CN111796326B - 一种基于Unet网络的层序地层格架构建方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于地震勘探技术领域，涉及一种基于Unet网络的层序地层格架构建方法和系统，包括以下步骤：S1根据具有层序地层格架的工区地震数据形成地震数据和层序地层格架标签对；S2将地震数据和层序地层格架标签对代入初始Unet网络模型，对Unet网络模型进行训练，获得最终的Unet网络模型；S3获取待构建工区地震数据，并进行预处理；S4将待构建地震数据代入最终的Unet网络模型获得层序地层格架。其依靠深度学习，自动化完成层序地层格架构建，提高了地层格架的精度。

Description

一种基于Unet网络的层序地层格架构建方法和系统
技术领域
本发明是关于一种基于Unet网络的层序地层格架构建方法和系统，属于地震勘探技术领域。
背景技术
近些年，随着地震勘探技术的日益发展和生产需求的提高，地震勘探目标由常规构造油气藏向非常规油气藏发生了转变。非常规油气藏主要包括岩性油气藏、隐蔽油气藏、致密油气藏、页岩油气藏等。为了能够提高储层预测成功率及钻井成功率，层序地层学作为一门新兴的地层学分支学科，越来越受到油气勘探工作者的重视。
层序地层学是根据露头、钻井、测井和地震资料，结合沉积环境和岩相古地理分析，对地层层序格架进行地质成因解释的一门新兴地层学学科，是划分、对比沉积岩的一种新方法。近年来，层序地层学的理论和方法在沉积环境分析和储层预测中发挥了越来越大的作用。通过年代地层格架的建立，对地层分布模式做出解释，对同时代成因地层体系域做出划分，为含油气盆地地层分析、盆地规模预测及是否具备成为储层条件提供了坚实的理论和技术支撑。
地震地层学是层序地层学研究的基础，也是其重要的一个环节。随着研究的深入，地震地层学和层序地层学研究结合日益紧密，通过地震资料进行层序地层格架构建成为一个主要的层序地层学研究内容。对比露头、钻井和测井，地震资料提供了三维立体地下信息，地震波同相轴是地下地层的直观反映。
另外层序地层格架的建立也是地震资料采集、处理、解释环节中必备的工作。通过层序地层格架进一步建立地下介质模型，进而开展地震资料采集观测系统论证；通过层序地层格架进一步建立地震数据成像所需的速度模型，提高偏移成像精度；通过层序地层格架进一步建立地震数据反演所需初始模型，提高反演的稳定性和精度。
传统建立层序地层格架的第一步是地震层位人工解释，这是一项十分繁重的工作，尤其是对复杂构造区域，地震资料信噪比低，解释层位更加困难，解释成果因人而异，具有很大的不确定性。在解释层位基础上，通过两层之间等间隔插值，造成层位之间的层序地层格架不准确，甚至和地震同相轴交叉。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明的目的是提供了一种基于Unet网络的层序地层格架构建方法和系统，其依靠深度学习，自动化完成层序地层格架构建，提高了地层格架的精度。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于Unet网络的层序地层格架构建方法，包括以下步骤：S1根据已具有层序地层格架的工区地震数据形成地震数据和层序地层格架标签对；S2将地震数据和层序地层格架标签对代入初始Unet网络模型，对Unet网络模型进行训练，获得最终的Unet网络模型；S3获取待构建工区地震数据，并进行预处理；S4将预处理后待构建工区地震数据代入最终的Unet网络模型获得层序地层格架。
进一步，S1中形成地震数据和层序地层格架标签对的过程包括具有层序地层格架的工区地震数据预处理和工区标签数据制作两步。
进一步，具有层序地层格架的工区地震数据预处理过程包括去噪处理、数据标准化处理以及数据范围控制。
进一步，去噪处理用于去掉随机噪音数据，数据的超大和超小的野值；数据标准化处理是通过L2范数标准化处理、Z-score标准化或最小-最大规范化处理使得数据压缩到预设的值域空间中。
进一步，数据范围控制过程为：利用工区层序地层格架数据控制工区地震数据的数据范围，工区层序地层格架范围之外的工区地震数据赋值为0，工区层序地层格架范围之内的工区地震数据不变。
进一步，工区标签数据制作的过程为包括对工区层序地层格架数据进行0和1二值化，并对预处理后地震数据和经过二值化的地层格架数据同时进行数据切割扩量。
