CN109154674B - 利用光流确定在地震图像之间的位移 - Google Patents

Abstract

一种用于确定两个地震图像之间的位移地震图像的方法可以以接收第一地震图像和第二地震图像开始。该方法然后可以包括：生成基于第一地震图像的第一缩放图像和基于第二地震图像的第二缩放图像，并且使用光流算法来确定两个缩放图像之间的缩放位移量。该方法然后可以包含基于缩放位移量和用于生成缩放图像的缩放函数来计算位移量。该方法然后可以通过将位移量应用于第二地震图像来生成第三地震图像。该方法然后可以包含确定第一地震图像和第三地震图像之间的差异量。

Description

利用光流确定在地震图像之间的位移

对于相关申请的交叉引用

本申请要求在2016年3月31日提交的临时申请No.62/316,414的在35U.S.C.§119(e)下的优先权，所述申请通过引用并入本文。

技术领域

本公开一般涉及使用地震勘测结果在一段时间内识别地球的地下区域内的变化。本公开一般还涉及在地震勘测期间对准表示相同地下区域的地震图像。

背景技术

该部分旨在向读者介绍可能与下面描述和/或要求保护的本公开的各个方面有关的技术的各个方面。相信该讨论有助于向读者提供背景信息以有助于更好地理解本公开的各个方面。因此，应该理解，这些陈述应该从这个角度来阅读，而不是作为对现有技术的承认。

地震勘测包括：通过将声能向下发送到地内并且记录从地下区域内的地质层返回的反射声能来生成地球的地下区域的图像或地图。在地震勘测期间，能量源被放置在地球的表面区域之上或上方的不同位置，地球的表面区域可包括碳氢化合物沉积物。每次激活源时，源产生地震(例如，声波)信号，该信号向下行进通过地球，被反射，并且在其返回时，使用设置在地球的地下区域之上或上方的一个或多个接收器来记录。然后，接收器记录的地震数据可用于创建相应地下区域的图像或轮廓。

随着时间的推移，当从地球的地下区域提取碳氢化合物时，地下区域内的碳氢化合物储层和(例如，覆盖层)的位置、饱和度和其他特征可能会改变。因此，确定地下区域的图像或地图如何随时间变化可能是有用的，使得可以修改与提取碳氢化合物相关的操作以更有效地从地球的地下区域提取碳氢化合物。

发明内容

下面阐述了本文公开的某些实施例的概述。应当理解，提供这些方面仅仅是为了向读者提供这些特定实施例的简要概述，并且这些方面不旨在限制本公开的范围。实际上，本公开可以包含可能未在下面阐述的各种方面。

诸如地震数据配准之类的地震数据处理可以涉及：确定多维位移量(其可以是指示在两个地震图像或数据集中的对应事件之间的位置差异的移位解(shift solution))。通常，可以在两个不同的时间获取两个地震图像，但是应该注意，也可以使用同时获取的两个地震图像来执行地震数据配准技术，以便使它们在应代表地球的同一地下区域的两个图像之间对准(或解决差异)，以提高信噪比。在这种情况下，图像代表相同的地下，但是使用地震源和接收器的不同组合来创建。

在某些实施例中，为了确定在两个地震图像之间的多维位移量，计算系统可以最初接收表示在不同时间的地球的相同地下区域的两个地震图像。使用每个地震图像，计算系统可以缩小(例如，更小尺寸和更低分辨率)第一地震图像(A)和第二地震图像(B)以分别基于高斯金字塔生成第一缩放图像(A₁)和第二缩放图像(B₁)。通过比较两个缩小的图像，计算系统可以更好地处理大的移位并且更好地克服在原始比例上可能无法实现的循环跳跃问题。

在生成两个缩放图像之后，计算系统可以通过比较两个缩放的图像确定第一缩放图像(A₁)和第二缩放图像(B₁)的初始缩放移位或位移量(D₁)(例如，每个体素处的一个移位向量)。D₁被称为“缩放”位移量，因为它具有相同的缩小比例，并且具有A₁和B₁的相同的尺寸和分辨率，A₁和B₁低于A和B。缩放位移量(D₁)可以表示地震事件或地质构造(例如，空间方面的地质层或反射体)在两个缩放图像之间如何变化。在某些实施例中，可以使用诸如Lucas-Kanade(LK)算法、Horn-Schunck(HS)算法等的光流算法(optical flow algorithm)确定缩放位移量(D₁)。

在确定初始缩放位移量D₁时，计算系统可以使用光流算法通过下述方式来迭代地精炼(refine)缩放位移量(D₁)：进一步连续地比较第一缩放图像A₁和通过向第二缩放图像(B₁)应用缩放位移量(D₁)而产生的变形第二缩放图像(B₁')，并且更新缩放位移量(D₁)。

在确定在两个缩放图像之间的缩放位移量(D₁)时，计算系统可以基于缩放位移量(D₁)和缩放函数生成位移量(D₀)。该缩放函数可以由高斯金字塔定义，高斯金字塔用于基于第一和第二地震图像生成第一和第二缩放图像。该过程创建原始比例的位移量(D₀)，其尺寸和分辨率与第一地震图像(A)和第二地震图像(B)相同。也就是说，计算系统可以根据用于从第一和第二地震图像生成第一和第二缩放图像的缩放函数来放大缩放位移量(D₁)。

在确定位移量(D₀)时，计算系统可以使用光流算法通过下述方式来迭代地精炼位移量(D₀)：进一步连续地比较第一地震图像(A)和通过向第二地震图像(B)应用位移量(D₀)而产生的变形的第二图像(B')，并且更新位移量(D₀)。位移量(D₀)可以表示多维位移量(其可以是指示在两个地震图像中描绘的相应地震事件之间的位置差异的移位解)。也就是说，位移量(D₀)可以表示地球的地下区域在获取第一地震图像时的时间与获取第二地震图像时的时间之间如何变化。

然后，计算系统可以将位移量(D₀)应用于第二地震图像(B)以生成第三地震图像(B')，其对应于第二地震图像(B)的变形版本(warped version)。这样，在第三地震图像(B')中描绘的地震事件可以与在第一地震图像(A)中描绘的地震事件对准。在某些实施例中，计算系统然后可以将第三地震图像(B')与第一地震图像(A)进行比较，以计算第三地震图像(B')和第一地震图像(A)之间的差异地震图像。在第一和第二图像之间的位移量和/或在第一和第三图像之间的差异图像可以指示关于在获取第一地震图像(A)时的时间和获取第二地震图像(B)时的时间之间的地球的地下区域的储层(reservoir)和/或其覆盖层的振幅、反射率、速度、密度和其他属性上的变化。由于仅对第一或第二地震图像(B)进行检查或分析，这些变化可能不容易辨别。

尽管通过一次缩小两个地震图像来描述关于确定位移向量量(displacementvector volume)的前述讨论，但是应当注意，在某些实施例中，计算系统可以不缩小地震图像。在这种情况下，计算系统可以首先确定在第一地震图像(A)和第二地震图像(B)之间的初始多维位移量(D)，然后迭代地精炼位移量(D)，两者都使用光流算法。

尽管通过一次缩小两个地震图像来描述关于位移量的确定的前述讨论，但是应当注意，在某些实施例中，计算系统可以将每个地震图像缩小若干倍(L)以求解在两个输入图像之间的更大移位。在这种情况下，计算系统可以通过将每个图像缩小多倍(L)来生成第一和第二地震图像的缩放版本。使用以比例L的得到的第一缩放图像(A_L)和第二缩放图像(B_L)(其中，其尺寸和分辨率最低)，计算系统可以确定在第一缩放图像(A_L)和第二缩放图像(B_L)之间的相同比例L的初始缩放位移量(D_L)。

在确定初始缩放位移量(D_L)时，计算系统可以使用光流算法通过下述方式来迭代地精炼缩放位移量(D_L)：进一步连续地比较第一缩放图像(A_L)和通过将缩放位移量(D_L)应用于第二缩放图像(B_L)而产生的变形的第二缩放图像(B')，并且更新缩放位移量(D_L)。也就是说，计算系统然后可以将缩放位移量(D_L)应用于第二地震图像(B_L)的比例L版本。这样，计算系统可以生成第二地震图像(B'_L)的L比例版本的变形版本。使用变形的第二地震图像(B'_L)，计算系统可以根据上述过程再次确定在第一地震图像(A_L)的L比例版本与变形的第二地震图像(B'_L)之间的位移量(ΔD_L)。然后，计算系统可以根据D_L＝D_L+ΔD_L更新缩放位移量D_L。精炼D_L的过程可以继续进行几次迭代，或者可以通过用户的选择跳过整个精炼过程。

然后，计算系统可以使用比例L和比例(L-1)之间的缩放函数来放大缩放位移量(D_L)，以确定缩放位移量(D_L-1)。生成的位移量(D_L-1)具有与第一缩放图像(A_L-1)和第二缩放图像(B_L-1)相同的尺寸和分辨率。

在确定缩放位移量(D_L-1)时，计算系统可以使用光流算法通过下述方式来迭代地精炼缩放位移量(D_L-1)：进一步连续地比较第一缩放图像(A_L-1)和通过将缩放位移量(D_L-1)应用于第二缩放图像(B_L-1)而产生的变形的第二缩放图像(B'_L-1)，并且更新缩放位移量(D_L-1)，如针对比例L执行的。

