CN109613613B - 地层旋回自动识别与转换方法、装置及存储介质 - Google Patents
地层旋回自动识别与转换方法、装置及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109613613B CN109613613B CN201910007410.1A CN201910007410A CN109613613B CN 109613613 B CN109613613 B CN 109613613B CN 201910007410 A CN201910007410 A CN 201910007410A CN 109613613 B CN109613613 B CN 109613613B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- waveform
- frequency
- characteristic point
- sequence
- convolution
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims abstract description 87
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 78
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 58
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 17
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 2
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 67
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 5
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 4
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 4
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 2
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 2
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- CCEKAJIANROZEO-UHFFFAOYSA-N sulfluramid Chemical group CCNS(=O)(=O)C(F)(F)C(F)(F)C(F)(F)C(F)(F)C(F)(F)C(F)(F)C(F)(F)C(F)(F)F CCEKAJIANROZEO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 239000003209 petroleum derivative Substances 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/301—Analysis for determining seismic cross-sections or geostructures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/32—Transforming one recording into another or one representation into another
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本说明书实施例提供了一种地层旋回自动识别与转换方法、装置及存储介质，该方法包括：对地震波形进行时频分析，形成时频谱；从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列；以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线；确定所述同相轴趋势线的斜率；根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列；将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线；将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列。本说明书实施例可以提高地层旋回识别与转换的效率和准确性。
Description
技术领域
本说明书涉及地震信号处理技术领域，尤其是涉及一种地层旋回自动识别与转换方法、装置及存储介质。
背景技术
地层是地球表面或岩石圈中一切成层岩石的总称，是一层或一组具有某种一致的或相近的岩性、物性特征并与其上下层有着明显区别的岩层。地层的主要类型包括火山成因地层、变质成因地层和沉积地层。地层之间可以由明显的层面或沉积间断面分开，也可以由岩性、所含化石、矿物成分或化学成分、物理性质等不明显的特征界限分开。
一般地，沉积地层是石油、天然气等能源类矿产资源的富集区域，沉积地层对于矿产资源勘探与开发具有重要意义。由于沉积构造运动具有周期性，海(湖)平面呈现有规律性的升降，造成地层岩石物理、化学性质发生变化，表现在地层沉积具有旋回特征。因此，相对于火山成因地层和变质成因地层，沉积地层的最大特征是具有韵律性，即沉积地层的岩性、物性(如粒度、孔隙度等)常常是呈现有规律的交替性变化。比如，在碎屑岩沉积地层中，通常是砂岩地层与泥岩地层交替沉积，同时地层的物性特征也会呈现交替性变化特征。由此可见，对地层沉积特征进行分析对于矿产资源勘探与开发也具有重要意义。
