根據(jù)地震資料的不連續(xù)性能識別河道、斷層、裂縫發(fā)育帶等。為此提出并實現(xiàn)了基于二維希爾伯特變換的三維地震資料體邊緣檢測方法。通過在三維目的層段時間和深度方向加窗,并引入二維高斯函數(shù),建立了改進(jìn)后的二維希爾伯特體邊緣檢測算子,可以在三維空間調(diào)節(jié)計算孔徑以提取不同尺度的不連續(xù)性地震異常,并壓制噪聲。模型試算和實際資料處理結(jié)果表明,基于二維希爾伯特變換的地震資料體邊緣檢測方法能夠有效刻畫地質(zhì)異常體的空間分布,很好地突出裂縫發(fā)育帶的邊緣以及走向信息,提高了地震數(shù)據(jù)解釋的準(zhǔn)確性。 

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

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

二維希爾伯特算子空間形態(tài)

圖3d 是直接使用二維希爾伯特算子計算得到的邊緣檢測結(jié)果,由圖可知,雖然該方法能夠檢測出圖像的部分邊緣特征,但受噪聲影響嚴(yán)重,導(dǎo)致邊緣信息大部分隱藏在噪聲中。從圖3e和3f可以看出,引入高斯函數(shù)后,噪聲得到了很好的壓制,邊緣檢測結(jié)果明顯改善。隨著濾波因子σ的增大,圖像中噪聲明顯減少,邊緣更加清晰突出。

為了說明本文方法在實際地震資料中的應(yīng)用效果,分別以中國LH地區(qū)海上三維地震資料和TH地區(qū)陸上三維地震資料為例,與傳統(tǒng)邊緣檢測方法進(jìn)行對比分析。圖4為LH地區(qū)三維地震資料目的層沿層振幅切片,可以看出該地區(qū)斷裂帶較發(fā)育。首先對原始地震資料進(jìn)行保邊去噪預(yù)處理,再進(jìn)行邊緣檢測計算。圖5a和圖5b分別為利用傳統(tǒng)GHT邊緣檢測方法和本文方法的計算結(jié)果。傳統(tǒng)GHT算子長度為9,本文方法二維希爾伯特算子尺寸為3×3,二維高斯函數(shù)參數(shù)σ=0.09。對比結(jié)果表明,本文方法能夠有效檢測出裂縫等不連續(xù)性特征,提取的邊緣信息也更加豐富,相對于傳統(tǒng)GHT方法的分辨率更高,說明了本文方法對于復(fù)雜構(gòu)造具有更好的邊緣檢測能力,有效檢測出地震資料中不連續(xù)性信息的邊緣分布特征。為了進(jìn)一步對比分析本文方法在不同深度時窗時的邊緣檢測結(jié)果,分別設(shè)定深度時窗為14ms和26ms進(jìn)行地震資料體邊緣檢測,結(jié)果如圖5c和圖5d 所示。與圖5b對比可看出,當(dāng)深度時窗逐漸增大時,由于深度方向上異常信息的增加,不同深度窗下同一位置的不連續(xù)信息顯示有所差異。當(dāng)窗口較小時,能夠檢測出更多細(xì)小的異常邊緣信息,但對于不連續(xù)信息的整體分布特征難以清晰地展現(xiàn);當(dāng)深度窗口增大時,在檢測出異常信息的同時,可以更加清晰地看到裂縫、斷層等的整體分布特征,連續(xù)性和方向性也更加完整,可使解釋人員更好地掌握目的層段的地質(zhì)構(gòu)造信息,利于地震資料的精細(xì)解釋。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3296717