一種地質巖性差異識別方法及系統的制作方法
【專利摘要】本申請實施例公開了一種地質巖性差異識別方法及系統，該方法包括：獲取待檢測地質對象的地震振幅數據；將地震振幅數據中的每個樣點的數據作為混沌系統非線性迭代方程的初始值，進行迭代，直到迭代到穩定態，記錄該樣點的迭代過程的收斂速度；以每個樣點的收斂速度之間的差異獲知待檢測地質對象的巖性差異。本申請實施例的方案能夠更靈敏地識別出地質巖性的差異。
【專利說明】一種地質巖性差異識別方法及系統
【技術領域】
[0001] 本申請涉及地球物理勘探【技術領域】，特別涉及一種地質巖性差異識別方法及系 統。
【背景技術】
[0002] 地震屬性是指由疊前或疊后地震數據，經過數學變換導出的有關地震波的幾何形 態、運動學特征、動力學特征和統計學特征。對地震數據進行數學變換得到地震屬性的過程 稱為地震屬性提取。而建立地震屬性與地下地層、巖性和物性特征之間的關系是地震解釋 的重要內容。
[0003] 在地震勘探的發展過程中，研宄人員在地震屬性與地下地質特征之間的關系的建 立方面積累了經驗，例如在地震勘探發展初期，地震反射同向軸的時間信息被用于確定目 的層位置和構造成圖。盡量在幾十年的發展中產生了眾多種類的地震屬種，但物理含義明 確且至今在油氣勘探與開發中發揮著重要作用的地震屬性仍然屈指可數，且這些屬性基本 都是基于線性理論的研宄成果。
[0004] 而現今碳酸鹽巖勘探是石油勘探的重點領域，也是地球物理勘探的難點。碳酸鹽 巖儲層控制因素復雜，規律性比較差，非均質性強，表現出強非線性地球物理響應特征，基 于線性理論的常規地震屬性在碳酸鹽巖儲層表征中精度比較低；同時，碳酸鹽巖內幕阻抗 差異小導致地震反射信號弱，經常出現邊界刻畫比較難的情況。
【發明內容】
[0005] 本申請實施例的目的是提供一種地質巖性差異識別方法及系統，能夠更靈敏地識 別出地質巖性的差異。
[0006] 為解決上述技術問題，本申請實施例提供一種地質巖性差異識別方法，包括：
[0007] 獲取待檢測地質對象的地震振幅數據；
[0008] 將地震振幅數據中的每個樣點的數據作為混沌系統非線性迭代方程的初始值，進 行迭代，直到迭代到穩定態，記錄該樣點的迭代過程的收斂速度；
[0009] 以每個樣點的收斂速度之間的差異獲知待檢測地質對象的巖性差異。
[0010] 在一個優選的實施例中，根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述混沌系統 的非線性迭代方程為下式：
[0011] xn+1= r*x n* (I-Xn)
[0012] 其中，χη為第η+1次迭代的初始值，χ n+1為第η+1次迭代后的值，其中η為整數。
[0013] 在一個優選的實施例中，所述混沌系統的非線性迭代方程中的r取值范圍為 [0, 3) 0
[0014] 在一個優選的實施例中，所述地震振幅數據每個樣點的數據結構為：
[0015] {A(ai, bj, tk) I imin<i<imax, jmin<j<jmax，kmin<k<k max}
[0016] 其中ai是主測線號，b」是聯絡測線號，t k是時間軸刻度值。
[0017] 在一個優選的實施例中，所述每個樣點的收斂速度構成的數據結構為：
[0018] (N5 Ca1, bj, tk) | imin<i<imax, jmin<j<jmax，kmin<k<k max}
[0019] 其中ai是主測線號，b」是聯絡測線號，t k是時間軸刻度值。
[0020] 本發明另一方面還提供一種地質巖性差異識別裝置，包括：
[0021] 地震振幅數據獲取單元，用于獲取待檢測地質對象的地震振幅數據；
[0022] 迭代單元，用于將地震振幅數據中的每個樣點的數據作為混沌系統非線性迭代方 程的初始值，進行迭代，直到迭代到穩定態，記錄該樣點的迭代過程的收斂速度；
[0023] 差異識別單元，用于每個樣點的收斂速度之間的差異獲知待檢測地質對象的巖性 差異。
[0024] 在一個優選的實施例中，所述混沌系統的非線性迭代方程為下式：
[0025] xn+1 = r*x n* (I-Xn)
[0026] 其中，χη為第η+1次迭代的初始值，χ n+1為第η+1次迭代后的值，其中η為整數。
[0027] 在一個優選的實施例中，所述混沌系統的非線性迭代方程中的r取值范圍為 [0, 3) 0
[0028] 在一個優選的實施例中，所述地震振幅數據每個樣點的數據結構為：
[0029] {A(ai, bj, tk) I imin<i<imax, jmin<j<jmax，kmin<k<k max}
