[发明专利]一种高精度地层倾角估计方法

说明书

技术领域

本发明属于地震勘探技术领域，涉及一种地层倾角估计方法，尤其是一种利用加权向量方向滤波器高精度估计地层倾角和方位角。

背景技术

地震同相轴的倾角和方位角是继时间构造和层位拾取成图之后三维地震数据解释的重要产物，地层倾角和方位角属性体不仅自身包含有重要的地震地层学和地理学信息，可以直接用于勘探工区的解释，而且作为一种中间处理结果，可以用于后续的地震数据处理解释环节。三维地震数据体中每个采样位置的倾角和方位角对定义了一个局部的地层平面，从而允许沿着这个局部平面分析地层不连续性，也可利用局部地层连续性度量指导数据滤波。Barnes利用估计的倾角和方位角属性发展了一系列计算机自动生成的地震纹理属性，包括对地层发散、汇聚、平行以及混沌形态度量。Barnes通过光源照明分析模型将倾角和方位角属性联系起来给出一种阴影浮雕属性，该方法与利用二维颜色映射表表示倾角和方位角属性类似，以时间切片的方式显示，可突出细小断层和一些沉积特征，而这些特征往往与地层微小挤压或者反射波形的细微变化有关。由于倾角和方位属于地震数据的一阶导数属性，而曲率属于二阶导数属性，Al-Dossary和Marfurt给出直接基于倾角和方位角属性的体积曲率属性提取方法。因而，如果能够准确地估算三维地震数据体的倾角和方位角属性，不仅可以提高倾角和方位角自身作为解释属性的有效性，而且可以提高边缘检测和构造导向滤波的性能以及各种相关属性的计算精度。

Milkereit采用倾斜叠加方法计算二维地震剖面内同相轴的视倾角；Fomel与Schleicher等利用平面波分解方法获取局部地层倾角信息；Barnes利用二维复地震道分析理论计算瞬时倾角和方位角属性，随后，Barnes通过对瞬时地震属性进行局部加权平均，去除脉冲干扰、快变成分等杂乱变化，提高了瞬时地震倾角和方位角的计算效果；Marfurt等通过利用一系列的试验倾角截取地震数据道构造分析窗计算地震波形的相干值，将取得最大相干值对应的试验倾角记为局部地层倾角。Marfurt结合Kuwahara局部邻域多窗遍历的思想给出一种更为可靠的地层倾角估计方法，该方法避免了常规的中心分析窗横跨断层和角度不整合时造成不准确的倾角估计。然而，这种方法随着邻域分窗的增加，其计算复杂度也成倍增加；另外，通过对主测线和联络测线进行试验倾角扫描搜索真实地层倾角的方式，当倾角扫描间隔过于密集时也会加剧其计算复杂度，并且倾角扫描间隔较大时会遗漏一些细小结构。

利用有限差分方法计算反射波阵面的梯度向量进而估计地层倾角和方位角是一种简单而又有效的途径。Randen等利用梯度结构张量法对三维地震数据的梯度向量场进行平滑滤波获得局部地层倾角和方位角估计结果。Luo等提出基于加权结构张量法的梯度向量场平滑方法，该方法提高了倾角和方位角估计结果的一致性。Wang等给出一种向量翻转迭代滤波的方法来平滑梯度向量场。上述所有梯度向量场的平滑滤波方法都采用中心分析窗思想，在断层和角度不整合等地层边缘区域，倾角估计结果是两侧地层的平均取向，不能准确地反应当前分析点所处地层的取向。

梯度结构张量（GST）方法被广泛应用于自然图像处理分析中，用于确定信号结构和光流场方向估计、进行纹理特征分析以及提取物体特征点等。Randen等首先利用梯度结构张量方法分析三维叠后地震数据，估计局部波阵面的倾角和方位角。考虑图1a中的平面波波阵面，其真实方向向量为v_n，与局部波阵面相垂直。在理想情况下，波阵面的梯度向量与其真实方向向量v_n平行。然而，在实际情况下，一方面利用有限差分方法计算梯度向量不可避免会产生数值误差；另外，数据往往存在各种噪声干扰，使得计算的梯度向量也和真实方向向量之间存在偏差。根据图1b，假设某个分析邻域中心点x处的真实方向向量为v_n(x)，而在该局部区域内计算的梯度向量为g(y)，那么梯度向量和真实方向向量之间的偏差可表示为

e(x,y)=||e(x,y)||₂=||g(y)-(g(y)^Tv_n(x))v_n(x)||₂       (1)