CN105954797B - 地震数据的断裂识别方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种地震数据的断裂识别的方法及装置，其中，该方法包括：获取工区的地震数据；对工区的方位角进行分组后，对各组方位角的地震数据分别进行叠加，得到多组叠加地震数据；压缩各组叠加地震数据的断裂识别属性后，对所得到的多组断裂识别属性进行融合，得到地震数据的断裂识别属性；根据该结果，对工区进行断裂识别。在本发明实施例中，通过对不同类型的地震数据的断裂识别属性进行压缩，保留各种属性对断裂识别的共性，去除各种断裂识别属性中的异常信息，大大提高了地震属性信噪比；利用融合技术，将不同方位的断裂信息融合到一起，突出了每个方位的断裂识别差异，提高断裂识别精度以及识别能力，最终提高油气勘探的效率。
Description
技术领域
本发明涉及石油勘探技术领域，特别涉及一种地震数据的断裂识别方法和装置。
背景技术
断裂是一种普遍存在的较为复杂的地质现象，对于油气的运移、聚集起着很重要的控制作用，与油藏的形成、分布、富集有着十分密切的关系。因此，正确解释断裂、明确其分布与形态对于识别和描述油气藏至关重要。
断裂的存在会引起地震反射波同向轴错断、同向轴数目变化或者振幅相位突变等异常现象，这些现象会导致地震属性产生相应的变化。常规断裂识别的方法主要是在精细构造解释的基础上，通过计算和分析叠前偏移数据体的相干体属性和曲率属性来进行识别的。
但是，相干体属性一般只能反映较大尺度的断裂，曲率属性虽然包含更多较小尺度的断裂信息，但信噪比低、多解性强，很难得到隐藏在三维地震数据体中的微小断裂信息。
针对上述仅采用相干体属性或者曲率属性进行地震数据的断裂识别时，很难得到隐藏在三维地震数据体中的微小断裂信息的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种断裂识别的方法和装置，以解决现有技术中仅采用相干体属性或者曲率属性进行地震数据的断裂识别时，很难得到隐藏在三维地震数据体中的微小断裂信息的问题。
本发明实施例提供了一种地震数据的断裂识别方法，包括：步骤1：获取工区的地震数据；步骤2：对所述工区的方位角进行分组，得到多组方位角范围；步骤3：对所述多组方位角范围内的各组方位角范围的地震数据分别进行叠加，得到多组叠加地震数据；步骤4：分别计算所述多组叠加地震数据中各组叠加地震数据的断裂识别属性，并对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性；步骤5：对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性；步骤6：根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别。
在一个实施例中，根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别之后，所述方法还包括：确定对所述工区的断裂识别结果是否满足预设要求；如果满足所述预设要求，将当前得到的断裂识别结果作为所述工区的断裂识别结果；如果不满足所述预设要求，则重新选择断裂识别属性，并重复执行步骤4至步骤6，直至得到的所述工区的断裂识别结果满足所述预设要求。
在一个实施例中，根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别之后，所述方法还包括：确定对所述工区的断裂识别结果是否满足预设要求；如果满足所述预设要求，将当前得到的断裂识别结果作为所述工区的断裂识别结果；如果不满足所述预设要求，则重新对方位角进行分组，并重复执行步骤3至步骤6，直至得到的所述工区的断裂识别结果满足所述预设要求。
在一个实施例中，所述预设要求包括：所述工区的断裂识别结果和预定的断裂识别结果的差值小于预设阈值。
在一个实施例中，对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性，包括：通过核主成分分析方法对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性。
在一个实施例中，对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性，包括：确定所述多组压缩后的断裂识别属性中各组压缩后的断裂识别属性中表征断裂特性的数值区域；剔除各组压缩后的断裂识别属性中除表征断裂特性的数值区域之外的数值区域；对所述各组压缩后的断裂识别属性中表征断裂特性的数值区域进行叠加覆盖，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性。
在一个实施例中，所述断裂识别属性包括以下至少之一：相干体属性、曲率属性和能量梯度属性。
在一个实施例中，在选取的断裂识别属性为曲率属性的情况下，对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，包括：对各组叠加地震数据的构造曲率和振幅曲率进行压缩。
本发明实施例提供了一种地震数据的断裂识别装置，包括：获取模块，用于获取工区的地震数据；分组模块，用于对所述工区的方位角进行分组，得到多组方位角范围；叠加模块，用于对所述多组方位角范围内的各组方位角范围的地震数据分别进行叠加，得到多组叠加地震数据；压缩模块，用于分别计算所述多组叠加地震数据中各组叠加地震数据的断裂识别属性，并对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性；融合模块，用于对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性；识别模块，用于根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别。