计算系统可以继续确定每个比例的位移量，直到计算系统将相应的位移量(例如，多维位移量)应用于原始第二地震图像(B)。通过使用高斯金字塔确定从最小尺寸和最低分辨率的比例到原始比例的位移量，计算系统可以更准确地识别在两个地震图像之间的大位移和循环跳跃，从而更好地分析地球的地下区域已经如何变化。此外，计算系统可以使用多维位移量来生成对准两个原始图像的地震事件的另一个地震图像，使得可以更好地确定关于两个图像已经如何变化的细节。

因此，多维位移量可用于预测关于碳氢化合物储层或碳氢化合物储层周围区域的某些属性(例如，储层存在和厚度、压力变化、流体流动、耗尽和未挖掘区域)在将来可能如何变化。在仅分析第一或第二地震图像(B)时，这些属性可能是不可辨别的。基于这些预测，可以计划或调整各种碳氢化合物钻探和生产操作以更有效地从储层中提取碳氢化合物。

此外，在确定两个原始图像之间的多维位移量之后，如上所述，计算系统可以将多维位移量应用于第二地震图像(B)以生成对准第一地震图像(A)和第二地震图像(B)的相应地震事件的另一个地震图像(B')。然后，计算系统可以确定第三地震图像(B')和第一地震图像(A)之间的每个体素处的差异，以确定两个图像之间的差异。由于在将多维位移量应用于第二地震图像(B)之后第三地震图像(B')和第一地震图像(A)彼此适当地对准，因此第三地震图像(B')和第一地震图像(A)之间的差异可以帮助确定关于地球的地下区域的振幅、速度、密度、反射率和其他属性随时间的变化。地下区域的这些属性的变化可以提供关于碳氢化合物储层如何随时间变化的见解，这在仅检查第一地震图像(A)或第二地震图像(B)时可能是不可用的。因此，可以基于关于地球的地下区域的属性如何随时间改变来计划或改变碳氢化合物钻探和生产操作。

除了确定多维位移量之外，计算系统还可以接收相同尺寸的多个地震图像或地震图像道集，其表示在地震勘测期间的地下的相同区域。也就是说，多个地震图像是在地震数据处理中输入数据或中间处理数据的分类和合并处理之外的相同地下区域的冗余测量。合并标准可以是表面偏移、地下开口角度、源索引、接收器索引或其他属性。这样，多个地震图像中的每个地震图像是使用在地震勘测中收集的整个输入数据的子集(通常不重叠)产生的图像。

在一个实施例中，为了求解多个地震图像之间的移位量，或者为了对准地震图像道集，计算系统可以生成在表示相同地下区域的多对地震图像之间测量的多个位移量(D^{i ,j})的多个方程。可以根据上面简要描述的迭代缩放方法确定相应位移量(D^i,j)的每个方程。在已经生成多对地震图像中的每一对的相应位移量(D^i,j)的每个方程之后，计算系统可以使用所得到的方程组来确定每个相应位移量(Dⁱ)的多维向量的量。然后，计算系统可以将每个相应的位移量(Dⁱ)应用于每个相应的地震图像，从而对准使用在地震勘测中收集的整个数据的子集生成的每个地震图像。位移量可以用作反射层析成像的输入，用于更新速度模型并因此改善地震图像的质量。通过表面偏移或地下开口角度分类的对准的地震图像或平整的道集也可用于幅度相对于偏移(AVO)处理，从而更准确地描述储层特征和岩石属性。此外，诸如来自对准的地震图像的堆叠的相关产品可以提供地下区域的更准确的表示，使得可以调整碳氢化合物钻探和生产操作以更有效地从地下区域提取碳氢化合物。此外，应当注意，也可以针对源和接收器的不同组合执行上述用于对准同时获取的数据目的的匹配图像的相同原理，以获得更好的信噪比，并且识别速度误差等。

除了上面提供的示例之外，如本文所述的图像或数据配准技术可以用于在地震数据处理中的各种应用。例如，下面描述的系统和方法可用于在波形反演(FWI)期间匹配建模和观测数据，以便建立速度模型，在迭代去迁移或重新迁移序列过程期间匹配迁移前或迁移后地震数据，在多重抑制和去除过程期间匹配预测和记录的倍数(和/或其他类型的预测噪声)以增强信噪比，跨各种图像的信号跟踪和/或对准用于成像聚焦的信号以用于改善图像质量，用于断层摄影或速度反转的未对准拾取，并且测量和跟踪地震电影中的变化率等。

将在下面参考图1-14描述关于确定两个地震图像之间的多维位移量和对准多个地震图像的附加细节。

附图说明

通过阅读以下详细描述并参考附图，可以更好地理解本公开的各个方面，在附图中：

图1示出了根据本文给出的实施例的可以基于经由地震勘测系统获取的地震数据的分析来执行的各种过程的流程图；

图2示出了根据本文给出的实施例的海洋环境中的海洋勘测系统；

图3示出了根据本文给出的实施例的在非海洋环境中的土地勘测系统；

图4示出了根据本文给出的实施例的可以基于经由图2的海洋勘测系统或图3的土地调查系统获取的数据执行本文描述的操作的计算系统；

图5示出了根据本文给出的实施例的用于确定经由图2的海洋勘测系统或图3的土地调查系统获取的两个地震图像之间的位移量的方法的流程图；

图6示出了根据本文给出的实施例的用于迭代地精炼多维位移量的方法的流程图，该多维位移量用于确定经由图2的海洋勘测系统或图3的土地调查系统获取的两个地震图像之间的位移；

图7示出了基于从地震接收器获取的地震数据生成的示例地震图像，如上面关于图2和3所描述的；

图8示出了根据图5的方法的包括其自身的变形图像的地震图像的示例；

图9示出了位移地震图像的示例，其表征图7的示例地震图像和图8的示例未变形地震图像之间的垂直移位量；

图10示出了在图7的示例地震图像和图8的示例变形地震图像之间具有差异量(difference volume)的地震图像的示例；

图11示出了根据本文给出的实施例的用于对准经由图2的海洋勘测系统或图3的土地调查系统获取的多个地震图像的方法的流程图；

图12示出了根据一个实施例的根据用于对准图11的多个地震图像的方法如何比较成对的地震图像；

图13描绘了根据一个实施例的在根据图11的方法对准经由地震勘测获取的地震图像之前的多个地震图像表示；以及

图14描绘了根据一个实施例的在根据图11的方法对准经由地震勘测获取的地震图像之后的多个地震图像表示。

具体实施方式

下面将描述一个或多个具体实施例。为了提供这些实施例的简明描述，在说明书中描述了实际实现的不是所有的特征。应当理解，在任何此类实际实现的开发中，如在任何工程或设计项目中那样，必须做出许多特定于实现的决策以实现开发人员的特定目标，例如遵从与系统相关的约束和与业务相关的约束，其可能从一个实现到另一个实现而有所变化。此外，应该理解的是，这种开发工作可能是复杂且耗时的，但是对于受益于本公开的普通技术人员来说仍然是设计、制作和制造的常规任务。

如上所述，地震数据处理(例如，地震图像配准)可以提供关于描述的有价值信息，例如地球的地下区域内的碳氢化合物沉积物的位置和变化。在一些情况下，由于碳氢化合物沉积物的提取和相关的地质构造运动等，一次获取的地震图像可能与稍后获取的另一地震图像不同。基于地球的地质构造以及碳氢化合物沉积物的位置和特征如何随时间变化，可以修改碳氢化合物生产操作以更有效地提取碳氢化合物沉积物。因此，具有代表地质构造的准确数据以帮助改进碳氢化合物生产操作是有价值的。

获得表示地质构造的更准确数据的一种方式包括：确定由两个不同定位的地震接收器或由类似定位的(例如，相同的)接收器在两个不同的时间获取的多维位移量(其可以是指示在两个地震图像中描绘的地震事件之间的位置差异的移位解决方案)，以关联两个图像并产生可用于修改碳氢化合物钻探或生产操作的新图像。在实施例中，多维位移量可以被描述为向量值的量(例如，每个像素或体素(voxel)的一个标量或向量值)，使得向量的分量是沿着方向的移位，其中，每个向量值描述在许多方向(例如，X、Y、Z等)上的移位。

除了确定在不同时间获取的两个地震图像之间的多维位移量之外，还可以在两个或更多个地震图像或数据集之间确定多维位移量，所述两个或更多个地震图像或数据集是在基本相似的时间或在同一勘测内但通过选择整个获取的数据的不同子集而获取的。由于地球的地下区域内的各种特征，由地震源(例如，振动器、气枪)传输到地球内的能量(例如，声波形)可以由对应于不同表面偏移或不同地下开口角度的不同接收器接收。以相同的方式，接收器可以从不同的源接收能量，所述不同的源也对应于不同的表面偏移或不同的地下开口角度。因此，在地震勘测期间收集的数据可以通过表面偏移地下开放角度、源数量、接收器数量等进行分类和合并，并且整个数据的每个合并子集可以产生表示相同地球的地下区域的单个地震图像或数据。通过根据本文描述的技术确定在这两个或更多个地震图像之间的多维位移量，计算系统可以确定关于地下区域的特征的附加信息。然后，计算系统可以使用这些特征来更新各种地震速度模型、地震图像和储层特征图等，以更准确地确定在地球的地下区域内的各种地质构造的位置和属性。因此，可以通过根据更新的速度模型或更新的地震图像修改根据地下区域内的碳氢化合物沉积物的更新位置和属性的操作来改进碳氢化合物勘探操作(例如，钻探、钻探位置的选择、生产)。

