深度域地震子波的确定方法和装置与流程

本申请涉及油气勘探技术领域，特别涉及一种深度域地震子波的确定方法和装置。

背景技术：

在油气勘探中，地震子波，尤其是深度域地震子波是一种重要的地震数据。通常，地震子波指的是一段具有确定的起始时间，能量有限，且具有一定延续长度的信号。它是地震记录中的基本单元。一般认为，地震震源激发时所产生的地震波仅是一个延续时间极短的尖脉冲，随着尖脉冲在粘弹性介质中传播，尖脉冲的高频成分会很快衰减，波形会随之增长，进而形成了地震子波，然后以地震子波的形式在地下传播。由于地震子波的上述特点，在具体实施时，经常需要使用深度域地震子波。例如，在正演问题的分析中，需要通过波动方程或褶积模型结合深度域地震子波产生模拟数据，进而可以得到合成记录，以合成记录作为指导，进行具体的油气勘探或者储层预测。因此，如何准确地确定深度域的地震子波一直是人们关注的一个问题。

现有的深度域地震子波的确定方法通常不能直接地提取得到深度域地震子波，常常是先获取时间域地震子波，再根据褶积定理将时间域地震子波转化为深度域地震子波。但是，具体实施时，由于深度域地震子波与反射系数的褶积并不满足褶积定理，即不能够满足子波随深度递变的特性。因此，现有的深度域地震子波的确定方法具体实施时，往往存在无法直接确定深度域地震子波、所确定的深度域地震子波准确度差、确定过程复杂的技术问题。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本申请实施方式提供了一种深度域地震子波的确定方法和装置，以解决现有的深度域地震子波确定方法中存在的无法直接确定深度域地震子波、所确定的深度域地震子波准确度差、确定过程复杂的技术问题。

本申请实施方式提供了一种深度域地震子波的确定方法，包括：

获取待测区域的声波测井数据；

根据所述声波测井数据，确定深度域反射系数序列和井位置的深度域成像数据；

根据所述深度域反射系数序列和所述井位置的深度域成像数据，确定深度域地震子波。

在一个实施方式中，根据声波测井数据，确定深度域反射系数序列，包括：

根据所述声波测井数据，获取速度场数据和密度场数据；

根据所述速度场数据和所述密度场数据，确定所述深度域反射系数序列。

在一个实施方式中，根据所述速度场数据和所述密度场数据，确定所述深度域反射系数序列，包括：按照以下公式确定所述深度域反射系数序列：

其中，r^d(zi)为深度域反射系数序列中的第i个采样点的深度域反射系数，υ(zi)为速度场数据中的第i个采样点的速度场数据，ρ(zi)为密度场数据中的第i个采样点的密度场数据，zi为测井数据中的第i个采样点的深度值，i为测井数据中深度方向上的采样点的编号。

在一个实施方式中，根据所述深度域反射系数序列和所述井位置的深度域成像数据，确定深度域地震子波，包括：

根据所述深度域反射系数序列，确定深度域反射系数序列的自相关参数；

根据所述深度域反射系数序列和所述井位置的深度域成像数据，确定深度域反射系数序列和深度域成像数据的互相关参数；

根据所述自相关参数和所述互相关参数，确定匹配算子，并将所述匹配算子作为所述深度域地震子波。

在一个实施方式中，根据所述深度域反射系数序列，确定深度域反射系数序列的自相关参数，包括：按照以下公式确定所述自相关参数：

其中，为第i个采样点的自相关参数，r^d(n)为深度为n时的深度域反射系数，r^d(n+zi)为深度为第i个采样点的深度和n之和时的深度域反射系数，n为深度变量，取值为1至l范围内的自然数，zi为测井数据中的第i个采样点的深度值，l为算子的长度。

在一个实施方式中，根据所述深度域反射系数序列和所述井位置的深度域成像数据，确定深度域反射系数序列和深度域成像数据的互相关参数，包括：按照以下公式确定所述互相关参数：

其中，μrx(zi)为第i个采样点的互相关参数，x^d(n)为深度为n时的成像数据，r^d(n+z)为深度为第i个采样点的深度和n之和时的深度域反射系数，n为深度变量，取值为1至l范围内的自然数，zi为测井数据中的第i个采样点的深度值，l为算子的长度。

