[发明专利]地震数据梯度信息不连续性边界检测方法

权利要求书

1.地震数据梯度信息不连续性边界检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)输入三维地震数据，并利用式(1)～(3)计算地震数据在x，y，z三个方向上的梯度向量体；

$g_x=\frac{f(x_{i+1},y,z)-f(x_i,y,z)}{\mathrm{\Δ}x}---\left(1\right);$

$g_y=\frac{f(x,y_{j+1},z)-f(x,y_j,z)}{\mathrm{\Δ}y}---\left(2\right);$

$g_z=\frac{f(x,y,z_{k+1})-f(x,y,z_k)}{\mathrm{\Δ}z}---\left(3\right);$

上式中，f(x，y，z)为三维地震数据；Δx、Δy和Δz分别为地震数据在x，y，z三个方向上的面元大小；g_x、g_y和g_z分别为地震数据在x、y、z三个方向上的梯度向量体；

(2)建立二维滑动分析时窗，二维滑动分析时窗分为五个3×3的子窗口，分别位于二维滑动分析时窗的中心位置、左上位置、右上位置、左下位置和右下位置；

(3)利用式(4)计算二维滑动分析时窗内每个样点的梯度幅值；再利用式(5)计算二维滑动分析时窗内5个子窗口的峰态值：

$g=\sqrt{g_x^2+g_y^2+g_z^2}---\left(4\right);$

$K=\frac{1}{n}\underset{m=1}{\overset{n}{\Σ}}{(g_m-\stackrel{\‾}{g})}^4---\left(5\right);$

上式中，g为计算的梯度幅值；g_m·为子窗口内第m个样点的梯度幅值大小；为子窗口内所有梯度幅值的平均值；K和n分别为子窗口的峰态值和样点数；

(4)比较二维滑动分析时窗内每个子窗口的峰态值；

(5)将峰态值最大的那个子窗口内所有的梯度向量构成梯度张量矩阵，即式(6)；

$\stackrel{\‾}{T}=\stackrel{\‾}{g\·g^T}=\frac{1}{n}\left\{\begin{array}{ccc}\underset{m=1}{\overset{n}{\Σ}}{g}_x^2& \underset{m=1}{\overset{n}{\Σ}}{g}_x{g}_y& \underset{m=1}{\overset{n}{\Σ}}{g}_x{g}_z\\ \underset{m=1}{\overset{n}{\Σ}}{g}_y{g}_x& \underset{m=1}{\overset{n}{\Σ}}{g}_y^2& \underset{m=1}{\overset{n}{\Σ}}{g}_y{g}_z\\ \underset{m=1}{\overset{n}{\Σ}}{g}_z{g}_x& \underset{m=1}{\overset{n}{\Σ}}{g}_z{g}_y& \underset{m=1}{\overset{n}{\Σ}}{g}_z^2\end{array}\right\}---\left(6\right)$

上式中g_x、g_y和g_z分别为地震数据在x、y、z三个方向上的梯度向量；n为子窗口内的样点个数；

(6)利用QR分解法求取梯度结构张量矩阵的特征值，并将三个特征值进行排序，λ₁＞λ₂＞λ₃；

(7)利用排序后的特征值大小构建梯度张量属性，即式(7)；

$A_G=\frac{{\mathrm{\λ}}_1}{\frac{1}{q}\underset{p=1}{\overset{q}{\Σ}}{({\mathrm{\λ}}_i-\stackrel{\‾}{\mathrm{\λ}})}^3}---\left(7\right)$

上式中λ₁为最大特征值；q为特征值的个数；为所有特征值的平均值；

(8)将求取的梯度张量属性赋给位于二维滑动分析时窗内中心的分析点；返回步骤(3)，滑动二维滑动分析时窗并计算下一个分析点的梯度张量属性值；

(9)将整个三维地震数据依据以上过程计算完毕，得到最后的三维梯度张量属性体。