一种河道的刻画方法及装置

技术领域

本发明涉及地震勘探技术领域，具体涉及一种河道的刻画方法及装置。

背景技术

河流相砂体储层是我国陆相盆地的主要油气储集体，但部分河道砂储层反射特征较弱，常规的砂体储层与围岩阻抗差异较大，在常规叠加剖面上呈现强反射特征，具有典型的三类AVO特征。但由于河道砂体叠置，厚度和物性的变化等原因，部分河道地震反射特征较弱，河道边界不清晰，常规河道刻画方法难以清晰刻画这种“隐蔽”河道。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种河道的刻画方法及装置，解决了常规河道刻画方法难以清晰刻画反射特征较弱的河道的问题。

本发明一实施例提供的一种河道的刻画方法包括：

获取河道的叠前道集，并优化所述叠前道集；

获取资料数据，基于所述资料数据进行井震标定；

基于所述井震标定结果分析不同河道的AVO响应特征，并基于所述AVO响应特征得到加权系数；

基于所述不同河道的AVO响应特征和所述加权系数刻画河道。

在一种实施方式中，所述优化所述叠前道集的步骤包括：利用空间一致性技术进行所述叠前道集优化处理，保留所述叠前道集的AVO特征。

在图像分割中，图像中的某个点和其周围邻域中的点具有相同类别属性的概率较大，这一特性称为图像的空间一致特性。

其中，AVO(Amplitude variation with offset,振幅随偏移距的变化)技术用于研究地震反射振幅随炮点与接收器之间的距离即炮检距(或入射角)的变化特征来探讨反射系数响应随炮检距(或入射角)的变化,进而确定反射界面上覆、下伏介质的岩性特征及物性参数。借助AVO分析，地球物理学家可以更好地评估油气藏岩石属性，包括孔隙度、密度、岩性与流体含量。AVO的理论基础是佐伊普里兹方程(Zoeppritz's equafion)，根据AVO理论发展的叠前地震反演，可以通过观测地震数据预测地层弹性参数，是重要的地震数据定量解释技术。

在一种实施方式中，所述资料数据包括地震数据、测井数据和钻井数据中的至少一种。

在一种实施方式中，所述获取资料数据，基于所述资料数据进行井震标定的步骤包括：

获取地震数据，基于所述地震数据进行地震层位解释；

获取测井数据，基于所述测井数据进行测井砂体解释；

基于所述地震层位解释和所述测井砂体解释进行所述井震标定。

在一种实施方式中，所述基于所述AVO响应特征得到加权系数的步骤包括：根据不同河道的所述AVO响应特征，分析对应的优势道集，从而确定加权系数。

根据不同AVO河道响应特征，分析对应的优势道集，从而确定加权系数，如下式所示。

其中，x

在一种实施方式中，所述基于所述不同河道的AVO响应特征和所述加权系数刻画河道的步骤包括：基于所述加权系数提取对河道敏感的最大波谷属性，基于所述河道敏感的最大波谷属性刻画河道。

一种河道刻画装置，包括：

获取模块，用于获取河道的叠前道集；获取资料数据；

优化模块，用于优化所述叠前道集；

标定模块，用于基于所述资料数据进行井震标定；

分析模块，用于基于所述井震标定结果分析不同河道的AVO响应特征，并基于所述AVO响应特征得到加权系数；

刻画模块，用于基于所述不同河道的AVO响应特征和所述加权系数刻画河道。

获取模块在获取了河道的叠前道集之后，将数据传输给优化模块，优化模块对叠前道集进行优化；获取模块10还获取资料数据，其中，所述资料数据包括：地震数据、测井数据和钻井数据中的至少一种；获取模块将获取到的资料数据发送给标定模块，标定模块基于所述资料数据进行井震标定；之后，分析模块基于所述井震标定结果分析不同河道的AVO响应特征，并基于所述AVO响应特征得到加权系数；最后刻画模块基于所述不同河道的AVO响应特征和所述加权系数刻画河道。