作为介绍，可以使用各种地震勘测系统获取地震数据，将参照图2和图3讨论其中两个地震勘测系统。与所采用的地震数据获取技术无关，在获取地震数据之后，计算系统可以分析所获取的地震数据，并且可以使用地震数据分析的结果(例如，地震图、地质构造图等)以在碳氢化合物勘探和生产行业内执行各种操作。例如，图1示出了方法10的流程图，该方法10详细描述了可以基于所获取的地震数据的分析而进行的各种过程。尽管以特定顺序描述方法10，但应注意，可以以任何合适的顺序执行方法10。

现在参考图1，在框12处，可以基于分析的地震数据确定与相应的地震勘测相关联的地球的地下区域内的碳氢化合物沉积物的位置和属性。在一个实施例中，可以分析经由多个源和接收器或在不同时间获取的地震数据以生成示出地下区域内的各种地质构造的地图或剖面。

基于所识别的碳氢化合物沉积物的位置和属性，在框14处，可以探索地下区域的某些位置或部分。也就是说，碳氢化合物勘探组织可以使用碳氢化合物沉积物的位置来确定要钻入地球的地下区域表面的位置。因此，碳氢化合物勘探组织可以使用碳氢化合物沉积物以及相关的覆盖层的位置和属性来确定钻入地球所沿着的路径和如何钻入地球等。

在勘探设备已经放置在地下区域内之后，在框16处，存储在碳氢化合物沉积物中的碳氢化合物可以通过自然流动井和人工提升井等产生。在框18处，可以通过运输车辆和管道等将生成的碳氢化合物输送到炼油厂等。在框20，可以根据各种精炼过程处理所产生的碳氢化合物，以使用碳氢化合物开发不同的产品。

应当注意，关于方法10讨论的过程可以包括其他合适的过程，其可以基于通过一个或多个地震勘测获得的地震数据中指示的碳氢化合物沉积物的位置和属性。因此，应该理解的是，上述过程并不旨在描述在确定地下区域内的碳氢化合物沉积物的位置和属性之后可以执行的过程的详尽列表。

考虑到上述情况，图2示出了可用于获取关于海洋环境中地球的地下区域的地震数据(例如，波形)的海洋勘测系统22(例如，用于与图1的框12结合使用)。通常，使用海洋勘测系统22的海洋地震勘测可以在位于海底28下方的地球的地下区域26上的海洋24或其他水体中进行。

海洋勘测系统22可以包括船舶30、地震源32、拖缆34、接收器36和/或可以帮助获取代表地球的地下区域26内的地质构造的地震图像的其他设备。船舶30可以牵引可产生能量的地震源32(例如，气枪阵列)，该能量诸如声波(例如，地震波形)，其指向海底28。船舶30还可拖曳具有可以获取地震波形的接收器36(例如，水听器)的拖缆34，该地震波形表示在地下区域26内的各种地质构造的反射之后由地震源32输出的能量。尽管接收器36被描述为由船舶30牵引，但是在一些实施例中，接收器36也可以部署在海底28的表面上。另外，尽管用一个地震源32(在图2中表示为气枪阵列)和一个接收器36(在图2中表示为多个水听器)描述了海洋勘测系统22的描述，但是应该注意的是，海洋勘测系统22可以包括多个地震源32和多个地震接收器36。以相同的方式，尽管用一个地震拖缆34描述海洋勘测系统22的上面描述，但是应该注意，海洋勘测系统22可以包括多个地震拖缆34。此外，另外的船舶30可以包括另外的源32和拖缆34等，用于执行勘测系统的操作。

图3示出了土地勘测系统38(例如，与图1的框12结合使用)，其可用于获得关于非海洋环境中的地球的地下区域26的信息。土地勘测系统38可包括陆基地震源40和陆基接收器44。在一些实施例中，土地勘测系统38可包括一个或多个多地震源40和一个或多个接收器44和46。事实上，出于讨论的目的，图3包括陆基地震源40和两个地震接收器44和46。陆基地震源40(例如，地震振动器)，其可以设置在感兴趣的地下区域26上方的地球表面42上。陆基地震源40可以产生指向地球的地下区域26的能量(例如，声波、地震波形)。在到达地下区域26内的各种地质构造(例如，盐丘、断层、褶皱)之后，陆基地震源40输出的能量可以从地质构造反射出来，并且被一个或多个陆基接收器(例如，44和46)获取或记录。

在一些实施例中，陆基接收器44和46可以分散在地球的表面42上以形成网格状图案。这样，每个陆基接收器44或46可以响应于能量经由地震源40被引导到地下区域26而接收反射的地震波形。在一些情况下，由地震源40产生的一个地震波形可以从不同的地质构造反射出来并由不同的接收器接收。例如，如图3所示，地震源40可以输出能量，该能量可以作为地震波形48引导向地下区域26。第一接收器44可以接收地震波形48从一个地质构造的反射，并且第二接收器46可以接收地震波形48从不同地质构造的反射。这样，第一接收器44可以接收反射的地震波形50，并且第二接收器46可以接收反射的地震波形52。

无论如何获取地震数据，计算系统(例如，与图1的框12结合使用)可以分析由海基接收器36或陆基接收器44和46获取的地震波形，以确定关于地下区域26内的地质结构和碳氢化合物沉积物的位置和属性等的信息。图4示出了这样的计算系统60的示例，其可以执行各种数据分析操作以分析由接收器36、44或46获取的地震数据，以确定地下区域26内的地质构造的结构。

现在参考图4，计算系统60可以包括通信组件62、处理器64、存储器66、贮存器68、输入/输出(I/O)端口70和显示器72等。通信组件62可以是无线或有线通信组件，其可以促进在接收器36、44、46、一个或多个数据库74、其他计算设备和其他能够通信的设备之间的通信。在一个实施例中，计算系统60可以接收先前可能已经由地震接收器经由网络组件或数据库74等获取的接收器数据76(例如，地震数据、地震图)。计算系统60的处理器64可以分析或处理接收器数据76以确定关于地球的地下区域26内的地质构造的各种特征。

处理器64可以是能够执行计算机可执行代码的任何类型的计算机处理器或微处理器。处理器64还可以包括可以执行下面描述的操作的多个处理器。存储器66和贮存器68可以是任何合适的制品，其可以用作存储处理器可执行代码或数据等的介质。这些制品可以表示计算机可读介质(例如，任何合适形式的存储器或贮存器)，其可以存储处理器64使用以执行当前公开的技术的处理器可执行代码。通常，处理器64可以执行软件应用，该软件应用包括处理根据本文描述的实施例经由地震勘测的接收器获取的地震数据的程序。

存储器66和贮存器68还可用于存储数据、数据的分析和软件应用等。存储器66和贮存器68可以表示非暂时性计算机可读介质(例如，任何合适形式的存储器或贮存器)，其可以存储处理器64使用以执行本文描述的各种技术的处理器可执行代码。应该注意的是，非暂时性仅表示介质是有形的并且不是信号。

I/O端口70可以是可以耦合到其他外围组件的接口，其他外围组件例如是输入设备(例如，键盘、鼠标)、传感器和输入/输出(I/O)模块等。I/O端口70可以使计算系统60能够经由I/O端口70与海洋勘测系统22或土地测量系统38等中的其他设备通信。

显示器72可以描绘与由处理器64处理的软件或可执行代码相关联的可视化。在一个实施例中，显示器72可以是能够接收来自计算系统60的用户的输入的触摸显示器。显示器72也可以用于查看和分析所获取的地震数据的分析的结果，以确定地下区域26内的地质构造和地下区域26内的碳氢化合物沉积的位置和属性等。显示器72可以是任何合适类型的显示器，例如液晶显示器(LCD)、等离子显示器或有机发光二极管(OLED)显示器。除了描绘通过显示器72的这里描述的可视化之外，应该注意，计算系统60还可以通过其他有形元素(例如，纸张(例如，通过打印)等)描绘可视化。

考虑到前述内容，还可以使用超级计算机来执行在此描述的本技术，该超级计算机采用多个计算系统60或云计算系统等在多个计算系统上分发要执行的过程。在这种情况下，作为超级计算机的一部分操作的每个计算系统60可以不包括作为计算系统60的一部分列出的每个组件。例如，每个计算系统60可以不包括显示组件72，因为多个显示组件72可能对于被设计用于连续处理地震数据的超级计算机不是非常有用。

在执行各种类型的地震数据处理之后，计算系统60可以将分析结果存储在一个或多个数据库74中。数据库74可以通信地耦合到可以经由通信组件62向计算系统60发送数据和从计算系统60接收数据的网络。此外，数据库74可以存储关于地下区域26的信息，例如关于地下区域26的先前地震图、地质样本数据和地震图像等。

尽管已经关于计算系统60讨论了上述组件，但是应该注意，类似的组件可以构成计算系统60。此外，计算系统60也可以是海洋勘测系统22或土地勘测系统38的一部分，并且因此可以监视和控制源32或40和接收器36,、44、46等的某些操作。此外，应该注意的是，所列出的组件是作为示例组件提供的，并且这里描述的实施例不限于参考图4描述的组件。

