CN109839663B - 一种隐伏陷落柱的地震识别方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种隐伏陷落柱的地震识别方法和装置，所述方法包括采用宽方位观测系统获取目标区域内的原始地震数据；接着使用OVT域资料处理技术对其进行处理，获得高分辨率全方位三维数据体；并对其进行目的层位标定和层位追踪；接着对标定层位后的全方位三维地震数据体进行构造滤波，并在对其进行波形差异体属性和断层概率体属性的提取；并对前述两者采用主成分分析法进行运算，获得一个新属性数据体，并在其上提取层间属性；接着对新的属性数据体和滤波后的三维地震数据体进行叠加，进而根据叠加后的三维地震数据体剖面和新属性的层间属性对隐伏陷落柱进行识别，从而提高了陷落柱及隐伏陷落柱边界和冒落高度的识别精度。

Description

一种隐伏陷落柱的地震识别方法和装置

技术领域

本发明涉及陷落柱识别技术领域，特别涉及一种隐伏陷落柱的地震识别方法和一种隐伏陷落柱的地震识别装置。

背景技术

近年来，煤矿事故频发，矿井突水已经成为影响矿井安全生产的重要因素之一，主采煤层下部隐伏陷落柱及隐伏断裂构造导水已经成为煤矿采区“隐蔽致灾”的主要地质因素，由于其沟通奥灰岩溶水、各含水层及地表水的水力联系，一旦造成井下突水事故，会给煤炭企业带来极为惨重的经济损失。进而，提高探测隐伏陷落柱的准确性是实现煤矿安全生产的主要途径。

另外，隐伏陷落柱具有隐蔽性、规模较小、难以识别、验证率低的特点，原因归为以下三种：

(1)由于煤层与非煤层之间阻抗差异较大，因此在地震剖面上产生较强的反射同相轴，这会使有效信息淹没于煤层强反射之中，而煤层隐伏陷落柱的顶界面在煤层底板下方时，由于煤层的顶底界面产生的反射波带走了大量的能量，煤层下方溶洞顶界面产生的反射波和柱外绕射波能量较弱，频率较低；导致隐伏陷落柱难以有效识别。

(2)陷落柱未穿透煤层且与正常沉积煤层的顶界面的距离小于地震勘探的垂向分辨率时，煤层顶板反射波与陷落柱顶界面反射波复合，同时在陷落柱两侧存在较明显的柱外绕射波，煤层底板反射波波组特征不连续，有时与陷落柱产生的柱内干涉波几乎连在一起，造成煤层底板反射波未断的假象。

(3)由于奥灰顶界面是一不整合界面，其波组抗差异较小，致使其反射波能量较弱和连续性较差，同时，受复杂地质条件的影响，使得仅仅使用时间剖面查明隐伏陷落柱受到严重限制。

对此，目前，对于陷落柱及隐伏陷落柱的识别，主要应用地面高精度重磁法、瞬变电磁法、三维地震法、井下无线电坑道透视法及微动检测等地球物理手段，其中三维地震手段主要为数值模拟陷落柱及隐伏陷落柱地震剖面及平面响应；属性解释技术主要通过提取相干、神经网络、频率、蚂蚁体等属性，同时结合人为因素来显示陷落柱的冒落高度，陷落柱边界及冒落高度精度较低。同时三维地震技术大多只关注陷落柱，隐伏陷落柱关注较少，隐伏陷落柱的探测现主要集中在电法，以及隐伏陷落柱突水的数值模拟方面。并且识别隐伏陷落柱的精度比较低。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种隐伏陷落柱的地震识别方法，可提高隐伏陷落柱的解释效率和精度，在剖面显示中更加直观。

本发明的另一个目的在于提出一种隐伏陷落柱的地震识别装置。

为实现上述目的，本发明实一方面施例提出了一种隐伏陷落柱的地震识别方法，包括以下步骤：

S1：通过宽方位观测系统获取目标区域内的原始地震数据；

S2：通过OVT域资料处理技术处理所述原始地震数据，获取全方位三维地震数据体，记为第一个三维地震数据体；

S3：根据测井曲线得到反射系数，反射系数与地震子波进行褶积得到合成记录，利用合成记录及地质分层对所述全方位三维地震数据体进行层位标定，获取目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波位置，其中，层位标定后的所述全方位三维地震数据体记为第二个三维地震数据体；

