图像分离方式的地震数据特征边界提取方法

技术领域

本发明涉及地震勘探技术领域，特别是涉及到一种图像分离方式的地震数据特征边界提取方法。

背景技术

在地震勘探领域，地震数据是最基本的数据类型，从这些数据中提取能反映地下地质模型的岩石物性或空间结构对确定地质构造、储层边界和物性具有重要意义。地震数据包括运动学和动力学的信息。地震运动学研究地震波在空间和时间中的运动规律，空间和时间与所传播的介质决定这些规律的表现形式。这些规律决定着后续地震数据处理方法和环节。地震波动力学研究地震波的能量、波形和频谱等特征，这些特征和岩石以及其中所含流体有密切关系。地球物理和地质工作者的工作的主要内容是如何利用测井、地质和地震数据(尤其是采集的三维地震数据)提取地下模型和储层相关的信息，以确定油气埋存的深度、空间位置和对应的储层物性，为钻井工程井位部署提供有力支撑。

地震特征提取方法的一个重要研究方向是特征边界提取。特征边界提取技术涉及到计算各种与地质边界相关的属性，通过分析这些属性以确定地质目标的边界特征(如河道、盐体、断层、断裂、裂缝带)，以达到分析这些地质体空间分布特征以及和其他地质目标的空间关系的目的。通常这些属性包括相干、曲率、蚂蚁体、最大似然和多尺度边缘检测。这些地震属性通常基于三维空间中的地震振幅的数学转换计算得到。具体来说，这些属性多偏向计算地震数据小窗口内数据的相似性、弯曲程度或特征出现频率，而且窗口通常在三个坐标轴方向移动，主要计算窗口内同相轴(或能量)沿着直线、曲线、路径、平面或曲面上的变换规律。但是这些属性存在的问题是对地震振幅或能量的空间方向性检测能力不突出，例如，高角度的走滑断层，由于断面反射能量弱，不容易被检测到。以相干属性为例，相干体属性技术不受任何解释误差的影响，可直接从三维地震数据体中获取断层和地层信息，用于中型或大型断层、断裂系统、岩性体边界的不连续性检测，能有效提高解释精度；但是，相干体属性计算要求地震数据的信噪比相对较高，对地层的细微弯曲、小型断裂、不连续的弱信号不敏感，识别能力低。

目前，随着勘探开发的进一步深入，某些地质体，如弱走滑断裂、小型断裂带的有效检测有利于油田的二次开发和新区挖潜，因为这些地质体和油气的形成、演化域埋存联系紧密，如何能有效识别高角度、弱反射能量的地质体成为目前地震勘探领域研究的热点。

在申请号：CN201910657042.5的中国专利申请中，涉及到一种复数域多层各向异性断层边界提取方法，根据结构信息设计扩散矩阵以及连续性因子；对地震数据进行迭代处理，每一次迭代所得到的地震剖面对信噪比、峰值进行计算、对比，确定最佳的迭代次数，得到去噪后最佳地震数据体；计算去噪后的地震数据体复数域扩散系数，对扩散系数进行分解为实部和虚部对分解后的实部再次分解为实部和虚部，进行迭代；对达到效果的虚部部分利用Shock滤波器进行边缘信息增强，获得得到最佳地震虚部数据体；对地震虚部剖面利用提取的地震子波与高斯核进行褶积，对地震边缘信息再一次进行加强处理，输出最终的地震剖面。该发明通过多层分解可以减少噪音，获得准确的断层边界，极大提高了地质构造解释的准确性。

在申请号：CN201910180942.5的中国专利申请中，涉及到一种基于图像缝合的多点地质统计学随机反演方法及装置，利用多点地质统计学进行随机模拟，能够更好的刻画目标体形态；引入图像缝合技术，能够快速高效地获得连续性较好的多点地质统计学随机模拟结果；通过正演方法将模拟结果合成地震记录与实际地震记录进行对比，先获得一个能与实际地震记录比较匹配的模拟结果；然后，通过量子退火优化算法，快速地将模拟结果优化，在地震记录的约束下获得最终的随机反演结果，提高了井间区域反演结果的精度和分辨率，多次进行随机反演可以获得多个不同的多点地质统计学随机反演结果，为不确定性分析提供可靠的依据，进而为储层表征和油藏描述等研究提供必要的参考信息。