在一个实施例中，所述识别模块还包括：第一确定单元，用于确定对所述工区的断裂识别结果是否满足预设要求；第一识别单元，用于在所述工区的断裂识别结果满足所述预设要求的情况下，将当前得到的断裂识别结果作为所述工区的断裂识别结果；第一控制单元，用于在所述工区的断裂识别结果不满足所述预设要求的情况下，则重新选择断裂识别属性，并控制所述压缩模块，分别计算所述多组叠加地震数据中各组叠加地震数据重新选择的断裂识别属性，并对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性，控制所述融合模块对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性，控制所述识别模块根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别，直至得到的所述工区的断裂识别结果满足所述预设要求。
在本发明实施例中，在进行地震数据的断裂识别的过程中，首先，获取工区的地震数据；对所述工区的方位角进行分组，得到多组方位角范围；并对所述多组方位角范围内的各组方位角范围的地震数据分别进行叠加，得到多组叠加地震数据；其次，分别计算所述多组叠加地震数据中各组叠加地震数据的断裂识别属性，并对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性；对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性；最后，根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别。通过对不同类型的地震数据的断裂识别属性进行压缩，保留了各种属性对断裂识别的共性，去除了各种断裂识别属性中的异常信息，大大提高了地震属性信噪比；其次，利用融合技术，将不同方位的断裂信息融合到一起，突出了每个方位的断裂识别差异，提高了断裂识别精度以及识别能力，进一步的提高了油气勘探的效率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中：
图1是本发明实施例的一种地震数据的断裂识别方法的流程图；
图2是本发明实施例的高密度宽方位地震数据的断裂识别方法的流程图；
图3是本发明实施例的目的层段应用该发明方法后断裂识别效果示意图；
图4是本发明实施例的地震数据的断裂识别装置的一种结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
考虑到目前地质勘探中，对于找油找气的目标越来越精细，对于微小断裂识别的精度要求越来越高，仅仅采用一种断裂识别属性进行地震数据的断裂识别时，很难得到隐藏在三维地震数据体中的微小断裂信息的问题，而高密度宽方位地震数据能够从不同方位上接收到不同走向断裂系统的地震信息，因此发明人通过综合利用不同方位以及不同地震属性上与断裂有关的信息来提高微小断裂的识别精度。具体地，在本例中，提供了一种地震数据的断裂识别方法，如图1所示，可以包括以下步骤：
步骤101：获取工区的地震数据；
在具体实现的时候，上述地震数据可以是叠后地震数据。其中，叠后是针对地震数据处理过程中的偏移来说的。当地下介质的产状不是水平状的时候，反射地震的同相轴会发生偏移，此时的地震数据不能够反映该处地下介质的真实产状，这就要求在资料处理的过程中进行偏移归位。通常，叠后地震数据指的是利用叠前时间偏移方法处理后的叠加数据。
步骤102：对所述工区的方位角进行分组，得到多组方位角范围；
方位角又称地平经度，是在平面上量度物体之间的角度差的方法之一，具体指的是从某点的指北方向线起，依顺时针方向到目标方向线之间的水平夹角。
在进行高密度宽方位地震数据的断裂识别时，可以根据工区内区域及研究区应力、断裂发育情况和断裂特征，对工区的方位角进行分组，从而可以得到多组方位角范围。
步骤103：对所述多组方位角范围内的各组方位角范围的地震数据分别进行叠加，得到多组叠加地震数据；
例如，工区的方位角为0°至180°，可以根据工区内区域及研究区应力、断裂发育情况和断裂特征，将工区的方位角分为0°至30°、30°至60°、60°至90°、90°至120°、120°至150°、150°至180°，再对工区内进行方位角分组后的六组地震数据进行叠加，可以得到六组叠加地震数据。
步骤104：分别计算所述多组叠加地震数据中各组叠加地震数据的断裂识别属性，并对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性；
随着高密度宽方位采集处理技术的不断发展和完善，地震资料品质得到了明显的提高，无论是地震分辨率、振幅保真度及断裂识别的能力均有了明显的改善。一般情况下，不同工区发育多组断裂，并且断裂的走向以及倾向也不尽相同。根据地震波传播理论，受各向异性影响，在平行或者垂直断裂方向的地震数据上，P波地震属性也会随之变化。高密度宽方位地震数据能够从不同方位上接收到不同走向断裂系统的地震信息，因此可以利用这些地震属性信息来提高断裂的识别精度。
具体地，在本实施例中，地震数据的断裂识别属性可以包括但不限于以下至少之一：相干体属性、曲率属性以及能量梯度属性等，其中，曲率属性具体可以包括：构造曲率以及振幅曲率等。
