CN111158046A - 基于动态规划的地震层位自动提取装置及方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于动态规划的地震层位自动提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，在待求解的目标地震层位附近获取一个初始层位；步骤2，以所述初始层位为中心，选择合适大小的窗口，选取一个包含目标层位的小区域；步骤3，根据所述初始层位，将选取的所述小区域的图像拉平；步骤4，在所述小区域内，利用动态规划的方法寻找全局最优路径；步骤5，将得到的最优路径反变换到最初的坐标空间，即得到优化之后的需求解的目标地震层位。本方法能够有效地拾取正确的地震层位，甚至在地震数据中复杂的不连续区域，依然能够准确地自动追踪相位一致的地震层位；能够很好地揭示详细的地质结构信息，而且能够大大降低计算成本，节约时间。
Description
技术领域
本发明涉及地震资料解释中的地震数据分析，尤其涉及从地震图像中提取地震层位。
背景技术
提取地震层位是地震解释中的基础步骤，地震层位被认为是与恒定地质年代相匹配的地层，代表地质上的同步曲面，对于识别构造和地层特征也很重要。此外，人们也利用层位来分析古代的沉积环境和地貌特点。
在最初的地震解释中，人们主要依靠人工解释，需要大量的劳动力和时间。面对庞大的地震数据和复杂的地质结构时，人工解释的途径就会导致效率很低，所以人们提出了不同的自动或半自动拾取地震层位的方法，但是这些方法也存在着不同的问题。
第一类方法是基于波形相似性，利用相邻道之间的相干性或相关性来追踪层位。但是这类方法适用于地质结构变化较小的情况，对于一些不连续点(例如，断层和噪音)很敏感。
第二类常用的方法是基于斜率/倾角，或者从地震反射轴估计的法向量。这类方法对于含噪音情况有较好的鲁棒性，但是对局部特征的平均化导致不能够揭示详细的地质构造信息。而且大多数基于斜率的方法在断层区域不能够拾取正确的层位，因为在经过断层的时候斜率不能够相关错位的反射轴。
第三类方法是利用瞬时相位计算相对地质年代体，然后根据相对地质年代体的等值线去提取层位。这类方法具有全局最优化性能，但是经常会产生比较光滑的结果导致缺乏一些详细的地质结构信息。
在深入研究的过程中，本发明人发现现有技术存在如下问题：
1、在地震数据中同相轴不连续的区域(例如，断层、噪音等)，传统的方法无法自动提取相位一致的精确的地震层位；
2、传统的方法往往提取得到过度平滑的地震层位，因而不能够揭示详细的地质结构信息；
3、传统的方法需要较高的计算成本，不能满足目前油气勘探开发对地震数据高效解释的需求。
发明内容
鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于动态规划的地震层位自动提取方法，以期至少部分地解决上述技术问题中的至少之一。
为了实现上述目的，作为本发明的一方面，提供了一种基于动态规划的地震层位自动提取方法，包括以下步骤：
步骤1，在待求解的目标地震层位附近获取一个初始层位；
步骤2，以所述初始层位为中心，选择合适大小的窗口，选取一个包含目标层位的小区域；
步骤3，根据所述初始层位，将选取的所述小区域的图像拉平；
步骤4，在所述小区域内，利用动态规划的方法寻找全局最优路径；
步骤5，将得到的最优路径反变换到最初的坐标空间，即得到优化之后的需求解的目标地震层位。
其中，步骤1中所述的初始层位能够利用已有的自动拾取方法、依据控制点插值的算法或人工拾取的方法来获得。
其中，步骤4中所述的动态规划方法具体包括以下步骤：非线性平滑，正向累积，和反向追踪；其中，
对于2D地震图像，首先对所述区域做非线性平滑，压制噪声，突出有效层位，然后对得到的结果进行正向累积，最后反向追踪得到最佳路径；
对于3D地震图像，首先将图像沿depth-inline(深度-沿测线)方向做非线性平滑，突出有效层位，然后继续对图像沿depth-crossline(深度-垂直测线)方向做非线性平滑，对平滑后的图像先进行正向累积，最后反向追踪得到最佳层位面。
其中，步骤4中所述的全局最优路径是通过寻找全局振幅最大值、最小值或零值点来实现的。
其中，当需要提取的目标层位的信号比较弱，即目标层位中某些点的振幅值较低，小于所选区域内的最大值，或者层位距离较近，即导致所选取的窗口包含了多个非目标层位时，选取若干控制点作为强约束，确保地震层位经过该控制点。