然而，目前现有的地层沉积特征分析主要依赖于对地震、测井等地球物理资料进行人工解释。这种方式效率低，且易受各种人为因素影响，从而导致分析结果准确性不高。
发明内容
本说明书实施例的目的在于提供一种地层旋回自动识别与转换方法、装置及存储介质，以提高地层旋回识别与转换的效率和准确性。
为达到上述目的，一方面，本说明书实施例提供了一种地层旋回自动识别与转换方法，包括：
对地震波形进行时频分析，形成时频谱；
从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列；
以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线；
确定所述同相轴趋势线的斜率；
根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列；
将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线；
将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列。
本说明书提供的一个实施例中，在所述对地震波形进行时频分析之前，还包括：
确定时频分析的频率范围和频段数；
根据所述频率范围和所述频段数将所述地震波形划分为多个频段，形成频段集合。
本说明书提供的一个实施例中，所述确定时频分析的频率范围和频段数，包括：
对所述地震波形进行频谱特征分析，以确定所述地震波形的主频带范围；
根据所述主频带范围的低截频和高截频，对应确定时频分析的频率下限和频率上限；
根据公式
确定时频分析的频段数；
其中，p为频段数，fH为频率上限，fL为频率下限，a为预设的频段宽度。
本说明书提供的一个实施例中，所述对地震波形进行时频分析，形成时频谱，包括：
从所述频段集合中取一个频段；
根据该频段的频率范围对所述地震波形进行时频分析，获得该频段的窄带时频波形；
按照上述方式，获得所述频段集合中其余频段的窄带时频波形，从而形成所述地震波形的时频谱。
本说明书提供的一个实施例中，所述从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列，包括：
确定所述时频谱中心道处的时频波形的一阶导数和二阶导数；所述一阶导数对应于所述时频谱中心道处的时频波形的波峰点，所述二阶导数对应于所述时频谱中心道处的时频波形的波谷点；所述波峰点及波谷点作为波形特征点形成波形特征点序列。
本说明书提供的一个实施例中，所述以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线，包括：
从所述波形特征点序列中取一个波形特征点作为种子点；
对该种子点进行时频谱同相轴追踪，获得该种子点处的同相轴趋势线；
按照上述方式，获得所述波形特征点序列中其余波形特征点的同相轴趋势线。
本说明书提供的一个实施例中，所述确定所述同相轴趋势线的斜率，包括：
取出所述波形特征点序列中一个波形特征点的同相轴趋势线；
对该同相轴趋势线进行最小二乘法线性拟合，确定该同相轴趋势线的梯度，并将其作为该同相轴趋势线的斜率；
按照以上方式，获得所述波形特征点序列中其余波形特征点的同相轴趋势线的斜率。
本说明书提供的一个实施例中，所述根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列，包括：
取出所述波形特征点序列中一个波形特征点的同相轴趋势线；
确认该同相轴趋势线的斜率是否为大于或等于零；
如果该同相轴趋势线的斜率大于零，则将对应波形特征点的旋回类型确定为正旋回；否则，将对应波形特征点的旋回类型确定为反旋回；
按照以上方式，获得所述波形特征点序列中其余波形特征点的旋回类型，从而形成地层旋回特征点序列。
本说明书提供的一个实施例中，所述将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线，包括：
对所述地层旋回特征点序列进行线性插值，形成与所述地震波形采样间隔一致的地层旋回曲线。
本说明书提供的一个实施例中，所述指定地层旋回单元序列包括三角形序列，相应地，所述将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列，包括：
根据所述地层旋回曲线上各采样点的幅值变化特征，识别出所述地层旋回曲线上的极性转换点；
根据所述地层旋回曲线上的极性转换点形成层序分界面序列，并根据极性变化特征确定所述层序分界面序列中各个应层序分界面的极性类型；
从所述层序分界面序列中依序取出一个层序分界面；
确认该层序分界面与其相邻的下一个层序分界面的极性组合类型；
如果所述极性组合类型为负极性至正极性，则将该层序分界面与其相邻的下一个层序分界面的区间绘制为正三角形；否则，将该层序分界面与其相邻的下一个层序分界面的区间绘制为反三角形；
按照以上方式，将所述层序分界面序列中其余每个层序分界面与其相邻的下一个层序分界面的区间，对应绘制为正三角形或反三角形，从而形成三角形序列。
另一方面，本说明书实施例还提供了一种地层旋回自动识别与转换装置，包括：
时频分析模块，用于对地震波形进行时频分析，形成时频谱；
特征提取模块，用于从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列；
趋势线获取模块，用于以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线；
斜率确定模块，用于确定所述同相轴趋势线的斜率；
第一转换模块，用于根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列；
第二转换模块，用于将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线；
