CN106291694A - 一种基于层位倾角的地震层位拉平方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于层位倾角的地震层位拉平方法，属于油气及煤层气地震勘探与开发领域。该方法包括：S1，输入叠后或者偏移叠加地震数据体，假设需要将层位H(x,y,t)拉平到,其中，x,y表示层位H的坐标，t表示层位H的垂直位置，层位H拉平后表示为；S2，在层位上任选一点作为参考点，参考点的垂向位置为t₀；S3，计算出每个点上的X方向或者主测线方向的梯度p_x，和Y方向或者联络测线方向的梯度p_y作为该点上的两个倾角分量，形成各点的倾角矢量，然后求取一个τ(x,y,t)；S4，利用τ(x,y,t)对层位H(x,y,t)进行拉平，然后对处理后的数据体求局部倾角(p_x,p_y)，同时也计算出时移数据体τ(x,y,t)的梯度，构造目标函数，求解该目标函数，找到使和局部倾角(p_x,p_y)都最小的时移量。

Description

一种基于层位倾角的地震层位拉平方法

技术领域

本发明属于油气及煤层气地震勘探与开发领域，具体涉及一种基于层位倾角的地震层拉平方法。

背景技术

层拉平是地震解释工作中的一项常用技术，用来研究各构造层的接触关系和构造演化史。

传统的层拉平方法是首先由解释人员从三维地震数据体(叠加偏移数据体或者偏移叠加数据体)人工解释拾取一系列层位，并确定标准层，然后将所有解释好的层位做一个相对于标准层的时移。在人工解释拾取层位时，是在由三维地震数据体提取的二维剖面上进行的。即先选择合适的解释剖面方向，然后在此剖面上解释拾取层位点，由这些层位点形成层位线，然后在下一个剖面上重复此操作，直到获得所有剖面上的层位线。最后将同一层位线组合形成一个层位面，这样一个层位面解释完毕，用同样的过程可以获得所有层位面。这里首先存在的一个问题是利用二维剖面上解释的结果构成层位面的时候有一个闭合问题。另外，人工解释拾取层位是一个非常耗时并且繁琐的工作，并且还需要解释人员具有足够的经验。尽管近年来也有自动层位追踪的方法出现，其中最成功的是某商业软件中的蚂蚁追踪技术。但是，首先，这些方法的大致过程与人工解释的过程相同。即是从二维到三维，由点到面的过程。其次，这些方法需要用户首先指定感兴趣的目标层位，而对于其他层位不做任何解释。这导致的问题是层位的解释没有充分利用数据体的三维空间信息，在自动追踪的过程中也都是利用或者关注了相邻或者局部而忽略了整体或全局。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种基于层位倾角的地震层位拉平方法，不需要事先确定并自动解释或者拾取感兴趣的目标层位，再进行拉平，而是对所有可能的层位直接进行拉平，利用的信息也是三维数据的整体信息，而不是局部信息。拉平以后的结果更有利于自动层位追踪或者解释，从而将解释人员从耗时费力的人工层位中解脱出来，而且拉平过程中也全局考虑。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于层位倾角的地震层位拉平方法，包括：

S1，输入叠后或者偏移叠加地震数据体，假设需要将层位H(x,y,t)拉平到其中，x,y表示层位H的坐标，t表示层位H的垂直位置，层位H拉平后表示为

S2，在层位上任选一点作为参考点，参考点的垂向位置为t₀；

S3，计算出每个点上的X方向或者主测线方向的梯度p_x，和Y方向或者联络测线方向的梯度p_y作为该点上的两个倾角分量，形成各点的倾角矢量，然后求取一个τ(x,y,t)；

S4，利用τ(x,y,t)对层位H(x,y,t)进行拉平，然后对处理后的数据体求局部倾角(p_x,p_y)，同时也计算出时移数据体τ(x,y,t)的梯度构造目标函数，求解该目标函数，找到使和局部倾角(p_x,p_y)都最小的时移量，即为最优时移

S5，从地震数据体上的各点减去该点的时移场，获得拉平到参考点的平层。

在一个示例中，所述S4可以这样实现：

构造目标函数如下：

$\▿\mathrm{\τ}(x,y,t)-p(x,y,t)\≈0$

其中表示对时移场τ(x,y,t₀)进行梯度运算，p＝[p_x p_y]^T，通过最小二乘法获得该目标函数的解，即最优时移

在一个示例中，所述S5可以这样实现：

直接利用最优时移对层位H(x,y,t)进行时移：

$\stackrel{\‾}{H}(x,y,t_0)=H(x,y,t)-\widehat{\mathrm{\τ}}(x,y,t).$

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提出了一种基于全局优化的层拉平技术，该方法首先计算数据体上各点的局部倾角，然后将此倾角与拉平所需的时移场构成目标函数，并用高斯-牛顿方法迭代求解目标函数的最小值，从而获得拉平所需的最终时移场，最后用此时移场对相应点进行时移，从而将该点拉平到参考点。对拉平以后的层位进行自动追踪就变得十分容易了。

附图说明

图1本发明方法的步骤框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述：

本发明提出了一种层拉平方法。但是这里的层拉平与传统的层拉平在意义是不同的。首先本发明的层拉平不需要事先进行层位解释，其次拉平是将所有可能的层位拉成水平层，这样做的目的正是为了更好地进行自动层位追踪解释。

假设需要将层位H(x,y,t)拉平到(其中，x,y表示层位H的坐标，t表示层位H的垂直位置，层位H拉平后表示为)，拉平实际上就是层位上的所有点相对参考点作一个垂直时移，记该层(即H(x,y,t))的时移量为(即图1中的时间场)τ(x,y,t)，这里的参考点任意给(参考点是在上的任意一点。)，并且层位也不一定是感兴趣的层位。

首先计算三维地震数据体各点的局部倾角，计算方法可以任意选择(下面给出的是计算局部倾角的一种方法。可以用其他方法计算局部倾角。)，例如可以将地震数据视为图像，然后用数字图像处理中求梯度的方法，分别计算出X方向或者主测线方向的梯度p_x，和Y方向或者联络测线方向的梯度p_y作为某一点上两个倾角分量。然后求取一个τ(x,y,t)，利用τ(x,y,t)对层位H(x,y,t)进行拉平。在一个示例中，倾角可以表示为求得某一点的倾角矢量以后，对于与该点相距分别为Δx，Δy的点其时移量就分别为τ(x+Δx)＝Δt_x，τ(y+Δy)＝Δt_y，表示为三维变量形式就是τ(x,y,t)。求取τ(x,y,t)的过程是一个迭代的过程，即每用一个τ(x,y,t)对H(x,y,t)处理后，都对处理后的数据体求局部倾角(p_x,p_y)，同时也计算出时移数据体τ(x,y,t)的梯度显然当所有的层位都拉平以后，和局部倾角(p_x,p_y)都会最小。于是问题转化为最优化问题。该问题可以通过求解如下目标函数最小而获得解：其中表示对时移场τ(x,y,t₀)进行梯度运算，p＝[p_x p_y]^T。通过最小二乘法(高斯牛顿法是解决最小二乘问题的一种方法，可以用其它方法解决最小二乘问题)可以获得该问题的解，即最终的τ(x,y,t)。这样就利用全局信息获得了最优时移那么拉平就是直接利用τ(x,y,t)对层位H(x,y,t)进行时移该方法可以从上到下逐层进行，这样也有利于并行。在拉平以后的结果上再进行目标层位的自动追踪就很容易了。

在实际实现的过程中，还需要事先对断层、尖灭等不连续性因素进行处理，然后再应用本发明的方法。

本发明步骤如图1所示，包括：

输入叠后或者偏移叠加地震数据体；计算数据体上各点在X、Y两个方向上的倾角，形成各点的倾角矢量；

设置参考点，例如可以选择过井的各点(对于某一层来说，就一个参考点；由于井是穿过各层位的，所以可以将井与各层位的交点依次作为各层位的参考点)，作为该点所在层位的参考点；

给定各层相对于各自参考点的时移场，作为初值；

由各点的初始时移场合倾角矢量场构成目标函数；

用高斯-牛顿法求解目标函数，获得最终的各点时移场；

从地震数据体上的各点减去该点的时移场，获得拉平到参考点的平层。

上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。

Claims (3)

1.一种基于层位倾角的地震层位拉平方法，其特征在于：所述方法包括：

S1，输入叠后或者偏移叠加地震数据体，假设需要将层位H(x,y,t)拉平到其中，x,y表示层位H的坐标，t表示层位H的垂直位置，层位H拉平后表示为

S2，在层位上任选一点作为参考点，参考点的垂向位置为t₀；

S3，计算出每个点上的X方向或者主测线方向的梯度p_x，和Y方向或者联络测线方向的梯度p_y作为该点上的两个倾角分量，形成各点的倾角矢量，然后求取一个时移数据体τ(x,y,t)；

S4，利用τ(x,y,t)对层位H(x,y,t)进行拉平，然后对处理后的数据体求局部倾角(p_x,p_y)，同时也计算出时移数据体τ(x,y,t)的梯度构造目标函数，求解该目标函数，找到使和局部倾角(p_x,p_y)都最小的时移量，即为最优时移

S5，从地震数据体上的各点减去该点的时移场，获得拉平到参考点的平层。

2.根据权利要求1所述的基于层位倾角的地震层位拉平方法，其特征在于：所述S4是这样实现的：

构造目标函数如下：

$\▿\mathrm{\τ}(x,y,t)-p(x,y,t)\≈0$

其中表示对时移场τ(x,y,t₀)进行梯度运算，p＝[p_x p_y]^T，通过最小二乘法获得该目标函数的解，即最优时移

3.根据权利要求2所述的基于层位倾角的地震层位拉平方法，其特征在于：所述S5是这样实现的：

直接利用最优时移对层位H(x,y,t)进行时移：

$\stackrel{\‾}{H}(x,y,t_0)=H(x,y,t)-\widehat{\mathrm{\τ}}(x,y,t).$