S4：对目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波层位进行层位追踪；

S5：对所述层位标定后的三维地震数据体进行构造滤波，对滤波后的三维地震数据体记为第三个三维地震数据体；

S6：在所述第三个三维地震数据体上进行波形差异体属性和断层概率体属性的提取；

S7：对提取的所述波形差异体属性和所述断层概率体属性，采用主成分分析法进行运算，获得一个新的属性数据体，记为陷落柱敏感属性数据体；

S8：在所述陷落柱敏感属性数据体上进行顺层和层间切片，提取层间属性；

S9：对所述陷落柱敏感属性数据体和所述滤波后三维地震数据体进行叠加形成第四个三维地震数据体；

S10：根据所述叠加后的三维地震数据体剖面和所述层间属性对所述隐伏陷落柱进行识别。

根据本发明实施例提出的隐伏陷落柱的地震识别方法，首先通过宽方位观测系统获取目标区域内的原始地震数据；接着通过OVT域资料处理技术处理所述原始地震数据，获取第一个三维地震数据体，即全方位三维数据体；进而根据测井曲线得到反射系数，反射系数与地震子波进行褶积得到合成记录，利用合成记录及地质分层对所述全方位三维地震数据体进行层位标定，获取目的煤层反射波和奥灰顶界面反射波位置，其中，层位标定后的所述全方位三维地震数据体记为第二个三维地震数据体；并且对目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波层位进行层位追踪；并且对所述第标定后三维地震数据体进行构造滤波，获取第三个三维地震数据体；接着在所述滤波后三维地震数据体上进行波形差异体属性和断层概率体属性的提取；进而对提取的所述波形差异体属性和所述断层概率体属性，采用主成分分析法进行运算，获得一个新的属性数据体，记为陷落柱敏感属性数据体；并对所述陷落柱敏感属性数据体上进行顺层和层间切片，提取层间属性；接着对所述陷落柱敏感属性数据体和第三个三维地震数据体进行叠加形成第四个三维地震数据体；进而根据所述第四个三维地震数据体的剖面和所述层间属性对所述隐伏陷落柱进行识别，从而克服以往数据体分辨率低，且只追踪煤层反射波的缺陷，同时采用波形差异体属性，将陷落柱内部刻画更加明显，结合断层概率体属性陷落柱在剖面上表现为纤细连续的细线，两者形成的陷落柱敏感属性数据体使得对隐伏陷落柱的刻画更加精确、直观，有利于陷落柱边界的自动追踪。在平面上，陷落柱敏感属性数据体和层间属性既保留了波形差异体属性的敏感性，又将断层概率体属性融入，使得陷落柱边界的平面位置更加精确。

根据本发明的一个实施例，所述波形差异体属性的提取窗口参数最小不小于3*3*5ms，最大不超过3*3*9ms，算法采用算术平均，不进行重采样和倾角控制。

根据本发明的一个实施例，所述断层概率体属性的提取窗口参数为3*3*5ms。

根据本发明的一个实施例，所述S7中包括：对断层概率体属性和波形差异体属性运算进行主成分分析法运算后，在陷落柱敏感属性剖面显示中，将波形差异体属性显示为红色，断层概率体属性显示为蓝色，并将断层概率体属性数值范围设定为1.24％～81.47％。

根据本发明的一个实施例，所述S8包括：在所述陷落柱敏感属性数据体上进行顺层和层间属性提取时，顺层提取窗口参数为沿主要目的层上下10ms进行提取，层间属性提取窗口参数为主要煤层底板下方20ms，奥灰顶界面反射波分别向下20ms，向上20ms。

根据本发明的一个实施例，所述S9还包括：在叠加过程中，所述第三个三维地震数据体和所述陷落柱敏感属性数据体叠加成为第四个三维数据体，所述第四个三维数据体中，所述第三个三维数据体和所述陷落柱敏感属性数据体不变，进行叠加显示，其中，将所述第三个三维地震数据体色标设置为蓝红，所述陷落柱敏感属性数据体色标设置为灰色，所述陷落柱敏感属性数据体的中数据范围为1.24％～81.47％。

