CN105899971A - 用于等级地震体分类的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明的实施方案提供了一种用于分类地震属性的方法，所述方法包括通过对来自第一数据体和第二数据体的地震属性绘制交会图来生成数据点；将所述生成的数据点中的至少一个涵盖在多边形内；生成参考线；确定相对于所述参考线的内插方向；以及将属性值指定至被涵盖在所述多边形内的所述至少一个所生成的数据点，其中所述所指定的属性值被基于其沿着所述内插方向到所述参考线的位置以及所述多边形的形状的组合来内插。
Description
发明领域
本文公开的实施方案大体上涉及用于地震勘测的方法和系统。
发明背景
地震勘测被用在石油和天然气工业中用于勘探地球的地下地质。生成在地球表面下方行进，从地下结构反射并返回其由传感器检测处的表面的地震波。来自传感器的数据随后被用来确定可以捕集石油的各种地下特征的位置，诸如岩石中的断层或褶皱。
来自传感器的数据被处理以产生地震道的3D体数据集。数据体包括在地理空间内的指定(x、y、z)位置处的地震属性值。地震属性是提取自或源自地震数据的量。地震属性的实例可以包括测量时间、振幅、频率、衰减或者计算的振幅随偏移距的变化(“AVO”)。
地震分类使用输入地震属性的两个数据体之间的关系，例如计算的AVO截距和梯度数据体，以产生由分类值所构成的输出数据体。这些分类可以允许输出数据体中的属性与某种类型的地下结构或岩性(诸如砂或页岩)以及储层中的流体类型相关联。通常，可以通过限定两种属性的交会图中的多边形区域来指定所述关系。常规的方法将恒定值指定到输出分类数据体中的每个样本，为此属性样本的对应输入对映射至特定多边形的边界内的交会图位置。商业化数据体分类工具可以被划分成3组。第一组涉及指定恒定分类值。这种技术被用在可从Landmark Graphics Corporation获得的Well Seismic FusionTM中。第二组通常被限制为特定的AVO属性和固定的多边形形状模板。这种技术由可从ConocoPhillips获得的Well Seismic FusionTM ABAVO插件以及可从Headwave获得的AVO Crossplot所使用。第三组涉及使用具有带宽的线性趋势。这种技术由可从Paradigm Corporation获得的Probe Paintbrush所使用。
常规地，两个地震属性数据体的地震分类涉及将恒定值指定到落入单个多边形的边界内的输出分类数据体的每个样本。这不允许地震工程师理解输出数据中的变型，所述变型可以提供对真实地下情况的更准确的理解。因此，所需要的是产生捕获分类结果的不确定性或强度的等级分类值的方法和系统。还需要的是通过应用更稳定的标度方法以克服数据体分类的现有限制来揭示储层中的微细结构和地层特征、石印和流体的方法和系统。
附图简述
图1示出说明性海上地震勘测环境的侧视图；
图2示出说明性海上地震勘测环境的顶视图；
图3示出三维的说明性数据体；
图4示出根据一个实施方案的说明性交会图；
图5示出根据一个实施方案的说明性交会图；
图6示出根据一个实施方案的说明性交会图；
图7示出根据一个实施方案的说明性交会图；
图8示出使用线性参考线的本发明的实施方案；
图9示出使用非线性参考线的本发明的实施方案；以及
图10示出根据本发明的一个实施方案的可用的地震模板。
具体实施方式
首先，应理解的是，结合公开实施方案的方面的实际的、真实的商业化申请的发展将需要许多实现方式具体决策来实现对于商业化实施方案的开发者的最终目标。这种实现方式具体决策可以包括，并且可能不限于：符合系统相关、商业相关、政府相关以及其他的约束，这些可以通过特定的实现方式、位置并且不时地变化。尽管开发者的努力在绝对的意义上可能是复杂和费时的，然而这种努力对于受益于本公开的本领域技术人员来说将是例行的程序。
还应理解的是，本文所公开和教导的实施方案易受许多和各种修改和替代形式的影响。因此，诸如但是不限制于“一个”等的单数术语的使用不旨在作为对项目数量的限制。类似地，诸如但是不限制于“顶部”、“底部”、“左侧”、“右侧”、“上部”、“下部”、“下”、“上”、“侧面”等被用在书面描述中的任意相关术语是为了具体参考附图清楚的目的并且不旨在限制本发明的范围。
本发明的实施方案提供了用于地震分析的数据体分类。一些实施方案特别适用于叠前解释，所述叠前解释在诸如巴西的盐下碳酸盐的深水勘探区带中通常很重要，在深水勘探区带中叠前地震属性的分析可以揭示出在标准叠后数据中不明显的盐下断裂形状。本发明的实施方案允许等级分类值被指定，其中所述分类值取决于属性数据对落于其中的多边形、被指定至所述多边形的标度范围、可以是线性或非线性的一个或两个参考线以及内插的方向。在至少一些实施方案中，公开的地震成像系统包括配置一个或多个处理器来执行以下操作的软件。