具体地，当选取的断裂识别属性为曲率属性的时候，可以对各组叠加地震数据的构造曲率和振幅曲率进行压缩。然而值得注意的是，该具体实施例仅仅是为了更好地说明本发明，上述选取的断裂识别属性也可以是相干体属性或者能量梯度属性，相应的，所对应的进行压缩的相干体属性、曲率属性以及能量梯度属性也不同，本发明对此不做限定。
在本发明实施例中，在计算得到工区内多组叠加地震数据中各组叠加地震数据的断裂识别属性之后，可以通过核主成分分析方法对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，并得到多组压缩后的断裂识别属性。
核主成分分析是一种非线性推广的主成分分析。由于在非线性统计和高阶统计特征提取具有较好的效果，相对于传统的主成分分析观测数据的特点，具有更好的分类能力。
在本实施例中，可以采用核主成分分析的方法，通过引入非线性函数，将一定数量的断裂识别属性通过坐标转换的方式映射到高维空间。在这个新的高维坐标系统下，变换数据点的方差，使得该方差可以沿着新的高维坐标系统的坐标轴达到最大化，以最有利于分类为原则，将同一方位的多个断裂识别属性压缩成一种属性，经过该变换后得到的断裂识别属性维数降低、数量减少。
利用核主成分分析方法对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，从而既保留了各种断裂识别属性对断裂识别的共性，即每种属性共同反映出来的有效的断裂信息，还去除了相干体属性、曲率属性以及能量梯度属性中所包含的异常信息，大大提高了地震属性信噪比，有效地提高了断裂的识别能力。
步骤105：对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性；
在得到多组压缩后的断裂识别属性后，可以按照以下步骤对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性：
S1：确定所述多组压缩后的断裂识别属性中各组压缩后的断裂识别属性中表征断裂特性的数值区域；
S2：剔除各组压缩后的断裂识别属性中除表征断裂特性的数值区域之外的数值区域；
S3：对所述各组压缩后的断裂识别属性中表征断裂特性的数值区域进行叠加覆盖，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性。
步骤106：根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别。
结合工区内地质研究成果，对以上多信息融合的断裂识别属性进行断裂识别，可以确定断裂识别结果的可靠性与精度。
如果上述识别结果满足预设要求，则可以将该识别结果作为工区的断裂识别结果；如果上述识别结果不满足预设要求，可以对方位角进行重新分组，或者是采用其它的断裂识别属性进行断裂识别，直至识别得到的结果可以满足精度要求。其中，上述预设要求指的是：工区的断裂识别结果和预定的断裂识别结果相比小于预定的阈值。具体地，上述预设要求可以包括以下几个方面：
(1)工区地震剖面的纵向上出现同向轴错断以及同向轴挠曲的现象、或者，振幅横向有突变；
(2)断裂剖面样式以及平面组合形态满足预定情况，具体地，可通过分析工区的地质背景和应力场方向，然后根据断裂形成机理进行判断；
(3)存在断裂，具体地，可以利用录井资料和测井资料等钻井信息验证断裂是否存在。
进一步地，针对上述基于重新分组和重新选取断裂识别属性以提高识别精度的方法说明如下：
1)重新对方位角进行分组：
即，采用与上一次识别过程中不同的分组结果，例如，上一次的分组结果为0°至30°、30°至60°、60°至90°、90°至120°、120°至150°、150°至180°等。那么本次可以将重新将方位角分为：15°至45°、45°至75°、75°至105°、105°至135°、135°至165°、165°至15°等，也可以在保证覆盖次数的前提下，将数据分成更多的方位。
2)采用不同的断裂识别属性
例如，上次选择的断裂识别属性为相干体属性，那么本次可以选择曲率属性作为断裂识别属性。
现举一具体实例来进一步地说明本发明，具体可以描述如下：该工区的地震数据为高密度宽方位采集地震数据，且根据区域断裂展布规律，以水平方向为基础，将工区内的方位角划分为6组，从而可以得到6组不同方位角范围的地震数据。有这样的资料基础，就可以开展地震数据的断裂识别。然而，值得注意的是，该实例仅仅是为了更好的说明本发明，并不构成对本发明的不当限定。如图2所示，可以包括以下步骤：
步骤201：获取工区的高密度宽方位地震数据；
步骤202：对工区的方位角进行分组，可以得到6组方位角范围；
步骤203：对6组方位角范围内的各组方位角范围的地震数据分别进行叠加，从而可以得到6组叠加地震数据；
步骤204：分别计算6组叠加地震数据中各组叠加地震数据的断裂识别属性，并对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，可以得到6组压缩后的断裂识别属性；
具体地，可以分别计算该工区内6个方位的构造曲率、振幅曲率等体属性共计12套，平面属性12张；并将工区内同一方位的所有12套构造曲率、振幅曲率等体属性进行属性压缩。
步骤205：对6组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性；
具体地，将6个方位的属性进行压缩后所得到的6张平面属性进行融合，该融合结果综合了各种属性的有效信息。
步骤206：根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别。