在一种实施方式中，所述获取模块还用于获取地震数据和获取测井数据；

所述河道刻画装置还包括解释模块，用于基于所述地震数据进行地震层位解释；基于所述测井数据进行测井砂体解释；

所述标定模块还用于基于所述地震层位解释和所述测井砂体解释进行所述井震标定。

获取模块获取资料数据包括获取地震数据和测井数据；解释模块基于获取模块获取到的所述地震数据进行地震层位解释，基于所述测井数据进行测井砂体解释；之后，标定模块还用于基于所述地震层位解释和所述测井砂体解释进行所述井震标定。

一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时实现如上述任意一项所述的河道刻画方法。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用以实现上述任意一项所述的河道刻画方法。

本发明实施例提供的一种河道的刻画方法及装置，从叠前数据出发，基于AVO分析技术，在了解隐蔽河道AVO类型的基础之上，确定优势道集，基于加权叠加技术进行隐蔽河道的清晰刻画。

本发明对比已有的技术具有以下的创新点：

(1)本发明从叠前道集出发，基于AVO分析确定优势道集，克服了常规叠加方法的均衡效应。

(2)本发明采用加权叠加的方法可以突出不同AVO类型的河道，实现隐蔽河道的刻画。

附图说明

图1所示为本发明一实施例提供的一种河道刻画方法的流程示意图。

图2所示为本发明一实施例提供的一种井震标定方法的流程示意图。

图3所示为本发明一实施例提供的一种河道刻画装置的结构示意图。

图4a所示为本发明一实施例提供的一种A1井正演道集的示意图。

图4b所示为本发明一实施例提供的一种A2井正演道集的示意图。

图5a所示为本发明一实施例提供的一种A1井井旁道叠前道集的示意图。

图5b所示为本发明一实施例提供的一种A2井井井旁道叠前道集的示意图。

图6所示为本发明一实施例提供的一种常系数叠加最大波谷属性图。

图7所示为本发明一实施例提供的一种三类加权叠加最大波谷属性图。

图8所示为本发明一实施例提供的一种四类加权叠加最大波谷属性图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

河流相砂体储层是我国陆相盆地的主要油气储集体，常规的砂体储层与围岩阻抗差异较大，在常规叠加剖面上呈现强反射特征，具有典型的三类AVO特征。

目前常用的河道刻画技术主要有以下几种方法：

(1)波形分类技术：法国CGG公司最早研发的Stratimagic地震相分析软件中实现了三维地震波形分类技术，主要是利用地震波形中包含的振幅、频率和相位等信息，避免单一参数所带来的多解性，可以提高河道的分辨能力，但关于分析时窗和分类种数难以确定，在实际操作中有一定局限性；

(2)多属性融合技术：基于RGB融合技术，将不同频带数据融合，实现了中江气田沙溪庙组河道外形及边界的刻画，但该方法不同频带数据是人工选择的，具有一定的偶然性，不同频带数据的选择影响着河道刻画结果；

(3)地层切片技术：基于等时切片技术，应用地层切片上的振幅特征和地震剖面上的波形变化特征，以“地震趋势为引导，井点相确定”为原则进行河道刻画。

但由于河道砂体叠置，厚度和物性的变化等原因，部分河道地震反射特征较弱，河道边界不清晰，常规河道刻画方法难以清晰刻画这种“隐蔽”河道。

针对上述问题，本发明首先，针对叠前道集资料进行保AVO特征的道集优化处理；其次，综合利用地震、测井和钻井等资料进行精细的井震标定，明确河道位置的AVO响应特征，确定优势道集，并根据典型井AVO正演模拟结果确定叠加权系数；最后，根据叠加数据体，提取对河道敏感的最大波谷属性，进行隐蔽河道的刻画。