[0030] 其中Bi是主測線號，b」是聯絡測線號，t k是時間軸刻度值。
[0031] 在一個優選的實施例中，所述每個樣點的收斂速度構成的數據結構為：
[0032] (N5 (aiy bj, tk) | imin<i<imax, jmin<j<jmax. kmin<k<kmax}
[0033] 其中％是主測線號，b」是聯絡測線號，t k是時間軸刻度值。
[0034] 在本發明實施例中，通過混沌系統非線性迭代方程的迭代過程，放大地震振幅數 據中每樣點的數據之間的差異性，能夠突出原本信號差異微弱的地質巖性差異，進而使得 識別的分辨率更高，增加識別的靈敏度。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0035] 為了更清楚地說明本申請實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 申請中記載的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提 下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0036] 圖1是本申請提供的一種地質巖性差異識別方法的流程圖；
[0037] 圖2是本申請實施例提供的一種地質巖性差異識別方法的具體實現的流程圖；
[0038] 圖3是本申請提供的一種地質巖性差異識別系統的示意圖。
【具體實施方式】
[0039] 為了使本【技術領域】的人員更好地理解本申請中的技術方案，下面將結合本申請實 施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施 例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本申請中的實施例，本領域普通 技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬于本申請保護 的范圍。
[0040] 圖1示出了本申請提供的一種地質巖性差異識別方法的流程圖，如圖1所示，該方 法包括如下步驟：
[0041] 步驟SlOl :獲取待檢測地質對象的地震振幅數據。
[0042] 步驟S102 :將地震振幅數據中的每個樣點的數據作為混沌系統非線性迭代方程 的初始值，進行迭代，直到迭代到穩定態，記錄每個樣點的迭代過程的收斂速度。
[0043] 步驟S103 :以每個樣點的收斂速度值之間的差異獲知待檢測地質對象的巖性差 異。
[0044] 在本發明實施例中，通過混沌系統非線性迭代方程的迭代過程，放大地震振幅數 據中每個樣點的數據之間的差異性，能夠突出原本信號差異微弱的地質巖性差異，進而使 得識別的分辨率更高，增加識別的靈敏度。
[0045] 以下詳細說明本發明實施例中的地質巖性差異識別方法的具體實現。
[0046] 如圖2所示，在本例中，該識別方法包括如下步驟：
[0047] 步驟S201 :獲取待檢測對象的三維疊后地震振幅數據，該三維疊后地震振幅數據 每個樣點的數據結構（或稱為數據體）為：
[0048] {A(ai, bj, tk) I imin<i<imax, jmin<j<jmax，kmin<k<k max}
[0049] 其中％是主測線號，b」是聯絡測線號，t k是時間軸刻度值。
[0050] 步驟S202 :采用混沌系統的logistic映射非線性迭代方程，以步驟S201中的三 維疊后地震振幅數據中的每個樣點的數據作為上述迭代方程的初始值，進行迭代。
[0051] Logistic映射非線性迭代方程的表達式為：
[0052] xn+1= r*x n* (I-Xn) (式子 I)
[0053] 上述表達式反映了第n+1次迭代的過程，其中，η為整數，xn+1為第n+1次迭代后的 值，x n為第n+1次迭代的初始值。
[0054] 需要說明的是，logistic映射非線性迭代方程的動力學圖譜按照解的狀態分為 定態區、倍周期區和混沌區。而解的狀態主要由式子1中的r的設置來控制，因此r也可 以稱為控制參數，其用來控制logistic映射非線性迭代方程的解的狀態。在實際中，當 r e [0, 3)，上述式子1中的迭代方程具有定態解，即通過迭代可以最終使相鄰兩次迭代的 結果之間的差異小于預設值。
[0055] 而經過發明人多次實驗發現，將上述logistic映射非線性迭代方程應用于突出 三維疊后地震振幅數據的差異有非常顯著的效果，并且這種差異是通過上述迭代過程迭代 到定態解的收斂速度差異來實現的。