在诸如海上地震勘测(诸如图1-图2中所示出的海上地震勘测)的说明性上下文中最好地理解本公开的这些和其他发明方面。在海上，地震勘测船在船的后方部署拖缆，如图1中所示。每个拖缆110当船(在箭头102的方向上)向前移动时拖在船100的后方，并且每个拖缆包括多个均匀间隔开的接收器114。每个拖缆110还可以包括可编程分流器118和可编程深度控制器，所述可编程深度控制器将拖缆从船的路径拉出至一定操作偏移距离(见图2)并将其向下拉动至所期望的操作深度(图1)。图2示出拖曳一组拖缆110和两个源112的地震勘测船100的俯视图。当船100向前移动时，所述源可以可替代地以所谓的触发器模式来触发。在拖缆上的给定位置处的接收器与公用区文件跟踪号或者公用通道202相关联。拖缆110可长达数公里，并且通常被构造成25米至100米长的部分，所述部分包括多达35个或者更多的均匀间隔开的接收器组。每个拖缆110包括用于将接收器114和船100上的地震设备互连的电缆布线或光纤电缆布线。数据在接收器114附近被数字化并通过电缆布线以每秒7(或者更多)百万比特数据的速率传输至船100。
如图1中所示，地震勘测船100还可以拖曳一个或多个源112。源112可以是脉冲源或者振动源。被用在海洋地震学中的接收器114通常被称为水听器，并且通常使用压电换能器来构建。各种合适类型的水听器是可用的，诸如圆盘水听器和圆柱形水听器。源112和接收器114通常部署在海洋表面104的下方。在船上的处理设备控制所述源和接收器的操作并且记录所获取的数据。
地震勘测提供用于在海洋表面104的下方进行成像的数据，以揭示出位于海底108下方的诸如结构106的地下结构。分析员采用地震成像方法来处理数据并绘制地下层的形貌图。地震勘测数据还揭示出地下层的各种其他特征，这些特征可以被用来确定石油和/或天然气储层的位置。为了将地下结构106成像，源112发射地震波116，由于地下结构106(以及其他地下反射物)，所述地震波116在存在声阻抗变化的地方被反射。通过接收器114的模式来检测反射波。通过记录(作为时间的函数)已从源112行进至地下结构106再行进至接收器114的到达的地震波116，可以在适合的数据处理之后获取地下结构106的图像。当然，本领域技术人员应理解的是，即使结合了近海地震技术来描述实施方案，其他实施方案可以用于岸上、海底或其他地震勘测布置。
用户将遵循以产生岩性/流体分类值的数据体的工作流程开始于分析储层和非储层区域中的测井数据和地震数据来尝试并理解各种数据属性如何能够有助于识别区域中的岩性(岩石类型和孔隙度)和流体类型。例如，来自在各种深度范围和储层与非储层区域上的测井曲线数据的声阻抗对梯度阻抗的交会图可以显示出岩性/流体类型的分离。
用户通常希望从地震数据体计算出类似的属性，因为地震属性可以与在地震勘测的相对较大的区域(尤其是井位之间的区域)上的不同的石印和流体相关。可以使用诸如在图10中示出的一个的已知模板来在交会图中解释属性对类型，所述已知模板与用于不同种类岩石的AVO截距和梯度有关。可以取决于石印条件来使用其他模板。
所述模板可以被校准至区域中的地震数据来找出针对非储层岩石的“背景趋势”的角度并且来观察流体是否可以被识别。例如，与不同的储层流体相关联的属性点可以在交会图中形成不同图形。通常，属性对被标绘得距离背景趋势越远，它们就越有可能对应于烃类区域。
用户随后对地震属性对绘制交会图，来识别背景趋势和远离所述背景趋势的异常区，所述异常区似乎与已知或预期的储层区域相关。
接着，用户随后在属性交会图上围绕感兴趣的区域绘制多边形。这通过使用鼠标或类似的数据输入装置与计算机显示的交会图进行交互来执行。
随后从属性数据体生成多边形分类的数据体。如果属性数据对(来自输入属性数据体中的每一个的一个值，在相同的x-y-z位置处)多边形的区域内，将一个值指定至落入分类值的输出数据体中的对应的x-y-z位置。如果属性数据对落入所有限定的多边形关系的外部，那么可以在例如输出数据体中的对应样本中指定零值。
用户可以随后在3-d查看器和/或在垂直或水平切片(或层面切片)中观察分类值的数据体以查找在整个区域中的预期储层区域。地震属性的分类还可以被用作“快速查找”技术，所述“快速查找”技术允许解释器扫描通过地震数据体以查找具有落入属性空间(其在两个属性的交会图上来进行识别)的异常区内的属性的位置，而不必预先执行大量且耗时的分析来试图理解异常属性区域意味着什么。
本发明的一个实施方案提供了被指定至落入给定的分类多边形内的属性对的等级分类值，而不是恒定值。一定范围的值被指定来用在每个多边形中，例如，10到20个值用于一个多边形，30到40个值用于另一个多边形，并且依次类推用于所形成的每个多边形。
在一个实施方案中，参考线通常将对应于背景趋势，如在截距-梯度模板中所示，但是本领域技术人员应理解，用于解释交会图中的属性以及其他属性类型的其他模板可以根据需要来使用。