该方法从叠前道集出发，基于AVO分析技术，在了解隐蔽河道AVO类型的基础之上，确定优势道集，基于加权叠加技术进行隐蔽河道的清晰刻画。

具体实施方式如下述实施例中所述：

实施例一：

图1所示为本发明一实施例提供的一种河道刻画方法的流程示意图。

如图1所示。

本实施例提供一种河道刻画方法，该河道刻画方法包括：

步骤01:获取河道的叠前道集，并优化所述叠前道集。

所述优化所述叠前道集的步骤包括：利用空间一致性技术进行所述叠前道集优化处理，保留所述叠前道集的AVO特征。

在图像分割中，图像中的某个点和其周围邻域中的点具有相同类别属性的概率较大，这一特性称为图像的空间一致特性。

其中，AVO(Amplitude variation with offset,振幅随偏移距的变化)技术用于研究地震反射振幅随炮点与接收器之间的距离即炮检距(或入射角)的变化特征来探讨反射系数响应随炮检距(或入射角)的变化,进而确定反射界面上覆、下伏介质的岩性特征及物性参数。借助AVO分析，地球物理学家可以更好地评估油气藏岩石属性，包括孔隙度、密度、岩性与流体含量。AVO的理论基础是佐伊普里兹方程(Zoeppritz's equafion)，根据AVO理论发展的叠前地震反演，可以通过观测地震数据预测地层弹性参数，是重要的地震数据定量解释技术。

步骤02:获取资料数据，基于所述资料数据进行井震标定。

有选地，所述资料数据包括地震数据、测井数据和钻井数据中的至少一种。

图2所示为本发明一实施例提供的一种井震标定方法的流程示意图。

如图2所示。

其中，所述获取资料数据，基于所述资料数据进行井震标定的步骤包括：

步骤021:获取地震数据，基于所述地震数据进行地震层位解释；

步骤022:获取测井数据，基于所述测井数据进行测井砂体解释

其中，可选地，基于所述测井数据进行测井砂体解释包括：利用测井数据解释目的层处河道砂体的顶底界面和砂体厚度等。

步骤023:基于所述地震层位解释和所述测井砂体解释进行所述井震标定。综合利用地震、测井和钻井等资料进行精细的井震标定。

步骤03:基于所述井震标定结果分析不同河道的AVO响应特征，并基于所述AVO响应特征得到加权系数。

根据不同AVO河道响应特征，分析对应的优势道集，从而确定加权系数，如下式所示。

其中，x

步骤04:基于所述不同河道的AVO响应特征和所述加权系数刻画河道。基于不同的叠加数据体的加权系数，提取最大波谷属性，刻画不同AVO类型的河道。

本发明实施例提供的河道的刻画方法，从叠前数据出发，基于AVO分析技术，在了解隐蔽河道AVO类型的基础之上，确定优势道集，基于加权叠加技术进行隐蔽河道的清晰刻画。

本发明对比已有的技术具有以下的创新点：

(1)本发明从叠前道集出发，基于AVO分析确定优势道集，克服了常规叠加方法的均衡效应。

(2)本发明采用加权叠加的方法可以突出不同AVO类型的河道，实现隐蔽河道的刻画。

实施例二：

图3所示为本发明一实施例提供的一种河道刻画装置的结构示意图。

如图3所示。

本实施例提供一种河道刻画装置100，所述河道刻画装置100包括：获取模块10、优化模块20、标定模块30、分析模块40和刻画模块50。

其中，获取模块10，用于获取河道的叠前道集；获取资料数据；

优化模块20，用于优化所述叠前道集；

标定模块30，用于基于所述资料数据进行井震标定；

分析模块40，用于基于所述井震标定结果分析不同河道的AVO响应特征，并基于所述AVO响应特征得到加权系数；

刻画模块50，用于基于所述不同河道的AVO响应特征和所述加权系数刻画河道。

获取模块10在获取了河道的叠前道集之后，将数据传输给优化模块20，优化模块20对叠前道集进行优化；获取模块10还获取资料数据，其中，所述资料数据包括：地震数据、测井数据和钻井数据中的至少一种；获取模块10将获取到的资料数据发送给标定模块30，标定模块基于所述资料数据进行井震标定；之后，分析模块40基于所述井震标定结果分析不同河道的AVO响应特征，并基于所述AVO响应特征得到加权系数；最后刻画模块50基于所述不同河道的AVO响应特征和所述加权系数刻画河道。

