和连接边缘，首先将边缘的梯度分为多种方向类型：W270°、NW292.5°、NW315°、 NE337.5。、N0°、NE22.5°、NE45°、NE67.5°、NE90°，各个方向用不同的邻接像素进行比较，以 决定局部极大值，若某个像素的灰度值与其梯度方向上前后两个像素的灰度值相比并不是 最大的，那么将该像素置为零，即不是边缘点，凡是边缘强度大于高阈值的一定是边缘点；
[0052] (4)、步骤(2)所述的使用一个合理的阈值，主要采用改进的双阈值算法进行边缘 判别和连接边缘，双阈值算法对非极大值抑制图像作用两个阈值τ#Ρτ 2，且2^ ? τ2，其相对 误差IlilL小于8%，得到两个阈值边缘图像Gi()和62()，双阈值法要在 G2()中 τ2. 把边缘连接成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法就在Gi (χ，y)的8邻点位置寻找可以连接 到轮廓上的边缘，这样，算法不断地在Gi(x，y)中收集边缘，直到将Gi(x，y)连接起来为止(如 图3);
[0053] 步骤5:提取多方向低级序走滑断层系统，具体方法如下：
[0054] 采用蚂蚁群算法，设置合适的追踪参数，计算不同方向断层的蚂蚁追踪属性体，沿 层面提取断层痕迹，得到低级序断层系统图，根据经验提取走滑断层和横向调节断层，并对 断层产状等参数进行定量统计。
[0055] 步骤6:验证低级序走滑断层可靠性，包括以下两个步骤：
[0056] (1)、将得到的空间三维断层系统，与常规多尺度相干提取的断层系统进行对比， 确定两者的吻合度，在高级别断层吻合度高的前提下，提取地震剖面上断距小于l〇m、延伸 距离小于200m、同相轴未发现明显扭曲的低级序走滑断层和主断层之间的横向调节断层系 统(如图4);
[0057] (2)、根据单井倾角测井数据，采用倾角组合模式识别过井断点，验证提取断层的 可靠性，根据精细地层对比分析断层两盘厚度的变化趋势，验证提取断层的可靠性，如与开 发动态情况不吻合或不符合地质发育模式，则重新回到步骤3，如果合理，则进一步判断断 层的力学性质以及走滑量大小。
【主权项】
1. 复杂构造区低级序走滑断层的地震识别方法，步骤如下： 步骤1:分析叠后地震资料品质 步骤2:处理获得优势分频相位带 步骤3:处理获得主方向Sobel算子 步骤4:处理获得任意方向Sobel算子 步骤5:提取多方向低级序走滑断层系统 步骤6:验证低级序走滑断层可靠性。2. 根据权利要求1所述的复杂构造区低级序走滑断层的地震识别方法，其特征在于，步 骤1具体方法如下：收集现有的叠后时间域或深度域地震资料，加载现有解释系统，确定和 追踪需要分析的目的层段在=维空间的顶底反射时间，得到目的短时窗数据体，进行短时 窗离散傅立叶变换或最大赌谱估计，生成频率域相位谱数据体。3. 根据权利要求1-2所述的复杂构造区低级序走滑断层的地震识别方法，其特征在于， 步骤2具体方法如下：在地震解释可视化平台上，观察不同频率切片及相位滞后分布，选取 主断层显示清楚、主次断层组合明显的相位切片作为优势频率相位切片，进行主、次断层系 统参数的统计分析，根据经验，确定走滑断层或横向调节断层的走向区间或范围，提取获得 能够反映 25m断距W下的地震优势相位频带，并进行正态平滑处理消除吉布斯现象。4. 根据权利要求1-3所述的复杂构造区低级序走滑断层的地震识别方法，其特征在于， 步骤3包括W下=个步骤： (1) 、对处理后的能突出低级序断层的优势频带地震资料进行基于包含两组3X3矩阵 的算子计算，再与每点地震振幅数据作平面卷积运算，得出横向及纵向的数据差分近似值， WA代表原始数据，A xG(x，y)及AyGU,y)分别代表经横向及纵向边缘检测的数据变异值， 计算公式如下：其卷积模板算子如下：(2) 、进行噪声抑制处理，基于横向、纵向边缘算子，叠加获得横向、纵向、肥45°、肥315° 四个主方向上的尺寸5X5的算子模板Tx、Ty、T45、T3l5，并对各个矩阵算子开根方#海到矩 阵各向同性Sobel算子，每个模板的重量位置是由位置中屯、的距离G(x，y) W及位置的方向 所决定，等距点有相同的重量，W四个主方向算子模板来盘旋振幅数据，总梯度值G可通过 增加两个倾斜矩阵得到，通过双阔值算法得到数据异常边缘：(3 )、在该算法中，选择模板梯度值最高输出作为边缘像素强度梯度： G =- max(G) = ^A,,, G(ax,by)- + AG,,, (ax,by)- 为提供较为精确的边缘梯度方向，实现方式为：其中肥45°、肥315°方向的边缘检测结果为： Ax+yG(Y-315°-X)= AGx+AGy Ax-yG(X-45°-Y)= AGx- AGy。5.