[发明专利]基于绝对平方梯度的结构张量迹约束下的扩散滤波方法

说明书

本发明提供一种基于绝对平方梯度的结构张量迹约束下的扩散滤波方法，包括：将叠后地震数据转换为MATLAB可识别的数据格式；对地震数据进行高斯滤波，计算其水平、垂直和对角梯度；对平方梯度向量公式进行优化改进，构建绝对平方梯度向量公式；基于改进的梯度方位角公式，进行地震数据的地层倾角属性的计算，用于判断该是否为倾斜地层；依据地层情况的不同，利用绝对平方梯度构建结构张量；利用初始结构张量及滤波后结构张量，计算得到基于绝对平方梯度的结构张量迹；在基于绝对平方梯度的结构张量迹的约束下，对叠后地震数据进行各向异性扩散滤波。该方法提高结构张量迹识别断层的精度，结合各向异性扩散滤波，实现低序级断层的保边去噪。

技术领域

本发明涉及油田开发技术领域，特别是涉及到一种基于绝对平方梯度的结构张量迹约束下的扩散滤波方法。

背景技术

在地震数据采集过程中，不可避免地会受到传感器灵敏度、野外噪声干扰和数模转换量化问题等因素的影响，导致地震数据信噪比低等问题，给后续构造解释带来很大困难。针对常规叠后地震数据噪声压制的问题，国内外学者开展了大量研究，提出了中值滤波、高斯滤波、时频域滤波等方法。上述方法在噪声压制方面效果较好，但由于无法识别地震反射的局部方向信息，在噪声压制的同时，会破坏边缘信息。

为此，国内外学者将各向异性扩散滤波方法引入到地震数据滤波处理中。Perona等最先提出各向异性扩散方程(即P-M模型)，Fehmers等将该方法引入到地震资料的处理和解释中，Weickert和Lavialle等对P-M模型进行了改进，提出一致性增强扩散滤波(CED滤波)，通过使用扩散张量作为扩散系数，实现了真正意义上的非线性各向异性扩散滤波。但传统的一致性增强扩散滤波应用到地震图像上有一定缺陷，经过几次迭代后，断层会消失，针对该问题，众多学者在CED滤波的基础上进行改进，引入断层因子用于识别地震数据的横向不连续性，提出诸如双向增强扩散滤波、构造导向扩散滤波等。上述扩散滤波方法的基本思想都是通过地震剖面局部图像的方向特征，判断是否存在断层等异常地质体边界，进而确定是否进行滤波，从而达到去噪的同时保护边界的目的。

公开号为CN107367759A的中国专利：基于结构特征的地震数据保边去噪方法中提到类似的实现过程：(1)对地震数据进行平滑滤波处理，对平滑滤波处理所得结果进行矩阵分解得到地震数据结构张量；计算地震数据结构张量对应的特征值以及特征向量；根据计算所得的地震数据结构张量对应的特征值及特征向量，完成地震数据结构特征分析；(2)利用现有常规去噪方法对地震数据做滤波处理，对地震数据与常规去噪方法滤波处理所得结果求取局部相似系数；(3)根据步骤1所得地震数据的结构特征分析中的结构参数以及步骤2中所得局部相似性系数，构建得到导向滤波方程；(4)利用导向滤波方程进行多次去噪迭代，直至图像信噪比与结构相似性因子达到预设阈值。该专利可以实现断层的保边去噪，但该方法同前文提到的扩散滤波方法均未考虑到地震记录中稳定同相轴两侧零相位的梯度向量变化，会导致基于地震数据结构特征识别断层时存在较大误差。

地震记录中的同相轴类似于指纹图像中的脊骨线，因此，同一稳定同相轴两侧的零相位边界线，存在较大垂向梯度变化，且呈对称分布。此外，在倾斜地层区域，如果未考虑地层倾角的影响，该区域稳定同相轴的水平及垂直梯度同时变化较大。而前人基于局域图像的结构张量提出结构张量迹，作为各向异性扩散滤波过程中的断层保护因子，但当局部图像存在较大梯度变化时，结构张量迹均较小。因此，结构张量迹用于地震数据扩散滤波中时，虽然可以有效识别断层信息，但易受稳定同相轴零相位及地层倾角的影响，导致断层边界信息识别存在很大误差。为此我们发明了一种新的基于绝对平方梯度的结构张量迹约束下的扩散滤波方法，解决了以上技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种提高了结构张量迹识别断层的准确度，实现低序级断层的去噪保边的基于绝对平方梯度的结构张量迹约束下的扩散滤波方法。