其中，获取模块10获取河道的叠前道集和获取资料数据是可以同时获取的，或者先获取叠前道集，后获取资料数据；再或者先获取资料数据，后获取叠前道集。本发明对获取模块10获取河道的叠前道集和获取资料数据的顺序不做限定。

此外，所述获取模块10还用于获取地震数据和获取测井数据；

所述河道刻画装置还包括解释模块60；

解释模块60用于基于所述地震数据进行地震层位解释；基于所述测井数据进行测井砂体解释；

所述标定模块还用于基于所述地震层位解释和所述测井砂体解释进行所述井震标定。

获取模块10获取资料数据包括获取地震数据和测井数据；解释模块60基于获取模块10获取到的所述地震数据进行地震层位解释，基于所述测井数据进行测井砂体解释；之后，标定模块30还用于基于所述地震层位解释和所述测井砂体解释进行所述井震标定。

优化模块20还用于利用空间一致性技术进行所述叠前道集优化处理，保留所述叠前道集的AVO特征。

分析模块40还用于根据不同河道的所述AVO响应特征，分析对应的优势道集，从而确定加权系数。

刻画模块50还用于基于所述加权系数提取对河道敏感的最大波谷属性，基于所述河道敏感的最大波谷属性刻画河道。

本发明实施例提供的河道的刻画方法，从叠前数据出发，基于AVO分析技术，在了解隐蔽河道AVO类型的基础之上，确定优势道集，基于加权叠加技术进行隐蔽河道的清晰刻画。

本发明对比已有的技术具有以下的创新点：

(1)本发明从叠前道集出发，基于AVO分析确定优势道集，克服了常规叠加方法的均衡效应。

(2)本发明采用加权叠加的方法可以突出不同AVO类型的河道，实现隐蔽河道的刻画。

实施例三：

图4a所示为本发明一实施例提供的一种A1井正演道集的示意图。

图4b所示为本发明一实施例提供的一种A2井正演道集的示意图。

图5a所示为本发明一实施例提供的一种A1井井旁道叠前道集的示意图。

图5b所示为本发明一实施例提供的一种A2井井井旁道叠前道集的示意图。

图6所示为本发明一实施例提供的一种常系数叠加最大波谷属性图。

图7所示为本发明一实施例提供的一种三类加权叠加最大波谷属性图。

图8所示为本发明一实施例提供的一种四类加权叠加最大波谷属性图。

本实施例以一个实例来说明本发明的实施过程和运用效果。以国内某实际工区资料为例，对T1层开展隐蔽河道的刻画研究。

步骤一：叠前道集优化。利用空间一致性等技术进行叠前道集优化处理，保留道集AVO特征。

步骤二：地震层位解释。利用地震数据对T1层进行追踪。

步骤三：测井砂体解释。利用测井数据解释T1层河道砂体的顶底界面和砂体厚度。

步骤四：井震标定。综合利用地震、测井和钻井等资料进行精细的井震标定。

步骤五：典型河道砂AVO类型分析。

结合测井解释结果与典型井正演模拟结果，可以看出工区T1层河道砂体主要以三类和四类AVO为主，如图4a和图4b所示。

根据井震标定结果，分析了典型井井旁道的道集特征，该层河道均为低阻含气砂岩，为三类和四类AVO特征，如图5a和图5b所示。

由图5a～图5b可知，三类AVO的振幅强度随着入射角的增大而增大，且在垂直入射时，振幅强度值较强；而四类AVO的振幅强度随着入射角的增大而减小，且在垂直入射时，振幅强度值相对较弱。