为实现上述目的，本发明另一方面实施例提出了一种隐伏陷落柱的地震识别装置，包括：获取单元，所述获取单元用于获取目标区域内的原始地震数据；数据处理单元，所述数据处理单元用于处理所述原始地震数据，获取第一个三维数据体，所述第一个三维数据体为全方位三维数据体；层位标定单元，所述层位标定单元用于根据测井曲线得到反射系数，反射系数与地震子波进行褶积得到合成记录，利用合成记录及地质分层对所述第一个三维地震数据体进行层位标定，获取目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波位置，其中，层位标定后的所述第一个三维地震数据体记为第二个三维地震数据体；层位追踪单元，所述层位追踪单元用于对目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波层位进行层位追踪；滤波单元，所述滤波单元用于对所述标定后的三维地震数据体进行构造滤波，形成第三个三维地震数据体；提取单元，所述提取单元用于在所述滤波后三维地震数据体上进行波形差异体属性和断层概率体属性的提取；融合单元，所述融合单元用于对提取的所述波形差异体属性和所述断层概率体属性，采用主成分分析法进行运算，获得一个新的属性数据体，记为陷落柱敏感属性数据体，对所述陷落柱敏感属性数据体和滤波后三维地震数据体进行叠加形成第四个三维地震数据体，并且在所述陷落柱敏感属性数据体上进行顺层和层间切片，提取层间属性；分析识别单元，所述分析识别单元用于根据所述第四个三维地震数据体的剖面和所述层间属性对所述隐伏陷落柱进行识别；显示单元，所述显示单元用于显示所述分析识别单元分析识别的所述隐伏陷落柱。

根据本发明实施例提出的隐伏陷落柱的地震识别装置，首先通过获取单元获取宽方位观测系统获取目标区域内的原始地震数据；接着通过数据处理单元即OVT域资料处理技术处理所述原始地震数据，获取第一个三维地震数据体，即全方位三维地震数据体；进而层位标定单元根据测井曲线得到反射系数，反射系数与地震子波进行褶积得到合成记录，利用合成记录及地质分层对所述第一个三维地震数据体进行层位标定，获取目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波位置，其中，层位标定后的所述第一个三维地震数据体记为第二个三维地震数据体；并且层位追踪单元对目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波层位进行层位追踪；并且滤波单元对所述标定后的三维地震数据体进行构造滤波，获取第三个三维地震数据体；接着提取单元在所述滤波后三维地震数据体上进行波形差异体属性和断层概率体属性的提取；进而融合单元对提取的所述波形差异体属性和所述断层概率体属性，采用主成分分析法进行运算，获得一个新的属性数据体，记为陷落柱敏感属性数据体；并对所述陷落柱敏感属性数据体上进行顺层和层间切片，提取层间属性；接着对所述陷落柱敏感属性数据体和滤波后三维地震数据体进行叠加形成第四个三维地震数据体；进而分析识别单元根据所述叠加后三维地震数据体剖面和所述层间属性对所述隐伏陷落柱进行识别，并且显示单元对其识别的结果进行显示，从而克服以往数据体分辨率低，只追踪煤层反射波的缺陷，同时采用波形差异体属性，将陷落柱内部刻画更加明显，结合断层概率体属性陷落柱在剖面上表现为纤细连续的细线，两者形成的陷落柱敏感属性数据体使得对隐伏陷落柱的刻画更加精确、直观，有利于陷落柱边界的自动追踪。在平面上，陷落柱敏感属性数据体和层间属性既保留了波形差异体属性的敏感性，又保留了断层概率体边界的纤细特征，使得陷落柱边界的平面位置更加精确。

根据本发明的一个实施例，所述数据处理单元通过OVT域资料处理技术对所述原始地震数据进行速度各向异性因子求取和方位各向异性校正。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：(1)使用OVT域资料处理技术处理原始地震数据，可获取高信噪比、高保真度、高分辨率的“三高”数据体，较以往的常规数据，分辨率高；(2)在分辨率高的三维数据体(第一个三维数据体)上提取波形差异体属性和断层概率体属性，并对两者进行运算，形成新的属性体，将属性体与地震数据体进行叠合对隐伏陷落柱进行剖面解释，在剖面上陷落柱边界和冒落高度更加直观，提高了隐伏陷落柱的解释效率和精度，有利于断层及隐伏陷落柱的自动追踪，减少解释误差。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中，

