一种裂缝识别方法技术

本发明专利技术公开了一种裂缝识别方法

【技术实现步骤摘要】
一种裂缝识别方法、系统、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及地震勘探
，特别涉及一种裂缝识别方法
、
系统
、
电子设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]裂缝是指由于构造变形或者物理化学成岩作用形成的，，在岩石中存在的天然不连续面
。
介质的裂缝是重要的油气储集空间和运移通道，裂缝体系在储层溶蚀改造
、
含油气盆地油气输导成藏和构造演化中起到重要的作用
。
通过识别裂缝，，可以帮助勘探油气藏
。
[0003]针对信噪比低
、
裂缝带发育的地震资料，原始地震剖面未经断裂错断的同相轴连续性差，导致原始地震记录所含的噪声较多，并且经过对原始地震记录的分析，地震数据的连续性不强，不利于后续的数据处理分析，难以准确识别裂缝
。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，专利技术人做出本专利技术，通过具体实施方式，提供一种裂缝识别方法
、
系统
、
电子设备和存储介质
。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种裂缝识别方法，包括以下步骤：
[0006]将工区地震数据进行地层倾角导向滤波；
[0007]根据滤波后的地震数据，得到包括地层倾角和方位角数据的地震属性体；
[0008]通过密度峰值聚类，将所述地震属性体聚类，得到对应的裂缝类别
。
[0009]具体的，将工区地震数据进行地层倾角导向滤波，包括以下步骤：
[0010]将工区地震数据进行平面波破坏滤波，得到所述工区每个采样点的地层倾角数据；
[0011]根据每个采样点的地层倾角数据，更新工区地震数据
。
[0012]具体的，将工区地震数据进行平面波破坏滤波，得到所述工区每个采样点的地层倾角数据，包括以下步骤：
[0013]建立局部平面波微分方程其中
u
’
表示波场函数
u
’
(x,t)
，
x
代表水平偏移距，
σ
为连续时空域的局部地层倾角，
t
为时间，为偏微分符号；
[0014]通过所述局部平面波微分方程，确定采样点地层倾角数据；
[0015]当采样点数据缺失时，通过相邻地震道的地层倾角数据，预测数据缺失采样点的地层倾角数据
。
[0016]具体的，通过相邻地震道的地层倾角数据，预测数据缺失采样点的地层倾角数据，包括以下步骤：
[0017]设置平面波分解算子为
d
＝
D*s
，其中
d
为预测误差，
s
为地震道数据，
D
为平面波破
坏滤波器，其中
P
N
‑1，
N
为从第
N
‑1地震道到第
N
地震道的预测因子，是
σ
的函数，
I
为单位矩阵；
[0018]通过确定
σ
对应采样点的相邻地震道上数据缺失采样点的地层倾角数据
σ
’
，其中
ε
为正则化比例系数，
S
’
是整形正则化算子
。
[0019]具体的，根据滤波后的地震数据，得到包括地层倾角和方位角数据的地震属性体，包括以下步骤：
[0020]根据滤波后的地震数据，分别确定每个采样点法曲率中的最大正曲率和最小负曲率；
[0021]根据滤波后的地震数据，分别确定每个采样点的地层倾角属性；
[0022]建立包括地层倾角和方位角数据的地震属性体
。
[0023]具体的，根据滤波后的地震数据，分别确定每个采样点的地层倾角属性，包括以下步骤：
[0024]根据滤波后每个采样点的地震数据，通过下式分别确定每个采样点水平方向和深度方向的瞬时波数，
K
x
(x
，
y)
表示采样点
(x
，
y)
水平方向瞬时波数，
K
y
(x
，
y)
表示采样点
(x
，
y)
深度方向瞬时波数，
u
表示采样点时空数据，包括水平偏移距
x、
深度偏移距
y、
时间
t
，
H
表示希尔伯特算子，，
d
为微分符号；
[0025]通过确定采样点
(x
，
y)
的瞬时倾角
θ
。。
[0026]具体的，通过密度峰值聚类，将所述地震属性体聚类，得到对应的裂缝类别，包括以下步骤：
[0027]设置密度峰值聚类模型参数，将归一化后的地震属性体输入密度峰值聚类模型，聚为至少两类；
[0028]结合裂缝地质特征，基于结构模式，将上述至少两类地震属性体分别对应不同的裂缝类别
。