当采用的常规等权系数进行叠加时，三类AVO河道仍可能具有较强的反射强度，在叠加剖面上呈现亮点反射，运用常规方法可以刻画河道；而四类AVO河道由于叠加过程中的均衡效应，在叠加剖面上呈现中弱反射，常规方法难以刻画河道。

图6为常规等权系数叠加数据最大波谷属性，由图6可以看出在红色圈内河道边界模糊，难以清晰刻画河道。

步骤六：确定加权系数。根据步骤五，为刻画T1层河道展布特征，特别是刻画出四类AVO河道，根据不同AVO类型河道的响应特征，确定相应的加权系数。

本发明根据正演模拟结果如图4a和图4b所示，采用公式(1)确定各道的加权系数。

其中，x

步骤七：隐蔽河道刻画。

使用步骤六中分别确定针对三类AVO和四类AVO河道储层加权系数，再分别进行叠加，分别记为三类加权叠加数据体与四类加权叠加数据体，针对不同的叠加数据体，分别提取最大波谷属性，

如图7和图8所示，由图7可知，相比于常规叠加，三类加权叠加清晰刻画了区域1中的河道，同时新增了区域3中的河道；由图8可知，区域2中的河道在四类加权叠加数据中河道边界更清晰，同时，刻画出了区域4中的河道。

由此可知，本发明可以实现隐蔽河道的刻画。

因此，本发明对比已有的技术具有以下的创新点：

(1)本发明从叠前道集出发，基于AVO分析确定优势道集，克服了常规叠加方法的均衡效应。

(2)本发明采用加权叠加的方法可以突出不同AVO类型的河道，实现隐蔽河道的刻画。

实施例四：

本实施例提供一种电子设备，本实施例提供了一种电子设备，该电子设备可以包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如实施例一中所述的储层参数预测方法。可以理解，电子设备还可以包括，输入/输出(I/O)接口，以及通信组件。

其中，处理器用于执行以下步骤：

步骤01:获取河道的叠前道集，并优化所述叠前道集。

所述优化所述叠前道集的步骤包括：利用空间一致性技术进行所述叠前道集优化处理，保留所述叠前道集的AVO特征。

在图像分割中，图像中的某个点和其周围邻域中的点具有相同类别属性的概率较大，这一特性称为图像的空间一致特性。

其中，AVO(Amplitude variation with offset,振幅随偏移距的变化)技术用于研究地震反射振幅随炮点与接收器之间的距离即炮检距(或入射角)的变化特征来探讨反射系数响应随炮检距(或入射角)的变化,进而确定反射界面上覆、下伏介质的岩性特征及物性参数。借助AVO分析，地球物理学家可以更好地评估油气藏岩石属性，包括孔隙度、密度、岩性与流体含量。AVO的理论基础是佐伊普里兹方程(Zoeppritz's equafion)，根据AVO理论发展的叠前地震反演，可以通过观测地震数据预测地层弹性参数，是重要的地震数据定量解释技术。