图1是根据本发明实施例的隐伏陷落柱的地震识别方法流程图；

图2是根据本发明实施例的隐伏陷落柱的地震识别方法中波形差异体属性计算原理图；

图3是根据本发明实施例的隐伏陷落柱的地震识别方法中陷落柱敏感属性剖面图；

图4是根据本发明一个实施例的隐伏陷落柱的地震识别方法中常规三维地震数据体与相干属性叠合剖面图；

图5是根据本发明一个实施例的隐伏陷落柱的地震识别方法中全方位数据体与陷落柱敏感属性叠合剖面图；

图6根据本发明另一个实施例的隐伏陷落柱的地震识别方法中常规三维地震数据体与相干属性叠合剖面图；

图7是根据本发明另一个实施例的隐伏陷落柱的地震识别方法中全方位数据体与陷落柱敏感属性叠合剖面图；

图8是根据本发明实施例的一种隐伏陷落柱的地震识别装置的方框示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面结合附图来描述本发明实施例的隐伏陷落柱的地震识别方法和装置。

山西庞璧区块陷落柱非常发育，断层发育较少。主采煤层顶/底板砂岩裂隙发育、太原组灰岩及奥陶系灰岩裂隙发育、含水性强，若断裂构造与其联通，将成为采区隐蔽致灾主要因素。故查明隐伏陷落柱分布，对于该矿煤矿安全生产至关重要。

首先为原始地震数据的获得，在野外采用横纵比为0.8的宽方位观测系统，通过获得携带地下信息的原始地震数据体。

再者，对原始地震数据体采用OVT域资料处理技术进行处理，保留数据中的方位信息和偏移距信息，形成第一个三维地震数据体即全方位三维地震数据体，该数据体为高信噪比、高保真度、高分辨率的“三高”数据体。较以往常规数据，分辨率高。

进一步地，根据测井曲线得到反射系数，反射系数与地震子波进行褶积得到合成记录，利用合成记录及地质分层对所述第一个三维地震数据体进行层位标定，获取目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波位置，并进行层位追踪，标定了2号、9+10号煤层和奥灰顶界面位置，其中，2号煤层反射波命名为T2反射波，9+10号煤层反射波命名为T10反射波，奥灰顶界面反射波命名为To2反射波，进而进行层位追踪，获得闭合程度较好的层位数据。并将标定后的地震数据体标记为第二个三维地震数据体。

进一步地，对标定后三维地震数据体进行滤波，实验主要进行了中值滤波和构造滤波，其中，中值滤波效果较差，构造滤波效果较好，构造滤波的滤波参数为3*3*5ms，从而获取滤波后的三维地震数据体，记为第三个三维地震数据体。

进一步地，在滤波后三维地震数据体上进行波形差异体属性和断层概率体属性提取。波形差异体属性提取参数为：窗口参数为3*3*9ms，算法采用算术平均，不进行重采样和倾角控制，断层概率体属性提取参数选择为大窗口3*3*5ms，从而得到了较好的波形差异体属性体和断层概率体属性体。

其中，波形差异体属性属地震相似类属性之一，它是计算时窗中心道和指定的相邻道差异系数的数学方法，以归一化互相关差异性分析为基础。在三维地震空间中给定的单元内以固定间隔计算一个地震道的波形与其他地震道波形相似性比较，即在设定的一个时窗内计算中心道与相邻道之间波形互相关差异系数，估算地震波的衰减。相邻道选择一般采用线性3道，正交3道及正交5道，并将其差异属性值赋予中心道，见图2所示(正交3道)。属性的值在0(理论上，代表波形无差异)和1(理论上，代表波形完全不同)之间。波形差异分析常采用的算法：几何平均值、算术平均值、最大差异值、最小差异值等。

断层概率体属性其原理首先来源于对地震图像的相似性(Semblance)分析，其概率值在0～1之间,表示可能存在的断层“最大似然”程度是多少。断层概率体属性计算的表达式为(hale，2015)：F＝1-Semblance⁸，式中：F为断层概率体属性；Semblance为地震的相干性属性。

进一步地，对波形差异体属性和断层概率体属性进行主成分分析法运算，以断层概率体属性为主要成分，形成新的属性体，即为陷落柱敏感属性数据体，在属性剖面中，将波形差异体属性显示为红色，断层概率体属性显示为蓝色，并将数值范围设定为1.24％-81.47％。如图3所示，可以非常直观的看到陷落柱的边界及冒落高度，依据属性中细线和亮色部分进行勾绘即可，如进行自动拾取，可极大的提高隐伏陷落柱的解释效率和精度。

