基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及地震勘探技术领域，具体而言，涉及一种基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测方法、装置及电子设备。

背景技术

地层孔隙压力是指地层孔隙或裂缝中流体所承受的压力。分为正常压力、异常高压和异常低压三种情况，其中异常高压尤为重要。地层孔隙压力预测在油气勘探、钻井工程、油藏工程等领域有着极其重要的地位，一直是国内外研究的热点。

地层孔隙压力预测方法，总体可分为勘探阶段地震方法、钻井过程中检查并及时反馈实际压力情况、钻井之后应用测井资料数据等方法。其中地震资料有其独特的优势：地下分布范围广泛、在横向上数据和地层岩性连续性强且是真正意义上的钻前地层孔隙压力预测。现有技术中常采用的地震地层孔隙压力预测方法主要基于纵波速度，当纵波速度出现低速异常时，可能就意味着异常高压的出现。但是由于岩性、物性、地层压实程度的不同均能引起纵波速度的降低，仅运用纵波速度进行地层压力预测结果容易出现多解性。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请的目的在于，提供一种基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测方法、装置及电子设备以改善上述问题。

本申请实施例提供一种基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测方法，所述方法包括：

基于待反演弹性参数建立所述待反演弹性参数的反演模型；

获取叠前地震数据，根据所述叠前地震数据及所述反演模型以构建所述反演模型的目标函数，并对所述目标函数进行偏导计算以得到所述待反演弹性参数的改变量；

对所述改变量进行迭代以更新所述改变量，得到所述待反演弹性参数的反演结果，其中，所述待反演弹性参数包括横波速度、纵波速度以及密度数据；

根据反演后得到的密度数据计算上覆地层压力；

根据反演后得到的横波速度、纵波速度及密度数据计算垂直有效应力；

根据上覆地层压力、垂直有效应力及地层孔隙压力之间的关系，并基于得到的所述上覆地层压力和所述垂直有效应力计算地层孔隙压力。

进一步地，所述基于待反演弹性参数建立所述待反演弹性参数的反演模型的步骤，包括：

利用精确zoeppritz方程基于待反演弹性参数以建立如下的待反演弹性参数的反演模型：

其中vp1，vp2，vs1，vs2，ρ1，ρ2分别表示上下层的纵波速度、横波速度和密度；α，α'分别为纵波的入射角和透射角；β，β'分别为横波的入射角和透射角；rpp，rps为纵波和横波的反射系数；tpp，tps分别为纵波和横波的透射系数。

进一步地，获取叠前地震数据，根据所述叠前地震数据及所述反演模型以构建所述反演模型的目标函数，并对所述目标函数进行偏导计算以得到所述待反演弹性参数的改变量的步骤，包括：

根据所述叠前地震数据及所述反演模型中的待反演弹性参数的模型数据之间的差值以及所述待反演弹性参数建立如下的目标函数：

设定所述目标函数的一阶偏导数为零，以得到如下所示的所述待反演弹性参数的改变量：

δmk＝(j(mk)^tσ^-1j(mk)+μki+λkl^tl)^-1[gk-λkl^tlmk]

其中，m＝[vp1,vp2,…,vpn,vs1,vs2,…,vsn,ρ1,ρ2,...,ρn]为待反演弹性参数，分别代表了纵波速度、横波速度和密度数据；fk为叠前地震数据和待反演弹性参数的模型数据之间的差值；jk为jacobian矩阵，l为一阶导数平滑算子，μk和λk为与叠前地震数据和模型数据之间误差的平方和||fk||²有关的参数。