在申请号：CN201811627524.8的中国专利申请中，涉及到一种基于地震属性图的有利储层边界自动拾取方法，该基于地震属性图的有利储层边界自动拾取方法包括，对于以位图格式输入的彩色地震属性图，采用累积划窗滤色技术对地震属性图进行选择性透明处理，仅保留用户关注区；利用边界预平滑技术对用户关注区边界进行平滑；通过面积大小、形状和延伸方向等特征，自动筛选出有利区；以及应用边界套索技术自动拾取有利区边界。该基于地震属性图的有利储层边界自动拾取方法能够根据像素色值特征，自动提取用户关注区，筛选有利目标区，并通过拾取有利区边界精细刻画有利储层分布范围，精准计算有利储层发育区面积，提高油气勘探研究人员的工作成效和研究精度。

以上现有技术均与本发明有较大区别，未能解决我们想要解决的技术问题，为此我们发明了一种新的图像分离方式的地震数据特征边界提取方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种克服了现有边界识别技术所存在的缺陷，对边界特征识别具有更强的实用性，适合推广应用的图像分离方式的地震数据特征边界提取方法。

本发明的目的可通过如下技术措施来实现：图像分离方式的地震数据特征边界提取方法，该图像分离方式的地震数据特征边界提取方法包括：

步骤1，收集地震数据，进行地震数据准备；

步骤2，构建方向子函数和光滑子函数对数据进行处理；

步骤3，构建偏导矩阵增强数据特征连续性，得到增强特征连续性的图像。

本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：

在步骤1中，收集地震数据，确定处理的目标地震数据的工区和垂向范围，以专注目标地质体的处理，同时确定需要突出的边界方向，减少计算量。

步骤1还包括，收集地震属性，地震属性突出某些地质特征，包括边界特征。

在步骤2中，定义函数集合F

在步骤2中，假设原始数据输入为二维图像D，多方向子函数W是由一组方向函数集合组成，F为光滑函数集合；以下公式定义为对原始图像在某方向能量的分离：

式中，D(x，y)是输入的二维图像，括号(x，y)表示图标对应横纵方向的坐标，W

在步骤2中，对原始图像在某方向能量的分离的公式表示，设计多方向子函数组W

在步骤3中，将步骤2的输出作为公式特征增强处理的输入，求取2个特征向量，重新组合成新的偏导矩阵，得到增强特征连续性的图像。

在步骤3中，首先将步骤2处理的数据作为输入，分别对两个坐标轴进行偏导计算，形成偏导矩阵，通过对称非负定矩阵分解计算得到主特征值和次特征值，重新组合后形成新的偏导矩阵，得到增强特征连续性的图像。

在步骤3中，为了实现弱能量增强，设计了以下图像处理过程对上述过程处理后的图像；增强过程如下，

和/>

其中λ

通过重新组合后的偏导图像，能有效突出弱能量连续性，实现能量增强，使得图像结构增强。

本发明中的图像分离方式的地震数据特征边界提取方法，是一种专门针对方向性和弱反射能量的地质体边界的地震有效识别的方法，能提取针对某个方向的地质体特征边界，并且增强连续性，达到识别地质体目标的目的。本发明按方向实现了图像分离，突出了某方向的边界特征，并且通过偏导矩阵方法增强了地质边界的连续性，符合真实的地层情况，因此在实际应用中，本发明所提出的一种图像分离方式的地震数据特征边界提取方法克服了现有边界识别技术所存在的缺陷，对边界特征识别具有更强的实用性，适合推广应用。

附图说明

图1为本发明的图像分离方式的地震数据特征边界提取方法的一具体实施例的流程图；

图2为本发明的一具体实施例中连续性增强前的图像；

图3为本发明的一具体实施例中连续性增强后的图像；

图4为本发明的一具体实施例中原始地震特征输入图像；

图5为本发明的一具体实施例中对图4输入的图像进行处理后的输出成果图像。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作和/或它们的组合。

本发明的图像分离方式的地震数据特征边界提取方法，设计多方向子函数组对二维图像或三维地震数据进行分离(或分解)，多方向函数具有方向性，可以保留某些方向的能量，同时构建光滑函数，对该能量进行光滑，最后通过方向偏导数，增强弱能量的连续性，实现突出某角度能量、光滑结果和增强弱能量结构的目的。