另外，陷落柱敏感属性数据体与滤波后三维地震数据体(即滤波后的全方位数据体)进行叠合形成第四个三维地震数据体，其中，在叠加过程中，滤波后三维地震数据体和陷落柱敏感属性数据体不变，将滤波后三维地震数据体色标设置为蓝红，陷落柱敏感属性数据体色标设置为灰色，并且陷落柱敏感属性数据体的中数据范围为1.24％～81.47％。如图5和图7中，在剖面解释中，陷落柱边界更加精确，解释操作更加便捷，也就是，在未有自动追踪技术的条件下，将陷落柱敏感属性与时间剖面叠合，可更提高原有人工绘制陷落柱边界和冒落高度的效率和精度。

需要说明的是，图4、图5为较大陷落柱的附图，图6、图7为较小的隐伏陷落柱的附图。其中，图4和图6中的常规三维地震数据体为现有技术中使用常规手段处理后的三维地震数据体，即常规叠前偏移三维地震数据体。从图4可以看出，在常规三维地震数据体和相干属性显示大型陷落柱边界边界较粗，且不连续，图5中全方位数据体中陷落柱边界更加明显，和陷落柱敏感属性进行融合后，既波形差异体属性将陷落柱内部刻画更加明显，断层概率体属性将隐伏陷落柱在剖面上表现为纤细连续的细线，两者形成的陷落柱敏感属性数据体使得对隐伏陷落柱的刻画更加精确、直观，有利于陷落柱边界的自动追踪。

图6中隐伏陷落柱在常规剖面中，同向轴下凹，但边界不明显；图7中，全方位数据体中隐伏陷落柱边界更加明显，和陷落柱敏感属性进行叠加，隐伏陷落柱边界和冒落高度更加直观。

进一步地，继而陷落柱敏感属性体上进行顺层和层间切片，顺层提取窗口参数为沿主要目的层上下10ms进行提取，层间属性提取窗口参数为主要煤层底板下方20ms，奥灰顶界面反射波分别向下20ms，向上20ms。

依照上述层间数据上进行陷落柱和隐伏陷落柱的平面解释，奥灰顶界面发育，但未发育到煤层的陷落柱均为隐伏陷落柱。本次隐伏陷落柱的解释从采集、处理到解释为一个整体的流程，缺一不可。

最后，解释陷落柱72个，新解释隐伏陷落柱10个，区内zk3-b未钻遇陷落柱，以往解释中存在陷落柱，本次解释该陷落柱未发育，吻合度较好。

综上所述，根据本发明实施例提出的隐伏陷落柱的地震识别方法，首先通过宽方位观测系统获取目标区域内的原始地震数据；接着通过OVT域资料处理技术处理所述原始地震数据，获取第一个三维地震数据体；进而根据测井曲线得到反射系数，反射系数与地震子波进行褶积得到合成记录，利用合成记录及地质分层对所述第一个三维地震数据体进行层位标定，获取目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波位置，其中，层位标定后的所述第一个三维地震数据体记为第二个三维地震数据体；并且对目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波层位进行层位追踪；并且对所述第二个三维地震数据体进行构造滤波，获取第三个三维地震数据体；接着在所述第三个三维地震数据体上进行波形差异体属性和断层概率体属性的提取；进而对提取的所述波形差异体属性和所述断层概率体属性，采用主成分分析法进行运算，获得一个新的属性数据体，记为陷落柱敏感属性数据体；并对所述陷落柱敏感属性数据体上进行顺层和层间切片，提取层间属性；接着对所述陷落柱敏感属性数据体和第三个三维地震数据体进行叠加形成第四个三维地震数据体；进而根据所述第四个三维地震数据体的剖面和所述层间属性对所述隐伏陷落柱进行识别，从而克服以往数据体分辨率低，只追踪煤层反射波的缺陷，同时采用波形差异体属性，将陷落柱内部刻画更加明显，结合断层概率体属性陷落柱在剖面上表现为纤细连续的细线，两者形成的陷落柱敏感属性数据体使得对隐伏陷落柱的刻画更加精确、直观，有利于陷落柱边界的自动追踪。在平面上，陷落柱敏感属性数据体和层间属性既保留了波形差异体属性的敏感性，又将断层概率体属性融入，使得陷落柱边界的平面位置更加精确。