根据权利要求1-4所述的复杂构造区低级序走滑断层的地震识别方法，其特征在于， 步骤4包括W下四个步骤： (1)、根据四个主方向边缘检测结果，从第四象限到第一象限每隔22.5°，即W270°、 NW292.5°、NW315°、肥337.5°、N0°、肥22.5°、肥45°、肥67.5°、肥90°，进一步叠加计算获得各 向同性算子模板，并计算总梯度值及梯度方向，对每点上下、左右邻点灰度加权差，当在边 缘处达到极值，极值即阔值时便定为检测边缘，同时提供较为精确的边缘方向信息，计算公 式如下； Ax+yG(Y-337.5°-X)=AGxWAGy Ax-yG(X-22.5°-Y) = 2 AGx- AGy Ax+yG(Y-292.5°-X) = 2 AGx+AGy Ax-yG(X-67.5°-Y)= AGx-2 AGy A 巧G(Y-m° -X) =a A Gx+b A Gy A x-yG(X-n。-Y) =b A Gx-a A Gy 式中：其中G(x，y)表示地震数据体(x，y)点的幅度数据值，AxG(x，y)及AyG(x，y)分别 为经横向及纵向边缘检测的数据差异或为两组3 X 3的矩阵，A x-yG(X-45° -Y)及A x+yG(Y- 315°-X)分别为肥45°和NW315°边缘检测的数据差异或为两组5X5的矩阵，Ax+yG(Y-m°-X) 及Ax-yG(X-n°-Y)为任意方向边缘检测的数据差异，m、n为任意角度，a、b为叠加系数，且叠 加系数为整数，G为数据的每一个点的横向及纵向梯度近似值，0为梯度方向； (2) 、自动获得最佳边缘的阔值是边缘检测的关键，阔值过低，会产生错误边缘，而且边 缘厚，阔值太高，边缘不能有效被检测或产生假现象，为减少假边缘段数量的典型方法是对 G (X，y)使用一个阔值，将低于阔值的所有值赋零值； (3) 、步骤(2)所述的使用一个合理的阔值，主要采用改进的双阔值算法进行边缘判别 和连接边缘，首先将边缘的梯度分为多种类型:W270°、NW292.5°、NW315°、肥337.5°、N0°、 肥22.5°、肥45°、肥67.5°、肥90°，各个方向用不同的邻接像素进行比较，W决定局部极大 值，若某个像素的灰度值与其梯度方向上前后两个像素的灰度值相比并不是最大的，那么 将该像素置为零，即不是边缘点，凡是边缘强度大于高阔值的一定是边缘点； (4) 、步骤(2)所述的使用一个合理的阔值，主要采用改进的双阔值算法进行边缘判别 和连接边缘，双阔值算法对非极大值抑制图像作用两个阔值Tl和T2,且2T1 3 T2,其相对误差小于8%，得到两个阔值边缘图像Gi(X，y)和G2(X，y)，双阔值法要在G2(X，y)中把边 缘连接成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法就在Gi(x，y)的8邻点位置寻找可W连接到轮 廓上的边缘，运样，算法不断地在Gi(x，y)中收集边缘，直到将GiU, y)连接起来为止。6. 根据权利要求1-5所述的复杂构造区低级序走滑断层的地震识别方法，其特征在于， 步骤5具体方法如下:采用妈蚁群算法，设置合适的追踪参数，计算不同方向断层的妈蚁追 踪属性体，沿层面提取断层痕迹，得到低级序断层系统图，根据经验提取走滑断层和横向调 节断层，并对断层产状等参数进行定量统计。7. 根据权利要求1-6所述的复杂构造区低级序走滑断层的地震识别方法，其特征在于， 步骤6包括W下两个步骤： (1) 、将得到的空间=维断层系统，与常规多尺度相干提取的断层系统进行对比，确定 两者的吻合度，在高级别断层吻合度高的前提下，提取地震剖面上断距小于10m、延伸距离 小于200m、同相轴未发现明显扭曲的低级序走滑断层和主断层之间的横向调节断层系统； (2) 、根据单井倾角测井数据，采用倾角组合模式识别过井断点，验证提取断层的可靠 性，根据精细地层对比分析断层两盘厚度的变化趋势，验证提取断层的可靠性，如与开发动 态情况不吻合或不符合地质发育模式，则重新回到步骤3，如果合理，则进一步判断断层的 力学性质W及走滑量大小。
【专利摘要】本发明属于石油勘探领域，具体地，涉及一种复杂构造区低级序走滑断层的地震识别方法。复杂构造区低级序走滑断层的地震识别方法，步骤如下：分析叠后地震资料品质，处理获得优势分频相位带，处理获得主方向Sobel算子，处理获得任意方向Sobel算子，提取多方向低级序走滑断层系统，验证低级序走滑断层可靠性。本发明适合于任何复杂构造带的低级序走滑断层地震识别和可靠性验证，能直观反映平面上低级序走滑断层的组合方式和空间位置，是确定低信噪比、低频地震资料区低级序隐蔽断层的有效手段，是保证对复杂构造油气田或断块油气田中隐蔽断层控油规律重新认识、增储上产、开发方案部署和调整的重要依据。
【IPC分类】G01V1/34, G01V1/30
【公开号】CN105510964
【申请号】CN201510853883
【发明人】冯建伟, 梁锴, 任启强, 柳兴刚, 李树博
【申请人】中国石油大学(华东)
【公开日】2016年4月20日
【申请日】2015年11月27日