CN109633746A - 一种反射倾角及其相似系数的自动拾取方法 - Google Patents

一种反射倾角及其相似系数的自动拾取方法 Download PDF

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杨尚琴
许自龙
洪承煜
孙成龙
李满树
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China Petroleum and Chemical Corp
Sinopec Geophysical Research Institute
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Abstract

公开了一种反射倾角及其相似系数的自动拾取方法。该方法包括：1)基于输入的叠后地震数据，由计算机中的MPI模块向大数据管理中心申请输入数据及计算资源；2)在步骤1)中所申请的计算资源全部到位时，启动MPI进程，定位、读取及存写输入数据；3)启动Pthread线程池，多线程地计算INLINE方向斜率、CROSSLINE方向斜率以及地震剖面相似系数；4)线程资源释放；5)MPI模块自行调用IOService接口读取步骤3)计算出的结果数据，写回HDFS。本发明的方法加速了反射倾角及其相似系数拾取的速度，使得提取地震属性参数的效率明显提高。

Description

一种反射倾角及其相似系数的自动拾取方法
技术领域
本发明涉及石油地球物理勘探技术领域，更具体地，涉及一种反射倾角及其相似系数的自动拾取方法。
背景技术
叠前深度偏移技术成功应用的关键是速度模型的建立。速度建模是一个地质信息综合分析的过程，叠前深度偏移的效果依赖于速度模型的可靠性，即深度域速度建模精度决定了叠前深度偏移成像结果的质量和可信度。虽然近几十年行业内提出了并发展了多种偏移速度分析方法，但由于受到速度建模条件的限制，使其对复杂构造成像的适应性较差，国内工业化应用程度不高。无论我国的东部裂谷型盆地还是西部的前陆盆地，速度场十分复杂，地震资料信噪比较低，速度建模的精度远远不能满足叠前深度偏移成像的要求。在过去的一段时间里，地球物理学者围绕叠前深度偏移速度模型建立发展了许多方法，比如深度聚焦分析、剩余曲率分析法、旅行时层析成像等速度反演方法。深度聚焦分析法采用叠加能量来测量速度误差，剩余曲率分析方法适用剩余时差测量速度误差，该两种方法适用于横向速度均匀、炮检距小、反射层水平的情况，在横向速度变化较大时存在较大误差。目前比较有效的方法是基于层析反演理论的叠前深度偏移速度建模，利用偏移和层析交替迭代的方法进行速度反演，逐渐向合理的速度模型收敛，恢复速度场中的高波数信息和低波数信息，反演的精度较高，计算稳定，是深度域速度模型建立的一种有效方法。
网格层析深度域速度建模是基于初始深度层速度模型条件下，进行叠前深度偏移成像速度模型迭代调优的处理过程。充分考虑地震及地质信息将信噪比、同相轴的连续性、地层倾角及地震资料采集的方位角等多种信息联合反演速度模型。该方法基于深度域成像道集同相轴拉平准则，是一个十分方便高效的深度域速度分析方法。同时该方法还可弥补传统的层析成像技术对垂向速度模型优化的缺陷，更适用于无法进行层位解释，划分速度界面的低信噪比地区的地震资料叠前深度偏移速度建模，适合工业化推广应用。
由于在当前大数据的地震勘探时代，地震勘探的精度要求越来越高，需要处理的数据量越来越大。为了提高网格层析深度域速度建模的效率，有必要提出一种基于高效大数据管理下的反射倾角及其相似系数的自动拾取优化方法。
公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题，满足复杂探区高精度成像的需求，本发明提出了一种反射倾角及其相似系数的自动拾取方法。
该方法包括：
1)基于输入的叠后地震数据，由计算机中的MPI模块向大数据管理中心申请输入数据及计算资源；
2)在步骤1)中所申请的计算资源全部到位时，启动MPI进程，定位、读取及存写输入数据；
3)启动Pthread线程池，多线程地计算INLINE方向斜率、CROSSLINE方向斜率以及地震剖面相似系数；
4)线程资源释放；
5)MPI模块自行调用IOService接口读取步骤3)计算出的结果数据，写回HDFS。
优选地，步骤3)中每个线程的计算过程包括：
3.1)根据定位读取输入数据；
3.2)对每一道上的每一深度值进行线性深度差校正，得到新的深度值；
3.3)在INLINE方向和CROSSLINE方向上分别在给定的斜率取值范围内对斜率进行扫描并基于所扫描的斜率值计算相似系数；
3.4)寻找使得相似系数最大的斜率值；
3.5)输出对应的相似系数以及反射倾角。
优选地，启动MPI进程后执行以下步骤：
启动MPIExec可执行程序；
MPIExec加载MPI模块，并设置包括输入文件路径、输出文件路径的参数；
MPIExec执行MPI模块run方法。
根据以下公式计算相似系数：
其中，z为校正后的深度，x表示距离，M表示INLINE方向以及CROSSLINE方向的扫描窗口长度，N表示深度方向的扫描窗口长度，Slmo(zi,xj)为(zi,xj)处的振幅。
优选地，线性深度校正的公式为：
z＝z0+px·x (2)
其中，z0为初始深度，px是x点的斜率。
优选地，在步骤1)中由MPIAppMaster向ResourceManager申请资源。
本发明的方法加速了反射倾角及其相似系数拾取的速度，使得提取地震属性参数的效率明显提高，并且在速度大大提升的情况下，拾取得到的结果与原始算法的结果相比准确度并没有降低。本发明特别适用于高精度采集下网格层析深度域速度建模中的地震属性参数提取。
本发明的方法和装置具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施例中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施例中进行详细陈述，这些附图和具体实施例共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出根据本发明的示例性实施方案的反射倾角及其相似系数的自动拾取方法的流程图；
图2示出在根据本发明的示例性实施方案的反射倾角及其相似系数的自动拾取方法中采用的多层次并行调用框图；
图3示出采用本发明方法得到的某工区相似系数的输出结果。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示了本发明的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
反射倾角及其相似系数的拾取是网格层析反演速度建模的组成部分，它基于成像剖面数据进行地震属性参数的提取。反射倾角及方位角可从INLINE和CROSSLINE的两个方向斜率导出。因此计算INLINE方向斜率、CROSSLINE方向斜率及地震剖面相似系数，所提取的属性数据为网格层析深度域速度建模功能提供输入数据。
以下参考图1具体描述根据本发明的示例性实施方案的反射倾角及其相似系数的自动拾取方法。该方法主要包括：
步骤1：基于输入的叠后地震数据，由计算机中的MPI模块向大数据管理中心申请输入数据及计算资源。
如图2所示，可以由MPIAppMaster负责向ResourceManager申请资源；
步骤2：在步骤1中所申请的计算资源全部到位时，启动MPI进程，定位、读取及存写输入数据。
即，在MPIAppMaster申请的资源全部到位时，启动MPIExec可执行程序，MPIExec加载MPI模块，并设置包括输入文件路径、输出文件路径的参数，MPIExec执行MPI模块run方法，实现输入数据的定位、读取及写入。
步骤3：启动Pthread线程池，多线程地计算INLINE方向斜率、CROSSLINE方向斜率以及地震剖面相似系数。
每个线程计算的计算过程包括：
3.1)根据定位读取输入数据；
3.2)对每一道上的每一深度值进行线性深度差校正，得到新的深度值；
3.3)在INLINE方向和CROSSLINE方向上分别在给定的斜率取值范围内对斜率进行扫描并基于所扫描的斜率值计算相似系数；
3.4)寻找使得相似系数最大的斜率值；
3.5)输出对应的相似系数以及反射倾角。
相似系数可以通过以下公式进行计算：
其中，z为校正后的深度，x表示距离，M表示INLINE方向以及CROSSLINE方向的扫描窗口长度，N表示深度方向的扫描窗口长度，Slmo(zi,xj)为(zi,xj)处的振幅。
可以通过以下公式对初始深度z0进行深度校正：
z＝z0+px·x (2)
其中，z0为初始深度，px是x点的斜率。
在公式(1)中，最大相似系数所对应的px，是该点的斜率，该相似系数s(z,px)也称为倾角相似系数。
应用示例
对某工区采用根据本发明的反射倾角及其相似系数的自动拾出方法，得到相似系数的输出结果如图3所示。在原始数据为1.1TB的工区数据下，效率提高了4倍。
本领域技术人员应理解，上面对本发明的实施例的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施例的有益效果，并不意在将本发明的实施例限制于所给出的任何示例。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (6)