第三转换模块，用于将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列。
另一方面，本说明书实施例还提供了一种地层旋回自动识别与转换装置，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如下步骤：
对地震波形进行时频分析，形成时频谱；
从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列；
以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线；
确定所述同相轴趋势线的斜率；
根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列；
将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线；
将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列。
另一方面，本说明书实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
对地震波形进行时频分析，形成时频谱；
从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列；
以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线；
确定所述同相轴趋势线的斜率；
根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列；
将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线；
将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列。
由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，与现有技术中的人工实现方案相比，本说明书上述实施例的地层旋回自动识别与转换方案显然具有更高的效率。而且在本说明书上述实施例的地层旋回自动识别与转换方案中，通过定量的分析处理手段可精确地追踪时频谱的同相轴趋势线及其斜率，所获得的斜率能够敏感地识别正旋回、反旋回及其分界面，因而大幅度提高了地层旋回分析识别的精度、准确性和稳定性。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1是本说明书一些实施例中地层旋回自动识别与转换方法的流程图；
图2(a)是本说明书一实施例的地震波形示意图；
图2(b)是本说明书一实施例的时频谱示意图；
图2(c)是本说明书一实施例中从时频谱中心道的时频波形中提取的波形特征点序列示意图；
图2(d)是本说明书一实施例中同相轴趋势线示意图；
图3(a)是本说明书一实施例中同相轴趋势线斜率示意图；
图3(b)是本说明书一实施例中地层旋回特征点序列示意图；
图3(c)是本说明书一实施例中地层旋回曲线示意图；
图3(d)是本说明书一实施例中从地层旋回曲线转换得到的正/反三角形序列示意图；
图4是本说明书一实施例中基于地层旋回自动识别与转换方法获得的效果示意图；
图5是本说明书一些实施例中地层旋回自动识别与转换装置的结构框图；
图6是本说明书另一些实施例中地层旋回自动识别与转换装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。
参考图1所示，本说明书一些实施例的地层旋回自动识别与转换方法可以包括以下步骤：
S101、对地震波形进行时频分析，形成时频谱。
在本说明书一些实施例中，作为输入的地震波形是指通过人工地震测量所获得的地震数据，以波形形式存在，其可以包括多个等间隔采样点，以及与所述采样点对应的采样时间和振幅。地震波形是地下地层的地震响应(地震波在地层分界面处会发生反射、折射或透射等现象)，因而地震波形携带有丰富的地层沉积特征。
在本说明书一些实施例中，基于时频分析可以使一维的时间域地震波形拓展为二维的时间-频率域信息，从而使地层的旋回特征显式地表达出来，因而在时频谱中可清楚地发现沉积体内部的沉积旋回结构特征。其中，所述时频分析可采用短时窗傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)或广义S变换(GST)等算法实现。例如，可采用短时窗傅里叶变换(STFT)进行时频分析，以获得稳定的时频分析效果。
在本说明书一些实施例中，在对地震波形进行时频分析之前，还可以确定时频分析的频率范围和频段数；根据所述频率范围和所述频段数将所述地震波形划分为多个频段，形成频段集合。
在本说明书一些实施例中，所述确定时频分析的频率范围和频段数可以包括以下步骤：
1)、对所述地震波形进行频谱特征分析，以确定所述地震波形的主频带范围；所述主频带范围可以包括峰值频率、低截频和高截频等。其中，峰值频率是指频谱中频谱强度最大处所对应的频率，低截频是指位于峰值频率向频率变小方向的、其频谱强度为最大频谱强度的0.707倍处所对应的频率；高截频是指位于峰值频率向频率变大方向的、其频谱强度为最大频谱强度的0.707倍处所对应的频率。
2)、根据所述主频带范围的低截频和高截频，对应确定时频分析的频率下限和频率上限。一般地，时频分析的频率范围一般应大于地震波形的主频带宽度，即最小分析频率应小于低截频，最大分析频率应大于高截频，但也允许例外，只要包含主频带即可。
3)、根据公式
确定时频分析的频段数。
其中，p为频段数，fH为频率上限，fL为频率下限，a为预设的频段宽度，研究表明，频段宽度a以1Hz或接近1Hz为宜。
