔处理,从断层的平面解释出发指导断层的剖面识别,从而提高小断层的识别能力.形成了一套复杂断块油田地震成像关键技术,对油田下一步的开发部署调整具有重要的指导意义,对其它类似油田的生产开发也具有重要的参考作用.     

断层识别方法综述及研究进展

断层解释是地震资料解释的基础与关键,准确合理的断层识别关系到构造图的精度,同时控制着油田的注采关系,对油气开采起着至关重要的作用.随着油田对断层解释精度需求的日益提高,单纯通过人工解释难以达到较高的精度,因此多种断层识别和解释方法应运而生.本文调研国内外大量相关文献,对多种断层识别方法进行分类和总结,并将常用的断层识别技术划分为四类,即:常规识别方法、地震属性识别方法、自动追踪解释方法和图像处理识别方法.重点介绍了目前应用较为广泛的断层识别方法,如相干体技术、曲率属性识别技术、方差体技术、蚂蚁追踪技术以及边缘检测技术.对每种方法的基础原理、发展历程、适用性、优缺点及实际应用效果进行了归纳总结,为其他学者进行断层识别方法研究提供参考.最后对断层识别技术未来的发展趋势做了几点展望:寻找新的对断层具有明显响应的地震属性;针对不同岩性,不同沉积环境下断层识别技术的应用;基于叠前地震数据的断层识别方法.     

地震记录小波域高阶相关叠加技术

水平叠加技术能够有效地压制随机噪声和多次波,但是对于由于相邻道的噪声表现出相关性和一致性而产生的某些相干干扰,常规的叠加技术容易产生假的同相轴,难以取得较高的信噪比.基于小波理论和高阶统计理论本文提出了小波域高阶相关叠加技术(HOCS),其基本原理是将经动静校正的CMP道集变换到小波域,然后在小波域求取高阶相关系数,进而加权叠加.数值实验和实际资料计算的结果表明,此方法比常规叠加更能够有效地提高信噪比,剔除常规加权叠加无法抑制的某些相关噪声.     

相干技术在油气勘探中的应用

相干技术是一种度量地震数据相似性的技术,被称为近几十年来三维地震解释方面最重要的突破之一.本文回顾了相干技术的发展历程,介绍了相干技术的基本原理,概述了常用的三代相干算法及其优缺点,以及国内学者近年来对相干技术不懈地探索研究.在此基础上,系统整理分析了相干技术在油气勘探方面的应用.相干技术具有压制连续性、突出不连续性的特点,将异常体的共性浓缩,把原数据体中多线、多道、多点的信息浓缩到一个点上来反映该点地质特征,因此相干体比常规数据体更加清楚直观,将各种地质现象更清晰地展示出来,可广泛地应用于油气勘探的各个阶段,即在构造特征研究、沉积环境分析、储层预测、特殊地质体识别、地震资料处理、油藏研究和层位标定共7方面.     

断层识别技术及其在MB油气田的应用

结合MB凸起油气勘查项目,总结断层解释方法:既要依据地震时间剖面特征来分析判断,更要了解盆地范围内应力场、变形机理以及工区范围内的构造样式.针对微小断层识别困难这一问题,采取多种技术手段,包括:(1)叠后目标处理提高地震资料对小断层的分辨能力;(2)正演模型分析指导小断层的解释;(3)相干数据体水平切片和近反射道几何特征分析识别微小断层;(4)三维数据体任意线剖面检验微小断层,识别了常规地震剖面难以确定的小断层,达到了断层精细解释的目的.     

基于3D U-Net++L3卷积神经网络的断层识别

断层解释在构造圈闭中起着十分重要的作用,是地震构造解释的基础和关键.使用传统的相干体、曲率等属性解释断层效率较低,并且受人为因数影响较大,致使断层识别能力有限,而传统的卷积神经网络虽然可以在一定程度上摆脱人为因素的干扰,但在断层识别精度上并没有明显的提高.为了解决断层识别困难的问题,本文提出了一种基于3D U-Net++L³卷积神经网络的断层智能识别方法,该方法是采用计算机视觉领域的图像语义分割技术,对输入数据体的每一个像素点进行判断是否为断层,随后输出断层概率体.测试结果表明,本文所选用的模型的测试精度可以提高至95%左右,损失函数值可以收敛至2%左右.实际应用表明,模型可以在实际地震数据中准确地估算断层位置,在断层连续性上面有所提高,解决了断层与背景在细节上难分问题.从而验证了图像语义分割技术在断层识别上具有一定的研究价值.     

方向性边界保持断层增强技术

地震数据在采集处理过程中不可避免地会受到各种因素的影响,从而导致地震资料的信噪比低,造成断层信息模糊,断层增强的目的是进一步清晰地刻画断层,同时提高地震资料的信噪比.本文提出了方向性边界保持断层增强技术,首先通过方向滤波技术估计地震同相轴的方向信息,然后结合边界保持滤波技术进行断层图像的增强,将该技术用于地震资料,可以得到断层图像更加清晰、分辨率更高的三维地震相干体,以利于进一步的构造解释以及油气输导体系的定量评价,具有重要的理论与应用价值.     

基于卷积神经网络的断层预测方法

针对传统相干体属性在预测断层时存在断层假象以及易受噪声影响等缺点,本文提出一种利用卷积神经网络进行断层预测的方法。首先构建适合实际工区断层特征的卷积神经网络模型,然后利用部分分频地震数据和人工解释出的断层标签进行网络模型训练,最后把训练好的模型应用到整个三维地震数据中进行断层预测。实际地震数据预测结果表明基于卷积神经网络断层预测结果与地震数据吻合较好,并且在断层细节刻画上要优于传统地震相干体属性方法。      

基于带状混合矩阵ICA实现地震盲反褶积

基于对地震反褶积本质上是一个盲过程的认识,引入高阶统计学盲源分离技术——独立分量分析（ICA）实现地震盲反褶积.在无噪声假设条件下,利用地震记录时间延迟矩阵和地震子波带状褶积矩阵,将地震褶积模型转化为一般线性混合ICA模型,采用FastICA算法,将带状性质作为先验信息,实现所谓带状ICA算法（B\|ICA）,得到个数与子波算子长度相等的多个估计反射系数序列和估计子波序列,最后利用褶积模型提供的附加信息从中优选出最佳的反射系数序列及相应的地震子波.模型数据和实际二维地震道数值算例表明：对于统计性反褶积,在不对反射系数作高斯白噪假设,不对子波作最小相位假设的所谓“全盲”条件下,基于ICA方法（反射系数非高斯分布,地震子波非最小相位）可以较好解决地震盲反褶积问题,是基于二阶统计特性的地震信号统计性反褶积方法的提升,具有可行性和应用前景.