在一个实施方案中，内插是基于从参考线到最接近的多边形顶点、到最远的多边形顶点、以及到落入多边形内的每个属性对的位置的垂直距离。实际上，线性内插是在接触多边形的近顶点和远顶点的两条平行线之间，其中位于多边形中的任意点处的分类值是基于(被指定至两条平行线)的最小标度值和最大标度值以及所述平行线之间的点的相对位置来计算的。在这种实施方案中，参考线提供了方向和“近”顶点与“远”顶点。在其他实施方案中，参考线可以贯穿多边形，但是其仍将被用来限定“近”顶点和“远”顶点以及内插方向。
在另一个实施方案中，参考线不是直线。在这种情况下，由于没有简单的垂直方向来遵循，内插方向也必须由用户来提供。在这种实施方案中，参考线被沿着内插方向平行于自身滑动直到其刚好接触多边形上的最近点(不必须是顶点)，并且另一个复制参考线刚好接触多边形的最远点。这两条非线性线被指定了用于多边形的最小和最大标度值，并且在落入所述多边形内的任意点(属性对)的位置处所计算的分类值是基于两条标度线之间的相对位置(沿着内插方向)的。
在另一个实施方案中，两条不同的非线性标度线被用来计算在落入多边形内的每个点处的分类值。这些标度线可以与多边形的相对于直线参考线的近侧和远侧重合。用于计算分类值的内插方向垂直于给定的参考线。
现参考图3，来自地震传感器的数据被处理以产生数据体，即诸如在图3中所示出的数据值的三维阵列。图3中的数据体300代表在整个勘测区域上的一些地震属性。三维阵列包括大小均匀的单元，每个单元具有代表用于那个单元的地震属性的数据值。合适的地震属性的实例包括反射率、声阻抗、声速和密度。数据体的数据格式更容易有助于计算分析和视觉呈现，并且由于这个原因，数据体可被称为勘测区域的“三维图像”。
数据体的数据点中的每一个可以包含描述数据体300的特定部分的一个或多个值。例如，数据体的数据点中的每一个可以包含指定数据体300的一部分的位置的x、y、z坐标。数据体的数据点中的每一个还可以包含对应于特定特性的数据值，所述特定特性诸如密度、速度或一些其他特性。
分析包含在数据体中的数据是通过使用交会图来有利地执行的。交会图是用户定义的图，其允许用户将具有特定参数的X轴和Y轴在计算机显示器上绘出。例如，交会图可用于检查来自两个不同数据体的两个属性之间的关系。对于交会图中的每个点来说，两个坐标(X和Y)对应于两种属性的特定值。如果两种属性是相关的，数据点可以在计算机显示器上形成诸如直线或明显的曲线的形状。如果属性不相关，所述点形成无定形的点云。这允许用户快速分析两个或者三个变量之间的关系。在一个实施方案中，用户可以使用第三属性(Z轴属性)来对所绘制的点进行涂色，所述第三属性具有这个属性被标度到的值和指定的色彩表。
在本发明的实施方案中，可以使用来自多个数据体的全部数据来执行地震分类，或者可以使用来自所述数据体的数据的子集。使用子集降低了所需的计算机处理的量并且允许对数据的更快分析。在发现一组属性之间的关系之后，随后全部数据体可以被搜索具有相同或相似关系的属性。可以通过在交会图中围绕数据点组绘制方格或多边形来产生属性的子集，例如，通过使用鼠标或类似的计算机指针来识别计算机显示的交会图上的多边形的顶点。
接着可以从所述多边形内的点来产生输出分类数据体。输出分类数据体是其中所述数据体中的每个点具有对应于被用来产生交会图的数据体中的点的X坐标、Y坐标和Z坐标的数据体。然而，与输出分类数据体中的点相关联的属性被根据本发明的实施方案来限定。在一种实现方式中，由多边形所限定的参数内的点被指定任意数值。完整数据体(或者如果需要，数据体的子集)随后被搜索其他实例，在所述其他实例中所述数据体中的属性与彼此共享与限定多边形内的点的属性相同的关系。当发现一对或一组这种属性时，输出分类数据体中的对应的点被指定相同的数值。输出分类中的所有其他属性被指定不同的数值。
多边形表面可以完全或部分地包含在数据体300中。多边形表面可以是由用户或者由计算机选定或指定的二维或三维表面。多边形表面可以被选定为使得用户能够检查与多边形表面相交的数据体的数据点。多边形表面可以被选定来对自然生成的表面进行建模。用于描述每个多边形的不同方法是可能的。例如，多边形可由一组顶点和边缘来限定。多边形可以是用户指定或者计算机指定的。
在一个实施方案中，一种方法被提供来计算等级分类值。图4示出使用穿过多边形402的用户限定的线性参考线401的实施方案。图4示出交会图400，在这种情况下其是通过对来自互相抵靠的两个数据体的数据属性绘制交绘图而形成的。应理解的是，实际计算机显示的交会图400将示出通过对正被计算的数据体中的属性绘制交绘图而获取的单个点。然而，为了清楚起见，未示出这些单个点。用户通过在交会图显示上形成多边形402来设置一组点用于分析。在其他实施方案中，在单个交会图显示上可以形成多个多边形。在这种实施方案中，多边形402可以由与示出了数据体的二维部分的显示屏交互的用户来指定。