其中，所述选取若干控制点作为强约束的操作方法是：在寻找最小值路径时，以强控制点为中心，画两条经过该点的线段形成一个锥形区域，在锥形区域内控制点上、下方区域重新赋值为最大值，而控制点上赋值为最小值，这样确保所述地震层位一定经过此控制点。
作为本发明的另一方面，还提供了一种地震层位的自动提取装置，包括：
处理器，用于执行存储器内存储的程序；
存储器，用于存储用来执行如上所述的方法的程序。
基于上述技术方案可知，本发明的自动提取方法相对于现有技术至少具有如下有益效果：
本方法能够有效地拾取正确的地震层位，甚至在地震数据中复杂的不连续区域(例如，断层、噪音等)，依然能够准确地自动追踪相位一致的地震层位；能够很好地揭示详细的地质结构信息，而且能够大大降低计算成本，节约时间。
附图说明
图1为本发明实施方式中从2D地震图像中提取层位的流程图；
图2为本发明实施方式中从3D地震图像中提取层位的流程图；
图3为本发明实施例1中2D地震图像中利用动态规划方法与基于斜率方法进行层位拾取的结果对比图；
图4为本发明实施例2中3D地震图像中利用动态规划方法与人工解释方法进行层位拾取的结果对比图；
图5为本发明实施例3中3D地震图像中利用动态规划方法与基于斜率方法进行层位拾取的结果对比图；
图6为来自图5的2D剖面的对比结果；
图7为更加复杂的3D地震图像展示图；
图8为本发明实施例4中采用不同的方法提取的层位对比结果(目标层位为图7的黄色箭头指示的层位)；
图9为本发明实施例5中采用不同的方法提取的层位对比结果(目标层位为图7的黑色箭头指示的层位)。
具体实施方式
地震层位的提取是地震解释中非常重要的步骤，但同时也需要花费大量的时间。目前已有的拾取层位的方法在地震数据中同相轴不连续的区域(例如，断层、噪音等)，无法自动提取相位一致的精确的地震层位，并且往往由于过度平滑而缺失一些地质结构的细节信息。我们提出的基于动态规划的方法可以有效的解决这个问题，能够有效地拾取正确的地震层位，甚至在地震数据中复杂的不连续区域(例如，断层、噪音等)，依然能够准确地自动追踪相位一致的地震层位，能够很好地揭示详细的地质结构信息，而且能够大大降低计算成本，节约时间，可以有效且快速地实施人工交互功能，因此在地震解释中有很好的应用前景。
能达到此效果的原因有两点：(1)因为地震记录中波峰、波谷或者零相位的位置与地震层位相对应，所以本发明把提取层位的问题转化为寻找全局振幅最大值、最小值或者零值点的问题，即寻找最优化路径问题。而动态规划方法本身是一种快速有效地解最优化问题的途径，将其应用在提取层位的问题中，可以精确地拾取最大值、最小值或者零值点的位置；(2)在计算初始层位的时候，本发明提出了利用插值算法获取的方法，插值算法不需要求解类似自动拾取方法中复杂的非线性方程，所以大大降低了计算量，提高了计算效率，而且动态规划的方法也具有高效的特点，所以整体大大降低了计算了成本。
具体的，本发明公开了一种基于动态规划的地震层位自动提取方法，包括以下步骤：
步骤1，在待求解的目标地震层位附近获取一个初始层位；
步骤2，以所述初始层位为中心，选择合适大小的窗口，选取一个包含目标层位的小区域；
步骤3，根据所述初始层位，将选取的所述小区域的图像拉平；
步骤4，在所述小区域内，利用动态规划的方法寻找全局最优路径；
步骤5，将得到的最优路径反变换到最初的坐标空间，即得到优化之后的需求解的目标地震层位。
其中，步骤1中所述的初始层位能够利用已有的自动拾取方法、依据控制点插值的算法或人工拾取的方法来获得。
其中，步骤4中所述的动态规划方法具体包括以下步骤：非线性平滑，正向累积，和反向追踪；其中，
对于2D地震图像，首先对所述区域做非线性平滑，压制噪声，突出有效层位，然后对得到的结果进行正向累积，最后反向追踪得到最佳路径；
对于3D地震图像，首先将图像沿depth-inline(深度-沿测线)方向做非线性平滑，突出有效层位，然后继续对图像沿depth-crossline(深度-垂直测线)方向做非线性平滑，对平滑后的图像先进行正向累积，最后反向追踪得到最佳层位面。
其中，步骤4中所述的全局最优路径是通过寻找全局振幅最大值、最小值或零值点来实现的。
其中，当需要提取的目标层位的信号比较弱，即目标层位中某些点的振幅值较低，小于所选区域内的最大值，或者层位距离较近，即导致所选取的窗口包含了多个非目标层位时，选取若干控制点作为强约束，确保地震层位经过该控制点。
