一种微小断层检测方法及断层检测装置

技术领域

本发明涉及地震资料断层检测技术领域，具体为一种微小断层检测方法及断层检测装置。

背景技术

为了勘测开发出地层中更多的油气资源，就需要寻找出更多更隐蔽、更细小的构造油气田。油气资源多分布在断层中。地壳岩层因受力达到一定强度而发生破裂，并沿破裂面有明显相对移动的构造称断层。断层既是油气藏的边界，也是油气资源运移、聚集的通道，因此断层的识别是油气勘探开发中非常重要的工作。

识别断层首要步骤是获得高保真地震数据，包括在野外加大地震数据的采集密度、在室内对采集的地震数据做高保真数据处理等过程。第一步野外加大地震数据采集密度，主要是指增加不同炮点的震源激发次数和增大接收地震波的检波点的分布密度，目的是从采集上提高地震数据的采集密度，最大可能的采集和记录到地下断层的反射信号。第二步是对采集后的地震数据记录做高保真数据处理。高保真数据处理是地震数据处理中一系列提高地震数据信噪比、提高地震数据分辨率和地震数据保持振幅的处理过程。

其次，分析上述获得的高保真地震数据，通过对地震数据振幅、相位、波形等信息的分析，尽可能在地震数据解释中准确识别出断层。

目前，常规的断层解释方法是在地震剖面和水平切片上进行的，然后在平面上进行组合分析；该种方法受到解释人员只是与经验的主观影响较大，如果解释人员主观认识不足或者断层系统比较复杂，均有可能影响解释的可能性和精度，导致工作效率较低，为此，我们提出了一种微小断层检测方法及断层检测装置。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种微小断层检测方法及断层检测装置，解决了上述背景技术中提出的传统的数据清洗方法通常需要人工进行处理，工作效率低下，且易出错准确性差问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种微小断层检测方法，包括：

S1：通过检测装置对检测地点进行数据采集；

S2：对所采集到的数据进行人工智能预处理；

S3：将处理后的数据利用信号处理技术提取出地震勘探信号特征；

S4：利用自动化圈层检测算法对分类和预测的结果进行处理和分析，提取出潜在的微小断层位置和特征信息；

S5：将最终检测到的危险断层位置和特征信息进行可视化处理，并生成断层分布图和特征参数图等可视化结果，以便于分析和解释。

优选的，所述S2：对所采集到的数据进行人工智能预处理，数据预处理包括人工智能数据清洗、噪声滤除、信号放大等处理操作，通过数据预处理后的数据质量与信噪比提高；

其中在数据清洗过程中，需要识别和解决数据中的问题，如重复值缺失值、异常值等，同时,还需要对数据进行格式转换、单位转换等处理，以满足后续分析或模型训练的要求。

优选的，所述S3：将处理后的数据利用信号处理技术提取出地震勘探信号特征，信号处理技术对数据处理包括时频分析、小波变换、多尺度分析等技术进行处理，从而获取数据信号中的细节信息。

一种断层检测装置，包括地震勘探模块、地质雷达模块、重力测量模块、地磁测量模块、温度和压力传感器模块、数据处理分析模块、导航定位模块、人工智能预处理模块、数据可视化生成模块。

优选的，所述地震勘探模块是利用地震波在地下不同物质中的传播速度和反射特征来探测地壳断层的；

所述地质雷达模块中的地质雷达利用高频电磁波在地壳内部传播时的反射和折射现象来探测断层的存在；

所述重力测量模块在进行重力测量时通过测量地球表面不同位置的重力加速度值来研究地壳内部物质分布和结构变化；

所述地磁测量模块在进行地磁测量时通过测量地球表面不同位置的地磁场强度和方向来研究地壳内部铁磁性物质的分布和结构变化。

优选的，所述温度和压力传感器模块中的温度和压力传感器用于测量地下岩层的温度和压力数据，这些数据可以用来推断地壳内部的结构和变化。

优选的，所述数据处理分析模块包括各种数据处理和分析软件，用于处理和解析从各个传感器获得的数据。

优选的，所述导航定位模块包括北斗全球定位系统和其他定位技术，用于定位探测装置的位置和深度，以确保数据的准确性。

优选的，所述人工智能预处理模块主要用于对收集到的信息进行智能数据清洗，噪声滤除、信号放大等处理操作，提高数据质量与信噪比；

所述数据可视化生成模块，这个模块将最终检测到的微小断层位置和特征信息进行可视化处理，并生成断层分布图和特征参数图等可视化结果，以便于分析和解释。

本发明提供了一种微小断层检测方法及断层检测装置，具备以下有益效果：

该微小断层检测方法及断层检测装置，通过人工智能处理，可以利用机器学习算法自动识别和清洗数据中的异常值和噪声，提高数据清洗的效率和准确性，工作效率更高且使用更为方便快捷。

