识别断裂的方法及装置制造方法及图纸

技术编号:16556669 阅读:30 留言:0更新日期:2017-11-14 16:26
本申请实施例提供了一种识别断裂的方法及装置,该方法包括:确定地震数据体中每个数据点的结构量化三分量;根据每个数据点的结构量化三分量构建该数据点的结构量化矩阵;确定每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量;根据每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量,确定该数据点的断裂属性值;根据各数据点的断裂属性值构建断裂属性数据体;根据各数据点的结构量化矩阵的特征向量,对所述断裂属性数据体进行断裂提取。本申请实施例可提高对小断裂识别的准确性,从而实现有效识别小断裂。

Method and device for identifying fracture

The embodiment of the invention provides a method and a device for identifying faults, the method includes: determining the structure of quantitative seismic data of each data point in the three component; according to the structure of quantitative structure quantification for each data point to construct the three component data point matrix; determine the feature structure quantization matrix for each data point values and characteristics according to the feature vector; quantitative structure of each data point matrix and eigenvector, determining the fracture properties of the data point; according to the construction of fault fracture attribute attribute data of each data point; according to the feature vector of each data point structure quantization matrix, the fracture of the extraction of fracture attributes. The application example can improve the accuracy of the identification of small fractures, so as to effectively identify small fractures.