其中，所述选取若干控制点作为强约束的操作方法是：在寻找最小值路径时，以强控制点为中心，画两条经过该点的线段形成一个锥形区域，在锥形区域内控制点上、下方区域重新赋值为最大值，而控制点上赋值为最小值，这样确保所述地震层位一定经过此控制点。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
下面首先说明从2D和3D地震图像中提取层位的两种实施方式。
(1)如果从2D地震图像中提取层位，其实施方式如图1所示：
步骤一(图1(a))：首先计算一个初始层位(即白色曲线，白色圆为计算初始层位的控制点)，并以初始层位为中心选择合适的窗(黑色的线段所示)；
步骤二(图1(b))：依据初始层位，将所选取的区域拉平；
步骤三(图1(c))：利用动态规划方法，首先将图1(b)区域做非线性平滑，压制噪声，突出有效层位；
步骤四(图1(d))：对图1(c)中得到的结果进行正向累积，然后反向追踪得到最佳路径(白色虚线所示)；
步骤五(图1(e))：将得到的最优路径变换到原始的坐标系中，得到优化之后的层位(白色虚线为优化之后的层位，白色实线为初始的层位)。
(2)如果从3D地震图像中提取层位，其实施方式如图2所示：
步骤一(图2(a))：首先计算一个初始层位；
步骤二(图2(b))：以初始层位为中心选择合适的窗，然后将窗口内的图像根据初始层位拉平；
步骤三(图2(c))：利用动态规划方法，首先将图2(b)图像沿depth-inline方向做非线性平滑，突出有效层位；
步骤四(图2(d))：继续对图像沿depth-crossline方向做非线性平滑；
步骤五(图2(e))：对平滑后的图像先进行正向累积，然后反向追踪得到最佳层位面(黑色曲面所示)。
步骤六(图2(f))：将得到的层位变换到原始的坐标系中，得到优化之后的层位(图中所示与图2(a)相比，优化之后的层位的相位更加一致，几乎全部为黑色，即波谷位置)。
另外，在图2(b)、图2(c)、图2(d)所示的白色圆圈和锥形区域(两条白色线段所组成的区域)表示：当需要提取的层位的信号比较弱，或者层位距离较近，我们可以选取控制点作为强约束(如白色圆圈)，确保层位经过该控制点，其操作方法是：在锥形区域内控制点上下位置重新赋值为最大值，而控制点上赋值为最小值，这样可以确保该层位一定经过此控制点。
为了说明本发明的可行性，将本方法的结果分别与人工解释、传统的基于斜率的方法、利用斜率和多网格相关的方法得到的结果进行了对比，并给出了相关的实施例说明。
实施例1
如图3所示，为采用基于斜率的方法和利用动态规划方法分别从2D地震图像中提取层位。图3(a)为输入的原始2D地震图像；图3(b)中的白色虚线为传统的基于斜率的方法拾取的层位；图3(c)中白色虚线为本发明中利用动态规划的方法拾取的层位。可以看出，白色箭头的位置得到明显的改善，图3(c)中的结果更加精确。
实施例2
如图4所示，为本方法与人工解释的结果对比图。其中，图4(a)所示为某地区的实际三维地震图像，白色箭头所示为目标层位(指示黑色的波谷位置)；图4(b)为人工解释的结果，层位的相位跳跃现象非常明显，而且有明显的网格状假象；图4(c)为本发明的结果，以图4(b)为初始层位，利用动态规划更新之后的结果。可以看出，利用动态规划方法拾取的层位面相位更加一致(基本都是黑色)，也消除了网格状假象。
实施例3
如图5所示，其中，图5(a)为输入的原始3D地震图像，白色箭头指示目标层位(白色的波峰位置)；图5(b)为基于斜率的方法得到的结果；图5(c)为本发明所得到的结果。可以看出，图5(c)中的层位的相位更加一致，能够得到更加详细的地质结构，例如白色箭头所指示的河道信息。图6为来自图5的2D剖面的对比结果：其中图6(b)为图6(a)中黑色方框所示的区域，可以清楚的看出，基于本发明的方法得到的结果(黑色虚线)明显优于基于斜率的方法得到的结果(白色实线)。
实施例4
如图8所示，利用不同的方法提取的层位对比结果(目标层位为图7的白色箭头指示的层位)。其中，图8(a)为传统的基于斜率的方法得到的层位展示；图8(b)为利用斜率和多网格相关的方法得到的层位展示；图8(c)为利用本发明的方法优化之后的层位展示。从图中可以直观地看出，图8(c)中利用本方法提取的层位的相位更加统一(基本都是黑色)；与图8(a)相比整体上相位得到明显的改进，因为图8(a)中左侧有大面积的白色，说明拾取的层位在波谷和波峰之间跳跃；与图8(b)相比断层附近也得到了明显的改进，因为图8(b)中断层附近白色(即波峰)的面积较大。
