地震精细差异体分析和属性融合方法研究

发布时间：2021-01-19 00:25

　　近年来,随着复杂油气藏、断块类油气藏以及页岩气等非常规油气藏的勘探和开发,断层和裂缝是油气藏开发过程中非常重要的地质构造特点,裂缝、断层及孔洞的自动识别和解释的研究在油气田的勘探开发过程中具有越来越重要的作用。为了从现有的地质信息和数据中发掘出更多深入有效信息或来进行油气研究,地震属性的应用已成为油气藏的解释中一项重要的方法和技术,但单一属性分析的精度在很大程度上不能满足高精度地震资料解释的需求,属性融合的使用越来越多。地震解释中,当层位、岩性、物性的变化较为缓慢,此时相干属性上比较难以分辨缓慢变化的岩性和物性边界。由于不同的岩性对不同的物理性质的变化不同,因此利用这种区别,结合地震属性融合可以很好地分辨出不同的岩性物性的变化。本文关于地震属性融合的研究主要利用了RGB属性融合和非下采样Contourlet变换的方法,对两种方法的属性融合效果进行了地震数据的对比分析,并且在非下采样Contourlet变换的基础上利用模糊逻辑的方法对融合方法进行优化,使得融合的效果进一步得到增强。本文在C3相干技术的基础上对差异属性进行了优化研究,通过引用一种图像分析中的梯度一致性方法,得到了梯度一致性... 

【文章来源】：中国石油大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：101 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

相干技术基本原理

1jj 其中，max 代表着特征值中的最大特征值，计算得到的便是检测点 C3 相干值。对所有的点依次进行分析，计算得到相应的相干值，最后得到数据的整体的相干体数据。C3 相干分析可以通过计算得到相邻地震道数据之间的差异性，得到地震道数据在空间差异性上的分布情况，并在一定程度上可以压制随机噪声干扰的影响。还有一种基于 C3 相干算法的非均质体结构导向相干算法，其基本思想是但存在一个有规律的边界的时候，采样点与边界会存在几种相应的位置关系，如图 2.2所示 ，该方法通过一定的矩阵拆分重组来突出边界，使得到的相干值更低，从而突出边界和裂缝更加清晰，然后对重组之后的矩阵按照 C3 相干值的计算方法计算出相干值[26]，如图 2.3 所示。非均质体结构导向相干方法通过数据的重组分析，可以将小的差异边界进行局部方法，从而达到对于细小构造的描绘。

图 2.3 数据的拆分与重组Fig. 2.2 Data splitting and reorganization蚂蚁体蚂蚁算法初始使用来在路径的优化方面的算法，后来是由斯伦贝谢公司属性的解释方面，是一种根据仿生学算法得到的地震属性，通过一定的方在已经得到的属性上进行优化。蚁群算法最早是由 Dorigo 等人在 199算法的核心思想是模拟蚂蚁觅食过程中对于路径的逐渐优化路径方案的蚂蚁均在最短路径上达到食物地点。蚁群算法就是模拟蚂蚁群在觅食物信息浓度和方向与前面蚂蚁的释放信息进行判断下一移动方向，并在后进行强信息反馈，使附近的蚂蚁进行路径进一步优化，向食物聚集，如。在数据处理中我们模拟投放电子蚂蚁，使其向着可能存在裂缝的方向运得电子蚂蚁运动到裂缝附近沿着可能的裂缝进行运动使得信息聚集，最将电子蚂蚁聚集到裂缝附近，达到快速收敛，使得更加准确快速的识别裂


本文编号：2985960