如图8所示，本发明另一方面实施例提出了一种隐伏陷落柱的地震识别装置，装置包括获取单元1，获取单元1用于获取目标区域内的原始地震数据；数据处理单元2，数据处理单元2用于处理原始地震数据，获取第一个三维数据体，第一个三维数据体为全方位三维数据体；层位标定单元3，层位标定单元3用于根据测井曲线得到反射系数，反射系数与地震子波进行褶积得到合成记录，利用合成记录及地质分层对第一个三维地震数据体进行层位标定，获取目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波位置，其中，层位标定后的第一个三维地震数据体记为第二个三维地震数据体；层位追踪单元4，层位追踪单元4用于对目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波层位进行层位追踪；滤波单元5，滤波单元5用于对第二个三维地震数据体进行构造滤波，获取第三个三维地震数据体；提取单元6，提取单元6用于在滤波后三维地震数据体上进行波形差异体属性和断层概率体属性的提取；融合单元7，融合单元7用于对提取的波形差异体属性和断层概率体属性，采用主成分分析法进行运算，获得一个新的属性数据体，记为陷落柱敏感属性数据体，对陷落柱敏感属性数据体和滤波后三维地震数据体进行叠加形成第四个三维地震数据体，并且在陷落柱敏感属性数据体上进行顺层和层间切片，提取层间属性；分析识别单元8，分析识别单元8用于根据第四个三维地震数据体的剖面和层间属性对隐伏陷落柱进行识别；显示单元9，显示单元9用于显示分析识别单元分析识别的隐伏陷落柱。

根据本发明的一个实施例，数据处理单元2通过OVT域资料处理技术对原始地震数据进行速度各向异性因子求取和方位各向异性校正。

根据本发明实施例提出的隐伏陷落柱的地震识别装置，首先通过获取单元获取宽方位观测系统获取目标区域内的原始地震数据；接着通过数据处理单元即OVT域资料处理技术处理原始地震数据，获取第一个三维地震数据体；进而层位标定单元根据测井曲线得到反射系数，反射系数与地震子波进行褶积得到合成记录，利用合成记录及地质分层对第一个三维地震数据体进行层位标定，获取目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波位置，其中，层位标定后的第一个三维地震数据体记为第二个三维地震数据体；并且层位追踪单元对目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波层位进行层位追踪；并且滤波单元对第二个三维地震数据体进行构造滤波，获取第三个三维地震数据体；接着提取单元在滤波后三维地震数据体上进行波形差异体属性和断层概率体属性的提取；进而融合单元对提取的波形差异体属性和断层概率体属性，采用主成分分析法进行运算，获得一个新的属性数据体，记为陷落柱敏感属性数据体；并对陷落柱敏感属性数据体上进行顺层和层间切片，提取层间属性；接着对陷落柱敏感属性数据体和第三个三维地震数据体进行叠加形成第四个三维地震数据体；进而分析识别单元根据第四个三维地震数据体的剖面和层间属性对隐伏陷落柱进行识别，并且显示单元对其识别的结果进行显示，从而克服以往数据体分辨率低，只追踪煤层反射波的缺陷，同时采用波形差异体属性，将陷落柱内部刻画更加明显，结合断层概率体属性陷落柱在剖面上表现为纤细连续的细线，两者形成的陷落柱敏感属性数据体使得对隐伏陷落柱的刻画更加精确、直观，有利于陷落柱边界的自动追踪。在平面上，陷落柱敏感属性数据体和层间属性既保留了波形差异体属性的敏感性，又保留了断层概率体边界的纤细特征，使得陷落柱边界的平面位置更加精确。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

为此，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个、上等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (9)

1.一种隐伏陷落柱的地震识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：通过宽方位观测系统获取目标区域内的原始地震数据；

S2：通过OVT域资料处理技术处理所述原始地震数据，获取全方位三维地震数据体，记为第一个三维地震数据体；

S3：根据测井曲线得到反射系数，反射系数与地震子波进行褶积得到合成记录，利用合成记录及地质分层对所述第一个三维地震数据体进行层位标定，获取目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波位置，其中，层位标定后的所述第一个三维地震数据体记为第二个三维地震数据体；