进一步，二值化的过程为：在工区层序地层格架范围内从上至下，逐层依次赋值为1,0,1,0,…直到所有工区层序地层格架范围内各层都被1和0值充填。
进一步，数据切割扩量过程为：对预处理的地震数据和经过二值化的层序地层格架数据进行完全相同的数据切割扩量操作，沿着两数据深度方向水平切片，记为h1，h2…hi…hn；对每个水平切片，取随机点记为pi1，pi2…pij…pim；以随机点为圆心画圆，按一定的角度增量旋转并沿着深度方向切割两数据，形成地震数据和层序地层格架标签对。
进一步，Unet网络模型包括卷积层、下采样层和反卷积层，卷积层为23层，下采样层、反卷积层和条连接的个数均为5个。
本发明还公开了一种基于Unet网络的层序地层格架构建系统，包括：标签对形成模块，用于根据具有层序地层格架的工区地震数据形成地震数据和层序地层格架标签对；模型建立模块，用于将地震数据和层序地层格架标签对代入初始Unet网络模型，对Unet网络模型进行训练，获得最终的Unet网络模型；待构建数据获取模块，用于获取待构建工区地震数据，并进行预处理；地层格架输出模块，将待构建地震数据代入最终的Unet网络模型获得层序地层格架。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
1、本发明提出利用训练工区的地震数据和层序地层格架数据沿着深度方向随机切割提取海量地震数据和层序地层格架标签对，解决了深度学习解决实际问题缺乏标签数据的问题。
2、本发明提出利用改进Unet网络进行深度神经网络训练的方法，增加了卷积层、上下采样层及跳跃连接，提升了网络信息提取及保持数据宏观信息的能力。
3、本发明在处理实际问题时候，只需要人工解释易于解释两个标志层，两个标志层之间的层序地层格架构建完全由深度学习网络自动完成。
4、本发明中建立的层序地层格架结果，根据等值线可以自动生成解释层位，大量的节省了人工的劳动。
附图说明
图1是本发明一实施例中层序地层格架的示意图；
图2是本发明一实施例中水平切片hi俯视图；
图3是本发明一实施例中深度学习的Unet网络模型结构示意图；
图4是本发明一实施例中地下构造简单工区的地震数据图；
图5是本发明一实施例中地下构造简单工区的层序地震格架的示意图；
图6是本发明一实施例中地下构造复杂工区的地震数据图；
图7是本发明一实施例中地下构造复杂工区的层序地震格架的示意图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方向，通过具体实施例对本发明进行详细的描绘。然而应当理解，具体实施方式的提供仅为了更好地理解本发明，它们不应该理解成对本发明的限制。在本发明的描述中，需要理解的是，所用到的术语仅仅是用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
实施例一
本实施例提供了一种基于Unet网络的层序地层格架构建方法，包括以下步骤：
S1根据具有层序地层格架的工区地震数据形成地震数据和层序地层格架标签对。
其中，形成地震数据和层序地层格架标签对的过程包括具有层序地层格架的工区地震数据预处理和工区标签数据制作两步。
具有层序地层格架的工区地震数据预处理过程包括去噪处理、数据标准化处理以及数据范围控制。去噪处理用于去掉随机噪音数据，数据的超大和超小的野值；数据标准化处理是通过L2范数标准化处理、Z-score标准化或最小-最大规范化处理使得数据压缩到预设的值域空间中。
数据范围控制过程为：利用工区层序地层格架数据控制工区地震数据的数据范围，工区层序地层格架范围之外的工区地震数据赋值为0，工区层序地层格架范围之内的工区地震数据不变。
工区标签数据制作的过程为包括对工区层序地层格架数据进行0和1二值化，并对预处理后地震数据和经过二值化的地层格架数据同时进行数据切割扩量。
二值化的过程为：在工区层序地层格架范围内从上至下，逐层依次赋值为1,0,1,0,…直到所有工区层序地层格架范围内各层都被1和0值充填。如图1所示，T2_s之上和T2_e之下为层序地层格架数据范围之外的数据赋值为0。T2_s和T2_e之间各层被1和0依次填充。
