一种基于正则化反演的沉积盆地基底断裂重力识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于正则化反演的沉积盆地基底断裂重力识别方法，具体包括：将实测重力异常进行网格化处理得到规则网重力数据，分别沿x和y方向从规则网重力数据中提取2.5维重力异常剖面；利用正则化密度界面反演方法对x和y方向的所有2.5维重力异常剖面进行反演；根据反演结果计算水平总梯度thgr；利用thgr的极大值位置识别盆地基底断裂的位置。本发明专利技术针对沉积盆地基底断裂特点，利用对基底断裂更为敏感的正则化密度界面反演进行断裂识别，在正则化密度界面反演方法中建立Lp范数形式的模型约束函数，使密度界面反演方法更能突出基底断裂的位置，能够快速地识别出沉积盆地基底小规模断裂。规模断裂。规模断裂。

A gravity recognition method of basement faults in sedimentary basins based on regularization inversion

【技术实现步骤摘要】
一种基于正则化反演的沉积盆地基底断裂重力识别方法


[0001]本专利技术属于盆地基底断裂位置识别
，具体涉及一种基于正则化反演的沉积盆地基底断裂重力识别方法。

技术介绍

[0002]断裂构造特征对盆地的形成和演化、盆地的分布范围、沉积中心等具有重要的控制作用，对盆地油气的运移和富集也具有重要影响，断裂解释也一直是沉积盆地构造和油气勘探重力研究中的一个重要内容。现有利用重力异常识别断裂的技术包括总水平导数、解析信号振幅、Tilt导数、Theta图等基本方法，以及在基本方法上发展起来的组合方法，如解析信号振幅倾斜角法、解析信号振幅总水平导数法、倾斜角总水平导数等。
[0003]为提高重力异常识别盆地基底断裂的能力，通常采用归一化、边界增强滤波等技术对基本位场边缘识别方法进行增强处理，利用不同类型的导数构建的比值类边缘识别技术可较好的均衡深部和浅部地质体的异常，也是提高深部断裂识别能力的主要措施之一。此外，相关系数利用总水平导数与垂直导数的相关系数来进行边界识别，也是识别深部断裂的常用方法。
[0004]尽管以上边缘识别技术能有效的均衡深部场源的重力异常，但用于识别沉积盆地基底断裂时，对于盆地基底小规模断裂的识别效果欠佳，其主要原因在于此类断裂引起的重力异常非常微弱，很难通过直接对重力异常处理而提高对此类断裂的识别能力。尽管可采用提高导数阶次等措施来增强对弱异常的识别能力，但往往会使得计算结果不稳定，采用平滑措施又会使得一些细节模糊，很难在提高识别精度与保证计算稳定之间找到最佳的折衷方案。可见，仅从计算的角度，对于原本非常微弱的重力异常无法处理得到清晰的盆地基底小规模断裂位置识别结果，需要转换思路，寻找一种从重力异常中导出的，包含清晰的断裂位置信息的“异常”，并对其处理得到盆地基底断裂位置。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种基于正则化反演的沉积盆地基底断裂重力识别方法，利用反演技术从重力异常中导出了一种更贴近断裂位置信息的数据，并利用边缘识别提取技术对该数据进行处理，可以识别沉积盆地基底中现有方法无法识别的小规模断裂。
[0006]本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0007]本专利技术提供了一种基于正则化反演的沉积盆地基底断裂重力识别方法，所述方法包括以下步骤：
[0008]步骤1：将实测重力异常进行网格化处理得到规则网重力数据，分别沿x和y方向从规则网重力数据中提取2.5维重力异常剖面；
[0009]步骤2：利用正则化密度界面反演方法对x和y方向的所有2.5维重力异常剖面进行反演；
[0010]步骤3：根据步骤2的反演结果计算水平总梯度thgr；
[0011]步骤4：利用thgr的极大值位置识别盆地基底断裂的位置。
[0012]本专利技术的进一步改进在于：
[0013]步骤2：利用正则化密度界面反演方法对x和y方向的所有2.5维重力异常剖面进行反演，具体包括：
[0014]步骤2.1，构建正则化密度界面反演方法的目标函数φ(m)；
[0015]步骤2.2，采用非线性共轭梯度法求解目标函数φ(m)的极小化问题。
[0016]本专利技术的进一步改进在于：
[0017]步骤2.1，构建正则化密度界面反演方法的目标函数，具体为：
[0018][0019]式中m为M
×
1型的向量，其为沉积盆地基底深度，为待反演的参数；g
p
(m)为模型正演拟合重力异常；λ为正则化参数；τ(m)为模型约束函数，其决定了反演的盆地基底的形态；为实测重力异常数据。
[0020]本专利技术的进一步改进在于：
[0021]采用Ekblom范数建立模型约束函数τ(m)：