应理解的是，不是多边形402内的所有点都必须受到相同的关注。尽管所有都可以共享指示特定的地下特征(诸如砂或者湿页岩)的关系，但是在多边形402的某些区域中所述关系可以更强。本发明的实施方案提供了等级分类输出数据体，而不是将相同的数值指定至输出分类数据体中的每个属性。
在一个实施方案中，用户例如通过使用鼠标或者类似的数据输入装置与计算机显示的交会图400进行交互来限定参考线401。在所示出的实施方案中，参考线401与多边形402重叠。在其他实施方案中，参考线可以位于多边形402的外部。
在一个实施方案中，在落入多边形402内的每个数据点处的分类值被线性内插在最小标度值与最大标度值之间，所述最小标度值被指定至平行于参考线的线并且触及所述多边形的近侧(相对于参考线)，所述最大标度值被指定至平行于参考线的另一个线并且触及所述多边形的远侧。在图4中示出的具体的实施方案中，触及多边形402的近侧的参考线是线403a，而触及多边形402的远侧的线是线403e。任意多边形内的恒定等级值的线平行于参考线布置，如由线401a-403e所指示的。内插方向垂直于参考线401，如由方向线404所示出的。
在所述实施方案中，无限多个值被允许用于所计算的分类值。当在数据体的子集上运行算法并且在多边形校准步骤期间把所计算的值看做交会图中的有色的z轴值时，以及当在全部属性数据体上运行算法以形成分类值的输出数据体时，可以在多边形区域内的每个点(属性对)的位置处计算出准确的分类值。在图4中的标度线之间绘制的中间线指示当校准值被使用在用于多边形的最小标度值与最大标度值之间的一些范围的颜色来显示为有色的交会图z值时，用户将期望观察到的校准值的定向模式。中间线并不旨在表明对所述值的任何约束并且在分类值的计算中并不需要。在这种实施方案中，所计算的值不取决于距参考线的实际距离。在每个点处的所计算的值取决于被指定至多边形的最小标度值和最大标度值并且取决于在触及多边形的极端侧的两条标度线之间的点的相对位置，其中沿着所述两条标度线之间的限定方向在所述点处执行两个标度值之间的线性内插。标度线可以或可以不是直线并且可以或可以不彼此平行。
图5中示出本发明的另一实施方案。在这种实施方案中，参考线501是非线性的并且与多边形502重叠。恒定等级线503a-503f平行于参考线501。外部恒定等级线503a和503f触及多边形502的边界并且因此为多边形502内的点设置最小和最大标度。
由线504示出，内插方向确定参考线如何突出来找到触及多边形的近侧和远侧的非线性标度线。
在参考线是直线的实施方案中，内插方向可以被采取为垂直于所述参考线。在参考线是非线性的实施方案中，那么内插方向可以由用户指定，例如，通过使用鼠标或者类似的输入装置在交会图上产生内插线。还应理解的是，在图4中所描绘的实施方案中，单个内插方向线旨在仅示出方向，而不示出位置。在一种实现方式中，所述计算使用用于每个点的不同的内插线并遵循所指定的方向，其中多边形中的每个点具有与所述点相交的内插线
根据这种实施方案，在多边形502内的每个数据点处，分类值被沿着内插方向在这些非线性标度线503a和503f之间内插。因此，任意多边形内的恒定分类值的线模仿参考线的形状。
在一个实施方案中，所计算的等级分类值可以被显示为两个地震属性的交会图中的有色的Z轴值。图6示出如被显示在计算机屏幕上的交会图的实例。通过对来自两个数据体的属性绘制交绘图而得到的数据点被示出为交会图显示中的交叉。Y轴是来自包含梯度信息的数据体的属性。X轴是来自包含截距的数据体的属性。在这种实施方案中，被绘制交绘图的数据反映出AVO截距和梯度属性数据体。已通过在平行于线性参考线的两条标度线之间的线性内插而计算出分类值，所述线性参考线与距离所述参考线最远的多边形顶点相交。
在这种实施方案中，两个多边形601、602涵盖所选的数据点。线性参考线603被绘制来建立垂直于参考线的内插方向。在这种实例中，参考线603与多边形602重叠，但是不与多边形601重叠。可以通过使用例如鼠标与计算机显示器的用户交互而指示出所述线上的顶点或点来形成多边形和参考线。参考线和多边形的形成可以基于用户的技能、训练以及知识。例如，地震属性之间的某些关系可以指示具体的地下特征的存在，并且这可以从对区域中的其他井的经验而得知。希望定位类似特征的用户可以随后选择包含共享相同的地震属性关系的点的多边形。参考线可以随后遵循其中所述关系是最强的数据点中的趋势。多边形中最接近参考线的数据点可以是最受关注的。
