基于中心扩散加倾角属性的三维地震层位自动追踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于中心扩散加倾角属性的三维地震层位自动追踪方法，包括如下步骤：调整种子点位置；数据初始化准备；利用种子点的倾角属性确定映射点的位置，在映射点的时窗范围内寻找振幅极大值点，在每个振幅极大值点周围取一段波形数据，和种子点的波形数据进行相关系数计算，然后找出相关系数最大的映射点，并计算该映射点和种子点的振幅比；如果振幅比小于等于设定的门限值，则将该映射点确定为追踪点。本发明专利技术的积极效果是：利用中心扩散算法，有利于解决种子点提供不充分和种子点位置分布不均匀情况下，沿剖面追踪导致的层位大空洞；利用倾角属性在追踪平面的角度投影，更加精确了映射点的位置，提高了追踪的精确性效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于地震勘探
，特别涉及一种。
技术介绍
地震层位追踪时地震资料解释的基础工作，准确性对地震资料后续处理和释有着很大的影响，它在结构分析，特征识别和地址评估等方面都有着重要的意义，是油气监测的基础，而油气检测是地震勘探的主要目标之一。因此，地震层位追踪是很有必要和意义的。对地震层位的追踪是地震解释工作的基础，目前有很多种地震层位的追踪方法，·大体可以分为人工手动追踪和自动追踪。早期的层位追踪主要采用人工追踪的方法，解释人员根据地震波运动学和动力学的特征进行人工对比追踪，虽然人工追踪具有拾取准确、受干扰因素影响小的优点，但是随着油气勘探的深入，地震勘探数据量的增大，传统的人工追踪方法在大数据量面前存在效率偏低，容易受不同分析人永远的偏差和错误影响的缺点。后来出现半自动追踪则是由解释人员选择一个种子点，定义好追踪参数，由计算机在单个剖面上追踪符合条件的点作为层位点。通过种子点搜索相邻道的“次种子点”，依次类推。虽然半自动相对于人工自动追踪来说工作效率较高，但面对大数据量地震数据时，仍然相当费时费力。作为油气检测的基础，尤其是对于大地震数据的处理，地震层位自动追踪的工作越来越重要。因此，现在主要广泛研究地震层位的自动追踪方法。目前自动追踪的方式有两类特征追踪和相关追踪。特征追踪在制定的倾角窗口内寻找阳电的相似结构，但在道与道之间不进行任何相关操作。基于相关的自动追踪截取地震道上种子拾取周围的一部分，把它和相邻道进行相关比较，确定层位点。显然，相关追踪虽然计算量更大，但得到的结果可靠性更高。为了提高层位追踪的工作效率，人们先后提出了很多地震层位自动追踪的方法，如人工神经网络方法，模式识别方法，互相关方法等。其中，利用线性插值和相关的概念进行追踪是采用最广泛的方法。层位自动追踪时需要根据一定数量的种子点进行追踪，现在大多数的层位追踪方法都采取根据剖面进行追踪，在种子点数目和位置分布合理的情况下，这样自动追踪能将层位面完整追踪出来。但是，如果在种子点数目较少或者位置分布不合理的情况下，这样的按剖面进行追踪，追踪出来的层位面很有可能不完整。因此，找到一种能在种子点不充分的情况下，仍能完整追踪出层位的方法很有必要。中心扩散算法恰好能解决种子点不充分情况下层位追踪的不完整性。由于在自动追踪中，相关追踪获取的结果更具有可靠性，因此大多数自动追踪算法都使用相关追踪层位。在相关追踪时，大多数都将种子点直接投影到相邻道上，然后在投影点附近获取波形来和种子点进行相关。在横向波形变化不大的剖面，这样做是合理的，但是如果在横向波形变化较大的剖面，这样直接平移种子点到相邻道，可直接影响后面相关波形的选择，影响后续追踪效果。因此，为了获取更加精确的效果，如何选择相邻道的投影点变得很有意义。因此，可以考虑利用地质中的倾角概念来帮助确定投影点的位置。与本发 明相关的现有技术包括因为作为油气检测的基础，地震层位的自动追踪的工作越来越重要，为了提高层位追踪的工作效果，人们提出了许多地震层位自动追踪的方法。比较典型的方法有线性插值追踪和相关|吴式追踪。相关模式追踪方法，先由操作人员拾取一些控制线，然后在全区内实现插值，再以插值点作为参考点，以其上部或者下部一段小时窗内与种子点进行相关，得到的相关系数最大所对应的时移值就是要获取的层位点。赵成喜等(“线性插值法地震剖面反射层位追踪”，西部探矿工程，2007年)使用了线性插值法自动追踪技术对地震层位进行追踪，在地震时间剖面，针对目的层位的种子点的邻区，选择小视窗和小道窗的数据体采用线性插值的数学方法进行追踪。该方法在特定的地质条件下取得了效果，其工作示意图如图I所示。但是，由于是在通过地质剖面的二维方式进行追踪，则有可能在没有足够多种子点的情况下，追踪出来的层位数据也局限在较小的区域，扩散性能不好。另外，在实际处理时，地震层位是否平行对于追踪效果有较大的影响。线性插值算法在地震层位不是水平时必须通过合理的编辑，才能得到较好的追踪曲线。