在一些实施例中，计算系统60可以基于经由上述接收器接收的地震数据生成地下区域26的二维表示或三维表示。另外，可以组合与多个源/接收器组合相关联的地震数据以创建可以延伸一定距离的地下区域26的近连续剖面。在二维(2-D)地震勘测中，接收器位置可以沿着单条线放置，而在三维(3-D)勘测中，接收器位置可以以网格图案分布在表面上。因此，二维地震勘测可以提供地球层的横截面图(垂直切片)，因为它们存在于记录位置的正下方。另一方面，3-D地震勘测可以创建可以对应于地下区域26的3-D图片的数据“立方体”或量。

此外，4-D(或时间推移)地震勘测可包括在3-D勘测期间多次获取的地震数据。使用在不同时间获取的不同地震图像，计算系统60可以比较两个图像以识别地下区域26中的变化。

在任何情况下，地震勘测可以由非常大量的单独地震记录或轨迹组成。这样，计算系统60可用于分析所获取的地震数据以获得代表地下区域26的图像并确定碳氢化合物沉积物的位置和属性。为此，可以使用各种地震数据处理算法来从获取的地震数据中去除噪声，迁移预处理的地震数据，识别多个地震图像之间的偏移，并且对准多个地震图像等。

在计算系统60分析所获取的地震数据之后，地震数据分析的结果(例如，地震图、地震图像、地质构造图等)可用于在碳氢化合物勘探和生产工业内执行各种操作。例如，如上所述，所获取的地震数据可用于执行图1的方法10，图1详细描述了可以基于所获取的地震数据的分析进行的各种过程。

考虑到上述情况，图5示出了方法90，其可以由计算系统60用于确定经由海洋勘测系统22或土地勘测系统38(例如，垂直地震剖面图(VSP))获取的两个地震图像之间的位移量，使得两个图像之间的位移量表示每个体素的振幅、速度、密度、反射率和其他属性的变化。在某些实施例中，位移量可以是标量值或向量值的量。

为了确定多维位移量(其可以是指示两个地震图像之间的位置差异的移位解)，计算系统60可以确定在被评估的地震图像中的每个体素处经由海洋勘测系统22或土地测量系统38获取的两个地震图像之间的每个体素的位移向量(D＝(u，v，w)，其中，u、v和w是用于3D输入数据的一个体素处的位移量的两个水平和一个垂直分量。计算系统60可以使用每个体素处的位移向量来生成多维位移量，该多维位移量例如可以随后用于修改(例如，变形或图像变形)后来获取的地震图像，使得两个地震图像中存在的地震事件彼此对准。然后，计算系统60可识别修改的地震图像与较早获取的地震图像之间的差异，以及第一和第二地震图像之间的位移量，以量化地下区域26内各种属性(例如，幅度、速度、密度、反射率)如何随着时间的推移而改变。然后可以使用这些变化来识别碳氢化合物沉积物和相关的覆盖层的属性(例如饱和度)的变化以及其他重要信息，如上面关于图1所述。尽管以特定顺序描述了方法90的以下描述，但应注意，可以以任何合适的顺序执行方法90。

通常，方法90可用于确定碳氢化合物沉积物和相关覆盖层的属性的变化，以及关于地下区域26内的储层的其他重要信息。通过确定提供地下区域26内的地震事件(例如，岩层、反射体、物理属性)如何随时间变化的测量的多维位移量，计算系统60可用于预测地下区域26中的碳氢化合物的持续产生在未来如何影响储层，并帮助了解储层及其周围环境的属性和行为。这样，计算系统60可以使用这些预测和知识来确定勘探和生产操作的未来规划或修改，以改善从地下区域26提取碳氢化合物。此外，计算系统60可以使用多维位移量来将后来获取的地震图像修改(例如，变形)和与先前获取的地震图像对准(例如，移动地震图像以匹配另一地震图像的地震事件)，以量化可能无法仅仅基于较早或较晚获取的地震图像确定的两个地震图像之间的变化。例如，通过分析两个对准的地震图像之间的差异，计算系统60可以更好地确定在某些碳氢化合物生产条件下碳氢化合物储层如何随时间发挥作用。这些细节可以帮助碳氢化合物钻探和生产组织确定何处钻探未来的井、要执行什么井干预措施以及如何回收碳氢化合物等。

另外，计算系统60还可以采用方法90来解决在关于相同地下区域26的相同地震勘测期间获取的两个或更多个地震图像或数据集之间的未对准。这些多个图像中的每个对应于通过一系列属性选择的所获取的数据的子集，该属性例如是表面偏移、地下开放角度、源数量或接收器数量等。这些多个图像可以被认为是相同的感兴趣地下区域的冗余测量。通过确定与每个地震图像相关联的一个多维位移量，可以对准或记录那些多个地震图像，或者换句话说，可以使相应的地震图像道集变平。也就是说，计算系统60可以例如通过下述方式将每个地震图像彼此对准：使用多个多维位移量来将每个地震图像修改(例如，变形)并与其他地震图像对准。那些对准的多个图像和进一步衍生的产品可用于获得地下区域26内的地质构造的更准确的表示。

考虑到这一点，出于讨论的目的，将参考表示关于在两个或更多个不同时间获取的地下区域26的三维(3D)地震图像的地震数据来详细描述方法90的以下描述。然而，应当理解，可以使用在相同地震勘测期间或在不同地震勘测期间获取的任何合适类型的地震数据(例如，二维地震数据、五维地震数据)来执行方法90，并且该方法90不限于4D或时间推移数据。

现在参考图5，在框92处，计算系统60可以接收与地球的相同地下区域26相关联的第一地震图像P₁(x,y,z)和第二地震图像P₂(x,y,z)，其中，(x,y,z)可以表示笛卡尔空间内的三维坐标和关于时间的笛卡尔空间内的二维坐标等。使用在两个不同的时间先前由海洋勘测系统22或土地测量系统38等中的接收器获取的地震数据产生第一地震图像P₁(x,y,z)和第二地震图像P₂(x,y,z)。

在框94处，计算系统60可以确定将缩放第一和第二地震图像这两者的多个比例。该比例可以指的是根据L缩放函数可以将相应的地震图像缩小L次的多个比例(L)。给定每个地震图像中可用的高分辨率数据，缩小相应的地震图像可以更好地处理大的移位或位移。在一个实施例中，计算系统60可以使用高斯金字塔来确定所述多个比例(L)。应注意，在一些实施例中，比例等级L可以是1或单位比例因子。这样，当执行方法90时，计算系统60可以不缩小地震图像。

在确定了多个比例(L)之后，计算系统60可以在框96处生成每个相应地震图像的L个缩放版本。例如，计算系统60可以根据Burt和Adelson(1983)方法的扩展3D版本基于第一地震图像P₁(x,y,z)的多个比例(L)创建高斯金字塔

根据Burt和Adelson的方法，计算系统60可以将地震图像

指定为第一地震图像P₁(x,y,z)的副本，并且第一地震图像P₁(x,y,z)的剩余缩放版本是其相应的高斯滤波的较低分辨率和较低尺寸的版本。以相同的方式，计算系统60可以为第二地震图像P₂(x,y,z)创建高斯金字塔

在框98处，计算系统60可基于比例L的第一缩放地震图像

以及第二缩放地震图像

之间的分析来确定每个体素的最后比例L的空间变化的位移向量(u_L,v_L,w_L)。由位移向量(u_L,v_L,w_L)形成的量表示最后比例L的第一缩放地震图像

和第二缩放地震图像

中的地震事件的未对准。地震事件可以指代地下区域26内的各种地质构造，并且可以指示关于三维空间的各个层和反射体的位置。在某些实施例中，可以使用光流算法确定位移量或向量(u_L,v_L,w_L)，所述光流算法例如是Lucas-Kanade(LK)算法或Horn-Schunck(HS)算法等。光流算法可以包括分析两个图像以识别图像之间的运动模式的任何过程。在该步骤中，将光流算法执行一次，并且位移量可以被认为是初始位移量。

为了更准确地确定位移量(u_L,v_L,w_L)，计算系统60可以进行到框99，并且通过针对最后比例L的迭代精炼来确定位移量(u_L,v_L,w_L)，这将在下面参考图6更详细地说明。

在确定比例L的位移量(u_L,v_L,w_L)之后，计算系统60可以在框100处根据在比例L与紧接着的下一个比例L-1之间的缩放函数来放大位移量(u_L,v_L,w_L)。这样，计算系统可以确定比例L-1的位移量(u_L-1,v_L-1,w_L-1)。在确定了放大的位移量(u_L-1,v_L-1,w_L-1)之后，将比例L-1的位移量用作比例L-1的迭代精炼的初始位移量。

为了更准确地确定比例L-1的位移量(u_L-1,v_L-1,w_L-1)，计算系统60可以前进到框101，并通过迭代精炼确定位移量(u_L-1,v_L-1,w_L-1)。类似于上面描述的框99，将参考图6更详细地描述关于迭代精炼处理的附加细节。

在框102处，计算系统60可针对其中尚未确定相应位移量的每个比例重复框98-101。例如，在计算系统60将经放大的位移量(u_L-1,v_L-1,w_L-1)应用于比例L-1的第二缩放的地震图像