S4：对目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波层位进行层位追踪；

S5：对所述第二个三维地震数据体进行构造滤波，获取第三个三维地震数据体；

S6：在所述第三个三维地震数据体上进行波形差异体属性和断层概率体属性的提取；

S7：对提取的所述波形差异体属性和所述断层概率体属性，采用主成分分析法进行运算，获得一个新的属性数据体，记为陷落柱敏感属性数据体；

S8：在所述陷落柱敏感属性数据体上进行顺层和层间切片，提取层间属性；

S9：对所述陷落柱敏感属性数据体和所述第三个三维地震数据体进行叠加形成第四个三维地震数据体；

S10：根据所述第四个三维地震数据体的剖面和所述层间属性对所述隐伏陷落柱进行识别。

2.根据权利要求1所述的隐伏陷落柱的地震识别方法，其特征在于，所述S2包括：通过OVT域资料处理技术对所述原始地震数据进行速度各向异性因子求取和方位各向异性校正。

3.根据权利要求1所述的隐伏陷落柱的地震识别方法，其特征在于，所述波形差异体属性的提取窗口参数最小不小于3*3*5ms，最大不超过3*3*9ms，算法采用算术平均，不进行重采样和倾角控制。

4.根据权利要求1所述的隐伏陷落柱的地震识别方法，其特征在于，所述断层概率体属性的提取窗口参数为3*3*5ms。

5.根据权利要求1所述的隐伏陷落柱的地震识别方法，其特征在于，所述S7中包括：对断层概率体属性和波形差异体属性运算进行主成分分析法运算后，在陷落柱敏感属性剖面显示中，将波形差异体属性显示为红色，断层概率体属性显示为蓝色，并将断层概率体属性数值范围设定为1.24％～81.47％。

6.根据权利要求1所述的隐伏陷落柱的地震识别方法，其特征在于，所述S8包括：在所述陷落柱敏感属性数据体上进行顺层和层间属性提取时，顺层提取窗口参数为沿主要目的层上下10ms进行提取，层间属性提取窗口参数为主要煤层底板下方20ms，奥灰顶界面反射波分别向下20ms，向上20ms。

7.根据权利要求1所述的隐伏陷落柱的地震识别方法，其特征在于，所述S9还包括：在叠加过程中，所述第三个三维地震数据体和所述陷落柱敏感属性数据体叠加成为第四个三维地震数据体，所述第四个三维地震数据体中，所述第三个三维地震数据体和所述陷落柱敏感属性数据体不变，进行叠加显示，其中，将所述第三个三维地震数据体色标设置为蓝红，所述陷落柱敏感属性数据体色标设置为灰色，所述陷落柱敏感属性数据体中的数据范围为1.24％～81.47％。

8.一种隐伏陷落柱的地震识别装置，其特征在于，包括：

获取单元，所述获取单元用于获取目标区域内的原始地震数据；

数据处理单元，所述数据处理单元用于处理所述原始地震数据，获取第一个三维数据体，所述第一个三维数据体为全方位三维数据体；

层位标定单元，所述层位标定单元用于根据测井曲线得到反射系数，反射系数与地震子波进行褶积得到合成记录，利用合成记录及地质分层对所述第一个三维地震数据体进行层位标定，获取目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波位置，其中，层位标定后的所述第一个三维地震数据体记为第二个三维地震数据体；

层位追踪单元，所述层位追踪单元用于对目的煤层反射波层位和奥灰顶界面反射波层位进行层位追踪；

滤波单元，所述滤波单元用于对所述第二个三维地震数据体进行构造滤波，获取第三个三维地震数据体；

提取单元，所述提取单元用于在所述第三个三维地震数据体上进行波形差异体属性和断层概率体属性的提取；

融合单元，所述融合单元用于对提取的所述波形差异体属性和所述断层概率体属性，采用主成分分析法进行运算，获得一个新的属性数据体，记为陷落柱敏感属性数据体，对所述陷落柱敏感属性数据体和第三个三维地震数据体进行叠加形成第四个三维地震数据体，并且在所述陷落柱敏感属性数据体上进行顺层和层间切片，提取层间属性；

分析识别单元，所述分析识别单元用于根据所述第四个三维地震数据体的剖面和所述层间属性对所述隐伏陷落柱进行识别；

显示单元，所述显示单元用于显示所述分析识别单元分析识别的所述隐伏陷落柱。

9.根据权利要求8所述的隐伏陷落柱的地震识别装置，其特征在于，所述数据处理单元通过OVT域资料处理技术对所述原始地震数据进行速度各向异性因子求取和方位各向异性校正。

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