在图7的实施方案中示出的交会图中，为数据体的Z轴值。在一些实现方式中，Z轴值代表对应于被绘制的属性的时间或深度，并且可以通过将颜色指定至数据点来指示。在图6中示出的实施方案中，色彩表被在交会图显示的右侧上的标度604上示出。应理解的是，尽管图6-图7中的颜色是由灰度级阴影所指示的，在实际的实施方案中，可将彩色显示例如在彩色计算机监视器上或者打印出来而呈现给用户。在一个实施方案中，彩色标度可以从在小于一的分类值处的深紫色到在大于19的值处的浅黄色变化。这种彩色标度被应用至数据点来向用户提供所述数据点的Z轴值的可视指示。这允许用户在全部属性数据体上运行分类算法之前预览在地震属性值的小的子集上计算的分类值的等级效果。
应理解的是，被绘制交会图的z值不限于对应于数据体中的地下深度或地震记录时间的空间z值。尽管根据交会图中的彩色标度显示空间Z轴值通常是有用的，但是本领域技术人员应理解的是，与数据点相关联的任何第三属性可以通过使用标度的彩色而显示在2D交会图中。这种属性可以是地震数据体中的数据样本的z值位置，但是可以仅容易地作为任意其他属性。在图6-图7中示出的实施方案中，等级标度交会图把交会图z轴值看做所计算的分类值。彩色条的下半部代表被指定至上部多边形的在0与10之间的计算的分类值，并且彩色条的上半部被用于被指定至下部多边形的在10与20之间的分类值。使用有色的交会图z轴示出计算的分类值允许解释器一眼看出计算值的模式。
图7示出根据本发明的另一个实施方案的交会图700。在这种实施方案中，多边形701、702的形状确定非线性标度线，所述非线性标度线被用来在落入所述多边形内的每个数据点处内插分类值。在这种实施方案中，线性参考线703首先被用来找出相对于所述线的多边形701、702的近侧和远侧。在这种实施方案中，多边形的近侧被指定用于那个多边形的最小值，并且远侧被指定用于所述多边形的最大值。相对于多边形701，近侧被指定值“10”并且远侧被指定值“20”。对于多边形702，近侧被指定值“0”，并且远侧被指定值“10”。因此，如图7中所示，任意多边形内的恒定分类值的线看起来是半波形的，从而会聚到多边形的近侧和远侧相遇的点。
现参考图8中示出的实施方案，参考线801被用来提供垂直于所述参考线的内插方向并且作为确定多边形802的近侧和远侧的方式。多边形的近侧和远侧自身是两条标度线，它们被指定了用于所述多边形的最小标度值或最大标度值。多边形802包括线段802a-802g。近侧包括线段802a、802b和802g。远侧包括线段802c、802d、802e和802f。近侧上的所有点被指定分类值，而远侧上的点被指定不同的分类值。所述值沿着近侧和远侧(分别被指定最小和最大标度值)中的每一个是恒定的。通过使用两条非线性标度线(与多边形的侧面重合)之间的点的相对位置，将在多边形内部的点处的值在垂直于参考线(由多边形802内部的平行线所示出)的方向上内插，来找出在所述点处的被内插的分类值。例如，在图8中，如果“标度值1”等于10并且“标度值2”等于20，那么由方形点符号(被定位在从近侧到远侧的距离的25％处)示出的所有点具有12.5的分类值；由三角形点符号(被定位在两侧之间的中间)指示的所有点具有15的值；并且由圆形点符号(被定位在从近侧到远侧的距离的75％处)示出的所有点具有17.5的值。
根据一个实施方案，所述方法通过计算垂直于参考线801的线的近交叉点和远交叉点来识别多边形802的近侧和远侧，所述参考线801穿过多边形802内部的每个点(在图8中由多边形802内部的垂直线所描绘)。在这种实施方案中，在每个数据点处，算法构建了与所述数据点相交并且垂直于参考线的内插线。随后找出内插线与多边形的任意线段的最近交叉点以及内插线与多边形的任意线段的最远交叉点，其中“最近”和“最远”是基于多边形交叉点距参考线的距离。在最近多边形交叉点处的点被指定标度值，例如1(通常是两个标度值中的较小的一个)并且最远点被指定标度值，例如2。在每个数据点处的内插线因此穿过所有三个点一数据点以及与多边形的两个交叉点，并且线性内插的分类值可以在所述数据点处被确定，其中所述值取决于多边形802的边界上的两个交叉点之间的数据点的相对位置。
在一个实施方案中，被计算用于所有数据点的“近”交叉点的集合沿着连接的多边形线段下降，所述连接的多边形线段随后可以被称为多边形的近侧，并且“远”交叉点的集合沿着可以被称为多边形的远侧的多边形线段下降。
在为多边形中的数据点指定它们的内插值之后，随后产生输出分类数据体。根据本发明的实施方案的输出分类数据体具有与关于图3所描述的数据体相同的数据格式，其中每个点具有对应于被绘制交绘图的数据点中的坐标的X坐标、Y坐标和Z坐标。与输出分类数据体中的每个数据点相关联的属性值是对应于所述数据点的内插值，或者是对于多边形外部的数据点来说分别指定的数值。
图9示出本发明的一个实施方案，其中非线性参考线901和902被用来内插非线性、非平行的参考线903和904，所述参考线903和904触及多边形905的侧面。用户随后选择内插方向，诸如内插方向906。内插的参考线903和904随后可以被用来计算在多边形905内部的点处的内插的分类值。
