[發(fā)明專利]一種基于Shearlet?fastICA的地震多屬性融合方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710444836.4
• 申請(qǐng)日: 2017-06-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106997060A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-08-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 唐杰;邱玥;孫成禹;溫雷
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)石油大學(xué)（華東）
• 主分類號(hào): G01V1/28
• 分類號(hào): G01V1/28
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于勘探地球物理領(lǐng)域，具體地說(shuō)是涉及一種基于Shearlet-fastICA(shearlet-fast independent component analysis，剪切波變換—快速獨(dú)立分量分析)的地震多屬性融合方法。

背景技術(shù)

地震屬性可以有效地描述目標(biāo)層的地質(zhì)特性，為儲(chǔ)層預(yù)測(cè)、流體識(shí)別、油藏描述、油藏流體動(dòng)態(tài)檢測(cè)等提供有利的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在地震屬性儲(chǔ)層預(yù)測(cè)時(shí)，若遇到復(fù)雜的地質(zhì)解釋問(wèn)題，只運(yùn)用單一的地震屬性進(jìn)行分析，不僅會(huì)出現(xiàn)多解性及局限性問(wèn)題，導(dǎo)致屬性分析的最終結(jié)果精確度不高且缺乏可信度，而且大量的地震屬性數(shù)據(jù)會(huì)使屬性集合的空間維數(shù)變高，數(shù)據(jù)中相關(guān)甚至重復(fù)的部分產(chǎn)生大量的冗余信息。因此，為了有目的性的改善運(yùn)用單一屬性分析儲(chǔ)層時(shí)出現(xiàn)的多解性現(xiàn)象，使有益目標(biāo)層的反射特征得到突出，對(duì)地震眾多屬性進(jìn)行融合是十分必要的。目前有多種常用于地震屬性融合的方法，包括早期簡(jiǎn)單的人工疊合及近期較多使用的多元線性回歸法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，多分辨率融合方法，井屬性提取，和主成分分析法等。但是僅通過(guò)多屬性融合后的屬性集空間維數(shù)雖然得到了降低，但是屬性集中任然包含許多與預(yù)測(cè)儲(chǔ)層無(wú)關(guān)的不敏感屬性信息。因此，需要選擇出于目標(biāo)層而言敏感程度最高的地震屬性進(jìn)行融合，以便能夠減少屬性數(shù)據(jù)間具有的冗余程度，盡量滿足高精度儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的目標(biāo)。與常用的基于ICA(independent component analysis，獨(dú)立分量分析)算法的屬性融合相比，本發(fā)明算法快速，性能高，綜合融合效果好，考慮了不同屬性數(shù)據(jù)的尺度信息，將原始的地震屬性數(shù)據(jù)經(jīng)Shearlet變換分解成具有方向性的，不同尺度頻率，能夠分級(jí)的對(duì)屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理。同時(shí)能將多屬性間冗余信息的問(wèn)題消除，避免構(gòu)造解釋的多解性問(wèn)題，使融合后的數(shù)據(jù)基本包含了單一屬性暗含的全部地質(zhì)信息。而且該方法適用于多維數(shù)據(jù)，能夠精確地表達(dá)數(shù)據(jù)邊緣的方向。基于上述優(yōu)點(diǎn)，提供了一種基于Shearlet-fastICA算法的地震多屬性融合方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的就是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)不足，提出了一種基于Shearlet-fastICA的地震多屬性融合方法，能夠在綜合考慮不同屬性數(shù)據(jù)尺度信息的基礎(chǔ)上，對(duì)不同地震屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行有效融合。經(jīng)過(guò)融合后的屬性數(shù)據(jù)消除了彼此的冗余性，更加清晰、明顯的刻畫(huà)了地質(zhì)體的相關(guān)特征，為后續(xù)儲(chǔ)層預(yù)測(cè)和構(gòu)造解釋提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

一種基于Shearlet-fastICA的地震多屬性融合方法，包括如下步驟：

步驟S1：將利用地震屬性可視化分析系統(tǒng)提取得到的地震屬性分別進(jìn)行極差正規(guī)化預(yù)處理后進(jìn)行Shearlet變換，確定空間域中不同地震屬性數(shù)據(jù)的初始低頻子帶系數(shù)和初始高頻子帶系數(shù)；

步驟S2：根據(jù)地震屬性反映的目標(biāo)情況，分別將所述初始低頻子帶系數(shù)和初始高頻子帶系數(shù)進(jìn)行平滑分塊，并從中隨機(jī)的挑選出不少于1000的屬性塊作為FastICA算法的輸入，利用計(jì)算得到的基函數(shù)完成從空間域至ICA域的映射，確定所述ICA域中不同地震屬性數(shù)據(jù)的目標(biāo)低頻子帶系數(shù)和目標(biāo)高頻子帶系數(shù)；

步驟S3：分別將不同地震屬性數(shù)據(jù)的目標(biāo)低頻子帶系數(shù)進(jìn)行ICA域的融合以確定融合低頻子帶系數(shù)，并對(duì)目標(biāo)高頻子帶系數(shù)進(jìn)行ICA域的融合以確定融合高頻子帶系數(shù)；

步驟S4：將所述融合低頻子帶系數(shù)和所述融合高頻子帶系數(shù)從ICA域映射回空間域，并進(jìn)行Shearlet重構(gòu)以得到地震屬性融合結(jié)果。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明的流程圖；

圖2為總能量屬性；

圖3為相干體屬性；

圖4為圖2和圖3中數(shù)據(jù)的融合處理結(jié)果。

具體實(shí)施方式

結(jié)合附圖1-4，對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的描述：一種基于Shearlet-fastICA的地震多屬性融合方法，具體實(shí)施方案包括如下步驟：

步驟S1：經(jīng)地震屬性可視化分析系統(tǒng)軟件提取得到總能量屬性，如圖2所示，經(jīng)地震屬性可視化分析系統(tǒng)軟件提取得到相干體屬性，如圖3所示。對(duì)待融合的不同地震屬性分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，以消除不同量綱，不同變化范圍，不同數(shù)值大小帶來(lái)的影響。若地震屬性之后進(jìn)行Shearlet變換，變換時(shí)先用Haar小波對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，分解后可得低頻子帶系數(shù)和不同尺度下的高頻子帶系數(shù)。然后對(duì)各個(gè)尺度下的高頻子帶系數(shù)采用帶方向和尺度變化的窗函數(shù)進(jìn)行剖分得到不同方向下的高頻系數(shù)。在本次研究中采用極差正規(guī)化的方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。即：