后，计算系统60可以生成比例L-1的第二缩放地震图像的变形版本

第二缩放地震图像的变形版本

表示使用放大的位移量(u_L-1,v_L-1,w_L-1)修改的第二缩放地震图像

使用比例L-1的第二缩放地震图像的变形版本

计算系统60可以确定比例L-1的第一缩放地震图像

和比例L-1的第二级缩放地震图像的变形版本

之间的比例L-1的另一个位移量Δ(u_L-1,v_L-1,w_L-1)。然后，计算系统60可以通过(u_L-1,v_L-1,w_L-1)＝(u_L-1,v_L-1,w_L-1)+Δ(u_L-1,v_L-1,w_L-1)更新或精炼放大的位移量(u_L-1,v_L-1,w_L-1)。如上所述，计算系统60可以迭代地重复精炼位移量(u_L-1,v_L-1,w_L-1)的过程。在确定比例L-1的迭代精炼的位移量(u_L-1,v_L-1,w_L-1)之后，计算系统60可以基于比例L-1与其紧接在前的比例L-2之间的比例函数放大新的位移量(u_L-1,v_L-1,w_L-1)。然后，计算系统60可以将比例L-2的放大的新位移量(u_L-2,v_L-2,w_L-2)应用于比例L-2的第二地震图像的缩放版本

以产生比例L-2的第二缩放地震图像的变形版本

然后，计算系统60可以通过比较

与

来更新或精炼比例L-2的位移量(u_L-2,v_L-2,w_L-2)，并且可以迭代地重复精炼的过程。

再次返回参考框102，计算系统可以针对在框96处生成的地震图像的每个比例(例如，L、L-1、L-2、......、1)重复框100和101。在重复框100和101L-1次之后，计算系统60可以确定在框92处接收的第一和第二地震图像的比例1或原始比例的放大的位移量(u₁,v₁,w₁)。比例1的放大的位移量(u₁,v₁,w₁)表示地下区域26的地震事件在获取第一地震图像P₁(x,y,z)的时间和获取第二地震图像P₂(x,y,z)的时间之间可以如何改变的测量(例如，放大的位移量(u₁,v₁,w₁)可以表示多维位移量，其可以是指示两个地震图像中描绘的地震事件之间的位置差异的移位解)。

在框104处，计算系统60可以将放大的位移量(u₁,v₁,w₁)应用于第二地震图像P₂(x,y,z)以生成第二地震图像的变形版本P′₂(x,y,z)。因此，在第二地震图像的变形版本P′₂(x,y,z)中描绘的地震事件现在应该与第一地震图像P₁(x,y,z)的地震事件对准。在一些实施例中，计算系统60然后可以在框106处基于第一地震图像P₁(x,y,z)与第二地震图像的变形版本P′₂(x,y,z)之间的差异来确定地震差异图像。位移图像和差异图像都可以指示在获取第一地震图像P₁(x,y,z)的时间与获取第二地震图像P₂(x,y,z)的时间之间，地下区域26内的碳氢化合物储层如何变化。位移图像和差异图像也可以帮助预测储层存在和厚度、压力变化、流体流动以及耗尽和未清除区域等。因此，它们可能有助于计划钻探新井和支持油井干预。

如上所述，当确定任何比例N的多维位移量(u_N,v_N,w_N)时，计算系统60可以根据图6中描述的方法110执行迭代精炼技术。如上面关于方法90所讨论的，尽管方法110被描述为以特定顺序执行，但是应该理解，可以以任何合适的顺序执行方法110。

出于讨论的目的，将参考以上关于框98的讨论并确定最后比例L的位移量(u_L,v_L,w_L)来讨论方法110的以下描述。考虑到这一点并且参考方法110的框110，在方法110的框112，计算系统60可以接收最后的比例水平L的第一缩放地震图像

和第二缩放地震图像

在框114处，计算系统60可以确定指示其中可以确定位移量(u_L,v_L,w_L)的迭代次数M的迭代次数。在某些实施例中，可以通过用户输入接收迭代次数M。或者，计算系统60可以基于关于类似类型的地下区域执行的方法110的先前试验来确定迭代次数M。

在确定迭代次数M之后，在框116处，计算系统60可以使用光流算法以最后比例等级L确定第一缩放地震图像

和第二缩放地震图像

之间的最后比例L的缩放位移量(u_L,v_L,w_L)，所述光流算法例如是Lucas-Kanade(LK)算法或Horn-Schunck(HS)算法等，如上面关于框98所讨论的那样。

在一个实施例中，如果计算系统60使用LK算法，则计算系统60可以确定用于窗口尺寸(2N_x+1)(2N_y+1)(2N_z+1)的N_x、N_y和N_z，其中，N_x、N_y和N_z是由计算系统60的用户定义的整数。窗口尺寸可以指示正在分析的地震图像的一部分。所有变量N_x、N_y和N_z可以作为当前比例L的函数而变化。通常，LK算法可以涉及使用最小二乘法来确定第一缩放地震图像

和第二缩放的地震图像

之间的位移。因此，LK算法假设用于以感兴趣的点(x,y,z)为中心的窗口的恒定光流位移场。

如上所述，窗口尺寸通常被选择为(2N_x+1)(2N_y+1)(2N_z+1)，其中，N_x、N_y和N_z是由用户定义的整数。因此，窗口中的恒定位移解可满足总数(2N_x+1)(2N_y+1)(2N_z+1)个光流方程，每个方程由在该窗口内的体素定义：

P_x(i)u+P_y(i)v+P_z(i)w+P_t(i)＝0

其中，i是范围从1到(2N_x+1)(2N_y+1)(2N_z+1)的体素的索引。像素处的位移向量(u,v,w)的u、v和w分量对应于在两个地震图像之间的移位的x、y和z分量。z分量用于指示图像的垂直方向，其中，垂直轴可以是深度或时间。通过这种方式，系统具有比未知数更多的方程，并且可以通过最小二乘法计算唯一的位移解(u,v,w)。然后，可以将位移解分配给在窗口中心的体素。反过来，通过使用移动窗口，可以为图像中的所有体素计算位移场。考虑到这一点，很明显，较大的窗口尺寸会产生较平滑的位移场，而较小的窗口尺寸会产生较粗糙的位移场。

考虑到上述情况，LK算法可以接收两个地震图像

和

并确定每个图像的空间和时间导数：

和

然后，LK算法可以接收整数值N_x、N_y和N_z以确定窗口尺寸(2N_x+1)(2N_y+1)(2N_z+1)。

然后，LK算法可以包含：定位以第一体素为中心的大小(2N_x+1)(2N_y+1)(2N_z+1)的窗口，并且通过假设窗口中的均匀位移而使用该窗口中的所有体素构造(2N_x+1)(2N_y+1)(2N_z+1)光流动方程。然后，LK算法可以包含：使用最小二乘法求解方程组(equationsystem)，并将位移解分配给第一体素(例如，该窗口的中心)。然后，LK算法可以包含：重复定位以地震图像的每个其他体素为中心的窗口的步骤。

在确定图像中每个体素的位移解后，LK算法可以收集图像中每个体素的每个位移解，并输出与由第一缩放地震图像

和第二缩放地震图像

之间的最后比例L的向量(u_L,v_L,w_L)形成的位移量相对应的位移场。

在另一个实施例中，计算系统60可以使用HS算法来确定第一缩放地震图像

与第二缩放地震图像

之间的位移量(u_L,v_L,w_L)。位移量(u_L,v_L,w_L)的u_L、v_L和w_L分量对应于两个地震图像之间的移位的x、y和z分量。考虑到这一点，光流方程表征两个地震图像之间的位移为：

P_xu+P_yv+P_zw+P_t＝0 (1)

其中，

和

是空间导数，并且

是时间导数。可以从第一缩放地震图像

和第二缩放地震图像

计算P_x、P_y、P_z和P_t。z分量用于指示图像的垂直方向，其中，垂直轴可以是深度或时间。

由于方程1是一个未确定的问题，并且可能涉及额外的约束来求解该方程。因此，HS算法可以假设相邻点具有相似的运动，可以惩罚(penalize)光流位移场的大空间梯度，并且可以最小化以下对象函数E：

其中，α是加权因子，并且由下式定义

考虑到前述内容，计算系统60可以使由Horn和Schunck(1981)导出并且扩展到3D的迭代解中的E结果最小化如下：

其中，

和

分别是u、v和w的局部空间平均值(例如，从拉普拉斯算子得出)。

和

的选择被定义如下：

其中，i、j和k分别是x，y和z轴的空间索引。

方程(4)-(6)可以包括将u、v和w的值初始化为u⁰＝v⁰＝w⁰＝0。HS算法的运行时间与迭代次数N成比例，迭代次数N与加权因子α一样，可以由计算系统60的用户提供，或者由计算系统60基于该数据确定。因此，基于HS算法确定位移量(u_L,v_L,w_L)的一般过程可涉及：计算系统60接收第一缩放地震图像

和第二缩放地震图像

并基于两个图像确定空间和时间导数：

并且

然后，计算系统60可以接收迭代次数N和加权因子α，并且设置初始值u⁰＝v⁰＝w⁰＝0并且n＝0。然后，计算系统60可以根据上面的方程(7)、(8)和(9)使用uⁿ、vⁿ和wⁿ来计算

和

计算系统60可以根据方程(4)、(5)和(6)使用

和

的结果来确定uⁿ⁺¹、vⁿ⁺¹和wⁿ⁺¹。计算系统60可以重复确定uⁿ、vⁿ和wⁿ以及

和

直到迭代计数器达到迭代次数N。当迭代计数器等于N时，计算系统60已确定第一缩放地震图像

与第二缩放地震图像

之间的位移量(u_L,v_L,w_L)。

返回参考图6，在确定最后比例L的缩放位移量(u_L,v_L,w_L)之后，计算系统60可前进到框118并将缩放位移量(u_L,v_L,w_L)应用于第二缩放的地震图像