进一步地，所述根据反演后得到的密度数据计算上覆地层压力的步骤，包括

将反演后得到的密度数据按预设深度间隔数据进行积分叠加以得到上覆地层压力，如下：

其中，pc为上覆地层压力，ρ(z)为深度z处的地层密度，g为重力加速度。

进一步地，所述根据反演后得到的横波速度、纵波速度及密度数据计算垂直有效应力的步骤，包括：

由体积模量算法中的波动方程建立如下的纵波速度与横波速度和密度数据之间的关系：

其中：

根据初等弹性理论得到：

根据建立的所述关系以及初等弹性理论得到的结果按以下公式计算得到垂直有效应力：

其中，vp为纵波速度，ρ为密度数据，vs为横波速度，σ为垂直有效应力，δv/v为体积应变，δh/h为单位厚度缩量，δv/v≈δv/v。

进一步地，所述根据上覆地层压力、垂直有效应力及地层孔隙压力之间的关系，并基于得到的所述上覆地层压力和所述垂直有效应力计算地层孔隙压力的步骤，包括：

建立如下的垂直有效应力、上覆地层压力和地层孔隙压力之间的关系：

σ＝pc-pf

根据得到的上覆地层压力和垂直有效应力按如下公式计算地层孔隙压力：

其中，pf为地层孔隙压力，pc为上覆地层压力。

进一步地，所述根据反演后得到的横波速度、纵波速度及密度数据得到垂直有效应力的步骤，包括：

根据杨氏模量算法建立如下关系：

在ε＝δh/h时，可得到：

在且时，可得到垂直有效应力如下：

其中，vp为纵波速度，ρ为密度数据，vs为横波速度，σ为垂直有效应力，δh/h为单位厚度缩量。

进一步地，所述根据上覆地层压力、垂直有效应力及地层孔隙压力之间的关系，并基于得到的所述上覆地层压力和所述垂直有效应力计算地层孔隙压力的步骤，包括：

建立如下的垂直有效应力、上覆地层压力和地层孔隙压力之间的关系：

σ＝pc-pf

根据得到的上覆地层压力和垂直有效应力按如下公式计算得到地层孔隙压力：

其中，pf为地层孔隙压力，pc为上覆地层压力。

本申请另一实施例还提供一种基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测装置，所述装置包括：

模型建立模块，用于基于待反演弹性参数建立所述待反演弹性参数的反演模型；

改变量计算模块，用于获取叠前地震数据，根据所述叠前地震数据及所述反演模型以构建所述反演模型的目标函数，并对所述目标函数进行偏导计算以得到所述待反演弹性参数的改变量；

反演结果获取模块，用于对所述改变量进行迭代以更新所述改变量，得到所述待反演弹性参数的反演结果，其中，所述待反演弹性参数包括横波速度、纵波速度以及密度数据；

上覆地层压力计算模块，用于根据反演后得到的密度数据计算上覆地层压力；

垂直有效应力计算模块，用于根据反演后得到的横波速度、纵波速度及密度数据计算垂直有效应力；

地层孔隙压力计算模块，用于根据上覆地层压力、垂直有效应力及地层孔隙压力之间的关系，并基于得到的所述上覆地层压力和所述垂直有效应力计算地层孔隙压力。

本申请另一实施例还提供一种电子设备，包括：

存储器；

处理器；及

基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测装置，包括一个或多个存储于所述存储器中并由所述处理器执行的软件功能模块。

本申请实施例提供的基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测方法、装置及电子设备，基于叠前地震数据并通过建立的反演模型以对待反演参数进行反演，以得到稳定和准确的纵波速度、横波速度和密度信息。并结合后续建立的相关的岩石物理模型以最终得到准确的地层孔隙压力预测结果。相比传统的地层孔隙压力预测方法中只利用纵波速度进行预测而言，本申请提供的预测方案可利用纵横波速度及密度等多参数综合预测，提高了预测结果的精度。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的电子设备的结构框图；

图2为本申请实施例提供的基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测方法的流程图；

图3为本申请实施例提供的基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测装置的示意性结构框图；

图4为本申请实施例提供的上覆地层压力与深度拟合关系示意图；

图5为本申请实施例提供的已知段上覆地层压力拟合及残差示意图；

图6(a)为测井资料数据；

图6(b)为测井地层孔隙压力预测结果示意图；

图7为纵波速度反演结果剖面示意图；

图8为横波速度反演结果剖面示意图；

图9为密度反演结果剖面示意图；

图10为上覆地层压力剖面示意图；

图11为静水压力剖面示意图；

图12为体积模量法地层孔隙压力预测结果示意图；

图13为体积模量法地层孔隙压力系数预测结果示意图；

图14为杨氏模量法地层孔隙压力预测结果示意图；

图15为杨氏模量法地层孔隙压力系数预测结果示意图。

图标：100-电子设备；110-基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测装置；111-模型建立模块；112-改变量计算模块；113-反演结果获取模块；114-上覆地层压力计算模块；115-垂直有效应力计算模块；116-地层孔隙压力计算模块；120-处理器；130-存储器。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

请参阅图1，本申请实施例提供的一种电子设备100，所述电子设备100包括存储器130、处理器120和基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测装置110。