在另一个实施方案中，提供了一种用于分类地震属性的方法，所述方法包括：通过对来自第一数据体和第二数据体的地震属性绘制交会图来生成数据点；将所生成的数据点中的至少一个涵盖在多边形内；生成参考线；确定相对于所述参考线的内插方向；以及将属性值指定至被涵盖在多边形内的至少一个所生成的数据点，其中所指定的属性值被基于其沿着内插方向到所述参考线的距离来内插。应理解的是，“多边形”旨在包括用于将数据点涵盖在交会图中的任何形状，所述形状包括方形、圆形或椭圆形，即使以术语的严格意义来说这样的形状将不被认为是多边形。
本发明的另一个实施方案提供了一种用于地震分类的系统。所述系统可以包括一个或多个计算机和存储可操作的指令的一个或多个存储装置，所述指令当由一个或多个计算机执行时引起所述一个或多个计算机执行操作，所述操作包括：通过对来自第一数据体和第二数据体的地震属性绘制交会图来生成数据点；将所生成的数据点中的至少一个涵盖在多边形内；生成参考线；确定相对于所述参考线的内插方向；以及将属性值指定至被涵盖在多边形内的至少一个所生成的数据点，其中所指定的属性值被基于其沿着内插方向到所述参考线的距离来内插。
又一个实施方案提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质提供指令，所述指令当由一个或多个处理器执行时引起所述组处理器执行操作，所述操作包括：通过对来自第一数据体和第二数据体的地震属性绘制交会图来生成数据点并且将所生成的数据点中的至少一个涵盖在多边形内。所述指令还引起处理器执行操作，所述操作包括：生成参考线；确定相对于所述参考线的内插方向；以及将属性值指定至被涵盖在多边形内的至少一个所生成的数据点，其中所指定的属性值是基于其沿着内插方向到所述参考线的位置以及多边形的形状的组合通过内插来确定的。
应理解的是，所述系统可以在多种合适的计算机设备上实现，并且可以被实现为软件算法或模块来与其他软件合作，诸如可从Landmark Graphics Corporation获得的Well Seismic FusionTM。在一种实现方式中，合适的计算机系统包括操作系统，诸如在处理器上运行的RedHat Linux Enterprise或者Windows 7系统，所述处理器诸如以2GHz或者更快的Intel兼容64位双重处理器。所述系统还可以包括计算机存储器，诸如8GB或16GB的随机存取存储器(RAM)以及例如用于叠前信息的10GB或者更大的硬盘存储空间。所述系统还包括允许用户观察数据点并形成诸如多边形和参考线的特征的显示器，例如具有1280 X 1024像素的分辨率的多个监视器。所述系统还可以包括合适的图形卡，诸如nVidia Quadro FX系列或者类似的图形卡。所述系统还可以包括合适的用户交互装置，诸如键盘、鼠标或者类似的装置。
本领域技术人员应理解的是，通过应用用户限定的参考线、内插方向以及自由成形的多边形形状的公开组合来生成等级分类数据体，本发明的实施方案使用户能够在更大的信心和灵活性的情况下定量地评估储层岩性和流体变化。因此，解释器可以将恒定数据体分类技术应用至各种类型的地震属性，例如，从基本迁移地震数据提取的属性到高级属性，所述高级属性诸如从叠前地震数据和地震反演产品以及储层特性预测产品提取的那些属性。因此，应理解的是，本文公开的实施方案提供了独特的新方法来计算捕获分类结果的不确定性或强度的等级分类值。
尽管已参考一个或多个具体实现方式来描述公开的实施方案，但是本领域技术人员应认识到的是，在不脱离本描述的精神和范围的情况下可对其进行许多改变。因此，这些实施方案中的每一个及其明显的变型被预期为落入在随附权利要求中阐述的所要求保护的本发明的精神和范围内。
Claims (18)
1.一种用于分类地震属性的方法，其包括：
通过对来自第一数据体和第二数据体的地震属性绘制交会图来生成数据点；
将所述生成的数据点中的至少一个涵盖在多边形内；
生成参考线；
确定相对于所述参考线的内插方向；
将属性值指定至被涵盖在所述多边形内的所述至少一个所生成的数据点，其中所述所指定的属性值是基于其沿着所述内插方向到所述参考线的位置以及所述多边形的形状的组合通过内插来确定的。
2.根据权利要求1所述的方法，其还包括基于所述多边形到所述参考线的距离来在所述多边形的所述近侧和远侧处为所述多边形指定一定范围的分类值。
3.根据权利要求2所述的方法，其还包括生成平行于所述参考线的远侧恒定等级线并且触及所述多边形的所述远侧，其中所述远侧恒定等级线被指定远侧恒定分类值。
4.根据权利要求3所述的方法，其还包括生成平行于所述参考线的近侧等级线并且触及所述多边形的所述近侧，其中所述近侧恒定等级线被指定近侧恒定分类值。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述指定的属性值通过关于所述远侧恒定分类值和所述近侧恒定分类值的线性内插来确定。