在一个实施方式中，根据所述自相关参数和所述互相关参数，确定匹配算子，包括：

根据所述自相关参数和所述互相关参数，构建求解矩阵方程；

通过求解所述求解矩阵方程，确定所述匹配算子。

在一个实施方式中，根据所述自相关参数和所述互相关参数，构建求解矩阵方程，包括：

根据所述自相关参数和所述互相关参数，构建以下方程作为所述求解矩阵方程：

其中，为深度为z时的自相关参数，μrx(z)为深度为z时的互相关参数，w^d(z)为深度为z时的匹配算子，l为匹配算子的长度，z为深度，z的取值为0至l范围内的自然数。

在一个实施方式中，在确定所述深度域地震子波后，所述方法还包括：

根据所述深度域地震子波，对叠前深度偏移数据进行反演处理，得到处理结果；

根据所述处理结果，进行油气勘探。

基于相同的发明构思，本申请实施方式还提供了一种深度域地震子波的确定装置，包括：

获取模块，用于获取待测区域的声波测井数据；

第一确定模块，用于根据所述声波测井数据，确定深度域反射系数序列和井位置的深度域成像数据；

第二确定模块，用于根据所述深度域反射系数序列和所述井位置的深度域成像数据，确定深度域地震子波。

在一个实施方式中，所述第一确定模块包括：

获取单元，用于根据所述声波测井数据，获取速度场数据和密度场数据；

第一确定单元，用于根据所述速度场数据和所述密度场数据，确定所述深度域反射系数序列和所述井位置的深度域成像数据。

在一个实施方式中，所述第二确定模块包括：

第二确定单元，用于根据所述深度域反射系数序列，确定深度域反射系数序列的自相关参数；

第三确定单元，用于根据所述深度域反射系数序列和所述井位置的深度域成像数据，确定深度域反射系数序列和深度域成像数据的互相关参数；

第四确定单元，用于根据所述自相关参数和所述互相关参数，确定匹配算子，并将所述匹配算子作为所述深度域地震子波。

在本申请实施方式中，通过声波测井数据，分别确定深度域反射系数序列和井位置的深度域成像数据；进而可以根据深度域反射系数序列和井位置的深度域成像数据，确定深度域地震子波。从而解决了现有的深度域地震子波的确定方法中存在的无法直接求取深度域地震子波、确定过程复杂、所确定的深度域地震子波准确度差的技术问题，达到了准确、简便地确定深度域地震子波的技术效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本申请实施方式的深度域地震子波的确定方法的处理流程图；

图2是根据本申请实施方式的深度域地震子波的确定装置的组成结构图；

图3是在一个场景示例中获取的井数据得到的深度域反射系数示意图；

图4是在一个场景示例中获取的时间域成像示意图；

图5是在一个场景示例中获取的深度域子波示意图；

图6是在一个场景示例中获取的深度域等效子波合成记录示意图；

图7是在一个场景示例中获取的深度域等效子波合成记录与时深转换记录的对比示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

考虑到现有的深度域地震子波的确定方法通常是先获取时间域的地震子波，再将时间域的地震子波转化为深度域的地震子波。但是，由于子波与反射系数的褶积并不满足褶积定理。因此，这种将时间域地震子波转换成深度域地震子波的方法具体实施时，往往会存在无法直接求取深度域地震子波、确定过程复杂、所确定的深度域地震子波准确度差的技术问题。针对产生上述技术问题的根本原因，本申请提出可以根据测井数据先获取深度域反射系数序列和深度域成像数据，再通过根据深度域反射系数序列和深度域成像数据，求取匹配算子作为深度域地震子波。即可以直接根据深度域地震数据确定深度域地震子波。从而解决了现有的深度域地震子波的确定方法中存在的无法直接求取深度域地震子波、确定过程复杂、所确定的深度域地震子波准确度差的技术问题，达到准确、简便地确定深度域地震子波的技术效果。

基于上述思考思路，本申请实施方式提供了一种深度域地震子波的确定方法。请参阅图1的根据本申请实施方式的深度域地震子波的确定方法的处理流程图。本申请实施方式提供的深度域地震子波的确定方法，具体可以包括以下步骤。