1.一种反射倾角及其相似系数的自动拾取方法，其特征在于，包括：
1)基于输入的叠后地震数据，由计算机中的MPI模块向大数据管理中心申请输入数据及计算资源；
2)在步骤1)中所申请的计算资源全部到位时，启动MPI进程，定位、读取及存写输入数据；
3)启动Pthread线程池，多线程地计算INLINE方向斜率、CROSSLINE方向斜率以及地震剖面相似系数；
4)线程资源释放；
5)MPI模块自行调用IOService接口读取步骤3)计算出的结果数据，写回HDFS。
2.根据权利要求1所述的反射倾角及其相似系数的自动拾取方法，其中，步骤3)中每个线程的计算过程包括：
3.1)根据定位读取输入数据；
3.2)对每一道上的每一深度值进行线性深度差校正，得到新的深度值；
3.3)在INLINE方向和CROSSLINE方向上分别在给定的斜率取值范围内对斜率进行扫描并基于所扫描的斜率值计算相似系数；
3.4)寻找使得相似系数最大的斜率值；
3.5)输出对应的相似系数以及反射倾角。
3.根据权利要求1所述的反射倾角及其相似系数的自动拾取方法，其中，启动MPI进程后执行以下步骤：
启动MPIExec可执行程序；
MPIExec加载MPI模块，并设置包括输入文件路径、输出文件路径的参数；
MPIExec执行MPI模块run方法。
4.根据权利要求1所述的反射倾角及其相似系数的自动拾取方法，其中，根据以下公式计算相似系数：
其中，z为校正后的深度，x表示距离，M表示INLINE方向以及CROSSLINE方向的扫描窗口长度，N表示深度方向的扫描窗口长度，Slmo(zi,xj)为(zi,xj)处的振幅。
5.根据权利要求1所述的反射倾角及其相似系数的自动拾取方法，其中，线性深度校正的公式为：
z＝z0+px·x (2)
其中，z0为初始深度，px是x点的斜率。
6.根据权利要求1所述的反射倾角及其相似系数的自动拾取方法，其中，在步骤1)中由MPIAppMaster向ResourceManager申请资源。
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