專利名稱：一種基于Contourlet變換的地震多屬性融合方法
技術領域：
本發明屬于地震資料油氣預測、油氣資源勘探及信號處理應用領域，是一種利用Contourlet變換實現地震多屬性融合的方法，采用本發明方法得到的地震屬性融合結果信息量豐富、分辨率高，且消除了冗余信息，從而降低了單一地震屬性油氣預測的多解性，為降低油氣勘探開發風險做出科學合理的指導。
背景技術：
近年來，地震屬性技術發展迅速，已廣泛應用于地層層序分析、油藏特征描述以及油藏動態檢測等各個領域，成為了油藏地球物理的核心部分。地震屬性也從早期的振幅屬性發展到目前常用的數百種。因此，利用地震屬性來研究地下儲層的物性，乃至流體識別具有很大的前景。然而，每一種地震屬性都只對某些地質特征敏感，利用各種地震屬性信息解釋復雜的地質問題時，由于地質因素、觀測條件、測量精度、處理方式和主觀因素等限制因 素，使用單一地震屬性來預測儲層會產生嚴重的多解性，缺乏可信度。并且多種地震屬性信息參數按各自的方法原理和特征變化進行解釋，有可能產生相互矛盾的結果。因此，開展地震多屬性融合技術研究有利于降低多解性，能夠更準確地進行地下儲層的預測及流體識另O，為降低油氣勘探開發風險做出科學合理的指導，是目前國外許多石油公司及科研機構的研究重點之地震多屬性融合就是利用計算機自動實現兩種或兩種以上地震屬性進行綜合的有效手段，是地震屬性分析、綜合解釋必備手段。縱觀國內外現狀，多屬性綜合或融合的基本理論和方法大多借用了多源信息融合理論及模式。目前，常用的融合手段和方法有(I)多屬性或解釋結果的人工疊合方法該方法屬于低級融合，精度不高，需要人工配準。(2)基于屬性切片的圖像融合方法該方法為一種較好的計算機自動融合方法，主要思想來源于多光譜遙感圖像處理技術，目前主要采用RGB-HIS顏色信息的2D信息融合。該方法的主要難度和影響精度的因素是屬性源的配準問題。(3)基于地震屬性數據的融合該方法是在屬性數據上(1D、2D或3D)進行，融合效果和精度顯然優于已經成像后基于圖像的融合。目前，利用小波多分辨分析可以實現地震多屬性融合，根據Mallat給出的多尺度分解與重構算法，將多種經過標準化處理后的地震屬性在不同尺度上進行分解，分解到粗尺度上的信號稱為平滑信號(低頻分量)，分解到細尺度上的信號稱為細節信號(高頻分量)，其細節特征按分辨率的大小映射到各自的塔式結構中，本著在相同分辨率下進行信息融合的原則，在對應層不同的頻率段進行融合。通常情況下，低頻分量采用加權平均融合規貝U，對高頻分量則采用區域方差協方差融合或加權融合準則，最終得到融合后的小波金字塔。對融合所得的小波金字塔進行小波逆變換，所得到的重構信號即為地震屬性融合結果。基于小波多分辨分析的地震多屬性融合方法，可以很好的描述信號的空域和時域的局部化特征，能夠高效地對一維分段連續信號進行分析，但小波變換在一維所具有的特性并不能簡單地推廣到二維或更高維。由一維小波張成的可分離小波只具有有限的方向，是各向同性的，無法精確地表達信號邊緣的方向，也不能“最優”表示含“線”或“面”奇異的二維信息，缺乏平移不變性和方向敏感性，使小波變換的應用受到了一定的限制。而事實上具有線或面奇異的函數在高維空間中非常普遍。例如，自然物體光滑邊界使得自然信號的不連續性往往體現為光滑曲線上的奇異性，而并不僅僅是點奇異。可見，在高維情況下，小波變換并不能充分利用數據本身特有的幾何特征，并不是最優的或者說“最稀疏”的函數表示算法。
發明內容
本發明的目的在于針對背景技術中小波變換存在的問題，研究設計了一種基于Contourlet變換的地震多屬性融合方法，通過對信號的多分辨率、多方向性、局部化特性及各向異性的表示，提高描述屬性信息的有效性，達到充分利用現有的各種屬性信息，提高地 震目標標定的準確性，從而能夠更準確地進行儲層預測及流體識別。本發明解決小波變換存在的問題所采用的技術方案如下—種基于Contourlet變換的地震多屬性融合方法,包括以下步驟①讀入同一地質體的兩種或多種二維地震屬性數據。如均方根振幅屬性、相干體切片屬性等。②將步驟①中讀入的地震屬性數據進行預處理，包括地震屬性的異常點剔除和標準化處理。目前，多信息儲層預測可用的地震屬性數據量大，在對眾多屬性融合之前，必須對地震屬性進行預處理，主要有以下兩個原因一是由于在采集或者提取屬性數據的時候會出現一些提取錯誤的值，即異常點，這些離群異常值的存在對后面的標準化處理及屬性融合處理有著致命的影響。