步骤101：获取待测区域的声波测井数据。

在本实施方式中，声波测井数据具体可以是测井数据中的一种。具体的，声波测井数据又可以包括：速度场数据和密度场数据等。

步骤102：根据所述声波测井数据，确定深度域反射系数序列和井位置的深度域成像数据。

在一个实施方式中，为了能够分别确定深度域反射系数序列和井位置的深度域成像数据，具体实施时，可以按照以下步骤执行。

s102-1：根据声波测井数据，确定深度域反射系数序列。

在一个实施方式中，为了获取上述深度域反射系数序列，具体可以按照以下方式通过分别确定对个深度域反射系数，进而确定上述深度域反射系数序列。

s102-1-1：根据所述声波测井数据，获取速度场数据和密度场数据；

s102-1-2：根据所述速度场数据和所述密度场数据，确定所述深度域反射系数序列。

在一个实施方式中，具体实施时，可以按照以下公式根据速度场数据和密度场数据分别确定各个深度域反射系数，进而确定上述深度域反射系数序列。

其中，r^d(zi)为深度域反射系数序列中的第i个采样点的深度域反射系数，υ(zi)为速度场数据中的第i个采样点的速度场数据，ρ(zi)为密度场数据中的第i个采样点的密度场数据，zi为测井数据中的第i个采样点的深度值，i为测井数据中深度方向上的采样点的编号。

在本实施方式中，按照上述公式计算得到各个深度域反射系数后，将得到的多个深度域反射系数组合成深度域反射系数序列。其中，上述深度域反射系数序列具体可以用以下方式表示：r^d(z)，z＝z1,z2...zi...zn，其中，zi为对应的深度。

在本实施方式中，采样点的个数可以根据具体情况和施工要求，灵活设定。例如，测井的深度方向为3000米，可以每4米作为一个采样间隔。如此，一共有750个采样点，也就是i具体可以为1到750中的自然数。

s102-2：根据声波测井数据，确定井位置的深度域成像数据。

在一个实施方式中，具体实施时，可以根据测井数据确定井位置的深度域成像数据。其中，上述井指的可以是具体施工时现场设置好井。相应的，井位置是指具体施工时现场设置好井后就确定的井的位置。上述井位置的深度域成像数据具体可以用以下方式表示：x^d(z)，z＝z1,z2...zi...zn，其中，zi为对应的深度。

步骤103：根据所述深度域反射系数序列和所述井位置的深度域成像数据，确定深度域地震子波。

在一个实施方式中，为了避免先确定时间域地震子波，再将时间域地震子波转化为深度域地震子波所导致的误差，本申请实施方式提出可以根据所述深度域反射系数序列和所述井位置的深度域成像数据，直接确定深度域地震子波。具体实施时，可以按照以下步骤执行。

s103-1：根据所述深度域反射系数序列，确定深度域反射系数序列的自相关参数。

在一个实施方式中，为了确定深度域反射系数序列的自相关参数，具体实施时，可以按照以下公式计算得到上述的反射系数序列的自相参数：

其中，为第i个采样点的自相关参数，r^d(n)为深度为n时的深度域反射系数，r^d(n+zi)为深度为第i个采样点的深度和n之和时的深度域反射系数，n为深度变量，取值为1至l范围内的自然数(包括1和l)，zi为测井数据中的第i个采样点的深度值，l为算子的长度。

s103-2：根据所述深度域反射系数序列和所述井位置的深度域成像数据，确定深度域反射系数序列和深度域成像数据的互相关参数。

在一个实施方式中，为了确定深度域反射系数序列和深度域成像数据的互相关参数，具体实施时，可以按照以下公式计算得到上述深度域反射系数序列和深度域成像数据的互相关参数：

其中，μrx(zi)为第i个采样点的互相关参数，x^d(n)为深度为n时的成像数据，r^d(n+z)为深度为第i个采样点的深度和n之和时的深度域反射系数，n为深度变量，取值为1至l范围内的自然数(包括1和l)，zi为测井数据中的第i个采样点的深度值，l为算子的长度。

s103-3：根据所述自相关参数和所述互相关参数，确定匹配算子，并将所述匹配算子作为所述深度域地震子波。

在一个实施方式中，为了可以直接确定深度域地震子波，具体实施时可以根据计算出的深度域反射系数序列的自相关参数、计算出的深度域反射系数序列和深度域成像数据的互相关参数，求取出以深度域成像数据为期望输出，且基于井数据的深度域反射系数序列的最佳匹配算子。即直接根据深度域数据确定深度域地震子波。其中，该算子可以认为是最小二乘意义下的深度域等效子波。因此，可以将该算子作为上述深度域地震子波。需要说明的是，本申请实施方式提出的确定方法是基于最佳匹配的算法，使子波与反射系数褶积得到的合成记录与深度域地震道在最佳匹配情况下得到的子波作为最佳深度域地震子波。如此，使用所得到的地震域子波可以更好的适用于后期合成记录制作合反演，即使用上述深度域地震子波可以得到更为准确的处理结果。

