CN109975870B - 一种基于核相关的地震数据属性提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于核相关的地震数据属性提取方法,包括1)地震道的选择;2)核相关度量的计算;3)核相关矩阵的构建;4)地震道属性值的计算。本发明能实现地震属性中相干属性的提取,引入核相关函数,通过构建核相关矩阵,计算矩阵特征值等步骤,进而实现地震数据相干属性的提取。方便实现,能实现对地层地质的边缘、河道等不连续性检测和砂体的非均质性以及断层等地质特征的精细刻画,技术方案易于实现,可操作性强。

Description

一种基于核相关的地震数据属性提取方法
技术领域
本发明属于地震勘探技术领域,涉及地震数据的属性提取技术,尤其是一种基于核相关的地震数据的属性提取方法。
背景技术
相干属性是地震属性中的一种,该属性是近年来发展起来的一项强大的地震解释技术。相干属性数据的图片能清晰的刻画地下的三角洲、河道、礁体等地质构造,也可以确定断层的空间分布以及储层的岩性变化等地质特征。
Bahorich等人于1995年发表了基于归一化道互相关的相干体算法(称为第一代相干体算法,记为C1),该方法的应用效果立刻在工业界引起了巨大的反响。Marfurt等人于1998年提出基于多道相似度量的相干体算法(称为第二代相干体算法,记为C2),该算法利用分析窗内平均道的能量与所有道的能量比值来度量相干性,该方法提高了相干体的信噪比,但由于分析窗内地震道的数量增加,计算量也随之增加,同时降低了横向分辨率。Gersztenkorn与Marfurt于1999年将第一代相干体算法推广到任意J道(J为分析窗内地震道的个数),提出了基于特征结构的相干体算法(简称为第三代相干体算法,记为C3),该方法实际应用效果最好,抗噪性能强,分辨率高。由于倾角会对相干体数据结果有影响,为此Marfurt等人提出了第三代相干体算法,该算法首先通过C2算法计算得到一个倾角数据体,进一步利用倾角作为约束降低对计算结果的影响,然后再利用第三代相干体算法计算相干体。Randen等人定义了一种“混沌”的度量,用来描述地层的内部结构,展示地下地质地层的空间展布,Bakker等人构造了“面”度量和相干度量。为了更加突出断层面等特征,Cohen和Coifman于2002年提出局部结构熵算法,这种算法是在牺牲了一定分辨率的前提下,极大地提高了计算效率和抗噪性。Cohen和Coult等人提出断层面提取方法,该方法将归一化局部差熵与图像处理技术--二值化及骨架化相结合,提取出清晰的断层面。陆文凯等人将C1算法进行发展,提出了基于超道技术和高阶统计量的相干体算法。李延东与陆文凯等人于2006年对第三代相干体算法进行了发展,提出基于超道技术的特征结构相干体算法。另一类是计算方差估计波形相似的技术,即基于方差的相干体技术,该算法通过计算分析窗内能量归一化方差得到相干度量,基于数据误差估算的相干体技术还有基于曼哈顿距离的相干体算法等,该类算法计算效率高,实际应用效果与第二代相干体算法相当。Marfurt与Kirlin将第三代相干体算法与雷达信号处理中的空间谱估计技术相结合,提出了基于MUSIC的相干体算法。Randen等人提出基于梯度结构张量技术来估计地震数据的纹理属性的方法。王晓凯和高静怀等人提出了基于乘幂与递推的相干体快速算法进一步改进和提高第三代相干体算法的计算效率。
在某些情况下,由于单一的相干属性并不能满足地质解释人员的需要,因此有些学者就提出将相干体技术与瞬时属性进行联合,并用于提高地层地质结构的分辨率。如王西文和杨孔庆等人将匹配地震子波的连续小波变换与第一代相干体以及第二代相干体算法相结合,提出两种相干体算法。张军华等人将小波变换与第三代相干体相结合,在小波变换的分频数据体基础上,对各个分频数据体应用第三代相干体算法计算相干性。周艳辉等根据地质构造的变化特点和地震数据的时间-尺度特性,将小波变换和局部结构熵算法结合,提出基于多尺度瞬时相位的多分辨率局部结构熵算法。上述小波变换和相干体算法相结合的方法有利于地质目标的精细刻画和地震解释。
以上现有技术在大多数相干属性提取方法中,采用了较为常用的相关系数作为度量构建协方差矩阵,这种度量存在一定的局限性,因此,应使用更符合地震数据道之间的度量准则来实现地震数据属性的提取。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术不足,提出一种基于核相关的地震数据属性提取方法,通过以下技术方案来实现的:
一种基于核相关的地震数据属性提取方法,基于球流形提出了核相关和核相关矩阵的计算方法,结合常用的C3算法实现地震数据相干属性的提取,包括以下步骤:
1)选择参与计算地震道数据及目标道,确定窗口的大小;
2)在窗口范围内计算地震道彼此之间的核相关;
3)基于球流形计算核相关,构建半正定的核相关矩阵;
4)求取核相关矩阵的特征值,计算最大特征值与核相关矩阵迹的比值,将其作为地震数据的相干属性值输出。
受到支持向量机中核回归法的启发基于球流形步骤2)中核相关k(X,Y):
Figure BDA0002035963600000031
其中Ω表示向量空间,X∈Ω,Y∈Ω,
Figure BDA0002035963600000032
表示映射算子,分别表示向量空间。
步骤3)中定义核相关矩阵K,通过方程(2)的形式构建核相关矩阵K:
Figure BDA0002035963600000033
其中Xi和Xj表示所选时间窗内的地震信号,i和j表示变量为X的下标。
在步骤3)中的核相关矩阵K,若Xi和Xj是基于球流形空间,核相关矩阵K中的元素k(Xi,Xj)通过方程(3)实现:
Figure BDA0002035963600000041
其中,exp表示指数函数,acos表示反余弦函数,σ>1表示尺度因子。
本发明具有以下有益效果:
本发明能够有效的实现地震数据相干属性的提取,引入核相关函数的概念,利用非线性的核相关函数构建核相关矩阵K。核相关函数具有非线性特性,相比线性相关对变量之间的度量更为敏感,对于地下地质体的细节特征刻画更清楚,能实现对地层地质的边缘和和非均质性的刻画、断层以及河道的检测等其他地质特征的刻画。本发明易于实现,可操作性强,综合上述步骤,依据实施方案流程图实现对地震数据的相干属性进行提取。
附图说明
图1地震道数据的选择示意图;
图2本发明方法的流程图;
图3实际地震资料测试图;其中(a)原始地震数据,(b)对原始数据通过应用线性的核相关函数提取的相干属性切片图(c)通过本发明方法对地震数据进行提取的相干属性切片图。
具体实施方式
本发明首先引入核相关的概念,提出地震属性新的提取方法。相比传统常用的相干属性提取方法,其特征在于克服了简单的应用线性相关去实现协方差矩阵的构建,而是基于球流形空间上的距离构建核相关矩阵,计算核相关矩阵的最大特征值与该矩阵的迹的比值作为目标点的相干属性值输出,并循环遍历所有数据点,实现对地震相干属性的提取。其具体包括如下步骤:
1)地震道的选择
选取以目标地震道为中心的3×3窗口的地震数据,共9道数据,Xi和Xj表示窗内中的9道数据,其中i和j表示变量,0<i≤9和0<j≤9,则具体的选择方式参见图1,第5道数据为目标道数据。
2)核相关k(Xi,Xj)的计算
通过步骤1)确定目标地震道和相邻地震道,测量两个地震道之间基于球流形空间上的距离k(Xi,Xj),称为核相关,即通过方程(1)实现:
Figure BDA0002035963600000051
其中,exp表示指数函数,acos表示反余弦函数,σ>1表示尺度因子。
3)核相关矩K的构建
通过使用步骤2)计算得到的k(Xi,Xj),构建核相关矩阵K为:
Figure BDA0002035963600000052
其中,m表示变量,则m<9。
4)相干属性值得计算
计算基于上述步骤3)计算得到核相关矩阵K的最大特征值,用λmax表示;其次,计算该核相关矩阵K的迹,用trace(K)表示;最后通过方程(3)计算目标点的相干值Ck
Figure BDA0002035963600000053
其中,Ck表示所选窗内目标道中目标点的相干值,通过上述步骤遍历整个地震数据体。
参照图1所示,常用的有很多种3道数据、5道数据等,本发明主要是用于9道数据参与运算,空间窗口为3×3,共9道地震道数。
参照图2所示,主要有数据的输入,参数的初始化,参与计算的地震道数据的选择,计算球流形距离,核相关矩阵的计算,属性值的计算,最后保存数据。图3为本发明方与传统方法应用于实际的地震资料处理结果对比图,用于说明本发明的方法优于传统的方法。
本发明提出了一种基于核相关地震数据属性提取方法,从传统方法协方差矩阵构建的形式上引入核相关的概念,提出核相关矩阵的计算方法,改进了传统协方差矩阵构建时使用的相关度量,核相关对于变量间的关系度量更敏感,在构建核相关矩阵时,采用非线性的核相关函数来实现,计算核相关矩阵的最大特征值与核相关矩阵的迹的比值作为属性值输出。并遍历整个数据体,即可实现对地下地质体的边缘和地下断层、河道的检测以及非均质体的刻画。其具体实施方案如下步骤:
1)参数的初始化
对地震数据进行预处理即分块处理,以便提高计算效率;并对方法中的参数进行初始化;
2)地震道的选择
常用的有很多种3道数据、5道数据等,本发明主要是用于9道数据参与运算,空间窗口为3×3,共9道地震道数。
3)核相关k(Xi,Xj)的计算
通过上述步骤2)中所选窗口中的地震道数据,计算两个地震道之间的核相关k(Xi,Xj),通过计算球流形上的距离实现,即方程(4):
Figure BDA0002035963600000071
其中,exp表示指数函数,acos表示反余弦函数,σ>1表示尺度因子,核相关k(Xi,Xj)为非线性函数。
4)核相关矩阵K的计算
基于上述步骤4)中的核相关k(Xi,Xj),构建核相关矩阵K:
Figure BDA0002035963600000072
其中,m表示变量,则m<9。
5)地震数据属性值的计算
首先,计算核通过步骤4)得到相关矩阵K的最大特征值,用λmax表示;其次,计算该核相关矩阵K的迹,用trace(K)表示;最后通过方程(6)计算目标点的相干属性值Ck
Figure BDA0002035963600000073
其中,Ck表示所选窗内目标道中目标点的相干值,通过上述步骤遍历整个地震数据体。
效果对比
通过将本发明应用于实际的地震资料处理,通过与专业领域内常用的C3方法对比,结果如图3所示,从图(b)中箭头所指示的位置,虽然能刻画出断层信息,但是本发明的方法对于断层的刻画更为清晰,而在图(b)矩形框中所标记的位置,对于细小河道的刻画相比图(c)中所对应的位置对河道的刻画较弱,难以识别。而本发明方法刻画非常清楚。因此对细小的不连续性的,本发明方法优于线性的核相关方法。