实施例5
如图9所示，利用不同的方法提取的层位对比结果(目标层位为图7的黑色箭头指示的层位)，本目标层位相对于实施例4而言更为复杂。图9(a)为传统的基于斜率的方法得到的层位展示；图9(b)为利用斜率和多网格相关的方法得到的层位展示；图9(c)为本发明优化之后的层位展示。从图中可以直观地看出，图9(c)中利用本方法提取的层位的相位更加统一(基本都是黑色)，与图9(a)相比整体得到明显的改进，与图9(b)相比得到的结果基本一致，但是本方法在计算效率上比图9(b)中的方法快约3倍。
以上实例证明本方法在实施效果上有很大改善，能够有效地拾取正确的地震层位，甚至是在经过地震数据中同相轴不连续的区域时(例如，断层、噪音等)，依然能够追踪相位一致的地震层位；能够揭示地质结构的细节信息。除此之外，本方法在计算初始层位的时候可以选择利用插值的算法，而插值算法在计算上比文中提到的另外两种方法(传统的基于斜率的方法、利用斜率和多网格相关的方法)都简单、快速，所以在计算效率上有很大的提升，更有利于地质解释人员实现交互功能。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于动态规划的地震层位自动提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，在待求解的目标地震层位附近获取一个初始层位；
步骤2，以所述初始层位为中心，选择合适大小的窗口，选取一个包含目标层位的小区域；
步骤3，根据所述初始层位，将选取的所述小区域的图像拉平；
步骤4，在所述小区域内，利用动态规划的方法寻找全局最优路径；
步骤5，将得到的最优路径反变换到最初的坐标空间，即得到优化之后的需求解的目标地震层位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中所述的初始层位能够利用已有的自动拾取方法、依据控制点插值的算法或人工拾取的方法来获得。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中所述的动态规划方法具体包括以下步骤：非线性平滑，正向累积，和反向追踪；其中，
对于2D地震图像，首先对所述区域做非线性平滑，压制噪声，突出有效层位，然后对得到的结果进行正向累积，最后反向追踪得到最佳路径；
对于3D地震图像，首先将图像沿depth-inline(深度-沿测线)方向做非线性平滑，突出有效层位，然后继续对图像沿depth-crossline(深度-垂直测线)方向做非线性平滑，对平滑后的图像先进行正向累积，最后反向追踪得到最佳层位面。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中所述的全局最优路径是通过寻找全局振幅最大值、最小值或零值点来实现的。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当需要提取的目标层位的信号比较弱，即目标层位中某些点的振幅值较低，小于所选区域内的最大值，或者层位距离较近，即导致所选取的窗口包含了多个非目标层位时，选取若干控制点作为强约束，确保地震层位经过该控制点。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述选取若干控制点作为强约束的操作方法是：在寻找最小值路径时，以强控制点为中心，画两条经过该点的线段形成一个锥形区域，在锥形区域内控制点上、下方区域重新赋值为最大值，而控制点上赋值为最小值，这样确保所述地震层位一定经过此控制点。
7.一种地震层位的自动提取装置，其特征在于，包括：
处理器，用于执行存储器内存储的程序；
存储器，用于存储用来执行如权利要求1-6任一所述的方法的程序。
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|---|---|
| CN (1) | CN111158046A (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102200588A (zh) * | 2011-03-22 | 2011-09-28 | 成都理工大学 | 地震资料的波形相似性体曲率分析方法 |