[0056] 步驟S203 :記錄步驟S202中每個樣點的數據利用logistic映射非線性迭代方程 進行迭代到定態解的收斂速度。
[0057] logistic映射非線性迭代方程產生的迭代序列IxJ都收斂于?，因此，可設小正 數S為逼近度，若存在正整數Ns，使得<5時，則終止迭代，此時定義Ns為相應 于初值Xtl的迭代序列收斂速度。
[0058] 由此，通過步驟S203獲得的各個樣點的數據的收斂速度相應構成一種三維收斂 速度數據體，BP :
[0059] {Νδ (Bi, bj, tk) I imin<i<imax, jmin<j<jmax，kmin<k<k max}
[0060] 其中ai是主測線號，b」是聯絡測線號，t k是時間軸刻度值。
[0061] 在定態區內，logistic映射非線性迭代方程的初始值的微小差異將帶來收斂速度 上的更大的差異。
[0062] 步驟S204 :通過步驟S203獲得的各個樣點的數據的收斂速度之間的差異，獲得待 檢測地質對象的巖性差異。
[0063] 對于待檢測對象，巖性的微小差異表現為地震振幅數據上的微小差異，使得直接 通過地震振幅數據不易區分這種巖性的微小差異，但經過實驗發現，這種微小的差異會在 logistic映射非線性迭代方程的迭代過程中帶來收斂速度上更大的差異，為此可以根據收 斂速度之間的差異來判斷待檢測地質對象的巖性差異。
[0064] 需要說明的是，在實際中，如何選取控制參數r使得反映巖性差異的收斂速度的 差異更大，是需要根據待地質對象的不同而具體設置的，例如可以針對同一個待檢測對象， 多次嘗試不同的控制參數r，并使用收斂速度差異最大的收斂速度結果作為步驟S204識別 巖性的基礎。
[0065] 本發明實施例另一方面還相應提供一種地質巖性差異識別裝置，如圖3所示，該 裝置包括：地震振幅數據獲取單元301、迭代單元302和差異識別單元303。
[0066] 其中，地震振幅數據獲取單元301用于獲取待檢測地質對象的地震振幅數據；迭 代單元302用于將地震振幅數據中的每個樣點的數據作為混沌系統非線性迭代方程的初 始值，進行迭代，直到迭代到穩定態，記錄該樣點的迭代過程的收斂速度；差異識別單元 303用于每個樣點的收斂速度之間的差異獲知待檢測地質對象的巖性差異。
[0067] 在本發明實施例中，通過混沌系統非線性迭代方程的迭代過程，放大地震振幅數 據中每個樣點的數據之間的差異性，能夠突出原本信號差異微弱的地質巖性差異，進而使 得識別的分辨率更高，增加識別的靈敏度。
[0068] 其中，上述采用的混沌系統的迭代方程可以采用Logistic映射非線性迭代方程， 即：
[0069] xn+1 = r*x n* (I-Xn) (式子 2)
[0070] 其中，xn為第η+1次迭代的初始值，χ n+1為第η+1次迭代后的值，其中η為整數。
[0071] logistic映射非線性迭代方程的動力學圖譜按照解的狀態分為定態區、倍周期區 和混沌區。而解的狀態主要由式子2中的r的設置來控制，因此r也可以稱為控制參數，其 用來控制logistic映射非線性迭代方程的解的狀態。在實際中，當re [0,3)，上述式子2 中的迭代方程具有定態解，即通過迭代可以最終使相鄰兩次迭代的結果之間的差異小于預 設值。
[0072] 而經過發明人多次實驗發現，將上述logistic映射非線性迭代方程應用于突出 三維疊后地震振幅數據的差異有非常顯著的效果，并且這種差異是通過上述迭代過程迭代 到定態解的收斂速度差異來實現的。
[0073] 在20世紀90年代，對于一個技術的改進可以很明顯地區分是硬件上的改進（例 如，對二極管、晶體管、開關等電路結構的改進）還是軟件上的改進（對于方法流程的改 進）。然而，隨著技術的發展，當今的很多方法流程的改進已經可以視為硬件電路結構的直 接改進。設計人員幾乎都通過將改進的方法流程編程到硬件電路中來得到相應的硬件電路 結構。因此，不能說一個方法流程的改進就不能用硬件實體模塊來實現。例如，可編程邏輯 器件（Programmable Logic Device, PLD)(例如現場可編程門陣列（Field Programmable Gate Array，FPGA))就是這樣一種集成電路，其邏輯功能由用戶對器件編程來確定。由設 計人員自行編程來把一個數字系統"集成"在一片PLD上，而不需要請芯片制造廠商來設 計和制作專用的集成電路芯片2。