温庆庆等(“可视化地震资料解释系统的研究和开发”，西安科技大学硕士毕业论文，2008年4月)利用相关追踪算法进行地震层位追踪，先由人工选择一些控制线，然后再在全区进行插值，以插值点为参考点，在其上部或者下部一段时窗内与种子点作相关，去相关系数最大的点作为层位点。其追踪结果能清晰地看到层位构造走向。追踪模拟过程如图2所示。但是在处理过程中，对于相邻道点的选择具有随意性，如图2所示，这种追踪方式只是将种子点的位置投影到相邻道上，然后在该位置附近选取一个时窗进行波形相关计算，这在横向波形变化大时，容易产生计算误差，从而影响以后的追踪效果。现有的基于相关追踪模型进行的三维层位追踪的算法研究一般都是根据一个剖面一个剖面进行追踪，并且依赖种子点的数量和其位置合理分布，然而有时种子点的提供并不充分，位置也不一定是按照一定规则来排布，如果采用沿剖面依种子点道进行追踪，可能导致大面积空洞的出现，这是不合理的。其次，利用相关追踪相邻道时，映射点的位置简单的由种子点位置平移过来，在地震层位水平变化大的情况下，导致追踪的波形效果不佳。
技术实现思路
为了克服现有技术的上述缺点，本专利技术提供了一种，基于种子点情况不充分的考虑，提出了采用中心扩散算法进行自动追踪的思路，很好地解决了沿剖面依种子点道追踪导致的大面积空洞的出现；同时，本专利技术还利用地质中的倾角属性的概念，引入倾角属性来确定相邻道映射点的位置，很好地解决了映射点位置的随意性问题。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是一种，包括如下步骤步骤一、调整种子点位置如果种子点位置不在局部振幅最大的位置则对种子点位置按如下方法进行调整在种子点的时窗范围内寻找离种子点最近的极大值点，如果找到极大值点，则将种子点移动到极大值点的位置；如果未找到极大值点，则种子点位置不动；步骤二、数据初始化准备首先，计算出整个三维地震数据体的梯度向量；其次，将各初始的种子点的位置放入队列queue中存放，并用一个数组array来标识每个种子点是否已经进行过相关追踪；步骤三、中心扩散追踪I)计算种子点的倾角属性·利用步骤二计算出的梯度向量，计算出数据体中每个种子点的局部梯度方差矩阵，再求出该矩阵的特征向量，将特征向量投影到追踪平面上，得到特征向量在追踪平面的投影角度；2)确定映射点根据第I)步确定的投影角度算出映射点的位置；3)确定追踪点在第2)步确定的映射点的时窗范围内寻找振幅极大值点，在每个振幅极大值点周围取一段波形数据，和种子点的波形数据进行相关系数计算，然后找出相关系数最大的映射点，并计算该映射点和种子点的振幅比；判断振幅比是否大于设定的门限值，如果是，则放弃该映射点，并将该映射点所在的种子道标记为已追踪；如果否，则将该映射点确定为追踪点。与现有技术相比，本专利技术的积极效果是(I)利用中心扩散算法，有利于解决种子点提供不充分和种子点位置分布不均匀情况下，沿剖面追踪导致的层位大空洞；(2)利用倾角属性在追踪平面的角度投影，更加精确了映射点的位置，提高了追踪的精确性效果。附图说明本专利技术将通过例子并参照附图的方式说明，其中图I是线性插值法剖面自动追踪工作示意图；图2是相关追踪|旲拟过程不意图；图3是本专利技术的基于倾角属性的三维层位自动追踪算法；图4是中心扩本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于中心扩散加倾角属性的三维地震层位自动追踪方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、调整种子点位置：如果种子点位置不在局部振幅最大的位置则对种子点位置按如下方法进行调整：在种子点的时窗范围内寻找离种子点最近的极大值点，如果找到极大值点，则将种子点移动到极大值点的位置；如果未找到极大值点，则种子点位置不动；步骤二、数据初始化准备：首先，计算出整个三维地震数据体的梯度向量；其次，将各初始的种子点的位置放入队列queue中存放，并用一个数组array来标识每个种子点是否已经进行过相关追踪；步骤三、中心扩散追踪：1）计算种子点的倾角属性：利用步骤二计算出的梯度向量，计算出数据体中每个种子点的局部梯度方差矩阵，再求出该矩阵的特征向量，将特征向量投影到追踪平面上，得到特征向量在追踪平面的投影角度；2）确定映射点：根据第1）步确定的投影角度算出映射点的位置；3）确定追踪点：在第2）步确定的映射点的时窗范围内寻找振幅极大值点，在每个振幅极大值点周围取一段波形数据，和种子点的波形数据进行相关系数计算，然后找出相关系数最大的映射点，并计算该映射点和种子点的振幅比；判断振幅比是否大于设定的门限值，如果是，则放弃该映射点，并将该映射点所在的种子道标记为已追踪；如果否，则将该映射点确定为追踪点。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：姚兴苗，杨析儒，胡光岷，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：