Claims (3)

1.一种基于核相关的地震数据属性提取方法,其特征在于,基于球流形提出了核相关和核相关矩阵的计算方法,结合常用的C3算法实现地震数据相干属性的提取,包括以下步骤:
1)选择参与计算地震道数据及目标道,确定窗口的大小;
2)在窗口范围内计算地震道彼此之间的核相关;
3)基于球流形计算核相关,构建半正定的核相关矩阵;
4)求取核相关矩阵的特征值,计算最大特征值与核相关矩阵迹的比值,将其作为地震数据的相干属性值输出;
其中,通过步骤1)确定目标道和相邻地震道,测量两个地震道之间基于球流形空间上的距离k(Xi,Xj),称为核相关,在步骤3)中的核相关矩阵K中的元素k(Xi,Xj)通过方程(3)实现:
Figure FDA0002333575330000011
其中,exp表示指数函数,acos表示反余弦函数,σ>1表示尺度因子,Xi和Xj表示所选时间窗内的地震信号,i和j表示变量为X的下标。
2.根据权利要求1所述的一种基于核相关的地震数据属性提取方法,其特征在于,受到支持向量机中核回归法的启发基于球流形计算步骤2)中核相关k(X,Y):
Figure FDA0002333575330000012
其中Ω表示向量空间,X∈Ω,Y∈Ω,
Figure FDA0002333575330000013
表示映射算子,分别表示向量空间。
3.根据权利要求2所述的一种基于核相关的地震数据属性提取方法,其特征在于,步骤3)中定义核相关矩阵K,通过方程(2)的形式构建核相关矩阵K:
Figure FDA0002333575330000021
其中Xi和Xj表示所选时间窗内的地震信号,i和j表示变量为X的下标。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107942373A (zh) * 2017-11-14 2018-04-20 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 基于裂缝性油气储层断裂系统检测的相干算法
CN108388928A (zh) * 2018-03-27 2018-08-10 西南石油大学 一种基于三角核函数的地震属性融合方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107942373A (zh) * 2017-11-14 2018-04-20 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 基于裂缝性油气储层断裂系统检测的相干算法
CN108388928A (zh) * 2018-03-27 2018-08-10 西南石油大学 一种基于三角核函数的地震属性融合方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A coherence algorithm for 3-D seismic data based on rank correlation;Tao Yang et al.;《SEG Denver 2014 Annual Meeting》;20141231;第1585-1587页 *
Crosscorrelation kernels in acoustic Green’s function retrieval by wavefield correlation for point sources on a plane and a sphere;Yingcai Zheng et al.;《Geophysical Journal International》;20111231;第853-859页 *
单核和多核相关向量机的比较研究;杨柳等;《计算机工程》;20100630;第36卷(第12期);第195-197页 *

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