在一个实施方式中，为了确定上述匹配算子，具体实施时，可以按照以下步骤执行：

s103-3-1：根据所述自相关参数和所述互相关参数，构建求解矩阵方程；

s103-3-2：通过求解所述求解矩阵方程，确定所述匹配算子。

在一个实施方式中，根据所述自相关参数和所述互相关参数，构建求解矩阵方程，具体可以包括以下内容：

根据所述自相关参数和所述互相关参数，构建以下方程作为所述求解矩阵方程：

其中，为深度为z时的自相关参数，μrx(z)为深度为z时的互相关参数，w^d(z)为深度为z时的匹配算子，l为匹配算子的长度(即深度域地震子波波长)，z为深度，z的取值为0至l范围内的自然数。

在一个实施方式中，在构建出了求解矩阵方程后，为了提高求解速率，达到快速求解上述方程以确定对应匹配算子的目的。具体实施时，可以通过递推算法等计算方法对上述求解矩阵方程进行求解。具体的，例如，可以通过莱文森(levinson)快速递推算法求解上述求解矩阵方程，进而获得上述匹配算子作为上述深度域地震子波。当然，需要说明的是，具体实施时，还可以根据具体情况和实施条件，选择除上述所列举的莱文森算法以外的算法对上述方程进行求解。对此，本申请不作限定。

在一个实施方式中，在确定出上述深度域地震子波后，为了可以进一步地进行油气勘探。具体实施时，上述方法还可以包括以下步骤。

s104-1：根据所述深度域地震子波，对叠前深度偏移数据进行反演处理，得到处理结果；

s104-2：根据所述处理结果，进行油气勘探。

在本实施方式中，在根据深度域地震子波，对叠前深度偏移数据进行反演得到处理结果后，除了可以利用上述处理结果作为指导依据进行油气勘探，还可以以上述处理结果作为参考依据，进行储层预测等具体施工。

在本申请实施例中，相较于现有方法，通过根据声波测井数据，分别确定深度域反射系数序列和井位置的深度域成像数据；进而可以根据深度域反射系数序列和井位置的深度域成像数据，确定深度域地震子波。即直接根据深度域地震数据，确定深度域地震子波。从而解决了现有的深度域地震子波的确定方法中存在的无法直接求取深度域地震子波、确定过程复杂、所确定的深度域地震子波准确度差的技术问题，达到了准确、简便地确定深度域地震子波的技术效果。

基于同一发明构思，本发明实施方式中还提供了一种深度域地震子波的确定装置，如下面的实施方式所述。由于装置解决问题的原理与深度域地震子波的确定方法相似，因此装置的实施可以参见深度域地震子波的确定方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。请参阅图2，是本申请实施方式的深度域地震子波的确定装置的一种组成结构图，该装置具体可以包括：获取模块201、第一确定模块202、第二确定模块203，下面对该结构进行具体说明。

获取模块201，具体可以用于获取待测区域的声波测井数据；

第一确定模块202，具体可以用于根据所述声波测井数据，确定深度域反射系数序列和井位置的深度域成像数据；

第二确定模块203，具体可以用于根据所述深度域反射系数序列和所述井位置的深度域成像数据，确定深度域地震子波。

在一个实施方式中，为了确定上述深度域反射系数序列，具体实施时，所述第一确定模块202具体可以包括以下几个单元。

获取单元，具体可以用于根据所述声波测井数据，获取速度场数据和密度场数据；

第一确定单元，具体可以用于根据所述速度场数据和所述密度场数据，确定所述深度域反射系数序列和所述井位置的深度域成像数据。

在一个实施方式中，为了能够根据深度域地震数据确定深度域地震子波，具体实施时，所述第二确定模块203具体可以包括以下几个单元。

第二确定单元，具体可以用于根据所述深度域反射系数序列，确定深度域反射系数序列的自相关参数；

第三确定单元，具体可以用于根据所述深度域反射系数序列和所述井位置的深度域成像数据，确定深度域反射系数序列和深度域成像数据的互相关参数；

第四确定单元，具体可以用于根据所述自相关参数和所述互相关参数，确定匹配算子，并将所述匹配算子作为所述深度域地震子波。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

需要说明的是，上述实施方式阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，在本说明书中，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

此外，在本说明书中，诸如第一和第二这样的形容词仅可以用于将一个元素或动作与另一元素或动作进行区分，而不必要求或暗示任何实际的这种关系或顺序。在环境允许的情况下，参照元素或部件或步骤(等)不应解释为局限于仅元素、部件、或步骤中的一个，而可以是元素、部件、或步骤中的一个或多个等。

