一种基于RPCA背景建模的特殊地质体识别方法技术

本发明专利技术属于地震信号处理及解释技术领域，具体公开了一种基于RPCA背景建模的特殊地质体识别方法，S1、基于RPCA算法构建特殊地质体识别模型，地震数据矩阵分解为稀疏尖锐噪声矩阵和低秩结构信息矩阵；S2、通过SVD分解算法计算低秩结构信息矩阵；通过软阈值算法计算稀疏尖锐噪声矩阵；通过迭代残差，更新低秩结构信息矩阵和稀疏尖锐噪声矩阵，直至地震数据二维矩阵与稀疏尖锐噪声矩阵、低秩结构信息矩阵的残差满足设定的条件；S3、输出稀疏尖锐噪声矩阵，即为特殊地质体数据；输出低秩结构信息矩阵，即为剩余地层背景。本发明专利技术能够对特殊地质体进行识别，提高了特殊地质体解释效率、准确率和适用性。本发明专利技术适用于特殊地质体的识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于地震信号处理及解释，具体地说是一种基于rpca背景建模的特殊地质体识别方法。

技术介绍

1、随着能源需求的增大和油气勘探开发的不断深入发展，世界上大多数背斜圈闭和断层构造圈闭等大型构造油气藏已被发现，地质勘探人员的注意力开始向识别缝洞、河道等特殊地质体中的隐蔽油气藏上转移。传统的特殊地质体解释工作大多由人工来完成，但随着油气勘探的不断深入,地震资料数据也随之增多,人工解释的效率已经难以满足生产需求。

2、目前，现有技术和软件中解释人员一般使用多属性体相干、地震相识别以及波动力学特征及岩性等方法辅助进行特殊地质体的解释，但人工解释的效率非常低，需要耗费大量的时间和精力，对于低信噪比、复杂构造情况，识别更为困难，也更容易出现较大误差，识别后往往还需要人工进行二次修正，大幅度降低了工作效率。近年来也发展出一些基于正演模型作为标签的深度学习识别方法，开始应用于地震相解释，但是由于智能方法仍处于起步阶段且针对性较强，目前已知的缝洞识别尚不能达到较为准确的自动解释结果，而火山、河道方面未见专门针对的智能识别方法推出。>

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于RPCA背景建模的特殊地质体识别方法，其特征在于，包括依次进行的以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于RPCA背景建模的特殊地质体识别方法，其特征在于，步骤S1中将目标工区的地震数据沿数据体纵向或横向切片分解为地震数据二维矩阵，特殊地质体识别模型为：

3.根据权利要求2所述的一种基于RPCA背景建模的特殊地质体识别方法，其特征在于，步骤S2中当计算机硬件性能无法承受目标工区的地震数据二维矩阵的数据量时，则计算低秩结构信息矩阵和稀疏尖锐噪声矩阵前，先将目标工区的地震数据二维矩阵沿纵向分块，分为多个矩阵块,相邻矩阵块之间具有重叠部分，对目标工区的地震...

【技术特征摘要】

1.一种基于rpca背景建模的特殊地质体识别方法，其特征在于，包括依次进行的以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于rpca背景建模的特殊地质体识别方法，其特征在于，步骤s1中将目标工区的地震数据沿数据体纵向或横向切片分解为地震数据二维矩阵，特殊地质体识别模型为：

3.根据权利要求2所述的一种基于rpca背景建模的特殊地质体识别方法，其特征在于，步骤s2中当计算机硬件性能无法承受目标工区的地震数据二维矩阵的数据量时，则计算低秩结构信息矩阵和稀疏尖锐噪声矩阵前，先将目标工区的地震数据二维矩阵沿纵向分块，分为多个矩阵块,相邻矩阵块之间具有重叠部分，对目标工区的地震数据的每个矩阵块进行计算，每个矩阵块分解为稀疏尖锐噪声矩阵和低秩结构信息矩阵；当计算机硬件性能能够承受目标工区的地震数据二维矩阵的数据量时，则直接将目标工区的地震数据二维矩阵分解为稀疏尖锐噪声矩阵和低秩结构信息矩阵。

4.根据权利要求3所述的一种基于rpca背景建模的特殊地质体识别方法，其特征在于，步骤s3具体为：若步骤s2中对目标工区的地震数据二维矩阵进行了分块处理，则对步骤s2中得到的每个矩阵块地震数据的计算结果进行叠加，各块未重合部分的权重为1，相邻块左边块叠加部分从左到右的权重为1-g/g，相邻块右边块叠加部分从左到右的权重为g/g，g为相邻块重叠部分横向的采样点数，0≤g≤g；各块计算得到的稀疏尖锐噪声矩阵乘以其相应的权重...

【专利技术属性】
技术研发人员：文若冲，郭锐，陶春峰，杨平，高英楠，赵佳瑜，
申请(专利权)人：中国石油天然气集团有限公司，
类型：发明
国别省市：