[0029]具体的，设置密度峰值聚类模型参数，将归一化后的地震属性体输入密度峰值聚类模型，聚为至少两类，包括以下步骤：
[0030]确定所有采样点之间的欧式距离；
[0031]设置密度峰值聚类模型的截断距离，并通过确定每个采样点的密度，其中
ρ
i
表示采样点
i
的密度，
j
表示采样点
j
，
d
ij
表示采样点
i
和
j
之间的欧式距离，
dc
表示截断距离；
[0032]通过确定每个采样点的相对距离
δ
i
，其中，
max(d
ij
)
表示采样点
i
和
j
之间的最大欧式距离，
min(d
ij
)
表示采样点
i
和
j
之间的最小欧式距离，
ρ
i
和
ρ
j
分别表示采样点
i、j
的密度；
[0033]根据相对距离和密度，在采样点中选取聚类中心；
[0034]对非聚类中心的每个待聚类采样点，归入欧式距离最小且密度大于所述待聚类采样点的采样点的聚类类别，直到不存在待聚类采样点
。
[0035]具体的，根据相对距离和密度，在采样点中选取聚类中心，包括以下步骤：
[0036]以密度为横坐标
、
相对距离为纵坐标建立坐标系，在所述坐标系中绘制每个采样点，得到决策图；
[0037]在决策图横坐标和纵坐标同时增大的区域中，选一个或本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种裂缝识别方法，其特征在于，包括以下步骤：将工区地震数据进行地层倾角导向滤波；根据滤波后的地震数据，得到包括地层倾角和方位角数据的地震属性体；通过密度峰值聚类，将所述地震属性体聚类，得到对应的裂缝类别
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，将工区地震数据进行地层倾角导向滤波，包括以下步骤：将工区地震数据进行平面波破坏滤波，得到所述工区每个采样点的地层倾角数据；根据每个采样点的地层倾角数据，更新工区地震数据
。3.
如权利要求2所述的方法，其特征在于，将工区地震数据进行平面波破坏滤波，得到所述工区每个采样点的地层倾角数据，包括以下步骤：建立局部平面波微分方程其中
u
’
表示波场函数
u
’
(x,t)
，
x
代表水平偏移距，
σ
为连续时空域的局部地层倾角，
t
为时间，为偏微分符号；通过所述局部平面波微分方程，确定采样点地层倾角数据；当采样点数据缺失时，通过相邻地震道的地层倾角数据，预测数据缺失采样点的地层倾角数据
。4.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过相邻地震道的地层倾角数据，预测数据缺失采样点的地层倾角数据，包括以下步骤：设置平面波分解算子为
d
＝
D*s
，其中
d
为预测误差，
s
为地震道数据，
D
为平面波破坏滤波器，其中
P
N
‑1，
N
为从第
N
‑1地震道到第
N
地震道的预测因子，是
σ
的函数，
I
为单位矩阵；通过确定
σ
对应采样点的相邻地震道上数据缺失采样点的地层倾角数据
σ
’
，其中
ε
为正则化比例系数，
S
’
是整形正则化算子
。5.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据滤波后的地震数据，得到包括地层倾角和方位角数据的地震属性体，包括以下步骤：根据滤波后的地震数据，分别确定每个采样点法曲率中的最大正曲率和最小负曲率；根据滤波后的地震数据，分别确定每个采样点的地层倾角属性；建立包括地层倾角和方位角数据的地震属性体
。6.
如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据滤波后的地震数据，分别确定每个采样点的地层倾角属性，包括以下步骤：根据滤波后每个采样点的地震数据，通过下式分别确定每个采样点水平方向和深度方
向的瞬时波数，
K
x
(x
，
y)
表示采样点
(x
，
y)
水平方向瞬时波数，
K
y
(x
，
y)
表示采样点
(x
，
y)
深度方向瞬时波数，
u
表示采样点时空数据，包括水平偏移距
x、
深度偏移距
y、
时间
t
，
H
表示希尔伯...

【专利技术属性】
技术研发人员：周慧，李勇根，朱光有，王珊，翟秀芬，刘静江，曾同生，
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：