[发明专利]去除沉积背景的方法、装置、计算机设备及可读存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种去除沉积背景的方法、装置、计算机设备及可读存储介质，其中，该方法包括：对原始地震体进行90度相位化处理，得到90度相位化地震体；对90度相位化地震体进行Wheeler域变换，得到90度相位化Wheeler域地震体；将90度相位化Wheeler域地震体输入改进的Hebb神经网络，通过改进的Hebb神经网络主分量分析进行迭代计算，输出沉积背景体，改进的Hebb神经网络中权值系数的计算包括衰减项且学习率按步长衰减；对90度相位化Wheeler域地震体和沉积背景体进行体运算，得到岩性体。该方案克服了沉积背景对储层影响的问题，克服了高维度地震数据输入计算内存爆炸的问题，改进的Hebb神经网络避免权值系数矩阵无限制地增大，使得进一步避免受制于内存的问题。

技术领域

本发明涉及石油地球物理勘探技术领域，特别涉及一种去除沉积背景的方法、装置、计算机设备及可读存储介质。

背景技术

近年来，地震沉积分析技术在各油气田勘探开发中有了深入的应用。但是，在利用地震沉积分析技术的过程中，经常会遇到两个问题：①煤系、火山岩等地层沉积，由于其本身的反射系数非常大，而储层的反射系数较小，往往会对紧邻的上下储层造成影响，意即强反射影响的目的层，开展地震沉积研究困难；②由于构造和沉积因素的影响，现有地震沉积分析技术预测古河道、异常沉积体等难度大。所以很有必要开展去除构造沉积背景(包括去除强反射地层影响，强反射地层包含在沉积背景中)方法研发。

一、针对去除煤层、火山岩等强反射地层影响的问题，国内外做出了比较深入的研究，主要利用匹配追踪算法，将地震信号中的强反射信息匹配出来，即可消除强反射对目的层有效反射信息的屏蔽作用。但是，匹配追踪算法去强轴也存在不足之处，比如，对断续的强轴和多强轴去除效果较差，子波库容易冗余导致计算量较大等。

二、由于构造和沉积背景的影响，导致地震沉积分析难度加大，需要进行沉积背景去除，同时国内学者有利用线性PCA方法进行尝试，但是要进行高维矩阵的特征值分解，受制于内存等问题，这是一个大的难题。

综上所述，现有方法并不能完全有效地去除沉积背景(包括去除强反射地层)，同时面对日益增大的地震数据，对去除沉积背景方法提出了更高的要求。

发明内容

本发明实施例提供了一种去除沉积背景的方法，以解决现有技术中无法有效地去除沉积背景、受制于内存的技术问题。该方法包括：

对原始地震体进行90度相位化处理，得到90度相位化地震体；

对90度相位化地震体进行Wheeler域变换，得到90度相位化Wheeler域地震体；

将所述90度相位化Wheeler域地震体输入Hebb神经网络，通过Hebb神经网络主分量分析进行迭代计算，输出沉积背景体，其中，所述Hebb神经网络中权值系数的计算包括衰减项且学习率按步长衰减；

对所述90度相位化Wheeler域地震体和所述沉积背景体进行体运算，得到岩性体；

其中，将所述90度相位化Wheeler域地震体输入所述Hebb神经网络，通过Hebb神经网络主分量分析进行迭代计算，输出所述沉积背景体，包括：

将所述90度相位化Wheeler域地震体归一化后输入所述Hebb神经网络；

初始化所述Hebb神经网络主分量分析中权值系数矩阵和输出主分量矩阵；

通过初始化的所述Hebb神经网络主分量分析进行迭代计算，得到输出主分量矩阵和权值系数矩阵，当相邻两次迭代的权值系数矩阵的特征空间距离符合迭代门槛，则停止迭代，输出的第一主分量矩阵为所述沉积背景体。

本发明实施例还提供了一种去除沉积背景的装置，以解决现有技术中无法有效地去除沉积背景、受制于内存的技术问题。该装置包括：