在本说明书一示例性实施例中，针对图2(a)所示的地震波形，经过频谱分析可得到该波形的峰值频率为30Hz，低截频为20Hz，高截频为55Hz。可将时频分析的频率下限设置为25Hz，频率上限设置为100Hz，频段宽度设置为1Hz。基于上述公式，因此频段数为75。
基于上文所述，在本说明书一些实施例中，所述对地震波形进行时频分析，形成时频谱，可以包括以下步骤：
1)、从所述频段集合中取一个频段。
2)、根据该频段的频率范围对所述地震波形进行时频分析，获得该频段的窄带时频波形。
3)、按照上述方式，获得所述频段集合中其余频段的窄带时频波形，从而形成所述地震波形的时频谱。
在本说明书一示例性实施例中，图2(b)为图2(a)所示的经过时频分析所获得的时频谱。时频分析的频率范围设置为25～100Hz，频段宽度设置为1Hz，频段数为75，经过时频分析可获得75个时频波形道。为了能够更形象地表达地层旋回特征，可将时频波形道进行镜像组合排列，形成由151个时频波形道组成的双边时频谱。在该双边时频谱中，正中间的时频波形道对应的频率为25Hz；从正中间的时频波形道向右，各时频波形道对应的频率依次为26,27,…,100Hz；从正中间的时频波形道向左，各时频波形道对应的频率依次为26,27,…,100Hz。
S102、从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列。
在本说明书一些实施例中，时频谱中心道位于时频谱(此处的时频谱是指未经过镜像组合的单边时频谱)的中心位置。在图2(b)所示的时频谱中，其时频分析的频率范围为25～100Hz，频段宽度设置为1Hz，频段数为75，其时频中心道的序号为37，其对应的频率为50Hz。波形特征点即波形特征对应的采样点，其可以包括波峰点、波谷点和过零点等。在具体实施时，根据需要可取波峰点、波谷点和过零点中的任意一种或多种。例如，在通常情况下，可仅提取波峰和波谷作为波形特征点。相应地，在此情况下，所述从时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列，可以包括以下步骤：
确定所述时频谱中心道处的时频波形的一阶导数和二阶导数；所述一阶导数对应于所述时频谱中心道处的时频波形的波峰点，所述二阶导数对应于所述时频谱中心道处的时频波形的波谷点；所述波峰点及波谷点作为波形特征点形成波形特征点序列。
在本说明书一示例性实施例中，图2(c)为从图2(b)所示的时频谱中心道中仅提取波峰和波谷而获得的波形特征点序列(以实心圆和空心圆表示)，其背景为时频谱。实心圆和空心圆各有26个，合计52个。其中，实心圆表示波峰；空心圆表示波谷。
S103、以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线。
在本说明书一些实施例中，所述以波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线，可以包括以下步骤：
1)、从所述波形特征点序列中取一个波形特征点作为种子点。
2)、对该种子点进行时频谱同相轴追踪，获得该种子点处的同相轴趋势线。
3)、按照上述方式，获得所述波形特征点序列中其余波形特征点的同相轴趋势线，从而可以获得与波形特征点数量等同的同相轴趋势线。
在本说明书一些实施例中，在进行时频谱同相轴追踪时，在时频谱中与种子点所在的地震道的相邻地震道上，基于波形相似性寻找与种子点处的地震波形相似的地震波形，并将所寻找到的与种子点周围地震波形相似程度最高的地震波形的中心点，作为同相轴趋势点，并将该同相轴趋势点作为新的种子点依次对其相邻的地震道进行追踪，直至所有地震道追踪完毕。在本说明书一些示例性实施例中，可采用互相关系数作为波形相似性的度量。互相关系数小，表示波形相似程度小，互相关系数大，表示波形相似程度大。
在本说明书一示例性实施例中，图2(d)为基于图2(c)所示的波形特征点序列对图2(b)所示的时频谱进行同相轴追踪所获得的同相轴趋势线。在本示例性实施例中，由于在图2(c)中提取到了52个波形特征点，因此共获得52条同相轴趋势线。
S104、确定所述同相轴趋势线的斜率。
在本说明书一些实施例中，可基于任何现有合适的斜率确定方法确定同相轴趋势线的斜率，本说明书对此不做限定。例如在本说明书一实施例中，可以基于以下确定所述同相轴趋势线的斜率：
1)、取出所述波形特征点序列中一个波形特征点的同相轴趋势线。
2)、对该同相轴趋势线进行最小二乘法线性拟合，确定该同相轴趋势线的梯度，并将其作为该同相轴趋势线的斜率。
3)、按照以上方式，获得所述波形特征点序列中其余波形特征点的同相轴趋势线的斜率。
一般地，同相轴趋势线表现为一条曲线。基于线性拟合算法可以获得同相轴趋势线的斜率。线性拟合(又称线性回归)是一种曲线拟合算法，其可以采用以下线性回归模型对同相轴趋势线进行拟合：
y＝kx+b
其中，k为斜率，b为截距。
在本说明书一示例性实施例中，图3(a)为以倾斜线段形式表示的同相轴趋势线的斜率。倾斜线段右端所指示的方位表示斜率的大小(按顺时针方向计算，正东方向为0度)。当斜率为正时，线段指向右下方，表示正旋回；反之为右上方，表示反旋回。
S105、根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列。
在本说明书一些实施例中，所述根据同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列，可以包括以下步骤：
1)、取出所述波形特征点序列中一个波形特征点的同相轴趋势线。
2)、确认该同相轴趋势线的斜率是否为大于或等于零。
3)、如果该同相轴趋势线的斜率大于零，则将对应波形特征点的旋回类型确定为正旋回；否则，将对应波形特征点的旋回类型确定为反旋回。
4)、按照以上方式，获得所述波形特征点序列中其余波形特征点的旋回类型，从而形成地层旋回特征点序列。
在本说明书一示例性实施例中，图3(b)为对波形特征点序列进行转换所得到的地层旋回特征点序列。所有转换得到的地层旋回特征点的绝对值均为1.0。其中，正值表示正旋回，负值表示反旋回。