二是由于不同地震屬性的單位、量綱以及數值大小、變化范圍不相同，某些屬性特征往往會淹沒在區域背景上，不能直接使用原始數據進行地質屬性融合。如果，直接使用原始數據，就會突出絕對值大的屬性，而壓制絕對值小的屬性，為避免這種不合理現象，需要將各個屬性值換算到統一的規范尺度之下，即標準化處理(歸一化處理)。首先，對讀入的每種地震屬性分別進行去噪處理，即去掉地震屬性的異常點和毛刺。通常屬性數據的異常點會遠遠大于或者小于平均值，可能會超出屬性范圍，本發明由公式(I)來判斷異常點，滿足該公式的點即為異常點，并用鄰值代替法來處理異常點，用前面一個數據代替異常點。/-/ > (Xiax + Zmin )12(I)式中f、/、fmax和fmin分別為原始屬性值、平均值、最大數據和最小數據。然后，對剔除異常點的地震屬性數據進行標準化處理，即歸一化處理。本發明采用極差正規化進行歸一化處理，將屬性的每個數據減去該屬性的最小值，然后除以該屬性的極差。標準化后的數據都在(Ti的范圍內，最大值為1，最小值為O。具體變換公式為
權利要求
1.一種基于Contourlet變換的地震多屬性融合方法，其特征在于包括以下步驟 ①讀入同一地質體的兩種或多種二維地震屬性數據； ②將步驟①中讀入的地震屬性數據進行預處理，包括地震屬性的異常點剔除和標準化處理； ③將預處理后的地震屬性數據分別進行多級Contourlet變換，并根據地震屬性反應信息情況進行加權融合，得到融合低頻分量和融合的不同尺度不同方向上的高頻分量； ④進行Contourlet逆變換，即將步驟③中得到的融合低頻分量和融合的不同尺度不同方向上的高頻分量進行Contourlet重構，從而得到最后的地震屬性融合結果。
2.根據權利要求I所述的一種基于Contourlet變換的地震多屬性融合方法，其特征在于所述步驟②中的地震屬性的異常點剔除和標準化處理包括以下步驟 a、由公式(I)來判斷異常點，滿足該公式的點即為異常點，并用鄰值代替法來處理異常點，用前面一個數據代替異常點；
3.根據權利要求I所述的一種基于Contourlet變換的地震多屬性融合方法，其特征在于所述步驟③中進行多級Contourlet變換得到多分辨率、多方向的Contourlet系數,然后根據地震屬性反應的目標情況設定相應的權值，將各種地震屬性的高頻分量和低頻分量分別進行加權融合，得到變換域的高頻融合分量和低頻融合分量。
4.根據權利要求I所述的一種基于Contourlet變換的地震多屬性融合方法，其特征在于所述步驟③中的多級Contourlet變換利用拉普拉斯金字塔變換和方向濾波器組實現，首先將信號進行LP多尺度分解，然后將經過LP分解產生的高頻子帶輸入DFB，DFB對LP分解后的高頻子帶進行方向分解，變換在LP分解后的低頻子帶上迭代進行，并逐漸將點奇異連成線形結構，從而捕獲信號的輪廓，最終，Contourlet變換將信號分解到多尺度多方向的Contourlet域內，形成Contourlet系數,從而用于加權融合處理。
5.根據權利要求4所述的一種基于Contourlet變換的地震多屬性融合方法，其特征在于所述拉普拉斯金字塔是由一個二通道的濾波器組和采樣矩陣組成，為實現多尺度的分解，采用濾波器組迭代，濾波器組構成如下
6.根據權利要求4所述的一種基于Contourlet變換的地震多屬性融合方法，其特征在于 所述方向濾波器組為一個二通道的濾波器組，為得到更精確地分解，采用迭代的方向性濾波器組，下一級的濾波器組由上一級的濾波器組采用梅花矩陣進行上采樣構成，梅花矩陣
全文摘要
本發明屬于地震資料油氣預測、油氣資源勘探及信號處理應用領域，提供了一種基于Contourlet變換的地震多屬性融合方法，通過對信號的多分辨率、多方向性、局部化特性及各向異性的表示，提高描述屬性信息的有效性，達到充分利用現有的各種屬性信息，提高地震目標標定的準確性，從而能夠更準確地進行儲層預測及流體識別。
文檔編號G01V1/30GK102879822SQ201210365998
公開日2013年1月16日 申請日期2012年9月28日 優先權日2012年9月28日
發明者彭真明, 謝成芳, 李全忠, 趙敏, 黃振星, 張偉, 王圣川, 張萍 申請人:電子科技大學