数据切割扩量过程为：对预处理的地震数据和经过二值化的层序地层格架数据进行完全相同的数据切割扩量操作，沿着两数据深度方向水平切片，记为h1，h2…hi…hn；对每个水平切片，取随机点记为pi1，pi2…pij…pim；以随机点为圆心画圆，半径为128个数据点，按30度角度增量旋转并沿着深度方向切割两数据，形成地震数据和层序地层格架标签对。图2是其中一张水平切片hi俯视图，如图2所示，其上共随机抽取了m个随机点，记为pij，第一个点为pi1，最后一个点为pim，图2中展示了8个随机点即从pi1到pi8进行数据切割扩量的过程。
S2将地震数据和层序地层格架标签对代入初始Unet网络模型，对Unet网络模型进行训练，获得最终的Unet网络模型。
Unet网络模型利用python语言搭建深度学习网络，Unet网络模型包括卷积层、下采样层和反卷积层，卷积层为23层，下采样层、反卷积层和条连接的个数均为5个。卷积层采用Relu激励函数，输出采用Sigmoid激励函数，loss函数为L2范数最小。如图3所示，Unet网络模型为对称网络，其输出数据尺寸和输入数据尺寸大小一致。
训练深度学习网络，输入地震数据和层序地层格架标签对，初始学习率选择0.0005，学习率衰减率为0.02，学习次数500，保存模型参数，并获得最终的Unet网络模型。
S3获取待构建工区地震数据，并进行预处理。
待构建地震数据与步骤S1中的具有层序地层格架的工区地震数据相同，也要经过预处理过程，即对待构建地震数据进行去噪处理、数据标准化处理以及数据范围控制。去噪处理用于去掉随机噪音数据，数据的超大和超小的野值；数据标准化处理是通过L2范数标准化处理、Z-score标准化或最小-最大规范化处理使得数据压缩到一定的值域空间中，确保处理后数据和S1处理后数据具有相同的分布。地震数据范围确定主要依据目标层位，目标层位之上及之下的地震数据赋0值。
S4将待构建地震数据代入最终的Unet网络模型获得层序地层格架。
实施例二
基于相同的发明构思，本实施例公开了一种基于Unet网络的层序地层格架构建系统，包括：
标签对形成模块，用于根据具有层序地层格架的工区地震数据形成地震数据和层序地层格架标签对；
模型建立模块，用于将地震数据和层序地层格架标签对代入初始Unet网络模型，对Unet网络模型进行训练，获得最终的Unet网络模型；
待构建数据获取模块，用于获取待构建工区地震数据，并进行数据预处理；
地层格架输出模块，将待构建地震数据代入最终的Unet网络模型获得层序地层格架。
实施例三
本实施例提供一种在地下构造简单情况下，基于深度学习技术层序地层格架构建方法的应用，具体包括以下步骤：
S1：如图4所示，对地震数据进行去噪处理、数据标准化处理以及数据范围控制。去噪处理用于去掉随机噪音数据，数据的超大和超小的野值；数据标准化处理是通过L2范数标准化处理、Z-score标准化或最小-最大规范化处理使得数据压缩到一定的值域空间中。数据范围控制利用目标区已经完成解释的两个层位控制地震数据的范围，这两个层位之上和之下的地震数据数值赋值为0，形成预处理后地震数据。
S2：如图5所示，调用保存的Unet网络模型参数，把形成的预处理后地震数据代入到训练好的Unet网络模型，得到层序地层格架结果。
实施例四
在地下构造复杂的情况下，基于深度学习技术层序地层格架构建方法的应用，具体包括以下步骤：
S1：如图6所示，地下构造复杂，目标区数据深度跨度大，需考虑将目标区分为若干段，例如将目标区分为两段就需要提前解释三个层位，这三个曾为自上而下为hor1、hor2和hor3，下面就以将目标区分为两段的情况为例进行说明。
S2：对地震数据进行去噪处理、数据标准化处理以及数据范围控制。去噪处理用于去掉随机噪音数据，数据的超大和超小的野值；数据标准化处理是通过L2范数标准化处理、Z-score标准化或最小-最大规范化处理使得数据压缩到一定的值域空间中。数据范围控制为利用层位hor1和hor2控制上段地震数据的范围，利用层位hor2和hor3控制下段地震数据的范围；这hor1之上和hor3之下的地震数据数值赋值为0；分别将hor1和hor2以及hor2和hor3各层进行二值化处理，形成预处理后上段地震数据以及下段地震数据。
S3：如图7所示，调用保存的Unet网络模型参数，把形成的预处理后上段地震数据代入到训练好的Unet网络模型，得到上段层序地层格架结果grid1。
S4：如图7所示，调用保存的Unet网络模型参数，把形成的预处理后下段地震数据和层序地层格架标签对代入到训练好的Unet网络模型，得到下段层序地层格架结果grid2。