【技术实现步骤摘要】
识别断裂的方法及装置
本申请涉及油气藏勘探开发
,尤其是涉及一种识别断裂的方法及装置。
技术介绍
断裂是控制油气成藏的重要因素,因此断裂识别对于发现和断层相关的油气藏具有重要意义。目前常采用相干算法识别断裂,其是利用两地震道之间的相关性或相似性来检测断裂。随着油气藏勘探开发的不断深入,断裂识别方法也在不断的发展和更新,目前识别断裂的相干算法已从第一代发展到第三代。然而,对于小断裂,由于其在地震资料上表现为同相轴未错断,断点不清晰,且多解性强。因此,目前的相干算法对这种小断裂识别能力较弱,无法有效的识别出小断裂。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种识别断裂的方法及装置,以提高对小断裂识别的准确性。为达到上述目的,一方面,本申请实施例提供了一种识别断裂的方法,包括:确定地震数据体中每个数据点的结构量化三分量;根据每个数据点的结构量化三分量构建该数据点的结构量化矩阵;确定每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量;根据每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量,确定该数据点的断裂属性值;根据各数据点的断裂属性值构建断裂属性数据体;根据各数据点的结构量化矩阵的特征向量,对所述断裂属性数据体进行断裂提取。本申请实施例的识别断裂的方法,所述确定地震数据体中每个数据点的结构量化三分量,包括:将地震数据体中每个数据点与高斯函数的一阶导数进行卷积,对应得到该数据点的结构量化三分量。本申请实施例的识别断裂的方法,根据以下公式将所述地震数据体中每个数据点与高斯函数的一阶导数进行卷积:其中,d(x)、d(y)和d(z)分别为数据点的结构量化三分量;u(x,y,z)为数据点的数据幅值;E()为加权范围控制函数;G(x,σ)′、G(y,σ)′和G(z,σ)′分别为高斯函数关于x、y和z方向上的一阶导数。本申请实施例的识别断裂的方法,所述加权范围控制函数包括:其中,σ为加权范围控制系数;α为常值系数;f为数据点的主频。本申请实施例的识别断裂的方法,根据以下公式构建每个数据点的结构量化矩阵;其中,d(x)、d(y)和d(z)分别为数据点的结构量化三分量;A为数据点的结构量化矩阵;A中的每个元素为数据点的结构量化三分量的加权平均。本申请实施例的识别断裂的方法,根据以下公式确定每个数据点的断裂属性值:其中,C为数据点的断裂属性值,λ1、λ2和λ3为数据点的三个特征向量,为最大特征值对应的特征向量。本申请实施例的识别断裂的方法,所述断裂属性数据体中每个断裂属性值的取值范围为0~1,所述地震数据体所对应的地层中,平整处的断裂属性值的属性值为0,扭曲或错段处的断裂属性值的属性值为1。本申请实施例的识别断裂的方法,所述根据各数据点的结构量化矩阵的特征向量,对所述断裂属性数据体进行断裂提取,包括:对于每个数据点,确定其结构量化矩阵的最大特征值所对应的特征向量;从所述断裂属性数据体中提取沿该特征向量方向上的断裂属性极大值,并将所述断裂属性数据体中沿该特征向量方向上的非极大值部分的断裂属性值赋值为0。另一方面,本申请实施例还提供了一种识别断裂的装置,包括:结构量化模块,用于确定地震数据体中每个数据点的结构量化三分量;矩阵构建模块,用于根据每个数据点的结构量化三分量构建该数据点的结构量化矩阵;矩阵求解模块,用于确定每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量;属性确定模块,用于根据每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量,确定该数据点的断裂属性值;属性数据体构建模块,用于根据各数据点的断裂属性值构建断裂属性数据体;断裂提取模块,用于根据各数据点的结构量化矩阵的特征向量,对所述断裂属性数据体进行断裂提取。本申请实施例的识别断裂的装置,所述确定地震数据体中每个数据点的结构量化三分量,包括:将地震数据体中每个数据点与高斯函数的一阶导数进行卷积,对应得到该数据点的结构量化三分量。本申请实施例的识别断裂的装置,根据以下公式将所述地震数据体中每个数据点与高斯函数的一阶导数进行卷积:其中,d(x)、d(y)和d(z)分别为数据点的结构量化三分量;u(x,y,z)为数据点的数据幅值;E()为加权范围控制函数;G(x,σ)′、G(y,σ)′和G(z,σ)′分别为高斯函数关于x、y和z方向上的一阶导数。本申请实施例的识别断裂的装置,所述加权范围控制函数包括:其中,σ为加权范围控制系数;α为常值系数;f为数据点的主频。本申请实施例的识别断裂的装置,根据以下公式构建每个数据点的结构量化矩阵;其中,d(x)、d(y)和d(z)分别为数据点的结构量化三分量;A为数据点的结构量化矩阵;A中的每个元素为数据点的结构量化三分量的加权平均。本申请实施例的识别断裂的装置,根据以下公式确定每个数据点的断裂属性值:其中,C为数据点的断裂属性值,λ1、λ2和λ3为数据点的三个特征向量,为最大特征值对应的特征向量。本申请实施例的识别断裂的装置,所述断裂属性数据体中每个断裂属性值的取值范围为0~1,所述地震数据体所对应的地层中,平整处的断裂属性值的属性值为0,扭曲或错段处的断裂属性值的属性值为1。本申请实施例的识别断裂的装置,所述根据各数据点的结构量化矩阵的特征向量,对所述断裂属性数据体进行断裂提取,包括:对于每个数据点,确定其结构量化矩阵的最大特征值所对应的特征向量;从所述断裂属性数据体中提取沿该特征向量方向上的断裂属性极大值,并将所述断裂属性数据体中沿该特征向量方向上的非极大值部分的断裂属性值赋值为0。再一方面,本申请实施例还提供了另一种识别断裂的装置,包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器运行时执行如下步骤:确定地震数据体中每个数据点的结构量化三分量;根据每个数据点的结构量化三分量构建该数据点的结构量化矩阵;确定每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量;根据每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量,确定该数据点的断裂属性值;根据各数据点的断裂属性值构建断裂属性数据体;根据各数据点的结构量化矩阵的特征向量,对所述断裂属性数据体进行断裂提取。由以上本申请实施例提供的技术方案可见,本申请实施例先根据地震数据体中每个数据点的结构量化三分量,构建该数据点的结构量化矩阵并求解其特征值和特征向量;其次根据每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量,确定该数据点的断裂属性值;然后根据各数据点的断裂属性值构建断裂属性数据体;最后根据各数据点的结构量化矩阵的特征向量,对断裂属性数据体进行断裂提取,从而通过定量化分析地震数据结构的平整性与连续性实现对小断裂的识别。由于本申请实施例对同相轴微错断的小断裂的变化检测比较敏感,同相轴的细小弯曲变化都有很明显的响应,因而本申请实施例可提高对小断裂识别的准确性,从而实现了对小断裂的有效识别。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中:图1为本申请一实施例的识别断裂的方法流程图;图2a为本申请一实施例中的正断层示意图;图2b为本申请一实施例中的逆断层示意图;图3为本申请一本文档来自技高网...
识别断裂的方法及装置