[0022][0023]式中，m
s
和m
t
表示沿剖面方向相邻的两个基底深度参数对L为参数对的个数；ε是阈值，当其值相对于m较小时，Ekblom范数与L
p
‑
范数的特征近似；当p取值较小时，反演结果可呈现非光滑形态，尤其当p取0～0.5时，反演结果对于断裂信息更为敏感，有利于突出基底断裂信息。
[0024]本专利技术的进一步改进在于：
[0025]步骤2.2，采用非线性共轭梯度法求解目标函数φ(m)的极小化问题，具体包括以下步骤：
[0026]1)计算目标函数的梯度并令u
(k)
＝
‑
r
(k)
为初始搜索方向；
[0027]2)计算搜索步长其中A
(k)
为雅克比矩阵，其为正演拟合重力异常g
p
(m)对反演的基底深度m的偏导数；
[0028]3)更新模型m
(k+1)
＝m
(k)
+α
(k)
u
(k)
，计算并判断：如果|r
(k+1)
|<Err或k>K
max
则停止迭代，输出m
(k+1
)作为反演结果，否则进行下一步；
[0029]4)令并计算搜索方向u
(k+1)
＝
‑
r
(k+1)
+β
(k+1)
u
(k)
，令k＝k+1，转到步骤2)。
[0030]本专利技术的进一步改进在于：
[0031]步骤3：根据步骤2的反演结果计算水平总梯度thgr，具体操作为：
[0032]将沿x方向和y方向的所有2.5维重力异常剖面的反演结果拼合成沿x方向和y方向
的3维反演结果basx(x,y)和basy(x,y)，并利用差分算法计算沿x方向和y方向3维反演结果的梯度derx(x,y)和dery(x,y)，并计算水平总梯度thgr；
[0033]其中水平总体度
[0034]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0035]本专利技术针对沉积盆地基底断裂的特点，利用对基底断裂更为敏感的正则化密度界面反演进行断裂识别，在正则化密度界面反演方法中建立Lp范数形式的模型约束函数，使密度界面反演方法更能突出基底断裂的位置；
[0036]针对正则化反演方法计算速度较慢的问题，本专利技术将3维数据降阶为2.5维数据，显著提高了计算速度。
[0037]因此与现有方法相比，本专利技术能够快速地识别出沉积盆地基底小规模断裂。
附图说明
[0038]图1是基于正则化反演的沉积盆地基底断裂重力识别方法的流程图；
[0039]图2是3维阶状断陷盆地基底模型；
[0040]图3是图2的断陷盆地基底引起的重力异常；
[0041]图4是将沿x方向所有剖面2.5维正则化反演结果；
[0042]图5是将沿y方向所有剖面2.5维正则化反演结果；
[0043]图6是水平总梯度thgr的处理结果；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于正则化反演的沉积盆地基底断裂重力识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：将实测重力异常进行网格化处理得到规则网重力数据，分别沿x和y方向从规则网重力数据中提取2.5维重力异常剖面；步骤2：利用正则化密度界面反演方法对x和y方向的所有2.5维重力异常剖面进行反演；步骤3：根据步骤2的反演结果计算水平总梯度thgr；步骤4：利用thgr的极大值位置识别盆地基底断裂的位置。2.根据权利要求1所述的基于正则化反演的沉积盆地基底断裂重力识别方法，其特征在于，步骤2中利用正则化密度界面反演方法对x和y方向的所有2.5维重力异常剖面进行反演，具体包括：步骤2.1，构建正则化密度界面反演方法的目标函数φ(m)；步骤2.2，采用非线性共轭梯度法求解目标函数φ(m)的极小化问题。3.根据权利要求2所述的基于正则化反演的沉积盆地基底断裂重力识别方法，其特征在于，所述步骤2.1中构建正则化密度界面反演方法的目标函数，具体为：式中m为M
×
1型的向量，其为沉积盆地基底深度，为待反演的参数；g
p
(m)为模型正演拟合重力异常；λ为正则化参数；τ(m)为模型约束函数，其决定了反演的盆地基底的形态；为实测重力异常数据。4.根据权利要求3所述的基于正则化反演的沉积盆地基底断裂重力识别方法，其特征在于，采用Ekblom范数建立模型约束函数τ(m)：式中，m
s
和m
t
表示沿剖面方向相邻的两个基底深度参数对L为参数对的个数；ε是阈值，当其值相对于m较小时，Ekblom范数与L
p
‑
范数的特征近似；当p取值较小时，反演结果可呈现非光滑形态，尤其当p取0～0.5时，反演结果对于断裂信息更为敏感，有利于突出...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯旭亮，吴传波，宋立军，刘凯轩，
申请(专利权)人：西安石油大学，
类型：发明
国别省市：