6.根据权利要求1所述的方法，其还包括在计算机显示器上显示所述数据点、多边形和参考线，其中所述数据体中的Z轴信息被根据彩色标度显示在所述多边形内。
7.根据权利要求1所述的方法，其还包括生成输出分类数据体，所述输出分类数据体具有从数据点生成的第一多个指定属性，所述数据点被涵盖在所述多边形内并且被基于它们沿着所述内插方向到所述多边形的所述近侧和远侧的距离来内插，并且所述输出分类数据体具有第二多个指定属性，所述第二多个指定属性具有恒定值并且与多边形的外部的数据点相关联。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质提供指令，所述指令当由一个或多个处理器执行时引起所述组处理器执行包括以下的操作：
通过对来自第一数据体和第二数据体的地震属性绘制交会图来生成数据点；
将所述生成的数据点中的至少一个涵盖在多边形内；
生成参考线；
确定相对于所述参考线的内插方向；
将属性值指定至被涵盖在所述多边形内的所述至少一个所生成的数据点，其中所述所指定的属性值是基于其沿着所述内插方向到所述参考线的位置以及所述多边形的形状的组合通过内插来确定的。
9.根据权利要求8所述的计算机可读存储介质，其中所述操作还包括基于所述多边形到所述参考线的距离来在所述多边形的所述近侧和远侧处为所述多边形指定一定范围的分类值。
10.根据权利要求9所述的计算机可读存储介质，其中所述操作还包括生成平行于所述参考线的远侧恒定等级线并且触及所述多边形的所述远侧，其中所述远侧恒定等级线被指定远侧恒定分类值。
11.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质，其中所述操作还包括生成平行于所述参考线的近侧等级线并且触及所述多边形的所述近侧，其中所述近侧恒定等级线被指定近侧恒定分类值。
12.根据权利要求11所述的计算机可读存储介质，其中所述指定的属性值通过关于所述远侧恒定分类值和所述近侧恒定分类值的线性内插来确定。
13.根据权利要求8所述的计算机可读存储介质，其中所述操作还包括在计算机显示器上显示所述数据点、多边形和参考线，其中所述数据体中的Z轴信息被根据彩色标度显示在所述多边形内。
14.根据权利要求8所述的计算机可读存储介质，其中所述操作还包括生成输出分类数据体，所述输出分类数据体具有从数据点生成的第一多个指定属性，所述数据点被涵盖在所述多边形内并且被基于它们沿着所述内插方向到所述多边形的所述近侧和远侧的距离来内插，并且所述输出分类数据体具有第二多个指定属性，所述第二多个指定属性具有恒定值并且与多边形的外部的数据点相关联。
15.一种系统，其包括：
一个或多个计算机和存储可操作的指令的一个或多个存储装置，所述指令当由所述一个或多个计算机执行时引起所述一个或多个计算机执行包括以下的操作：
通过对来自第一数据体和第二数据体的地震属性绘制交会图来生成数据点；
将所述生成的数据点中的至少一个涵盖在多边形内；
生成参考线；
确定相对于所述参考线的内插方向；
将属性值指定至被涵盖在所述多边形内的所述至少一个所生成的数据点，其中所述所指定的属性值是基于其沿着所述内插方向到所述参考线的位置以及所述多边形的形状的组合通过内插来确定的。
16.根据权利要求15所述的系统，其中所述操作还包括基于所述多边形到所述参考线的距离来在所述多边形的所述近侧和远侧处为所述多边形指定一定范围的分类值。
17.根据权利要求15所述的系统，其中所述操作还包括生成输出分类数据体，所述输出分类数据体具有从数据点生成的第一多个指定属性，所述数据点被涵盖在所述多边形内并且被基于它们沿着所述内插方向到所述多边形的所述近侧和远侧的距离来内插，并且所述输出分类数据体具有第二多个指定属性，所述第二多个指定属性具有恒定值并且与多边形的外部的数据点相关联。
18.根据权利要求15所述的系统，其中所述指定的属性值通过关于所述远侧恒定分类值和所述近侧恒定分类值的线性内插来确定。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109061719A (zh) * | 2018-07-05 | 2018-12-21 | 张崇耀 | 一种预测地震的方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1121619A (zh) * | 1994-07-27 | 1996-05-01 | 株式会社日立制作所 | 液晶显示装置及其制造方法 |
| US5839090A (en) * | 1995-11-22 | 1998-11-17 | Landmark Graphics Corporation | Trendform gridding method using distance |