以下为应用本发明的几个具体实施例

实施例1

在应用本发明的一具体实施例1中，假设原始数据输入为二维图像D，多方向子函数W是由一组方向函数集合组成，F为光滑函数集合。以下公式定义为对原始图像在某方向能量的分离：

式中，D(x，y)是输入的二维图像，括号(x，y)表示图标对应横纵方向的坐标，W

另外为了实现弱能量增强，设计了以下图像处理过程对上述过程处理后的图像。增强过程如下，

和/>

其中λ

通过重新组合后的偏导图像，能有效突出弱能量连续性，实现能量增强，使得图像结构增强。如图2和图3描述经过公式(2)-(4)处理前后的图像示例。

本发明公式(1)-(4)是本发明的核心，其中(1)为创新公式，并且在之后组合了其他已有的相关数学理论(2)-(4)，实现创新与发明。

实施例2

在应用本发明的一具体实施例2中，如图1所示，图1为本发明的图像分离方式的地震数据特征边界提取方法的流程图。该图像分离方式的地震数据特征边界提取方法包括：

(1)地震数据准备：首先需要收集地震数据，确定处理的目标地震数据的工区和垂向范围，以专注目标地质体的处理，同时确定需要突出的边界方向，减少计算量；

(2)构建方向子函数和光滑子函数对数据进行处理：定义函数集合F

(3)构建偏导矩阵增强数据特征连续性：将上一步的输出作为公式特征增强处理的输入，求取2个特征向量，重新组合成新的偏导矩阵，得到增强特征连续性的图像。

实施例3

在应用本发明的一具体实施例3中，本发明的图像分离方式的地震数据特征边界提取方法具体包括了以下几个步骤：

步骤一：收集地震数据或者地震属性。这里需要明确的是，通常本发明处理的对象是地震数据的衍生数据，如地震属性，地震属性一般应该突出某些地质特征，如边界特征等。本例涉及到的数据是一个实际三维地震数据体，输入的是该数据体的瞬时相位属性水平时间切片，本切片相位属性图是一个二维矩阵，形成了一个标准图片(图4)。

步骤二：对切片数据进行某方向的图像分离处理。从图4和对该工区的已有地质认识可知，该地区因为构造应力作用，形成了一些东南-西北方向的走滑断裂，图4显示了2条走滑断裂，走滑断裂在本工区对石油天然气有控储控藏的重要作用。因此，明确该地区的走滑断裂空间展布特征对该地区的勘探开发意义重大，该地区的勘探目标是弄清走滑断裂发育的条数，延伸的长度，方向等。从图4可以看出2条走滑断裂不是很清晰，本步骤读入切片数据，切片数据逆时针旋转45°以便进行处理，形成一正南正北的矩形图片，设置保留的角度为0°(相当于保留原始图片135°的信息)，设计保留0°的子函数序列，并设计光滑子函数，利用两子函数对图片进行处理，即得到0°角方向的光滑图片处理结果。

步骤三：这是最后一步，构建偏导矩阵，增强图像弱信号特征连续性。经过上一步骤的处理，2条走滑断裂已经很明显，但是图4中左下角的走滑断裂肉眼上给用户的感觉连续不是很强，通过本步处理，首先将上一步骤处理的数据作为输入，分别对两个坐标轴进行偏导计算，形成偏导矩阵，通过对称非负定矩阵可分解可计算得到主特征值和次特征值，重新组合后形成新的偏导矩阵，最后形成图5对应的图像。图5是对图4处理，保留135°角度方向走滑断裂，并且平滑和增强走滑断裂的连续性特征，输出成果图像。图像中2条走滑断裂特征明显，连续性明显增强，相对原始图4清晰度也得到了提升，由于第二步中只保留了走滑断裂0°方向能量特征(原始图像135°方向特征)，其他方向能量变弱，达到了保留特定角度能量、突出边界连续性的最终目的。

从上面示例中来看，本发明涉及地震勘探领域，发明一种图像分离方式的地震数据特征边界提取方法，该方法按方向实现了图像分离，突出了某方向的边界特征，并且通过偏导矩阵方法增强了地质边界的连续性，符合真实的地层情况，因此在实际应用中，本发明所提出的图像分离方式的地震数据特征边界提取方法克服了现有边界识别技术所存在的缺陷，对边界特征识别具有更强的实用性，适合推广应用。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域技术人员来说，其依然可以对前述实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。