从而生成第二缩放地震图像的变形版本

然后，计算系统60可以进行到框119并且确定第一缩放地震图像

与第二缩放地震图像的变形版本

之间的附加缩放位移量(Δ(u_L,v_L,w_L))。

然后，计算系统60可以在框120处基于附加缩放位移量(Δ(u_L,v_L,w_L))更新缩放位移量(u_L,v_L,w_L)，即，(u_L,v_L,w_L)＝(u_L,v_L,w_L)+Δ(u_L,v_L,w_L)。然后，计算系统60可以进行到框121并且重复框118-120M-1次并且最后生成迭代精炼的位移量

和第二缩放的地震图像的M次精炼的变形版本

在框122处，计算系统60输出迭代精炼的缩放位移量

作为最后比例L的第一缩放地震图像

与第二缩放地震图像

之间的位移量。在一个实施例中，计算系统60可以在方法90的框98处使用迭代精炼的位移量

并且然后，根据方法90的框100将迭代精炼的缩放位移量

放大为先前的比例并且精炼比例L-1的位移量。这样，计算系统60可以最后确定第一地震图像

和第二地震图像

的原始比例的迭代精炼的位移量(u₁,v₁,w₁)。因此，迭代精炼的位移量(u₁,v₁,w₁)可以表示两个地震图像之间的多维位移量，并且计算系统60等可以使用多维位移量作为两个地震图像之间的变化的指示，以识别地下区域26内的地质构造(例如，碳氢化合物沉积物)如何随时间改变，使得可以修改钻探和其他碳氢化合物提取过程以更有效地提取碳氢化合物。基于迭代精炼的位移量(u₁,v₁,w₁)和第二地震图像

计算系统60可以产生变形的地震图像

和

之间的位移量和

和

之间的差异量可以帮助用户识别应该钻新井的位置和要执行的干预措施等等。

此外，通过根据本文描述的技术确定两个或更多个地震图像之间的多维位移量，计算系统60可以确定关于地下区域的特征的附加信息(例如，更好的图像、更好的AVO、更好的储层表征)。然后，计算系统60可以使用这些特征来更新各种地震图像、地震速度模型和储层图等，以更准确地确定地球的地下区域26内的各种地质构造的位置和属性。结果，可以通过根据更新的地震模型根据地下区域26内的碳氢化合物沉积物的更新位置和属性修改操作来改进碳氢化合物勘探操作(例如，钻探)。

考虑到前述内容，图7-10示出了涉及使用图5和图6的方法90和110的结果以改进碳氢化合物类钻探和/或生产操作的示例地震图像。例如，图7示出了基于在较早的地震勘测中获取的地震数据生成的示例地震图像123(例如，

)，如上面关于图2和图3所描述的。如地震图像123中所示，在地球的地下区域26内存在各种地质层。地震图像123的地质层之一可以包括碳氢化合物储层125，其可以对应于地球内包括碳氢化合物的位置。在一个实施例中，地震图像123可用于识别可能适合于提取存在于碳氢化合物储层125中的碳氢化合物的潜在井124。

图8示出了另一示例地震图像130(例如，

)，其基于在与图7的地震图像123相关联的地震数据相比稍后的时间在如上关于图2和图3所述的不同地震勘测中获取的地震数据而生成。参见图8，在示例地震图像123和示例地震图像130之间存在对于时间推移地震而言可能较小并且在人类检查中难以理解的未对准。因此，在示例地震图像130中以虚线示出在示例地震图像123中描绘的层的相应位置。

为了量化碳氢化合物储层125的位置和属性如何随时间变化，计算系统60可以根据上述方法90确定示例地震图像123与来自示例地震图像130的变形图像之间的差异量，如图10的差异图像140中所示。计算系统60还可以确定示例地震图像123和示例地震图像130之间的移位量，如图9中所示。使用在图9和10中所示的图像，计算系统60可以指示碳氢化合物储层125的位置和属性如何随时间改变。在一个实施例中，计算系统60可以指示碳氢化合物储层125先前包含的区域，以帮助用户识别变化。结果，可以调节碳氢化合物钻探和/或生产操作以基于图9和10改善碳氢化合物的生产。

除了如上所述确定两个地震图像之间的位移图像之外，计算系统60还可以对准多个地震图像或者平整经由海洋勘测系统20或土地勘测系统38获取的地震道集。通过对准多个地震图像或平整地震道集，计算系统60可以基于由在地震勘测中获取的地震数据产生的多个地震图像更好地确定地球的地下区域26的最后地震图像。例如，如上所述，平整的地震道集可用于执行图1的方法10，图1详细描述了可以基于所获取的地震数据的分析而进行的各种过程。

考虑到这一点，图11示出了用于对准经由海洋勘测系统30或土地勘测系统38获取的多个地震图像的方法160的流程图。尽管以下对方法160的描述被描述为以特定顺序执行，但应注意可以以任何合适的顺序执行方法160。

现在参考图11，在框162处，计算系统60可以接收多个地震图像

其表示相同的地下区域并且由在地震勘测中获得的地震数据产生。多个地震图像是在地震数据处理中输入数据或中间处理数据的分类和合并处理之外的相同地下区域的冗余测量。合并标准可以是表面偏移、地下开口角度、源索引、接收器索引或其他属性。这样，多个地震图像中的每个地震图像是使用在地震勘测中收集的整个输入数据的子集(通常不重叠)产生的图像。因为所有这些多个地震图像冗余地表示相同的地下区域，所以它们应该彼此匹配并且对准。实际上，由于数据中的噪声和迁移速度误差等，可能存在未对准。校正未对准可以产生更准确的地震图像以用于改进的分析等。

考虑到这一点，为了对准每个地震图像

(其中，N_h对应于地震图像的总数)，计算系统60可以确定每个地震图像

的向量(即，多维)位移或移位量(例如，

)的解。也就是说，计算系统60可以将每个相应的移位量

应用到相应的地震图像

以彼此对准每个地震图像

并且从而使地震道集平坦。因此，移位量

的解可以包括在每个网格点(x，y，z)分别沿x、y和z方向的空间变化的移位向量(u,v,w)。

返回参考图11，在接收到地震图像

之后，在框164，计算系统60可以根据160的方法接收通过用于图像的图像索引测量的最大距离的数量(K)，以与先导图像(pilot image)配对。在某些实施例中，可以根据诸如下述部分的二进制表示(bin)的标准产生和索引那些多个地震图像：表面偏移二进制表示、地下开口角二进制表示、源编号二进制表示、接收器编号二进制表示等。数量(K)可以指示有多少跟随的地震图像要与先导地震图像相比。先导地震图像可以是可以与在先导地震图像之后被索引的K个其他地震图像比较的地震图像

之一，如将在下面更详细地讨论的。应当注意，如果要比较的图像超出索引范围N_h，则将跳过比较步骤。

在框166处，计算系统60可以将一个地震图像(例如，P₁(x,y,z))设置为先导地震图像。这样，在框168处，计算系统60可以确定第一先导地震图像P₁(x,y,z)与在距离第一先导地震图像的K索引数量内的每个地震图像之间的相对移位量。例如，如果K＝2，则计算系统60可以确定先导地震图像P₁(x,y,z)和第二地震图像P₂(x,y,z)之间的第一相对移位量

以及先导地震图像P₁(x,y,z)与第三地震P₃(x,y,z)之间的第二相对移位量

计算系统60可以根据上面参考图5和6描述的缩放和迭代方法90和110确定相对移位量

(其中，i是先导图像的索引，并且j是要比较的下一图像的索引)。

在某些实施例中，计算系统60可以表征相对于与每个图像相关联的每个向量移位量(未知)

的确定的相对移位量(测量)。例如，先导地震图像P₁(x,y,z)与第二地震图像P₂(x,y,z)之间的相对移位量可以被表征为先导地震图像的向量移位量

和第二地震图像的向量移位量

之间的差异，如下面的方程10所示。

以相同的方式，先导地震图像P₁(x,y,z)与第三地震图像P₃(x,y,z)之间的相对移动量可以被表征为先导地震图像的向量移位量

和第三地震图像的向量移位

之间的差，如下面的方程11所示。

在框170处，计算系统60可以针对所接收的地震图像

的每个剩余地震图像重复框166和168。也就是说，计算系统60可以将另一个地震图像(例如，P₂(x,y,z))设置为先导地震图像(框166)，并且确定新分配的先导地震图像与位于距离先导地震图像的K数量内的每个其他地震图像之间的相对移位量。例如，如果K＝2，则计算系统60可以确定先导地震图像P₂(x,y,z)和第三地震图像P₃(x,y,z)之间的第一相对移位量

