【技术实现步骤摘要】
去除沉积背景的方法、装置、计算机设备及可读存储介质
本专利技术涉及石油地球物理勘探
，特别涉及一种去除沉积背景的方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
技术介绍
近年来，地震沉积分析技术在各油气田勘探开发中有了深入的应用。但是，在利用地震沉积分析技术的过程中，经常会遇到两个问题：①煤系、火山岩等地层沉积，由于其本身的反射系数非常大，而储层的反射系数较小，往往会对紧邻的上下储层造成影响，意即强反射影响的目的层，开展地震沉积研究困难；②由于构造和沉积因素的影响，现有地震沉积分析技术预测古河道、异常沉积体等难度大。所以很有必要开展去除构造沉积背景(包括去除强反射地层影响，强反射地层包含在沉积背景中)方法研发。一、针对去除煤层、火山岩等强反射地层影响的问题，国内外做出了比较深入的研究，主要利用匹配追踪算法，将地震信号中的强反射信息匹配出来，即可消除强反射对目的层有效反射信息的屏蔽作用。但是，匹配追踪算法去强轴也存在不足之处，比如，对断续的强轴和多强轴去除效果较差，子波库容易冗余导致计算量较大等。二、由于构造和沉...
【技术保护点】
1.一种去除沉积背景的方法，其特征在于，包括：/n对原始地震体进行90度相位化处理，得到90度相位化地震体；/n对90度相位化地震体进行Wheeler域变换，得到90度相位化Wheeler域地震体；/n将所述90度相位化Wheeler域地震体输入Hebb神经网络，通过Hebb神经网络主分量分析进行迭代计算，输出沉积背景体，其中，所述Hebb神经网络中权值系数的计算包括衰减项且学习率按步长衰减；/n对所述90度相位化Wheeler域地震体和所述沉积背景体进行体运算，得到岩性体。/n
【技术特征摘要】
1.一种去除沉积背景的方法，其特征在于，包括：
对原始地震体进行90度相位化处理，得到90度相位化地震体；
对90度相位化地震体进行Wheeler域变换，得到90度相位化Wheeler域地震体；
将所述90度相位化Wheeler域地震体输入Hebb神经网络，通过Hebb神经网络主分量分析进行迭代计算，输出沉积背景体，其中，所述Hebb神经网络中权值系数的计算包括衰减项且学习率按步长衰减；
对所述90度相位化Wheeler域地震体和所述沉积背景体进行体运算，得到岩性体。
2.如权利要求1所述的去除沉积背景的方法，其特征在于，将所述90度相位化Wheeler域地震体输入所述Hebb神经网络，通过Hebb神经网络主分量分析进行迭代计算，输出所述沉积背景体，包括：
将所述90度相位化Wheeler域地震体归一化后输入所述Hebb神经网络；
初始化所述Hebb神经网络主分量分析中权值系数矩阵和输出主分量矩阵；
通过初始化的所述Hebb神经网络主分量分析进行迭代计算，得到输出主分量矩阵和权值系数矩阵，当相邻两次迭代的权值系数矩阵的特征空间距离符合迭代门槛，则停止迭代，输出的第一主分量矩阵为所述沉积背景体。
3.如权利要求1或2所述的去除沉积背景的方法，其特征在于，在所述Hebb神经网络中通过以下公式计算权值系数矩阵中的权值系数：
其中，aji(t+1)表示t+1时刻神经网络权值系数，它将输入层的源节点i和输出层计算节点j链接起来；τ表示衰减项；η表示学习率；η0＝η×βIterationCounter/Iterationsize，Iterationsize表示一个触发衰减的阈值，IterationCounter表示当前迭代的步数，β表示衰减系数，当前迭代的步数IterationCounter除以阈值Iterationsize的商向下取整作为β的指数；aji(t)表示t时刻神经网络权值系数；bj(t)表示在时刻t输出层计算节点j对输入集的响应产生的输出；bp(t)表示在时刻t输出层计算节点p对输入集的响应产生的输出；api(t)表示t时刻神经网络权值系数，它将输入层的源节点i和输出层计算节点p链接起来；p表示输出层计算节点，p＝1,2…j；i＝1,2,…,n，n为输入层的源节点总数；j＝1,2,…,l，l为输出层计算节点总数；t表示时间。
4.如权利要求1或2所述的去除沉积背景的方法，其特征在于，还包括：
将所述90度相位化Wheeler域地震体输入所述Hebb神经网络之前，采用扩散滤波方法对所述90度相位化Wheeler域地震体进行滤波。
5.一种去除沉积背景的装置，其特征在于，包括：
相位处理模块，用于对原始地震体进行90度相位化处理，得到90度相位化地震体；
变换模块，用于对90度相位化地震体进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：窦玉坛，
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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