S106、将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线。
在本说明书一些实施例中，所述将地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线可以包括：
对所述地层旋回特征点序列进行线性插值，形成与所述地震波形采样间隔一致的地层旋回曲线。
在本说明书一示例性实施例中，图3(c)为对地层旋回特征点序列进行线性插值所得到的地层旋回曲线。该曲线为等间隔采样，采样间隔与地震波形的采样间隔一致。在地层旋回特征值发生变化时，地层旋回曲线在两个发生极性转换的特征点之间会出现过零点，这些过零点可以表示层序界面的位置。
S107、将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列。
在本说明书一些实施例中，所述指定地层旋回单元序列用于识别地层的旋回类型，在能够正确区分地层的旋回类型的前提下，所述指定地层旋回单元序列可以采用任何形状序列或符号序列表示。例如在本说明书一实施例中，所述指定地层旋回单元序列采用三角形序列表示。相应地，所述将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列可以包括以下步骤：
1)、根据所述地层旋回曲线上各采样点的幅值变化特征，识别出所述地层旋回曲线上的极性转换点。
2)、根据所述地层旋回曲线上的极性转换点形成层序分界面序列，并根据极性变化特征确定所述层序分界面序列中各个应层序分界面的极性类型。
3)、从所述层序分界面序列中依序取出一个层序分界面。
4)、确认该层序分界面与其相邻的下一个层序分界面的极性组合类型。
5)、如果所述极性组合类型为负极性至正极性，则将该层序分界面与其相邻的下一个层序分界面的区间绘制为正三角形；否则，将该层序分界面与其相邻的下一个层序分界面的区间绘制为反三角形。
6)、按照以上方式，将所述层序分界面序列中其余每个层序分界面与其相邻的下一个层序分界面的区间，对应绘制为正三角形或反三角形，从而形成三角形序列。
在本说明书一示例性实施例中，图3(d)为根据地层旋回曲线转换得到的三角形序列，正三角形表示正旋回，反三角形表示反旋回，正、反三角形交替出现。
在本说明书另一示例性实施例中，图4为一个真实的地层旋回自动分析与转换实例，其背景为三维地震工区中的一条测线，从该测线中选择第510个地震道进行地层旋回自动分析。基于本说明书上述实施例的地层旋回自动识别与转换方法，通过一系列处理分析，最终得到一个表示地层旋回特征的正/反三角形序列。
与现有技术中的人工实现方案相比，本说明书上述实施例的地层旋回自动识别与转换方法显然具有更高的效率。而且在本说明书上述实施例的地层旋回自动识别与转换方法中，通过定量的分析处理手段可精确地追踪时频谱的同相轴趋势线及其斜率，所获得的斜率能够敏感地识别正旋回、反旋回及其分界面，因而大幅度提高了地层旋回分析识别的精度、准确性和稳定性。
参考图5所示，本说明书一些实施例中的地层旋回自动识别与转换装置，可以包括：
时频分析模块51，可以用于对地震波形进行时频分析，形成时频谱；
特征提取模块52，可以用于从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列；
趋势线获取模块53，可以用于以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线；
斜率确定模块54，可以用于确定所述同相轴趋势线的斜率；
第一转换模块55，可以用于根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列；
第二转换模块56，可以用于将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线；
第三转换模块57，可以用于将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
参考图6所示，本说明书另一些实施例中的地层旋回自动识别与转换装置，可以包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如下步骤：
对地震波形进行时频分析，形成时频谱；
从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列；
以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线；
确定所述同相轴趋势线的斜率；
根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列；
将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线；
将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列。
虽然上文描述的过程流程包括以特定顺序出现的多个操作，但是，应当清楚了解，这些过程可以包括更多或更少的操作，这些操作可以顺序执行或并行执行(例如使用并行处理器或多线程环境)。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。
Claims (12)
1.一种地层旋回自动识别与转换方法，其特征在于，包括：
对地震波形进行时频分析，形成时频谱；
从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列；
以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线；
确定所述同相轴趋势线的斜率；
根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列；