以及先导地震图像P₂(x,y,z)与第四地震图像P₄(x,y,z)之间的第二相对移位量

以与上述相同的方式，计算系统60然后可以表征相对于每个未知的移位量

的所确定的相对移位测量，如下所示。

考虑到上述情况，由于将先导地震图像与在先导地震图像之后索引的K个地震图像进行比较，所以应该注意的是，随着先导地震图像的索引数增加，当先导地震图像的索引号到达地震图像输入的末端(N_h)时可以与先导地震图像进行比较的地震图像的数量可能减少。例如，如果K＝4并且计算系统60接收到八个(N_h＝8)地震图像(例如，(P₁(x,y,z),P₂(x,y,z),…,P₈(x,y,z))，则当先导地震图像对应于前四个索引的地震图像(例如，(P₁(x,y,z),P₂(x,y,z),…,P₄(x,y,z))时，计算系统60可以将先导地震图像与四个其他地震图像进行比较。然而，当计算系统60将第五索引地震图像(例如，(P₅(x,y,z))设置为先导地震图像时，计算系统60可能没有足够的图像来与作为八个输入地震图像的一部分的先导地震图像进行比较。为了更好地说明这个概念，图12描绘了如何将八个地震图像的对彼此进行比较以确定当K＝4时的相对移位测量

再次参考图11，在框172处，计算系统60可以基于相对于与被比较的两个相应地震图像相关联的相应向量移位未知量

的选择而言的每个确定的相对移位测量

的表征来生成方程组。因此，方程组可以包括多个方程，其表征对应于每个相应的向量移位未知量

的每个相对移位向量测量

计算系统60可以具有针对每个先导图像的K(或者当i_pilot+K＞N_h时更少)个测量和方程。也就是说，对于每个先导图像

及其对

其关联方程可以概括如下：

其中，i_pilot∈[1 N_pilot]，j∈[1 K]和i_pilot+j≤N_h。总之，计算系统60可以从使用作为先导图像的第一N_pilot图像来获得N_pilotK(或者如果N_pilot+K＞N_h，则更少)个测量。由于计算系统60获得N_h个未知数

因此得到的方程组是超定线性方程组(over determined linear equation system)。这样，计算系统60可以使用最小二乘法(例如，LSQR)等来确定方程组的解。在一个示例中，计算系统60可以通过使用冗余测量来确定解，并且最小二乘求解器(least squares solver)与VanDecar和Crosson(1990)描述的过程非常相似，除了可以在整个图像量中估计每个体素的移位之外，而VanDecar和Crosson过程估计地震痕迹首次到达的移位。尽管由计算系统60获得的解移位是相对移位，但是计算系统60然后可以通过选择参考地震图像来确定最后移位值。

在一些实施例中，在确定在框162处接收的每个地震图像

的向量移位量

之后，计算系统60可确定与每个向量移位量

关联的误差或不确定性图。

通常，计算系统60可以基于方程组内包含

的所有方程残差的平均值来确定每个解

的误差值。也就是说，误差

(

是具有x，y和z分量的向量量)可以表示为：

ipilot+j＝iSipilot,ipilot+j(x,y,z)+Sipilot(x,y,z)-Sipilot+j(x,y,z))/Nhit, (15)

或者

ipilot+j＝iSipilot,ipilot+j(x,y,z)+Sipilot(x,y,z)-Sipilot+j(x,y,z)2/Nhit) (16)

其中，i∈[1 N_h]，i_pilot∈[1 N_pilot]，j∈[1 K]，i_pilot+j≤N_h，N_hit是i_pilot＝i和i_pilot+j＝i的情况下的总命中计数数，并且，sqrt是平方根运算。应当注意，方程(15)基于L1范数，并且方程(16)基于L2范数。

误差量

可以量化输入地震图像或道集的质量。大的误差量可以指示输入图像或道集的相应部分可能难以对准，而小的误差量可以指示具有可以对准的清晰事件的输入图像或道集的良好质量。实际上，误差图可用于掩盖输入图像或道集的低质量部分。

再次参考图11，在框176，计算系统60可以将在框174处确定的相应的向量移位量

应用到在框162处接收的相应地震图像

结果，计算系统60可以生成对准的地震图像

使得在每个地震图像

中表示的地震事件可以与其他地震图像的地震事件对准。

在获得对准的地震图像

后，计算系统60可以生成表示地球的地下区域26内的地质构造的最后地震图像，其对由每个接收的地震图像

提供的数据进行解释。因此，碳氢化合物钻探和生产操作可以使用最后地震图像来识别碳氢化合物储层的位置和属性并确定如何有效地提取碳氢化合物等。此外，对准的地震图像

也可被计算系统60用于执行关于地下区域26的附加分析。例如，计算系统60可以执行幅度相对于偏移(AVO)分析以确定岩石的流体含量、孔隙度、密度或地震速度、剪切波信息、流体指示物(碳氢化合物指示)和关于地下区域26的其他类似类型的信息。

考虑到前述内容，图13描绘了在对准通过根据图11的方法160的地震勘测获取的地震图像之前的一个(x，y)位置处的地震道集(seismic gather)。如图13所示，相对于两个空间方向(例如，x，z)描绘了地震道集表示192-196的集合190。如上所述，由于诸如偏移速度误差的各种因素，每个地震图像可能不能彼此适当地对准，因此从这些图像中提取的道集可能看起来不平坦。

通过采用上述方法160，计算系统60可以对准地震道集表示192-196，使得可以适当地分析相应的地震图像以确定关于地下区域26的移位、幅度变化和其他属性。例如，图14描绘了在对准通过根据图11的方法160的地震勘测获取的地震图像之后的地震道集的集合200。如图14所示，地震道集表示192-196描绘的地震事件可以彼此对准以执行各种幅度相对于偏移(AVO)分析以确定关于地下区域26的地质层的流体含量、孔隙度、密度或地震速度、剪切波信息和流体指示物(例如，碳氢化合物沉积物)等。此外，在对准地震道集表示192-196之后，可以使用平整的道集来产生高质量的堆叠，这可以有助于识别地下区域26中的碳氢化合物。此外，沿地震图像道集的移位可被估计并用于层析残余移出(RMO)拾取，并且因此更新迁移速度模型并提供存在于地下区域26中的地质构造的更准确的地震图像和描述。

已经通过示例示出了上述具体实施例，并且应该理解，这些实施例可以容许各种修改和替代形式。应进一步理解，权利要求不旨在限于所公开的特定形式，而是旨在覆盖落入本公开的精神和范围内的所有修改、等同物和替代物。

本文提出和要求保护的技术被引用并应用于实际特性的物质对象和具体实例，其显然改进了本技术领域，并且因此不是抽象的、无形的或纯理论的。此外，如果附加到本说明书的末尾的任何权利要求包含一个或多个被指定为“[执行][功能]...的装置”或“[执行][功能]...的步骤”，则其旨在将在35USC112(f)下解释这些要素。但是，对于任何包含以任何其他方式指定的要素的权利要求，这些要素将不在35USC112(f)下解释。

Claims (26)

1.一种确定第一地震图像和第二地震图像之间的位移地震图像的方法，包括：

通过处理器接收所述第一地震图像和所述第二地震图像，其中所述第一地震图像和所述第二地震图像代表地球的地下区域内的一个或多个地质构造；

通过所述处理器生成基于所述第一地震图像的第一缩放图像和基于所述第二地震图像的第二缩放图像；

通过所述处理器获得所述第一缩放图像和所述第二缩放图像之间的缩放位移量，其中获得所述缩放位移量包括通过连续地比较所述第一缩放图像和通过向所述第二缩放图像应用所述缩放位移量而产生的变形第二缩放图像以及更新所述缩放位移量；

通过所述处理器基于所述缩放位移量和缩放函数确定位移量，所述缩放函数用于基于所述第一和第二地震图像生成所述第一和第二缩放图像；

通过所述处理器通过将所述位移量应用于所述第二地震图像来生成第三地震图像，其中在所述第三地震图像中描绘的一个或多个地震事件与在所述第一地震图像中描绘的一个或多个地震事件对准；以及

通过所述处理器确定所述第一地震图像和所述第三地震图像之间的差异量的图像，以显示在显示器或其他有形元件上，其中所述图像表示地球的地下区域中的碳氢化合物的产生如何已经随着时间影响地球的地下区域。

2.根据权利要求1所述的方法，包括：通过所述处理器基于光流算法迭代地精炼所述第一缩放图像和所述第二缩放图像之间的所述缩放位移量。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述光流算法被配置为确定所述第一缩放图像和所述第二缩放图像之间的运动模式。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述光流算法包括Horn-Schunck算法或Lucas-Kanade算法。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，迭代地精炼所述缩放位移量包括：

通过所述处理器将所述缩放位移量应用于所述第二缩放图像，从而生成第三缩放图像；

通过所述处理器使用光流算法确定所述第一缩放图像和所述第三缩放图像之间的第二缩放位移量；

通过所述处理器基于所述第二缩放的多维位移量来更新所述缩放位移量；以及

将更新的缩放位移量指定为所述缩放位移量。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，迭代地精炼所述缩放位移量包括：

(a)通过所述处理器接收迭代数量M；

(b)通过所述处理器将所述缩放位移量应用于所述第二缩放图像，从而生成第三缩放图像；

(c)通过所述处理器使用光流算法确定所述第一缩放图像和所述第三缩放图像之间的第二缩放位移量；

(d)通过所述处理器，通过将所述缩放位移量与所述第二缩放位移量相加来更新所述缩放位移量；

(e)使用相应的第二缩放位移量和相应的第三缩放图像来迭代地重复(b)、(c)和(d)M-1次，从而确定M编号缩放位移量；以及

(f)将所述M编号缩放位移量指定为所述缩放位移量。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，基于高斯金字塔从所述第一地震图像确定所述第一缩放图像，其中所述第一缩放图像包括与所述第一地震图像相比更小的尺寸且更低的分辨率，或所述第一缩放图像包括与所述第一地震图像相同的尺寸和分辨率。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，获得所述缩放的位移量包括：