【技术保护点】
一种识别断裂的方法,其特征在于,包括:确定地震数据体中每个数据点的结构量化三分量;根据每个数据点的结构量化三分量构建该数据点的结构量化矩阵;确定每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量;根据每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量,确定该数据点的断裂属性值;根据各数据点的断裂属性值构建断裂属性数据体;根据各数据点的结构量化矩阵的特征向量,对所述断裂属性数据体进行断裂提取。

【技术特征摘要】
1.一种识别断裂的方法,其特征在于,包括:确定地震数据体中每个数据点的结构量化三分量;根据每个数据点的结构量化三分量构建该数据点的结构量化矩阵;确定每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量;根据每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量,确定该数据点的断裂属性值;根据各数据点的断裂属性值构建断裂属性数据体;根据各数据点的结构量化矩阵的特征向量,对所述断裂属性数据体进行断裂提取。2.如权利要求1所述的识别断裂的方法,其特征在于,所述确定地震数据体中每个数据点的结构量化三分量,包括:将地震数据体中每个数据点与高斯函数的一阶导数进行卷积,对应得到该数据点的结构量化三分量。3.如权利要求2所述的识别断裂的方法,其特征在于,根据以下公式将所述地震数据体中每个数据点与高斯函数的一阶导数进行卷积:其中,d(x)、d(y)和d(z)分别为数据点的结构量化三分量;u(x,y,z)为数据点的数据幅值;E()为加权范围控制函数;G(x,σ)′、G(y,σ)′和G(z,σ)′分别为高斯函数关于x、y和z方向上的一阶导数。4.如权利要求3所述的识别断裂的方法,其特征在于,所述加权范围控制函数包括:其中,σ为加权范围控制系数;α为常值系数;f为数据点的主频。5.如权利要求1所述的识别断裂的方法,其特征在于,根据以下公式构建每个数据点的结构量化矩阵;其中,d(x)、d(y)和d(z)分别为数据点的结构量化三分量;A为数据点的结构量化矩阵;A中的每个元素为数据点的结构量化三分量的加权平均。6.如权利要求1所述的识别断裂的方法,其特征在于,根据以下公式确定每个数据点的断裂属性值:其中,C为数据点的断裂属性值,λ1、λ2和λ3为数据点的三个特征向量,为最大特征值对应的特征向量。7.如权利要求1所述的识别断裂的方法,其特征在于,所述断裂属性数据体中每个断裂属性值的取值范围为0~1,所述地震数据体所对应的地层中,平整处的断裂属性值的属性值为0,扭曲或错段处的断裂属性值的属性值为1。8.如权利要求7所述的识别断裂的方法,其特征在于,所述根据各数据点的结构量化矩阵的特征向量,对所述断裂属性数据体进行断裂提取,包括:对于每个数据点,确定其结构量化矩阵的最大特征值所对应的特征向量;从所述断裂属性数据体中提取沿该特征向量方向上的断裂属性极大值,并将所述断裂属性数据体中沿该特征向量方向上的非极大值部分的断裂属性值赋值为0。9.一种识别断裂的装置,其特征在于,包括:结构量化模块,用于确定地震数据体中每个数据点的结构量化三分量;矩阵构建模块,用于根据每个数据点的结构量化三分量构建该数据点的结构量化矩阵;矩阵求解模块,用于确定每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征向量;属性确定模块,用于根据每个数据点的结构量化矩阵的特征值及特征...

【专利技术属性】
技术研发人员:丰超滕团余姚清洲马德龙张寒尹路黄林军
申请(专利权)人:中国石油天然气股份有限公司
类型:发明
国别省市:北京,11

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