步骤02:获取资料数据，基于所述资料数据进行井震标定。

有选地，所述资料数据包括地震数据、测井数据和钻井数据中的至少一种。

其中，所述获取资料数据，基于所述资料数据进行井震标定的步骤包括：

步骤021:获取地震数据，基于所述地震数据进行地震层位解释；

步骤022:获取测井数据，基于所述测井数据进行测井砂体解释

其中，可选地，基于所述测井数据进行测井砂体解释包括：利用测井数据解释目的层处河道砂体的顶底界面和砂体厚度等。

步骤023:基于所述地震层位解释和所述测井砂体解释进行所述井震标定。综合利用地震、测井和钻井等资料进行精细的井震标定。

步骤03:基于所述井震标定结果分析不同河道的AVO响应特征，并基于所述AVO响应特征得到加权系数。

根据不同AVO河道响应特征，分析对应的优势道集，从而确定加权系数，如下式所示。

其中，x

步骤04:基于所述不同河道的AVO响应特征和所述加权系数刻画河道。基于不同的叠加数据体的加权系数，提取最大波谷属性，刻画不同AVO类型的河道。

本发明实施例提供的河道的刻画方法，从叠前数据出发，基于AVO分析技术，在了解隐蔽河道AVO类型的基础之上，确定优势道集，基于加权叠加技术进行隐蔽河道的清晰刻画。

本发明对比已有的技术具有以下的创新点：

(1)本发明从叠前道集出发，基于AVO分析确定优势道集，克服了常规叠加方法的均衡效应。

(2)本发明采用加权叠加的方法可以突出不同AVO类型的河道，实现隐蔽河道的刻画。

存储器用于存储各种类型的数据，这些数据例如可以包括电子设备中的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。

所述处理器可以是专用集成电路(Application Specific Integrated Cricuit，简称ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述实施例中的储层参数预测方法。

所述存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memery，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM),可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM),可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM),只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

实施例五：

本实施例还提供一种计算机可读存储介质。在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

而前述的存储介质包括：闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、APP应用商城等等各种可以存储程序校验码的介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可以实现如下方法步骤：

步骤01:获取河道的叠前道集，并优化所述叠前道集。

所述优化所述叠前道集的步骤包括：利用空间一致性技术进行所述叠前道集优化处理，保留所述叠前道集的AVO特征。

在图像分割中，图像中的某个点和其周围邻域中的点具有相同类别属性的概率较大，这一特性称为图像的空间一致特性。

其中，AVO(Amplitude variation with offset,振幅随偏移距的变化)技术用于研究地震反射振幅随炮点与接收器之间的距离即炮检距(或入射角)的变化特征来探讨反射系数响应随炮检距(或入射角)的变化,进而确定反射界面上覆、下伏介质的岩性特征及物性参数。借助AVO分析，地球物理学家可以更好地评估油气藏岩石属性，包括孔隙度、密度、岩性与流体含量。AVO的理论基础是佐伊普里兹方程(Zoeppritz's equafion)，根据AVO理论发展的叠前地震反演，可以通过观测地震数据预测地层弹性参数，是重要的地震数据定量解释技术。

步骤02:获取资料数据，基于所述资料数据进行井震标定。

有选地，所述资料数据包括地震数据、测井数据和钻井数据中的至少一种。

其中，所述获取资料数据，基于所述资料数据进行井震标定的步骤包括：

步骤021:获取地震数据，基于所述地震数据进行地震层位解释；

步骤022:获取测井数据，基于所述测井数据进行测井砂体解释

其中，可选地，基于所述测井数据进行测井砂体解释包括：利用测井数据解释目的层处河道砂体的顶底界面和砂体厚度等。

步骤023:基于所述地震层位解释和所述测井砂体解释进行所述井震标定。综合利用地震、测井和钻井等资料进行精细的井震标定。

步骤03:基于所述井震标定结果分析不同河道的AVO响应特征，并基于所述AVO响应特征得到加权系数。

根据不同AVO河道响应特征，分析对应的优势道集，从而确定加权系数，如下式所示。

其中，x

步骤04:基于所述不同河道的AVO响应特征和所述加权系数刻画河道。基于不同的叠加数据体的加权系数，提取最大波谷属性，刻画不同AVO类型的河道。

本发明实施例提供的河道的刻画方法，从叠前数据出发，基于AVO分析技术，在了解隐蔽河道AVO类型的基础之上，确定优势道集，基于加权叠加技术进行隐蔽河道的清晰刻画。

本发明对比已有的技术具有以下的创新点：

(1)本发明从叠前道集出发，基于AVO分析确定优势道集，克服了常规叠加方法的均衡效应。

(2)本发明采用加权叠加的方法可以突出不同AVO类型的河道，实现隐蔽河道的刻画。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。

本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。

还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后、顶、底……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

另外，在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。