【技术实现步骤摘要】
地震倾角和方位角的确定方法及装置
[0001]本专利技术涉及地球物理勘探
，特别涉及一种地震倾角和方位角的确定方法及装置。
技术介绍
[0002]地震倾角和方位角属性体是一种重要的解释工具，不仅可以用于解释局部反射层面，消除地层形态对于相干体计算和构造导向滤波的影响，还可以用于计算曲率体，突出隐蔽断层。
[0003]目前，地震倾角和方位角的确定方法主要有三种：
①
基于复地震道分析确定方法；
②
基于波形相似性扫描的确定方法；
③
基于梯度结构张量的确定方法。其中，方法
①
计算瞬时相位在时间及空间方向的导数，得到瞬时频率和瞬时波数，再由瞬时频率和瞬时波数计算得到地震倾角和方位角。但这种方法得到的倾角和方位角容易产生奇异值，往往需要进行必要的平滑滤波，降低了计算结果的分辨率；方法
②
在局部分析窗口内对一系列的离散倾角和方位角值进行扫描，直到沿着与之对应的小平面所有地震道的波形最为相似。由于倾角和方位角值是离散采样的，这种方法容易漏...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种地震倾角和方位角的确定方法，其特征在于，包括：获取待确定地震倾角和方位角的三维地震数据体；从所述三维地震数据体中获取所有地震数据子体；对于每一所述地震数据子体进行如下操作，直到得到所有地震数据子体对应的地震倾角和方位角：将地震数据子体输入预先训练生成的神经网络模型，得到多个地震小层；根据所述多个地震小层，得到与地震数据子体对应的地震倾角和方位角；其中，所述神经网络模型根据多个地震数据子体与对应的地震小层样本数据预先训练生成。2.如权利要求1所述的地震倾角和方位角的确定方法，其特征在于，按照如下方法预先训练生成所述神经网络模型：构建神经网络；神经网络的输入是地震数据子体，输出是与输入地震数据子体对应的多个地震小层；建立无标签神经网络目标函数；采用随机梯度下降方法，基于所述无标签神经网络目标函数，利用多个地震数据子体与对应的地震小层样本数据对所述神经网络进行训练，得到所述神经网络模型。3.如权利要求2所述的地震倾角和方位角的确定方法，其特征在于，建立无标签神经网络目标函数，包括：利用神经网络输出的多个地震小层对输入的地震数据子体进行层拉平，得到对应的层拉平地震数据子体；根据层拉平地震数据子体的地震道相似性，建立所述无标签神经网络目标函数。4.如权利要求1所述的地震倾角和方位角的确定方法，其特征在于，从所述三维地震数据体中获取所有地震数据子体，包括：针对一个待确定地震倾角和方位角的三维地震数据体，选取一个确保分析窗体遍历整个三维地震数据的步长，以所述步长逐渐滑动分析窗体，依次截取地震数据子体。5.一种地震倾角和方位角的确定装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取待确定地震倾角和方位角的三维地震数据体；第二获取单元，用于从所述三维地震数据体中获取所有地震数据子体；...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨昊，魏超，
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：
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