S5：把S3和S4输出结果结合在一起，结合方式为grid1+(-1)*grid2，得到最后的层序地层格架结果。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。上述内容仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于Unet网络的层序地层格架构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1根据具有层序地层格架的工区地震数据形成地震数据和层序地层格架标签对；
所述S1中形成地震数据和层序地层格架标签对的过程包括具有层序地层格架的工区地震数据预处理和工区标签数据制作两步；
所述工区标签数据制作的过程为包括对工区层序地层格架数据进行0和1二值化，并对预处理后地震数据和经过二值化的地层格架数据同时进行数据切割扩量；
所述二值化的过程为：在工区层序地层格架范围内从上至下，逐层依次赋值为1,0,1,0,…直到所有所述工区层序地层格架范围内各层都被1和0值充填；
所述数据切割扩量过程为：对预处理的地震数据和经过二值化的层序地层格架数据进行完全相同的数据切割扩量操作，沿着两数据深度方向水平切片，记为h1，h2…hi…hn；对每个所述水平切片，取随机点记为pi1，pi2…pij…pim；以所述随机点为圆心画圆，按一定的角度增量旋转并沿着深度方向切割两数据，形成地震数据和层序地层格架标签对；
S2将所述地震数据和层序地层格架标签对代入初始Unet网络模型，对所述Unet网络模型进行训练，获得最终的Unet网络模型；
S3获取待构建工区地震数据，并进行预处理；
S4将经过预处理的所述待构建工区地震数据代入所述最终的Unet网络模型获得层序地层格架。
2.如权利要求1所述的基于Unet网络的层序地层格架构建方法，其特征在于，所述S1中形成地震数据和层序地层格架标签对的过程包括具有层序地层格架的工区地震数据预处理和工区标签数据制作两步。
3.如权利要求2所述的基于Unet网络的层序地层格架构建方法，其特征在于，所述具有层序地层格架的工区地震数据预处理过程包括去噪处理、数据标准化处理以及数据范围控制。
4.如权利要求3所述的基于Unet网络的层序地层格架构建方法，其特征在于，所述去噪处理用于去掉随机噪音数据，数据的超大和超小的野值；所述数据标准化处理是通过L2范数标准化处理、Z-score标准化或最小-最大规范化处理使得数据压缩到预设的值域空间中。
5.如权利要求3所述的基于Unet网络的层序地层格架构建方法，其特征在于，所述数据范围控制过程为：利用工区层序地层格架数据控制工区地震数据的数据范围，工区层序地层格架范围之外的工区地震数据赋值为0，工区层序地层格架范围之内的工区地震数据不变。
6.如权利要求1-5任一项所述的基于Unet网络的层序地层格架构建方法，其特征在于，所述Unet网络模型包括卷积层、下采样层和反卷积层，所述卷积层为23层，下采样层、反卷积层和跳连接的个数均为5个。
7.一种基于Unet网络的层序地层格架构建系统，其特征在于，包括：
标签对形成模块，用于根据具有层序地层格架的工区地震数据形成地震数据和层序地层格架标签对；
所述标签对形成模块中形成地震数据和层序地层格架标签对的过程包括具有层序地层格架的工区地震数据预处理和工区标签数据制作两步；
所述工区标签数据制作的过程为包括对工区层序地层格架数据进行0和1二值化，并对预处理后地震数据和经过二值化的地层格架数据同时进行数据切割扩量；
所述二值化的过程为：在工区层序地层格架范围内从上至下，逐层依次赋值为1,0,1,0,…直到所有所述工区层序地层格架范围内各层都被1和0值充填；
所述数据切割扩量过程为：对预处理的地震数据和经过二值化的层序地层格架数据进行完全相同的数据切割扩量操作，沿着两数据深度方向水平切片，记为h1，h2…hi…hn；对每个所述水平切片，取随机点记为pi1，pi2…pij…pim；以所述随机点为圆心画圆，按一定的角度增量旋转并沿着深度方向切割两数据，形成地震数据和层序地层格架标签对；
模型建立模块，用于将所述地震数据和层序地层格架标签对代入初始Unet网络模型，对所述Unet网络模型进行训练，获得最终的Unet网络模型；
待构建数据获取模块，用于获取待构建工区地震数据，并进行预处理；
地层格架输出模块，将所述待构建工区地震数据和代入所述最终的Unet网络模型获得层序地层格架。
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