所述存储器130和处理器120之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测装置110包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器130中的软件功能模块。所述处理器120用于执行所述存储器130中存储的可执行的计算机程序，例如，所述基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测装置110所包括的软件功能模块及计算机程序等，以实现基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测方法。

其中，所述存储器130可以是，但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。其中，存储器130用于存储程序，所述处理器120在接收到执行指令后，执行所述程序。

所述处理器120可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器120可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器120也可以是任何常规的处理器等。

可以理解，图1所示的结构仅为示意，所述电子设备100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

可选地，所述电子设备100的具体类型不受限制，例如，可以是，但不限于，个人电脑(personalcomputer，pc)、平板电脑、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、等具有处理功能的设备。

结合图2，本发明实施例还提供一种可应用于上述电子设备100的基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测方法。其中，所述方法有关的流程所定义的方法步骤可以由所述处理器120实现。下面将对图2所示的具体流程进行详细阐述。

步骤s110，基于待反演弹性参数建立所述待反演弹性参数的反演模型。

在本实施例中，待反演弹性参数包括纵波速度、横波速度以及密度信息。通过精确zoeppritz方程进行叠前弹性参数反演，如此，不仅可以避免zoeppritz方程近似公式带来的计算误差，还可以直接对纵波速度、横波速度和密度信息三个弹性参数进行反演，以获得准确而稳定的纵波速度、横波速度和密度信息。

可选地，本实施例中，利用精确zoeppritz方程基于待反演弹性参数以建立如下的待反演弹性参数的反演模型：

其中vp1，vp2，vs1，vs2，ρ1，ρ2分别表示上下层的纵波速度、横波速度和密度；α，α'分别为纵波的入射角和透射角；β，β'分别为横波的入射角和透射角；rpp，rps为纵波和横波的反射系数；tpp，tps分别为纵波和横波的透射系数。

步骤s120，获取叠前地震数据，根据所述叠前地震数据及所述反演模型以构建所述反演模型的目标函数，并对所述目标函数进行偏导计算以得到所述待反演弹性参数的改变量。

步骤s130，对所述改变量进行迭代以更新所述改变量，得到所述待反演弹性参数的反演结果，其中，所述待反演弹性参数包括横波速度、纵波速度以及密度数据。

在本实施例中，获取待研究区域的叠前地震数据，考虑基于权重最小二乘法，使获取的数据与模型数据之间的误差的平方和为最小，通过最小化误差的平方和确定数据的最佳函数匹配从而建立得到目标函数。可选地，本实施例中，利用迭代正则的列温伯格-马夸特(irlm)算法，并基于所述叠前地震数据及所述反演模型中的待反演弹性参数的模型数据之间的差值以及所述待反演弹性参数建立如下的目标函数：

设定所述目标函数的两端的一阶偏导数为零，以得到如下所示的所述待反演弹性参数的改变量：

δmk＝(j(mk)^tσ^-1j(mk)+μki+λkl^tl)^-1[gk-λkl^tlmk]

本实施例中，通过程序的多次迭代以不断更新待反演参数以得到待反演参数的最终反演结果如下：

mk+1＝mk+δmk

其中，m＝[vp1,vp2,…,vpn,vs1,vs2,…,vsn,ρ1,ρ2,...,ρn]为待反演弹性参数，分别代表了纵波速度、横波速度和密度数据；fk为叠前地震数据和待反演弹性参数的模型数据之间的差值；jk为jacobian矩阵，l为一阶导数平滑算子，μk和λk为与叠前地震数据和模型数据之间误差的平方和||fk||²有关的参数。

步骤s140，根据反演后得到的密度数据计算上覆地层压力。

步骤s150，根据反演后得到的横波速度、纵波速度及密度数据计算垂直有效应力。

步骤s160，根据上覆地层压力、垂直有效应力及地层孔隙压力之间的关系，并基于得到的所述上覆地层压力和所述垂直有效应力计算地层孔隙压力。

在本实施例中，在得到待反演参数的反演结果后，即可得到准确、稳定的横波速度、纵波速度以及密度信息。进一步地，需建立合适的岩石物理模型，并结合得到的反演结果最终得到较为准确的地层孔隙压力预测结果。

根据现有技术中对有孔介质中岩石骨架、岩石孔隙流体所承受压力情况所得到的垂直有效应力理论：上覆地层压力是由孔隙流体和岩石骨架共同承担的，岩石骨架所承受的压力叫做垂直有效应力。垂直有效应力、上覆地层压力和地层孔隙压力之间的关系可以表示为：

σ＝pc-pf

本实施例中，根据叠前地震数据中已知的密度信息可线性拟合出地层上层未知段的密度，并由地层浅层到深层按预定的深度间隔，例如1m，进行积分叠加以获得上覆地层压力，计算公式如下：

其中ρ(z)为深度z处的地层密度，g为重力加速度。

相比现有技术中的计算公式，采用本实施例中的通过叠前地震数据进行叠前弹性参数反演得到的密度信息更加精确。在获得上覆地层压力之后，要寻找到一种合理且准确的垂直有效应力与地层速度等相关的岩石物理模型，进而求取地层孔隙压力。

常规的地层孔隙压力预测方法主要都是基于纵波速度出现低速异常即可能出现高压异常。然而纵波速度变化是由多种因素决定，速度降低并不一定意味着地层压力的升高，可能是由该地层含气造成。随着地层孔隙压力的增大，纵波速度、横波速度都会降低。但若地层含气则纵波速度会降低，横波速度降低不明显。所以本实施例中，利用纵波速度、横波速度、密度等弹性参数进行综合地层压力预测有助于提高预测结果的精度，并能降低利用地震资料进行反演和储层描述的多解性。

在本实施例的一种实施方式中，利用体积模量算法以推导出垂直有效应力与纵波速度及横波速度等之间的关系从而计算得到地层孔隙压力。具体过程如下：

由体积模量算法中的波动方程建立如下的纵波速度与横波速度和密度数据之间的关系：

其中：

根据初等弹性理论得到：

根据建立的所述关系以及初等弹性理论得到的结果按以下公式计算得到垂直有效应力：

其中，vp为纵波速度，ρ为密度数据，vs为横波速度，σ为垂直有效应力，δv/v为体积应变，δh/h为单位厚度缩量，本实施例中忽略地层的横向应变，可得到δv/v≈δh/h。其中，δh/h随着埋深增大呈先增后减的趋势，其变化规律符合实际地层压实规律。若目的层在埋深上起伏变化不大时，可认为δh/h是常量，由实际数据得到。

由上述可知，垂直有效应力、上覆地层压力和地层孔隙压力之间的关系：

σ＝pc-pf

根据得到的上覆地层压力和垂直有效应力按如下公式计算得到地层孔隙压力：

其中，pf为地层孔隙压力，pc为上覆地层压力。

此外，作为本实施例的另一种实施方式，可利用杨氏模量算法以推导出垂直有效应力与纵波速度及横波速度等之间的关系从而计算得到地层压力。具体过程如下：

根据杨氏模量算法中的胡克定律建立如下关系：

在本实施例中，假设水平方向无限大，地层在沉积时只发生垂向变形，水平方向的变形受到限制，认为水平应变为零。因此可得：在ε＝δh/h，可得到：

在且时，可得到垂直有效应力如下：

其中，vp为纵波速度，ρ为密度数据，vs为横波速度，σ为垂直有效应力，δh/h为单位厚度缩量。

本实施例中，根据上述建立的如下的垂直有效应力、上覆地层压力和地层孔隙压力之间的关系：

σ＝pc-pf

并根据得到的上覆地层压力和垂直有效应力按如下公式计算得到地层孔隙压力：

其中，pf为地层孔隙压力，pc为上覆地层压力。

本实施例中，通过叠前弹性参数反演并结合岩石物理模型，得到了稳定且精度较高的地层孔隙压力预测结果。定性的对地层含气情况进行了一定指导，降低了地震资料进行反演和储层描述的多解性。

请参阅图3，本申请另一较佳实施例还提供一种应用于上述电子设备100的基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测装置110。所述基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测装置110包括模型建立模块111、改变量计算模块112、反演结果获取模块113、上覆地层压力计算模块114、垂直有效应力计算模块115以及地层孔隙压力计算模块116。

所述模型建立模块111用于基于待反演弹性参数建立所述待反演弹性参数的反演模型。具体地，该模型建立模块111可用于执行图2中所示的步骤s110，具体的操作方法可参考步骤s110的详细描述。