| CN103592681A (zh) * | 2013-09-16 | 2014-02-19 | 电子科技大学 | 一种基于信号分类的地震图像层位追踪方法 |
| CN104199092A (zh) * | 2014-08-31 | 2014-12-10 | 电子科技大学 | 基于多层次框架的三维全层位自动追踪方法 |
| CN105182410A (zh) * | 2015-09-02 | 2015-12-23 | 电子科技大学 | 地震数据层状特征增强体绘制方法 |
| CN105223609A (zh) * | 2015-09-18 | 2016-01-06 | 电子科技大学 | 基于匹配搜索的三维地震图像全层位自动追踪方法 |
| CN105492930A (zh) * | 2013-10-08 | 2016-04-13 | 界标制图有限公司 | 多个体上的自动层位的自动拾取 |
| CN106291694A (zh) * | 2015-05-22 | 2017-01-04 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种基于层位倾角的地震层位拉平方法 |
| US20180267186A1 (en) * | 2017-03-16 | 2018-09-20 | International Business Machines Corporation | Unsupervised identification of seismic horizons using swarms of cooperating agents |
-
2020
- 2020-01-09 CN CN202010023332.7A patent/CN111158046A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102200588A (zh) * | 2011-03-22 | 2011-09-28 | 成都理工大学 | 地震资料的波形相似性体曲率分析方法 |
| CN103592681A (zh) * | 2013-09-16 | 2014-02-19 | 电子科技大学 | 一种基于信号分类的地震图像层位追踪方法 |
| CN105492930A (zh) * | 2013-10-08 | 2016-04-13 | 界标制图有限公司 | 多个体上的自动层位的自动拾取 |
| CN104199092A (zh) * | 2014-08-31 | 2014-12-10 | 电子科技大学 | 基于多层次框架的三维全层位自动追踪方法 |
| CN106291694A (zh) * | 2015-05-22 | 2017-01-04 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种基于层位倾角的地震层位拉平方法 |
| CN105182410A (zh) * | 2015-09-02 | 2015-12-23 | 电子科技大学 | 地震数据层状特征增强体绘制方法 |
| CN105223609A (zh) * | 2015-09-18 | 2016-01-06 | 电子科技大学 | 基于匹配搜索的三维地震图像全层位自动追踪方法 |
| US20180267186A1 (en) * | 2017-03-16 | 2018-09-20 | International Business Machines Corporation | Unsupervised identification of seismic horizons using swarms of cooperating agents |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 罗红梅 等: "一种高精度井震资料深度匹配方法", 《CPS/SEG北京2018国际地球物理会议暨展览电子论文集》 * |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20200515 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |