空间域加窗二维希尔伯特变换在三维地震资料体边缘检测中的应用

发布时间：2021-07-22 07:29

　　根据地震资料的不连续性能识别河道、断层、裂缝发育带等。为此提出并实现了基于二维希尔伯特变换的三维地震资料体边缘检测方法。通过在三维目的层段时间和深度方向加窗,并引入二维高斯函数,建立了改进后的二维希尔伯特体边缘检测算子,可以在三维空间调节计算孔径以提取不同尺度的不连续性地震异常,并压制噪声。模型试算和实际资料处理结果表明,基于二维希尔伯特变换的地震资料体边缘检测方法能够有效刻画地质异常体的空间分布,很好地突出裂缝发育带的边缘以及走向信息,提高了地震数据解释的准确性。 

【文章来源】：石油地球物理勘探. 2020,55(03)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

二维希尔伯特算子空间形态

图3d 是直接使用二维希尔伯特算子计算得到的边缘检测结果,由图可知,虽然该方法能够检测出图像的部分边缘特征,但受噪声影响严重,导致边缘信息大部分隐藏在噪声中。从图3e和3f可以看出,引入高斯函数后,噪声得到了很好的压制,边缘检测结果明显改善。随着滤波因子σ的增大,图像中噪声明显减少,边缘更加清晰突出。

为了说明本文方法在实际地震资料中的应用效果,分别以中国LH地区海上三维地震资料和TH地区陆上三维地震资料为例,与传统边缘检测方法进行对比分析。图4为LH地区三维地震资料目的层沿层振幅切片,可以看出该地区断裂带较发育。首先对原始地震资料进行保边去噪预处理,再进行边缘检测计算。图5a和图5b分别为利用传统GHT边缘检测方法和本文方法的计算结果。传统GHT算子长度为9,本文方法二维希尔伯特算子尺寸为3×3,二维高斯函数参数σ=0.09。对比结果表明,本文方法能够有效检测出裂缝等不连续性特征,提取的边缘信息也更加丰富,相对于传统GHT方法的分辨率更高,说明了本文方法对于复杂构造具有更好的边缘检测能力,有效检测出地震资料中不连续性信息的边缘分布特征。为了进一步对比分析本文方法在不同深度时窗时的边缘检测结果,分别设定深度时窗为14ms和26ms进行地震资料体边缘检测,结果如图5c和图5d 所示。与图5b对比可看出,当深度时窗逐渐增大时,由于深度方向上异常信息的增加,不同深度窗下同一位置的不连续信息显示有所差异。当窗口较小时,能够检测出更多细小的异常边缘信息,但对于不连续信息的整体分布特征难以清晰地展现;当深度窗口增大时,在检测出异常信息的同时,可以更加清晰地看到裂缝、断层等的整体分布特征,连续性和方向性也更加完整,可使解释人员更好地掌握目的层段的地质构造信息,利于地震资料的精细解释。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3296717