[發明專利]一種模擬根系生長的地震屬性界線增強方法

有效

• 申請號: 201910405941.6
• 申請日: 2019-05-16
• 公開（公告）號: CN110174700B
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 范廷恩;張顯文;高云峰;張晶玉;井涌泉;高玉飛;肖大坤;王海峰;張利軍;馬淑芳
• 申請（專利權）人: 中海石油（中國）有限公司;中海石油（中國）有限公司北京研究中心
• 主分類號: G01V1/30
• 分類號: G01V1/30
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245
• 代理人: 李曉紅

本發明公開了一種模擬根系生長的地震屬性界線增強方法，其特征在于，包括以下步驟：1)在相干體屬性的三維數據上沿地震層位截取二維數據，獲得相干體二維數據；2)根據步驟1)中獲得的相干體二維數據，為種子選擇一個初始位置；3)根據步驟2)得到種子初始位置之后，模擬種子向周圍膨脹生根過程，當前種子生長輪次為n；4)當前種子生長輪次n增加1，然后重復步驟3)中種子向周圍膨脹生根過程；直至當前種子生長輪次n＞T時，T為一個手動設定的輪次總數上限，此時種子點和根系生長所占領的點，聯結起來的線或條帶即為地震屬性界線增強的最終結果。

技術領域

本發明涉及一種地震屬性界線增強處理方法，特別是關于一種通過模擬根系生長過程來進行地震屬性界線增強方法。

背景技術

地震數據中含有大量豐富的地層和巖性信息，這些信息很多都是儲層中斷層、河道、裂縫發育區以及其他一些界線特征的響應，但是利用常規的地震數據解釋方法并不能夠得到清晰直觀的界線信息。

為了充分利用這些界線信息并實現界線系統的精細解釋，人們提出并應用了很多解釋方法，特別是相干體技術和方差體技術等反映界線的屬性分析技術，其出現為界線自動識別提供了現實基礎。然而，在后續實踐中，人們發現，雖然反映界線的地震屬性在不斷進步，可以顯著地提升地震解釋工作中界線識別的準確度，但是受地震原始數據中各種噪音以及地層殘余響應的影響，界線位置和界線系統交切關系變得模糊不清。這一問題來源于原始數據，只通過改進界線屬性本身是難以規避的。

基于上述問題，人們進一步提出了應用界線增強技術來提升地震屬性求取界線效果的方法；1)、一種是通過現有的圖像處理領域的技術，如基于形態學的圖像處理技術，把地震屬性視作一種充滿線條和條帶的圖像，對其中的界線進行邊緣保持銳化，從背景中將界線進一步凸顯出來。2)另一種是通過模擬智能的技術，主要是螞蟻體，通過模擬螞蟻覓食時的路徑探索選擇過程，來一定程度上還原被原始數據噪音模糊甚至中斷的交切關系。蟻群算法又稱螞蟻算法，是意大利學者Dorigo等受螞蟻覓食過程中路徑選擇行為的啟發而提出的一種仿生進化算法。這種算法具有分布計算、信息正反饋和啟發式搜索的特征，本質上是進化算法中的一種啟發式全局優化算法。3)在前人的基礎上，嚴哲等在2011年提出了利用方向約束蟻群算法來識別斷層的方法。該方法利用了斷層的延伸具有一定方向的特性，來區別想要保留的界線與噪音點。首先將界線屬性分割為若干個不相交的區域，在每個區域為螞蟻按一定概率隨機選擇初始點；選完了所有螞蟻的初始點后，利用基于塊的梯度方向計算法，通過方向來約束螞蟻的追蹤路徑，得到螞蟻的追蹤的最終方向；在螞蟻需要嘗試連接兩個可能的斷層時，會受到其異常步數的約束，剩余異常步越多則螞蟻能將更遠的斷層線連起來，越少則越難以連接兩個不相連的斷層線；當螞蟻異常步耗盡后，則該螞蟻的追蹤結束；而所有螞蟻追蹤結束后，螞蟻走過路徑上留下的信息素的累加結果，作為下一次的經驗指導，加入追蹤方向的決策中；所有螞蟻從上一次追蹤的終點開始進行新一次追蹤，直到循環結束；信息素累積作為最終的界線屬性輸出。模擬螞蟻探索路徑的過程可以使輸出結果中的界線連續性更好，而加入方向引導后的追蹤算法，可以在一定的地質先驗知識的基礎上進行更為智能的斷層追蹤，大大減少了追蹤時間。

然而，上述幾種方法均存在一定的弊端，對于應用圖像處理增強界線屬性的算法，雖然可以將一定強度以上的界線從背景中凸顯出來，但對界線的交切關系的恢復很難發揮作用。通過模擬智能技術的蟻群算法，雖然可以改善界線的交切關系，但會抹去低于一定強度界線信息，并且對于靠近兩條不同的界線，小的一條容易被大的一條所吞噬，這對于成群的小界線如裂縫群的識別造成不利影響；同時，單個螞蟻移動的隨機性會一定程度上影響最終界線增強結果的銳度。如果通過將應用圖像處理增強界線屬性的算法和模擬智能技術的蟻群算法簡單結合實現地震屬性界線增強，在先利用蟻群算法后再用圖像處理情況下，那被螞蟻追蹤抹去的小界線仍然無法恢復；而先圖像增強后蟻群算法，則小的界線更容易被抹去或吞噬。

發明內容