从以上的描述中，可以看出，本申请实施方式提供的深度域地震子波的确定方法和装置通过根据声波测井数据，分别确定深度域反射系数序列和井位置的深度域成像数据；进而可以根据深度域反射系数序列和井位置的深度域成像数据，确定深度域地震子波。从而解决了现有的深度域地震子波的确定方法中存在的无法直接求取深度域地震子波、确定过程复杂、所确定的深度域地震子波准确度差的技术问题，达到了准确、简便地确定深度域地震子波的技术效果。又通过利用莱文森递推算法求解匹配算子，提高了求解速率，达到快速、简便地求解深度域地震子波的技术效果。

在一个具体实施场景，应用本申请提供深度域地震子波的确定方法/装置对某区域的深度域地震子波进行提取。具体实施可以参阅下面内容执行。

步骤(1)：利用声波测井数据的速度场数据v(z)和密度场数据ρ(z)计算得到基于井数据的深度域反射系数序列：r^d(z),z＝z1,z2,…,zn，其中，z代表深度。具体可以参阅图3的在一个场景示例中获取的井数据得到的深度域反射系数示意图。

步骤(2)：选取井位置处的深度域成像数据：x^d(z),z＝z1,z2,…,zn。

步骤(3)：计算深度域反射系数序列r^d(z)的自相关，(即深度域反射系数序列的自相关参数)。

步骤(4)：计算深度域反射系数序列r^d(z)与深度域成像数据x^d(z)的互相关μrx(0),μrx(1),…,μrx(l)(即深度域反射系数序列与深度域成像数据的互相关参数)。

步骤(5)：具体实施时，可以再根据步骤(3)计算出的深度域反射系数序列的自相关与步骤(4)计算出的深度域反射系数序列和深度域成像数据的互相关μrx(0),μrx(1),…,μrx(l)，求取出以深度域成像数据x^d(z)为期望输出，且基于井数据的深度域反射系数序列r^d(z)的最佳匹配算子w^d(z)，该算子就是最小二乘意义下的深度域等效子波，即为深度域地震子波。

具体施工时，

步骤(1)的计算方法如下：

深度zi处反射系数r^d(zi)可以由速度场v(z)和密度场ρ(z)计算得到，表示为：

步骤(3)的计算方法如下：

深度域反射系数序列r^d(z)的自相关计算可以表示为：

步骤(4)的计算方法如下：

深度域反射系数序列r^d(z)与深度域成像数据x^d(z)的互相关计算可以表示为：

步骤(5)的计算方法如下：

为求取最小二乘意义下的深度域等效子波w^d(z)，根据步骤(3)和步骤(4)求取的和μrx(z)构建矩阵方程表达式如下：

需要说明的是，上式矩阵方程具体可以通过levinson快速递推算法求解出w^d(z)即为深度地震子波，其中，深度域地震子波的波长度为l。且通过现有方法所提取的时间域地震子波，参阅图4的在一个场景示例中获取的时间域成像示意图，与本实施方式通过深度域地震子波确定方法/装置确定的深度域地震子波，参阅图5的在一个场景示例中获取的深度域子波示意图，比较发现两者波形并不相同。进而，可以根据深度域地震子波，确定深度域地震子波合成记录，参阅图6的在一个场景示例中获取的深度域等效子波合成记录。与通过时间域地震子波的合成记录进行比较，参阅图7的在一个场景示例中获取的深度域等效子波合成记录与时深转换记录的对比示意图。根据深度域地震子波所确定的合成记录要更加的准确。

因此，通过上述场景示例，验证了应用本申请实施方式提供的深度域地震子波的确定方法和装置确实可以解决现有的深度域地震子波的确定方法中存在的无法直接求取深度域地震子波、确定过程复杂、所确定的深度域地震子波准确度差的技术问题，达到准确、简便地确定深度域地震子波的技术效果。实现了可以直接在深度域提取地震子波，解决了深度域地震资料无法提取子波的难题，为叠前深度域资料在反演方面的直接应用奠定了基础。

尽管本申请内容中提到不同的深度域地震地震波的确定方法或装置，但是，本申请并不局限于必须是行业标准或实施例所描述的情况等，某些行业标准或者使用自定义方式或实施例描述的实施基础上略加修改后的实施方案也可以实现上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。应用这些修改或变形后的数据获取、处理、输出、判断方式等的实施例，仍然可以属于本申请的可选实施方案范围之内。

虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。

上述实施例阐明的装置或模块等，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构、类等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，移动终端，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请。