将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线；
将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列；
其中，所述根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列，包括：
取出所述波形特征点序列中一个波形特征点的同相轴趋势线；
确认该同相轴趋势线的斜率是否为大于或等于零；
如果该同相轴趋势线的斜率大于零，则将对应波形特征点的旋回类型确定为正旋回；否则，将对应波形特征点的旋回类型确定为反旋回；
按照以上方式，获得所述波形特征点序列中其余波形特征点的旋回类型，从而形成地层旋回特征点序列。
2.如权利要求1所述的地层旋回自动识别与转换方法，其特征在于，在所述对地震波形进行时频分析之前，还包括：
确定时频分析的频率范围和频段数；
根据所述频率范围和所述频段数将所述地震波形划分为多个频段，形成频段集合。
3.如权利要求2所述的地层旋回自动识别与转换方法，其特征在于，所述确定时频分析的频率范围和频段数，包括：
对所述地震波形进行频谱特征分析，以确定所述地震波形的主频带范围；
根据所述主频带范围的低截频和高截频，对应确定时频分析的频率下限和频率上限；
根据公式
确定时频分析的频段数；
其中，p为频段数，fH为频率上限，fL为频率下限，a为预设的频段宽度。
4.如权利要求2所述的地层旋回自动识别与转换方法，其特征在于，所述对地震波形进行时频分析，形成时频谱，包括：
从所述频段集合中取一个频段；
根据该频段的频率范围对所述地震波形进行时频分析，获得该频段的窄带时频波形；
按照上述方式，获得所述频段集合中其余频段的窄带时频波形，从而形成所述地震波形的时频谱。
5.如权利要求1所述的地层旋回自动识别与转换方法，其特征在于，所述从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列，包括：
确定所述时频谱中心道处的时频波形的一阶导数和二阶导数；所述一阶导数对应于所述时频谱中心道处的时频波形的波峰点，所述二阶导数对应于所述时频谱中心道处的时频波形的波谷点；所述波峰点及波谷点作为波形特征点形成波形特征点序列。
6.如权利要求1所述的地层旋回自动识别与转换方法，其特征在于，所述以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线，包括：
从所述波形特征点序列中取一个波形特征点作为种子点；
对该种子点进行时频谱同相轴追踪，获得该种子点处的同相轴趋势线；
按照上述方式，获得所述波形特征点序列中其余波形特征点的同相轴趋势线。
7.如权利要求1所述的地层旋回自动识别与转换方法，其特征在于，所述确定所述同相轴趋势线的斜率，包括：
取出所述波形特征点序列中一个波形特征点的同相轴趋势线；
对该同相轴趋势线进行最小二乘法线性拟合，确定该同相轴趋势线的梯度，并将其作为该同相轴趋势线的斜率；
按照以上方式，获得所述波形特征点序列中其余波形特征点的同相轴趋势线的斜率。
8.如权利要求1所述的地层旋回自动识别与转换方法，其特征在于，所述将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线，包括：
对所述地层旋回特征点序列进行线性插值，形成与所述地震波形采样间隔一致的地层旋回曲线。
9.如权利要求1所述的地层旋回自动识别与转换方法，其特征在于，所述指定地层旋回单元序列包括三角形序列，相应地，所述将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列，包括：
根据所述地层旋回曲线上各采样点的幅值变化特征，识别出所述地层旋回曲线上的极性转换点；
根据所述地层旋回曲线上的极性转换点形成层序分界面序列，并根据极性变化特征确定所述层序分界面序列中各个应层序分界面的极性类型；
从所述层序分界面序列中依序取出一个层序分界面；
确认该层序分界面与其相邻的下一个层序分界面的极性组合类型；
如果所述极性组合类型为负极性至正极性，则将该层序分界面与其相邻的下一个层序分界面的区间绘制为正三角形；否则，将该层序分界面与其相邻的下一个层序分界面的区间绘制为反三角形；
按照以上方式，将所述层序分界面序列中其余每个层序分界面与其相邻的下一个层序分界面的区间，对应绘制为正三角形或反三角形，从而形成三角形序列。
10.一种地层旋回自动识别与转换装置，其特征在于，包括：
时频分析模块，用于对地震波形进行时频分析，形成时频谱；
特征提取模块，用于从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列；
趋势线获取模块，用于以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线；
斜率确定模块，用于确定所述同相轴趋势线的斜率；
第一转换模块，用于根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列；
第二转换模块，用于将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线；
第三转换模块，用于将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列；
其中，所述根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列，包括：
取出所述波形特征点序列中一个波形特征点的同相轴趋势线；
确认该同相轴趋势线的斜率是否为大于或等于零；
如果该同相轴趋势线的斜率大于零，则将对应波形特征点的旋回类型确定为正旋回；否则，将对应波形特征点的旋回类型确定为反旋回；
按照以上方式，获得所述波形特征点序列中其余波形特征点的旋回类型，从而形成地层旋回特征点序列。