具体地，采用本发明实施例所提出的地震数据的断裂识别方法对高密度宽方位采集地震数据进行识别后可以得到如图3所示的目的层段应用该发明方法后断裂识别效果示意图。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种地震数据的断裂识别装置，如下面的实施例所述。由于地震数据的断裂识别装置解决问题的原理与地震数据的断裂识别方法相似，因此地震数据的断裂识别装置的实施可以参见地震数据的断裂识别方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。图4是本发明实施例的地震数据的断裂识别装置的一种结构框图，如图4所示，包括：获取模块401、分组模块402、叠加模块403、压缩模块404、融合模块405、识别模块406，下面对该结构进行说明。
获取模块401，用于获取工区的地震数据；
分组模块402，用于对所述工区的方位角进行分组，得到多组方位角范围；
叠加模块403，用于对所述多组方位角范围内的各组方位角范围的地震数据分别进行叠加，得到多组叠加地震数据；
压缩模块404，用于分别计算所述多组叠加地震数据中各组叠加地震数据的断裂识别属性，并对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性；
融合模块405，用于对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性；
识别模块406，用于根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别。
在一个实施例中，所述识别模块还包括：第一确定单元，用于确定对所述工区的断裂识别结果是否满足预设要求；第一识别单元，用于在所述工区的断裂识别结果满足所述预设要求的情况下，将当前得到的断裂识别结果作为所述工区的断裂识别结果；第一控制单元，用于在所述工区的断裂识别结果不满足所述预设要求的情况下，则重新选择断裂识别属性，并控制所述压缩模块，分别计算所述多组叠加地震数据中各组叠加地震数据重新选择的断裂识别属性，并对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性，控制所述融合模块对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性，控制所述识别模块根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别，直至得到的所述工区的断裂识别结果满足所述预设要求。
在一个实施例中，所述识别模块还包括：第二确定单元，用于确定对所述工区的断裂识别结果是否满足预设要求；第三识别单元，用于在所述工区的断裂识别结果满足所述预设要求的情况下，将当前得到的断裂识别结果作为所述工区的断裂识别结果；第二控制单元，用于在所述工区的断裂识别结果不满足所述预设要求的情况下，则重新对方位角进行分组，并控制所述叠加模块对重新分组后所得到的多组方位角范围内的各组方位角范围的地震数据分别进行叠加，得到多组叠加地震数据，控制所述压缩模块分别计算所述多组叠加地震数据中各组叠加地震数据的断裂识别属性，并对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性，控制所述融合模块对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性，控制所述识别模块根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别，直至得到的所述工区的断裂识别结果满足所述预设要求。
在一个实施例中，所述预设要求包括：所述工区的断裂识别结果和预定的断裂识别结果的差值小于预设阈值。
在一个实施例中，所述压缩模块包括：数据压缩单元，用于通过核主成分分析方法对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性。
在一个实施例中，所述融合模块包括：数值区域确定单元，用于确定所述多组压缩后的断裂识别属性中各组压缩后的断裂识别属性中表征断裂特性的数值区域；数值区域剔除单元，用于剔除各组压缩后的断裂识别属性中除表征断裂特性的数值区域之外的数值区域；数据识别单元，用于对所述各组压缩后的断裂识别属性中表征断裂特性的数值区域进行叠加覆盖，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性。
在一个实施例中，所述断裂识别属性包括以下至少之一：相干体属性、曲率属性、和能量梯度属性。
在一个实施例中，当所述压缩模块用于压缩所述曲率属性的时候，所述装置包括：曲率压缩单元，用于对各组叠加地震数据的构造曲率和振幅曲率进行压缩。
从以上的描述中，可以看出，本发明实施例实现了如下技术效果：在进行地震数据的断裂识别的过程中，首先，获取工区的地震数据；对所述工区的方位角进行分组，得到多组方位角范围；并对所述多组方位角范围内的各组方位角范围的地震数据分别进行叠加，得到多组叠加地震数据；其次，分别计算所述多组叠加地震数据中各组叠加地震数据的断裂识别属性，并对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性；对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性；最后，根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别。通过对不同类型的地震数据的断裂识别属性进行压缩，保留了各种属性对断裂识别的共性，去除了各种断裂识别属性中的异常信息，大大提高了地震属性信噪比；其次，利用融合技术，将不同方位的断裂信息融合到一起，突出了每个方位的断裂识别差异，提高了断裂识别精度以及识别能力，进一步的，提高了油气勘探的效率。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
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，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。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。
Claims (8)
1.一种地震数据的断裂识别方法，其特征在于，包括：
步骤1：获取工区的地震数据；
步骤2：对所述工区的方位角进行分组，得到多组方位角范围；
步骤3：对所述多组方位角范围内的各组方位角范围的地震数据分别进行叠加，得到多组叠加地震数据；
步骤4：分别计算所述多组叠加地震数据中各组叠加地震数据的断裂识别属性，并通过核主成分分析方法对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性；
步骤5：对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性，包括：
确定所述多组压缩后的断裂识别属性中各组压缩后的断裂识别属性中表征断裂特性的数值区域；
剔除各组压缩后的断裂识别属性中除表征断裂特性的数值区域之外的数值区域；
对所述各组压缩后的断裂识别属性中表征断裂特性的数值区域进行叠加覆盖，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性；
步骤6：根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别之后，所述方法还包括：
确定对所述工区的断裂识别结果是否满足预设要求；
如果满足所述预设要求，将当前得到的断裂识别结果作为所述工区的断裂识别结果；
如果不满足所述预设要求，则重新选择断裂识别属性，并重复执行步骤4至步骤6，直至得到的所述工区的断裂识别结果满足所述预设要求。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别之后，所述方法还包括：
确定对所述工区的断裂识别结果是否满足预设要求；
如果满足所述预设要求，将当前得到的断裂识别结果作为所述工区的断裂识别结果；
如果不满足所述预设要求，则重新对方位角进行分组，并重复执行步骤3至步骤6，直至得到的所述工区的断裂识别结果满足所述预设要求。
4.如权利要求2至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述预设要求包括：
所述工区的断裂识别结果和预定的断裂识别结果的差值小于预设阈值。
5.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述断裂识别属性包括以下至少之一：相干体属性、曲率属性和能量梯度属性。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在选取的断裂识别属性为曲率属性的情况下，对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，包括：
对各组叠加地震数据的构造曲率和振幅曲率进行压缩。
7.一种地震数据的断裂识别装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取工区的地震数据；
分组模块，用于对所述工区的方位角进行分组，得到多组方位角范围；
叠加模块，用于对所述多组方位角范围内的各组方位角范围的地震数据分别进行叠加，得到多组叠加地震数据；
压缩模块，用于分别计算所述多组叠加地震数据中各组叠加地震数据的断裂识别属性，并通过核主成分分析方法对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性；
融合模块，用于对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性，包括：
确定所述多组压缩后的断裂识别属性中各组压缩后的断裂识别属性中表征断裂特性的数值区域；
剔除各组压缩后的断裂识别属性中除表征断裂特性的数值区域之外的数值区域；
对所述各组压缩后的断裂识别属性中表征断裂特性的数值区域进行叠加覆盖，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性；
识别模块，用于根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述识别模块还包括：
第一确定单元，用于确定对所述工区的断裂识别结果是否满足预设要求；
第一识别单元，用于在所述工区的断裂识别结果满足所述预设要求的情况下，将当前得到的断裂识别结果作为所述工区的断裂识别结果；
第一控制单元，用于在所述工区的断裂识别结果不满足所述预设要求的情况下，则重新选择断裂识别属性，并控制所述压缩模块，分别计算所述多组叠加地震数据中各组叠加地震数据重新选择的断裂识别属性，并对各组叠加地震数据的断裂识别属性进行压缩，得到多组压缩后的断裂识别属性，控制所述融合模块对所述多组压缩后的断裂识别属性进行融合，得到所述工区的地震数据的断裂识别属性，控制所述识别模块根据所述工区的地震数据的断裂识别属性，对所述工区进行断裂识别，直至得到的所述工区的断裂识别结果满足所述预设要求。
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