附图说明

图1为本发明微小断层检测方法示意图；

图2为本发明断层检测装置模块结构示意图；

图3为本发明检测装置作用示意图。

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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

请参阅图1至图3，本发明提供一种技术方案：一种微小断层检测方法，包括：

S1：通过检测装置对检测地点进行数据采集；

S2：对所采集到的数据进行人工智能预处理；

其中人工智能数据清洗可以通过算法对数据进行自动去噪、填充缺失值、取出异常值，从而提高数据的质量和准确性。

S3：将处理后的数据利用信号处理技术提取出地震勘探信号特征；

S4：利用自动化圈层检测算法对分类和预测的结果进行处理和分析，提取出潜在的微小断层位置和特征信息；

S5：将最终检测到的危险断层位置和特征信息进行可视化处理，并生成断层分布图和特征参数图等可视化结果，以便于分析和解释。

所述S2：对所采集到的数据进行人工智能预处理，数据预处理包括人工智能数据清洗、噪声滤除、信号放大等处理操作，通过数据预处理后的数据质量与信噪比提高；

其中人工智能预处理通过机器学习算法如支持向量机、神经网络、决策树等，对提取的特征进行分类和预测，这些算法可以自动学习和优化特征选择和权重分配，提高分类和预测的准确性。

所述S3：将处理后的数据利用信号处理技术提取出地震勘探信号特征，信号处理技术对数据处理包括时频分析、小波变换、多尺度分析等技术进行处理，从而获取数据信号中的细节信息。

一种断层检测装置，包括地震勘探模块、地质雷达模块、重力测量模块、地磁测量模块、温度和压力传感器模块、数据处理分析模块、导航定位模块、人工智能预处理模块、数据可视化生成模块；

其中地震勘探模块包括地震勘探仪器、数据处理和分析软件等；

其中地质雷达模块包括地质雷达仪器、数据处理和分析软件等；

其中重力测量模块包括重力测量仪器、数据处理和分析软件等；

其中地质测量模块包括地质测量仪器、数据处理和分析软件等；

其中温度和压力传感器模块包括温度和压力传感器、数据处理和分析软件等。

所述地震勘探模块是利用地震波在地下不同物质中的传播速度和反射特征来探测地壳断层的；

所述地质雷达模块中的地质雷达利用高频电磁波在地壳内部传播时的反射和折射现象来探测断层的存在；

所述重力测量模块在进行重力测量时通过测量地球表面不同位置的重力加速度值来研究地壳内部物质分布和结构变化；

所述地磁测量模块在进行地磁测量时通过测量地球表面不同位置的地磁场强度和方向来研究地壳内部铁磁性物质的分布和结构变化。

所述温度和压力传感器模块中的温度和压力传感器用于测量地下岩层的温度和压力数据，这些数据可以用来推断地壳内部的结构和变化。

所述数据处理分析模块包括各种数据处理和分析软件，用于处理和解析从各个传感器获得的数据。

所述导航定位模块包括北斗全球定位系统和其他定位技术，用于定位探测装置的位置和深度，以确保数据的准确性。

所述人工智能预处理模块主要用于对收集到的信息进行智能数据清洗，噪声滤除、信号放大等处理操作，提高数据质量与信噪比；

所述数据可视化生成模块，这个模块将最终检测到的微小断层位置和特征信息进行可视化处理，并生成断层分布图和特征参数图等可视化结果，以便于分析和解释。

综上所述，该微小断层检测方法及断层检测装置，使用时，首先通过地震勘探模块、地质雷达模块、重力测量模块、地磁测量模块、温度和压力传感器等模块对检测地点进行数据检测，利用地政触摸在地下不同物质中的传播速度和反射特征来探测地壳断层，地质雷达利用高频电磁波在地壳内部传播时的反射和折射现象来探测断层的存在，重力测量模块在进行重力测量时通过测量地球表面不同位置的重力加速度值来研究地壳内部物质分布和结构变化，地磁测量模块在进行地磁测量时通过测量地球表面不同位置的地磁场强度和方向来研究地壳内部铁磁性物质的分布和结构变化，温度和压力传感器模块中的温度和压力传感器用于测量地下岩层的温度和压力数据，这些数据可以用来推断地壳内部的结构和变化，随后通过数据处理分析模块对所采集到的数据通过数据处理和分析软件，处理从各个传感器获得的数据，随后通过导航定位模块对探测装置的位置和深度进行定位，从而去报数据的准确性，最后通过人工智能预处理模块对收集到的信息进行智能数据清洗，噪声滤除、信号放大等处理操作，提高数据质量与信噪比，最后通过数据可视化生成模块将最终检测到的微小断层位置和特征信息进行可视化处理，并生成断层分布图和特征参数图等可视化结果，以便于分析和解释。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。