| US20040181341A1 (en) * | 2003-03-10 | 2004-09-16 | Neff Dennis B. | Contour-based attribute seismic mapping |
| CN101506685A (zh) * | 2005-10-21 | 2009-08-12 | 帕拉戴姆地球物理有限公司 | 用于将地震层位与属性一起显示的系统和方法 |
| US20130201797A1 (en) * | 2012-01-15 | 2013-08-08 | Alfred M. Haas | kF. |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7095677B2 (en) | 2003-05-27 | 2006-08-22 | Paradigm Geophysical | Crossplot analysis of A.V.O. anomolies in seismic surveying |
| US6954403B2 (en) | 2003-09-08 | 2005-10-11 | Conocophillips Company - I. P. Legal | Concurrent phase angle graphic analysis |
| US8213261B2 (en) * | 2008-05-22 | 2012-07-03 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for geophysical and geological interpretation of seismic volumes in the domains of depth, time, and age |
| WO2013116844A1 (en) * | 2012-02-02 | 2013-08-08 | Headwave, Inc. | System, method, and computer-readable medium for interactive identification of subsurface regions |
-
2013
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1121619A (zh) * | 1994-07-27 | 1996-05-01 | 株式会社日立制作所 | 液晶显示装置及其制造方法 |
| US5839090A (en) * | 1995-11-22 | 1998-11-17 | Landmark Graphics Corporation | Trendform gridding method using distance |
| US20040181341A1 (en) * | 2003-03-10 | 2004-09-16 | Neff Dennis B. | Contour-based attribute seismic mapping |
| CN101506685A (zh) * | 2005-10-21 | 2009-08-12 | 帕拉戴姆地球物理有限公司 | 用于将地震层位与属性一起显示的系统和方法 |
| US20130201797A1 (en) * | 2012-01-15 | 2013-08-08 | Alfred M. Haas | kF. |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| JOSEPH K.BERRY: "Contour Lines versus Color Gradients for Displaying Spatial Information", 《GEOWORLD》 * |
| SHERIF GHALI: "Geometry-Free Polygon Splitting", 《CCCG》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109061719A (zh) * | 2018-07-05 | 2018-12-21 | 张崇耀 | 一种预测地震的方法 |
| CN109061719B (zh) * | 2018-07-05 | 2021-06-18 | 张崇耀 | 一种预测地震的方法 |
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| US10145973B2 (en) | 2018-12-04 |
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