11.一种地层旋回自动识别与转换装置，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如下步骤：
对地震波形进行时频分析，形成时频谱；
从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列；
以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线；
确定所述同相轴趋势线的斜率；
根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列；
将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线；
将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列；
其中，所述根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列，包括：
取出所述波形特征点序列中一个波形特征点的同相轴趋势线；
确认该同相轴趋势线的斜率是否为大于或等于零；
如果该同相轴趋势线的斜率大于零，则将对应波形特征点的旋回类型确定为正旋回；否则，将对应波形特征点的旋回类型确定为反旋回；
按照以上方式，获得所述波形特征点序列中其余波形特征点的旋回类型，从而形成地层旋回特征点序列。
12.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
对地震波形进行时频分析，形成时频谱；
从所述时频谱中心道处的时频波形中提取波形特征点序列；
以所述波形特征点序列中的波形特征点作为种子点，进行时频谱同相轴追踪，形成同相轴趋势线；
确定所述同相轴趋势线的斜率；
根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列；
将所述地层旋回特征点序列转换为地层旋回曲线；
将地层旋回曲线转换为指定地层旋回单元序列；
其中，所述根据所述同相轴趋势线的斜率，将所述波形特征点序列转换为地层旋回特征点序列，包括：
取出所述波形特征点序列中一个波形特征点的同相轴趋势线；
确认该同相轴趋势线的斜率是否为大于或等于零；
如果该同相轴趋势线的斜率大于零，则将对应波形特征点的旋回类型确定为正旋回；否则，将对应波形特征点的旋回类型确定为反旋回；
按照以上方式，获得所述波形特征点序列中其余波形特征点的旋回类型，从而形成地层旋回特征点序列。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910007410.1A CN109613613B (zh) | 2019-01-04 | 2019-01-04 | 地层旋回自动识别与转换方法、装置及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910007410.1A CN109613613B (zh) | 2019-01-04 | 2019-01-04 | 地层旋回自动识别与转换方法、装置及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109613613A CN109613613A (zh) | 2019-04-12 |
| CN109613613B true CN109613613B (zh) | 2020-05-15 |
Family
ID=66018105
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910007410.1A Active CN109613613B (zh) | 2019-01-04 | 2019-01-04 | 地层旋回自动识别与转换方法、装置及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109613613B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117631038A (zh) * | 2022-08-19 | 2024-03-01 | 中国石油天然气集团有限公司 | 年代地层域地层沉积旋回分析方法及装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101349764A (zh) * | 2007-07-20 | 2009-01-21 | 中国石油大学(北京) | 一种地震旋回分析方法 |
| CN102313904A (zh) * | 2011-05-05 | 2012-01-11 | 中国石油化工股份有限公司 | 利用地震信息自动划分地层旋回的方法 |
| CN102520446A (zh) * | 2012-01-06 | 2012-06-27 | 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司西部新区研究中心 | 高精度三维层序自动识别系统 |
| CN106680879A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-05-17 | 中国石油天然气集团公司 | 沉积旋回划分的方法和装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8270248B2 (en) * | 2008-06-25 | 2012-09-18 | Probe Technology Services, Inc. | Method for initializing receiver channels in a cement bond logging tool |
-
2019