如果先前比例存在，则通过所述处理器基于关于先前比例的所述第一和第二缩放图像的先前比例的第二缩放位移量以及在当前比例与所述先前比例之间的所述缩放函数，确定所述当前比例的第一缩放位移量；以及

如果所述先前比例不存在，则通过所述处理器基于光流算法，使用所述当前比例的所述第一缩放图像和所述第二缩放图像，确定所述当前比例的第二缩放位移量。

9.根据权利要求1所述的方法，包括通过所述处理器在所述显示器或所述其他有形元件上显示所述位移量的图像。

10.根据权利要求1所述的方法，包括：

通过所述处理器确定多个比例L；

通过所述处理器使用高斯金字塔生成基于所述第一地震图像和所述多个比例L的数量L的第一多个缩放图像以及基于所述第二地震图像和所述多个比例L的数量L的第二多个缩放图像；

对于所述多个比例L的每个：

如果当前比例不等于所述多个比例L，则通过所述处理器基于先前比例的相应先前缩放位移量以及所述当前比例和所述先前比例之间的相应缩放函数来确定当前比例的相应缩放位移量；

如果所述当前比例等于所述多个比例L，则通过所述处理器基于光流算法使用所述当前比例的所述第一多个缩放图像的相应第一缩放图像和所述第二多个缩放图像的相应第二缩放图像，确定所述当前比例的相应缩放位移量；

通过所述处理器迭代地精炼所述当前比例的所述第一多个缩放图像的相应第一缩放图像与所述第二多个缩放图像的相应第二缩放图像之间的所述当前比例的相应缩放位移量；以及

通过所述处理器将所述当前比例的迭代精炼的位移量指定为所述位移量。

11.一种非暂时性计算机可读介质，包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被配置为使处理器：

接收第一地震图像和第二地震图像，其中所述第一地震图像和所述第二地震图像代表地球的地下区域内的一个或多个地质构造；

使用光流算法确定所述第一地震图像和所述第二地震图像之间的位移量；

基于所述光流算法来迭代地精炼所述第一地震图像和所述第二地震图像之间的所述位移量，其中所述迭代地精炼包括连续地比较所述第一地震图像和通过向所述第二地震图像应用所述位移量而产生的变形第二图像以及更新所述位移量；以及

通过将迭代精炼的位移量应用于所述第二地震图像来生成第三地震图像，其中在所述第三地震图像中描绘的一个或多个地震事件与在所述第一地震图像中描绘的一个或多个地震事件对准。

12.根据权利要求11所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述计算机可执行指令被配置为使所述处理器：

(a)基于所述第一地震图像和多个比例L来生成数量L的多个第一缩放图像；

(b)基于所述第二地震图像和所述多个比例L来生成数量L的多个第二缩放图像；

(c)使用光流算法来确定在所述多个第一缩放图像的第一L级缩放图像与所述多个第二缩放图像的第二L级缩放图像之间的与比例L相关联的L级缩放的多维位移量；

(d)迭代地精炼在所述第一L级缩放图像和所述第二L级缩放图像之间的与比例L相关联的所述L级缩放多维位移量；

(e)基于所述L级缩放的多维位移量和在所述第一L级缩放图像与所述多个第一缩放图像的(L-1)级缩放图像之间的缩放函数来确定(L-1)级缩放多维位移量；

(f)迭代地精炼第一(L-1)级缩放图像和第二(L-1)级缩放图像之间的与所述比例L-1相关联的所述(L-1)级缩放多维位移量；

(g)使用相应的等级L和L-1对剩余数量的比例L-2中的每个重复(e)和(f)，从而产生与所述第一地震图像和所述第二地震图像相关联的1级位移量；以及

(h)将所述1级位移量指定为迭代精炼的位移量。

13.根据权利要求12所述的非暂时性计算机可读介质，其中，每个比例的所述位移量包括每个体素的标量或多维向量。

14.根据权利要求11所述的非暂时性计算机可读介质，其中，通过用户输入接收多个比例L。

15.根据权利要求11所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述计算机可执行指令使所述处理器基于所述迭代精炼的位移量预测地球的地下区域中的碳氢化合物的产生将如何在第二时段内影响地球的地下区域。

16.根据权利要求12所述的非暂时性计算机可读介质，其中，使用迭代精炼方法来确定与所述多个比例L的每个比例相关联的所述位移量，所述迭代精炼方法量化在所述多个第一缩放图像的每个相应缩放图像和所述多个第二缩放图像的每个相应缩放图像之间的一个或多个变化。

17.一种钻入地球的地下区域的方法，包括：

分析与所述地下区域相关联的第一地震图像和第二地震图像之间的位移量；以及

基于位移地震图像的分析，将一个或多个钻探操作或一个或多个生产操作执行到所述地下区域内，其中通过下述方式确定所述位移地震图像：

通过处理器接收所述第一地震图像和所述第二地震图像；

通过所述处理器生成基于所述第一地震图像的第一缩放图像和基于所述第二地震图像的第二缩放图像；

通过所述处理器获得所述第一缩放图像和所述第二缩放图像之间的缩放位移量，其中获得所述缩放位移量包括通过连续地比较所述第一缩放图像和通过向所述第二缩放图像应用所述缩放位移量而产生的变形第二缩放图像以及更新所述缩放位移量；

通过所述处理器基于所述缩放位移量和缩放函数来确定位移量，所述缩放函数用于基于所述第一和第二地震图像来生成所述第一缩放图像和所述第二缩放图像；

基于光流算法，通过所述处理器迭代地精炼所述第一和第二图像之间的所述位移量；

通过所述处理器，通过将迭代精炼的位移量应用于所述第二地震图像，生成第三地震图像，其中在所述第三地震图像中描绘的一个或多个地震事件与在所述第一地震图像中描绘的一个或多个地震事件对准；以及

基于所述第一地震图像和所述第三地震图像，通过所述处理器确定差异量的图像。

18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述第一地震图像与在海洋地震勘测或陆地地震勘测期间由一组地震接收器获取的第一组地震数据相关联。

19.根据权利要求18所述的方法，其中，在获取所述第一组地震数据之后的时间处，所述第二地震图像与由所述一组地震接收器获取的第二组地震数据相关联。

20.根据权利要求17所述的方法，其中，所述第一地震图像与由地震勘测的第一组地震接收器获取的第一组地震数据相关联，并且其中，所述第二地震图像与由所述地震勘测的第二组地震接收器获取的第二组地震数据相关联。

21.一种非暂时性计算机可读介质(66)，包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被配置为使处理器(64)：

接收(92)第一地震图像和第二地震图像，其中所述第一地震图像和所述第二地震图像代表地球的地下区域(26)内的一个或多个地质构造；

使用光流算法来确定(98)所述第一地震图像和所述第二地震图像之间的位移量；

基于所述光流算法来迭代地(99)精炼所述第一地震图像和所述第二地震图像之间的所述位移量，其中所述迭代地精炼包括连续地比较所述第一地震图像和通过向所述第二地震图像应用所述位移量而产生的变形第二图像以及更新所述位移量；以及

通过将迭代精炼的位移量应用于所述第二地震图像来生成(104)第三地震图像，其中在所述第三地震图像中描绘的一个或多个地震事件与在所述第一地震图像中描绘的一个或多个地震事件对准。

22.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读介质(66)，其中，所述计算机可执行指令被配置为使所述处理器(64)：

(a)基于所述第一地震图像和多个比例L来生成数量L的多个第一缩放图像；

(b)基于所述第二地震图像和所述多个比例L来生成数量L的多个第二缩放图像；

(c)使用光流算法来确定在所述多个第一缩放图像的第一L级缩放图像与所述多个第二缩放图像的第二L级缩放图像之间的与比例L相关联的L级缩放的多维位移量；

(d)迭代地精炼在所述第一L级缩放图像和所述第二L级缩放图像之间的与比例L相关联的所述L级缩放多维位移量；

(e)基于所述L级缩放的多维位移量和在所述第一L级缩放图像与所述多个第一缩放图像的(L-1)级缩放图像之间的缩放函数来确定(L-1)级缩放多维位移量；

(f)迭代地精炼在第一(L-1)级缩放图像和第二(L-1)级缩放图像之间的与所述比例L-1相关联的所述(L-1)级缩放多维位移量；

(g)使用相应的等级L和L-1对剩余数量的比例L-2中的每个重复(e)和(f)，从而产生与所述第一地震图像和所述第二地震图像相关联的1级位移量；以及

(h)将所述1级位移量指定为迭代精炼的位移量。

23.根据权利要求22所述的非暂时性计算机可读介质(66)，其中，每个比例的所述位移量包括每个体素的标量或多维向量。

24.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读介质(66)，其中，通过用户输入接收多个比例L。

25.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读介质(66)，其中，所述计算机可执行指令使所述处理器(64)基于所述迭代精炼的位移量来预测地球的地下区域中的碳氢化合物的产生将如何在第二时段内影响地球的地下区域。

26.根据权利要求22所述的非暂时性计算机可读介质(66)，其中，使用迭代精炼方法来确定与所述多个比例L的每个比例相关联的所述位移量，所述迭代精炼方法量化所述多个第一缩放图像的每个相应缩放图像和所述多个第二缩放图像的每个相应缩放图像之间的一个或多个变化。

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