一种量化相干异常的分析方法与流程

文档序号:15115277发布日期:2018-08-07 19:51阅读:256来源:国知局

本发明属于地震数据处理技术领域,涉及量化相干异常的重要性分析方法。



背景技术:

相似和其他相干性手段常用于地震处理,包括速度谱分析(taner和koehler,1969;neidell和taner,1971),地震边缘检测、地震数据体倾角估算(marfurtetal,1998)和边缘保留构造导向滤波(hoeckerandfehmers,2002;marfurt,2006)。相干体的准确度与精度主要取决于地震数据体的带宽、信噪比以及垂向和横向时窗的大小。弱相干值多数代表着地质体的边界和不连续性。但是,弱相干也会在由于信噪比引起的地震杂乱反射的地方出现,我们无法将其区分开来。



技术实现要素:

本发明的目的在于提供一种量化相干异常的分析方法。本发明的有益效果是对相干体统计规律给出了其重要性分析方法,是对相干体属性的一种提升,相干体异常的重要性分析可以更好的刻画地质构造。同时,也能区分真实的地质边界和由于信噪比低引起的杂乱反射。

本发明所采用的技术方案是按照以下步骤进行:

步骤1:相干体计算;

其中uj(z)表示第j道测线样本t处的测量幅度,ak是第k个样本的权重,βj是应用于第j道测线的权重,通常βj=1/j,其中测线j是解释人员定义的椭圆或矩形分析窗口;

步骤2:时窗计算;

通过峰值频率f(t,x,y)数据体,计算自适应时窗大小数h(t,x,y);

其中,t为时间,f为频率;

步骤3:信噪比数据体计算;

通过对计算时窗用均方根将属性归一化来计算无序d:

其中,e是振幅能量体,点表示三重内积,||l||和||e||表示的是数据l2范数或量级,ε是一个小数字来防止0值的出现;

无序这个地震属性的取值范围在0-1之间,将其值看作是噪音量,信噪比表示为:

步骤4:地震相干体的重要性分析;

用d1和d2自由度和非中心参数ε近似使用f统计量:

其中:

其中其中fb是以hz为单位的信号带宽。

附图说明

图1为地震切片;

图2为地震数据体的相干切片;

图3为地震数据体的相干体重要性切片。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明方法步骤如下:

步骤1:相干体计算;

其中uj(z)表示第j道测线样本t处的测量幅度,ak是第k个样本的权重,βj是应用于第j道测线的权重。通常βj=1/j,其中测线j是解释人员定义的椭圆或矩形分析窗口。

步骤2:时窗计算;

通过峰值频率f(t,x,y)数据体,计算自适应时窗大小数h(t,x,y);

其中,t为时间,f为频率;

步骤3:信噪比数据体计算;

通过对计算时窗用均方根将属性归一化来计算无序d,用于连续的反射体,垂向和水平取向的低相干性异常作为信号也可以用,从而分离出这两个低相干模式地质体;

其中,e是振幅能量体,点表示三重内积,||l||和||e||表示的是数据l2范数或量级,ε是一个小数字来防止0值的出现。为了最小化对角线伪影,

我们沿着构造倾斜计算此属性的标准偏差。

无序这个地震属性的取值范围在0-1之间,我们可以将其值看作是噪音量。因此,信噪比可以表示为:

步骤4:地震相干体的重要性分析;

有了这个背景,我们现在可以估计给定的相似性或能量比的一致性。用d1和d2自由度和非中心参数ε近似使用f统计量:

其中:

其中其中fb是以hz为单位的信号带宽,s/n为我们从无序地震属性中计算得出的信噪比。

现在应用的3d地震数据相干体一致性分析来自斯伦贝谢。图1示出了通过地震振幅在t=0.7s处的时间切片;白色箭头表示弯曲水道,灰色箭头表示三个主断层,黑色箭头指示南北向采集“脚印”噪声。图2显示了图1相应的相干切片,不同的颜色条有助于说明用于定义相似度数据的权重w的构造导向滤波的内部工作流程。选择适当的颜色值来表示颜色值slowshigh.。具体来说,如果s>shigh.,我们将颜色设置为白色;s<slow,

颜色为黑色,如果slow<s<shigh.就将颜色设置为灰色阴影。所得到的图像为权重将应用于输出的已经过滤的数据,将保留所有黑色表示的不连续区域,而所有白色区域将被过滤。

通过修改s的临界值,我们增加或减少平滑权重,从而改变滤波的影响。在图2(shigh=0.9,slow=0.7),我们调整颜色条以增加脚印噪音(红色箭头),以及构造和地层特征(白色和橙色箭头)。图3(shigh=0.99,slow=0.97)表示构造保留,由绿色箭头指示,极大的改善了蓝色箭头指示的特征,更清楚地抑制了足迹噪声在相干一致性切片上的影响。此外,根据相干一致性的定义,它给了我们具有物理意义的统计性结论。通过估计相干一致性,我们可以轻松抑制不是一致性异常的足迹噪声以及其他随机噪声。

地震相干体异常的重要性这一属性主要有四个参数,垂向时窗,带宽,横向时窗以及信噪比。其中,垂向时窗是最为重要的参数。与传统的相干体属性相比,相干体异常的重要性分析可以更好的刻画地质构造。同时,也能区分真实的地质边界和由于信噪比低引起的杂乱反射。

以上所述仅是对本发明的较佳实施方式而已,并非对本发明作任何形式上的限制,凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所做的任何简单修改,等同变化与修饰,均属于本发明技术方案的范围内。

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