- 2019-01-04 CN CN201910007410.1A patent/CN109613613B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101349764A (zh) * | 2007-07-20 | 2009-01-21 | 中国石油大学(北京) | 一种地震旋回分析方法 |
| CN102313904A (zh) * | 2011-05-05 | 2012-01-11 | 中国石油化工股份有限公司 | 利用地震信息自动划分地层旋回的方法 |
| CN102520446A (zh) * | 2012-01-06 | 2012-06-27 | 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司西部新区研究中心 | 高精度三维层序自动识别系统 |
| CN106680879A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-05-17 | 中国石油天然气集团公司 | 沉积旋回划分的方法和装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 测井高分辨率层序地层自动划分技术与应用尝试;郑小武 等;《石油与天然气地质》;19991231;第20卷(第4期);第357-360页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109613613A (zh) | 2019-04-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Dimri et al. | Fractal models in exploration geophysics: applications to hydrocarbon reservoirs | |
| EP1058131B1 (en) | Method of determining spatial changes in subsurface structure stratigraphy, lithology and fluid content and of reducing seismic noise | |
| CN105911587B (zh) | 一种利用单程波算子的双程波叠前深度偏移方法 | |
| CN105572726B (zh) | 一种层序地层格架下多期次叠置扇体的精细刻画方法 | |
| CN106707344B (zh) | 一种地层层序划分方法及装置 | |
| CN106383360A (zh) | 一种基于地震数据的海底沉积物温压场的识别方法 | |
| CN107656312B (zh) | 基于分方位角叠加的河道砂体预测方法及装置 | |
| Pafeng et al. | Prestack waveform inversion of three-dimensional seismic data—An example from the Rock Springs Uplift, Wyoming, USA | |
| CN104375178A (zh) | 一种碳酸盐岩缝洞储层预测方法和装置 | |
| CN107179546B (zh) | 一种确定速度场的方法及装置 | |
| CN107884830B (zh) | 沉积地层旋回划分方法及装置 | |
| Xu et al. | Optimized workflows for high-frequency seismic interferometry using dense arrays | |
| CN109613613B (zh) | 地层旋回自动识别与转换方法、装置及存储介质 | |
| RU2490677C2 (ru) | Способ комплексной обработки геофизических данных и технологическая система "литоскан" для его осуществления | |
| EA030770B1 (ru) | Система и способ адаптивной сейсмической оптики | |
| Bertrand et al. | Seawater velocity variations and real-time reservoir monitoring | |
| CN106772599B (zh) | 一种计算地层横波速度的方法及装置 | |
| CN109782344A (zh) | 沉积层序边界识别方法及装置 | |
| CN109782343B (zh) | 地层旋回分析方法及装置 | |
| CN114114421A (zh) | 基于深度学习的导向自学习地震数据去噪方法及装置 | |
| CN108897046B (zh) | 远探测声波逆时偏移成像方法及装置 | |
| Dinh et al. | Processing and quality-control strategies for consistent time-lapse seismic attributes: A case history on an internal blowout using vintage data | |
| Olea et al. | An artificial intelligence approach to lithostratigraphic correlation using geophysical well logs | |
| WO2024036819A1 (zh) | 年代地层域地层沉积旋回分析方法及装置 | |
| CN111830562A (zh) | 一种油气储层渗透率预测方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |