基于虹膜识别原理的裂缝识别方法技术

本发明专利技术提供一种基于虹膜识别原理的裂缝识别方法，该基于虹膜识别原理的裂缝识别方法包括：步骤1，输入三维地震数据体；步骤2，基于虹膜识别相关算法进行地震资料断裂增强预处理；步骤3，基于虹膜识别相关参数进行地震裂缝特征点分析；步骤4，基于虹膜识别算法进行地震裂缝特征提取及编码；步骤5，基于虹膜识别进行预测地震裂缝和先知裂缝特征匹配，匹配关系达到相关性门槛要求时完成计算。该基于虹膜识别原理的裂缝识别方法发挥了虹膜识别技术的细节识别优势，对微微裂缝识别有较强的敏感性，虹膜特征提取及匹配对裂缝预测的结果具有稳定性和唯一性。定性和唯一性。定性和唯一性。

【技术实现步骤摘要】
基于虹膜识别原理的裂缝识别方法


[0001]本专利技术涉及石油物探
，特别是涉及到一种基于虹膜识别原理的裂缝识别方法。

技术介绍

[0002]地震裂缝预测的方法较多，如相干分析、方差体、蚂蚁追踪等，这些断裂预测方法取得了较好的效果，但由于计算尺度较大，反应细节的能力相对较差，裂缝预测结果和先知裂缝匹配性一般，致使裂缝预测结果多解性比较强。
[0003]虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种，人眼睛的外观图由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。巩膜即眼球外围的白色部分；眼睛中心为瞳孔部分；虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等细节特征，是人体独特的结构之一。虹膜识别技术的过程一般分为虹膜图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。虹膜识别技术就识别目标细节的算法上精度高，可以引用到地球物理研究中用于识别裂缝。
[0004]虹膜特征识别方法主要有基于图像、相位、奇异点、多通道纹理滤波统计特征、频域分解系数、虹膜信号形状、方向特征、子空间等8大类，从虹膜特征识别的精度看，基于虹膜相位、奇异点、多通道纹理滤波统计特征的方法效果好，对应的虹膜特征识别算法主要有两类，一是Daugman提出的二维Gabor变换的虹膜纹理相位特征识别算法及及其多种改进算法，二是Boles提出的局部过零检测虹膜特征提取算法及及其改进算法。
[0005]开展基于虹膜识别的多方法多角度多尺度地震裂缝预测，利用三种虹膜识别方法两类算法，初步优选反映地震裂缝特征敏感性强的虹膜识别参数。现有裂缝预测方法对裂缝细节刻画能力较弱，且受地层倾角影响，预测结果存在多解性且多为低序级断裂，并不能代表裂缝的真实形态。
[0006]在申请号：CN201911398558.9的中国专利申请中，涉及到一种裂缝型储层的流体识别方法、装置及系统，所述方法获取目标工区的方位共反射点角道集频率域数据；利用频率依赖反演模型对所述方位共反射点角道集频率域数据进行反演处理，获得所述目标工区的频散属性数据，所述频散属性数据至少包括背景岩石频散、裂缝频散、纵波频散以及裂缝方位，所述频率依赖反演模型根据将各项异性梯度反演模型扩展到频率域获得；根据所述频散属性数据对所述目标工区进行储层流体识别。利用该说明书各个实施例，可以大幅度提高裂缝储层流体识别的准确性。
[0007]在申请号：CN201611025040.7的中国专利申请中，涉及到一种裂缝的地震属性判识系统及方法。所述方法包括：根据获取的成像测井资料、岩心分析资料识别和统计出单井裂缝密度的裂缝信息，并生成单井裂缝模型；从获取的地震数据中提取指定类型的地震属性数据，从中选出与储层相关性达到预设要求的优选地震属性；将所述单井裂缝模型作为输入信号、所述优选地震属性作为输出信号建立训练模型；利用人工智能非线性神经网络对所述训练模型进行训练；当所述训练模型中的优选地震属性符合设置的筛选条件时，输
出符合所述筛选条件的优选地震属性。利用该申请实施例可以智能、快速、准确的判别众多地震属性的优劣，实现地震属性对井检裂缝的有效识别，大大提高了实际作业效果和效率。
[0008]在申请号：CN201910211333.1的中国专利申请中，涉及到一种基于地震分频相干属性的裂缝储层预测方法，隶属于油气地球物理储层预测领域，旨在提供一种准确识别不同尺度裂缝和预测分布规律的裂缝储层分析技术。包括以下步骤：
①
提取目的层位不同频率的分频相干属性，并进行增强处理；
②
对网格化处理后的目的层位分频相干属性数据，计算每一个网格的4个顶点的平均值和方差；
③
统计方差值的范围，取该范围的中值，统计该值对应的所有网格的平均值，根据统计结果设定划分缝单元和非缝单元的阀值，快速有效的得到裂缝的分布情况；
④
对在两不同频率目的层位分频相干属性数据中均为缝单元的网格，对较高频率中该网格的4个顶点赋距离其最近的非缝单元的顶点平均值，可以有效去除较高频率的裂缝预测结果中与较低频率的裂缝预测结果重合的部分；
⑤
利用经上述步骤处理后的目的层位不同频率的分频相干属性数据，通过平面成图，实现裂缝储层预测。该专利技术基于目的层位分频相干属性数据，划分缝单元和非缝单元，比较不同频率数据中缝单元的分布情况，去除重合部分，完成对不同尺度裂缝的准确识别及分布规律的准确预测。
[0009]以上现有技术均与本专利技术有较大区别，未能解决我们想要解决的技术问题，为此我们专利技术了一种新的基于虹膜识别原理的裂缝识别方法。

技术实现思路

[0010]本专利技术的目的是提供一种发挥了虹膜识别技术的细节识别优势，对微微裂缝识别有较强的敏感性的基于虹膜识别原理的裂缝识别方法。
[0011]本专利技术的目的可通过如下技术措施来实现：基于虹膜识别原理的裂缝识别方法，该基于虹膜识别原理的裂缝识别方法包括：
[0012]步骤1，输入三维地震数据体；
[0013]步骤2，基于虹膜识别相关算法进行地震资料断裂增强预处理；
[0014]步骤3，基于虹膜识别相关参数进行地震裂缝特征点分析；
[0015]步骤4，基于虹膜识别算法进行地震裂缝特征提取及编码；
[0016]步骤5，基于虹膜识别进行预测地震裂缝和先知裂缝特征匹配，匹配关系达到相关性门槛要求时完成计算。
[0017]本专利技术的目的还可通过如下技术措施来实现：
[0018]在步骤1中，输入的三维地震数据体为标准segy格式文件。
[0019]该基于虹膜识别原理的裂缝识别方法还包括，在步骤1之后，针对三维地震数据体，进行虹膜识别原理的地震裂缝预测适应性分析；对原始三维地震数据通过地震资料品质和虹膜识别特征进行裂缝预测适应性分析。
[0020]在步骤2中，运用地震数据，进行基于虹膜识别相关算法的地震资料断裂增强预处理，以使地震资料反应断裂信息更丰富。
[0021]在步骤3中，分析虹膜识别的纹理、斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝这些相关参数与地震裂缝特征的对应关系，以便于虹膜识别的有关算法应用于地震裂缝预测。
[0022]在步骤4中，基于Gabor变换、局部过零检测这些虹膜识别算法进行地震裂缝特征提取及编码。
[0023]在步骤4中，将Gabor滤波器应用到二维图像空间，提取出图像局部的纹理相位信息二维Gabor滤波器的公式表达为：
[0024]G(x,y)＝exp(
‑
π[(x
‑
x0)2/α2+(y
‑
y0)2/β2]‑
2πi[μ(x
‑
x0)+ν(y
‑
y0)])
ꢀꢀꢀ
(1)
[0025]其中，(x，y)表示图像局部纹理的位置，(α，β)为有效的Gauss窗的宽度和长度，(μ,ν)定义了空间频率ω＝(μ0+ν2)
1/2
，方向角θ＝arctan(μ/ν)，通过调整一系列参数(本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于虹膜识别原理的裂缝识别方法，其特征在于，该基于虹膜识别原理的裂缝识别方法包括：步骤1，输入三维地震数据体；步骤2，基于虹膜识别相关算法进行地震资料断裂增强预处理；步骤3，基于虹膜识别相关参数进行地震裂缝特征点分析；步骤4，基于虹膜识别算法进行地震裂缝特征提取及编码；步骤5，基于虹膜识别进行预测地震裂缝和先知裂缝特征匹配，匹配关系达到相关性门槛要求时完成计算。2.根据权利要求1所述的基于虹膜识别原理的裂缝识别方法，其特征在于，在步骤1中，输入的三维地震数据体为标准segy格式文件。3.根据权利要求1所述的基于虹膜识别原理的裂缝识别方法，其特征在于，该基于虹膜识别原理的裂缝识别方法还包括，在步骤1之后，针对三维地震数据体，进行虹膜识别原理的地震裂缝预测适应性分析；对原始三维地震数据通过地震资料品质和虹膜识别特征进行裂缝预测适应性分析。4.根据权利要求1所述的基于虹膜识别原理的裂缝识别方法，其特征在于，在步骤2中，运用地震数据，进行基于虹膜识别相关算法的地震资料断裂增强预处理，以使地震资料反应断裂信息更丰富。5.根据权利要求1所述的基于虹膜识别原理的裂缝识别方法，其特征在于，在步骤3中，分析虹膜识别的纹理、斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝这些相关参数与地震裂缝特征的对应关系，以便于虹膜识别的有关算法应用于地震裂缝预测。6.根据权利要求1所述的基于虹膜识别原理的裂缝识别方法，其特征在于，在步骤4中，基于Gabor变换、局部过零检测这些虹膜识别算法进行地震裂缝特征提取及编码。7.根据权利要求6所述的基于虹膜识别原理的裂缝识别方法，其特征在于，在步骤4中，将Gabor滤波器应用到二维图像空间，提取出图像局部的纹理相位信息二维Gabor滤波器的公式表达为：G(x,y)＝exp(
‑
π[(x
‑
x0)2/α2+(y
‑
y0)2/β2]
‑
2πi[μ(x
‑
x0)+ν(y
‑
y0)])
ꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，(x，y)表示图像局部纹理的位置，(α，β)为有效的Gauss窗的宽度和长度，(μ,ν)定义了空间频率ω＝(μ0+ν2)
1/2
，方向角θ＝arctan(μ/ν)，通过调整一系列参数(x0，y0；μ0，ν0；α，β)，获得不同形式的滤波器，其中(x0，y0)表示图像横纵向变化位移，这反映了G...

【专利技术属性】
技术研发人员：于景强，韩宏伟，张伟忠，李晓晨，史士龙，郝陈琛，王丽，亓亮，惠长松，李姝丽，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院，
类型：发明
国别省市：