所述改变量计算模块112用于获取叠前地震数据，根据所述叠前地震数据及所述反演模型以构建所述反演模型的目标函数，并对所述目标函数进行偏导计算以得到所述待反演弹性参数的改变量。具体地，该改变量计算模块112可用于执行图2中所示的步骤s120，具体的操作方法可参考步骤s120的详细描述。

所述反演结果获取模块113用于对所述改变量进行迭代以更新所述改变量，得到所述待反演弹性参数的反演结果，其中，所述待反演弹性参数包括横波速度、纵波速度以及密度数据。具体地，该反演结果获取模块113可用于执行图2中所示的步骤s130，具体的操作方法可参考步骤s130的详细描述。

所述上覆地层压力计算模块114用于根据反演后得到的密度数据计算上覆地层压力。具体地，该上覆地层压力计算模块114可用于执行图2中所示的步骤s140，具体的操作方法可参考步骤s140的详细描述。

所述垂直有效应力计算模块115用于根据反演后得到的横波速度、纵波速度及密度数据计算垂直有效应力。具体地，该垂直有效应力计算模块115可用于执行图2中所示的步骤s150，具体的操作方法可参考步骤s150的详细描述。

所述地层孔隙压力计算模块116用于根据上覆地层压力、垂直有效应力及地层孔隙压力之间的关系，并基于得到的所述上覆地层压力和所述垂直有效应力计算地层孔隙压力。具体地，该地层孔隙压力计算模块116可用于执行图2中所示的步骤s160，具体的操作方法可参考步骤s160的详细描述。

为了使本领域技术人员更好地理解本申请实施例提供的技术方案，下面结合具体应用场景对本发明实施例提供的技术方案进行说明。

基于精确zoeppritz方程对叠前二维地震数据进行叠前弹性参数反演得到纵波速度、横波速度及密度二维数据，结合岩石物理模型计算得到地层压力和地层压力系数二维数据。

在本实施例的第一实例中利用测井资料数据进行测井地层孔隙压力预测。首先根据测井数据中已知密度信息线性拟合出上层未知段的密度，然后由浅层到深层按照1m的深度间隔进行积分叠加来求取上覆地层压力，得到上覆地层压力与深度的拟合关系如图4所示。图5可以看出根据已知段的密度信息通过积分叠加并拟合得到的完整深度段的上覆地层压力精确度较高，绝对误差基本在0.5mpa以内。图6(b)中所示的计算得到的测井地层孔隙压力显示高地层孔隙压力对应着低速度和低密度，预测结果与实际规律符合一致，验证了方法的可行性。

在本实施例的第二实例中，对某实际工区叠前二维地震数据进行叠前弹性参数反演得到纵波速度、横波速度及密度二维剖面如图7-9，利用密度数据计算得到上覆地层压力如图10。取纯水密度1.0g/cm³，重力加速度9.81m/s²计算得到静水压力如图11。分别基于体积模量法和杨氏模量法计算得到地层孔隙压力和地层孔隙压力系数如图12-15。结果显示工区该深度段整体地层孔隙压力偏大，异常高压区域偏多，地层孔隙压力系数最高可达到2左右。将地层孔隙压力计算结果与纵横波速度和密度结果相比较发现，一般低速度、低密度对应着高压力、高压力系数(如图中虚线圆圈区域)，符合常规的地层孔隙压力情况。但同时发现在实线圆圈等区域，异常高压时对应着低纵波速度、低密度，但横波速度相对来说并没有降低很多，说明该地层可能含气。当地层含气时也会造成异常高压的出现，但不同点在于横波速度并不会降低。从而再次验证了基于弹性参数法对地层孔隙压力进行预测，不仅可以得到该地区地层孔隙压力分布情况，还可以定性的对地层含气情况进行一定的指导，降低了地震资料的多解性。

综上所述，本申请实施例提供的基于叠前地震数据的地层孔隙压力预测方法、装置及电子设备100，基于叠前地震数据并通过建立的反演模型以对待反演参数进行反演，以得到稳定和准确的纵波速度、横波速度和密度信息。并结合后续建立的相关的岩石物理模型以最终得到准确的地层孔隙压力预测结果。相比传统的地层孔隙压力预测方法中只利用纵波速度进行预测而言，本申请提供的预测方案可利用纵横波速度及密度等多参数综合预测，提高了预测结果的精度。并且，定性地知道了地层含气情况并能降低利用地震资料进行反演和储层描述的多解性。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

需要说明的是，在本文中，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、物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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。