[发明专利]边缘检测低序级断层识别方法

说明书

本发明提供一种边缘检测低序级断层识别方法，包括：在时间空间域应用三维多级盲源分离与保构造滤波相结合的去噪技术压制随机噪声，提高地震资料的信噪比；在时间域应用多道相干算法进行倾角搜索估计地层倾角值；在频率域应用地层倾角在地震记录上表现的时间延迟，对其进行傅里叶变换的时延特性来估计地层倾角；沿地层倾角在局部层拉平的基础上计算分析窗内结构导向坎尼属性；根据结构导向坎尼属性数据体，通过连井剖面和沿层切片等形式进行低序级断层的地震识别。该边缘检测低序级断层识别方法对基于三维多级盲源分离与保构造滤波组合去噪的结构导向坎尼属性边缘检测低序级断层识别方法开展研究，提高低序级断层的识别能力。

技术领域

本发明涉及低序级断层地震识别的地质勘探领域，特别是涉及到一种边缘检测低序级断层识别方法。

背景技术

随着油田勘探开发程度的不断提高，断块型油气藏的地位越来越重要，其中的低序级断层日益受到重视，因为它改造了构造细节，控制了油水关系和剩余油分布，严重影响油藏开发技术的应用，因而这种低序级断层成为了油田勘探开发不能回避和绕不过的问题，必须开展针对性的研究。

在低序级断层研究方面，除了利用钻井资料识别断点做井间对比之外，完整的断层和断裂系统研究还是要依靠三维地震资料及相应的解释技术。由于低序级断层的水平断距和垂直落差都很小，一般只有5-10m甚至更小，因而在地震剖面上很难有明显的同相轴错断特征，通常只有微错断甚至是微扭动，在一般的构造解释中很容易被当作局部构造变化而被忽略，因而需要专门的解释技术来提取和强化小断层的地震特征，得到关于断层的清晰和直观的图像，避免因为解释人员经验所导致的结果不合理性。

对于低序级断层解释技术方面的检索和调研显示，国内外主要的识别与描述方法技术基本都是基于地震属性分析，所应用的属性类型主要有地震相干/方差体属性、倾角和方位角属性、混沌属性、蚂蚁体属性，以及地震曲率属性、GRB属性融合等。这些属性技术各有优缺点，如相干/方差体属性的分辨率有限，蚂蚁体属性结果中假断层影响严重且不易识别，倾角和方位角属性以及地震曲率则是需要事先解释好层位，时间周期较长，而且效果好坏与解释结果有关。基于结构导向的梯度属性边缘检测是当前地震资料解释技术中相对比较新的技术，是基于结构导向的梯度属性提取与边缘检测的联合。

边缘检测是起源于图像处理领域的一门重要技术，主要用于检测图像中灰度值突变区域。引申到地震勘探领域，地震资料中的不连续性区域反映在图像中即为边缘特征。因此将边缘检测技术用于地震资料不连续信息的检测非常有意义。

边缘检测技术在地震资料处理中的应用已经有了十几年的历史。众多学者对边缘检测技术的实际应用做了大量研究，提出了多种基于不同算法的、适用于不同尺度地质体的边缘检测技术，如基于高阶伪希尔伯特变换算法的边缘检测技术、小尺度特征地震边缘检测技术等。

国内边缘检测技术方面的文章多数应用于二维地震图像，包括薄地层识别、剖面同相轴自动识别及检测、初至波同相轴提取、裂缝检测以及砂体边界识别等，对于其在三维地震资料中的应用未作出深入研究；国外方面，一些学者提出将边缘检测技术应用到三维地震资料处理中的方法，涉及到盐丘边界识别、断层边界识别等。

根据梯度属性极大值做边缘检测具有原理简单、计算量小的优点，被广泛应用于图像处理领域，代表算子有Sobel算子、Facet模型曲面拟合算子等。上述常规算子如果直接用于三维地震数据地质体边界识别，并不能取得良好的效果，其原因有两点：1)常规算子将地震资料的不连续性信息不加筛选的全部检测出来，这导致地震资料中连续性很好的地层边界信息对小断层、微裂缝边界的检测有着很强的干扰.2)常规边缘检测算子检测梯度值为绝对梯度值，这使得小地质体边界的弱反射信息淹没在强背景地层边界反射信息中。