而且，如今，取代手工地制作集成電路芯片，這種編程也 多半改用"邏輯編譯器（logic compiler)"軟件來實現，它與程序開發撰寫時所用的軟件 編譯器相類似，而要編譯之前的原始代碼也得用特定的編程語言來撰寫，此稱之為硬件描 述語言（Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非僅有一種，而是有許多種， 如 ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware Description Language)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、 JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(Ruby Hardware Description Language)等，目前最普遍使用的是 VHDL(Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware Description Language)與 Verilog2〇 本令頁域技術人員 也應該清楚，只需要將方法流程用上述幾種硬件描述語言稍作邏輯編程并編程到集成電路 中，就可以很容易得到實現該邏輯方法流程的硬件電路。
[0074] 控制器可以按任何適當的方式實現，例如，控制器可以采取例如微處理器或處理 器以及存儲可由該（微）處理器執行的計算機可讀程序代碼（例如軟件或固件）的計算 機可讀介質、邏輯門、開關、專用集成電路（Application Specific Integrated Circuit， ASIC)、可編程邏輯控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制 器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20 以及 Silicone Labs C8051F320， 存儲器控制器還可以被實現為存儲器的控制邏輯的一部分。
[0075] 本領域技術人員也知道，除了以純計算機可讀程序代碼方式實現控制器以外，完 全可以通過將方法步驟進行邏輯編程來使得控制器以邏輯門、開關、專用集成電路、可編程 邏輯控制器和嵌入微控制器等的形式來實現相同功能。因此這種控制器可以被認為是一種 硬件部件，而對其內包括的用于實現各種功能的裝置也可以視為硬件部件內的結構。或者 甚至，可以將用于實現各種功能的裝置視為既可以是實現方法的軟件模塊又可以是硬件部 件內的結構。
[0076] 上述實施例闡明的系統、裝置、模塊或單元，具體可以由計算機芯片或實體實現， 或者由具有某種功能的產品來實現。
[0077] 為了描述的方便，描述以上裝置時以功能分為各種單元分別描述。當然，在實施本 申請時可以把各單元的功能在同一個或多個軟件和/或硬件中實現。
[0078] 通過以上的實施方式的描述可知，本領域的技術人員可以清楚地了解到本申請可 借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現。基于這樣的理解，本申請的技術方案本質 上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟件產品的形式體現出來，在一個典型的配置 中，計算設備包括一個或多個處理器（CPU)、輸入/輸出接口、網絡接口和內存。該計算機 軟件產品可以包括若干指令用以使得一臺計算機設備（可以是個人計算機，服務器，或者 網絡設備等）執行本申請各個實施例或者實施例的某些部分所述的方法。該計算機軟件產 品可以存儲在內存中，內存可能包括計算機可讀介質中的非永久性存儲器，隨機存取存儲 器（RAM)和/或非易失性內存等形式，如只讀存儲器（ROM)或閃存（flash RAM)。內存是 計算機可讀介質的示例。計算機可讀介質包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體 可以由任何方法或技術來實現信息存儲。信息可以是計算機可讀指令、數據結構、程序的模 塊或其他數據。計算機的存儲介質的例子包括，但不限于相變內存（PRAM)、靜態隨機存取 存儲器（SRAM)、動態隨機存取存儲器（DRAM)、其他類型的隨機存取存儲器（RAM)、只讀存儲 器（ROM)、電可擦除可編程只讀存儲器（EEPROM)、快閃記憶體或其他內存技術、只讀光盤只 讀存儲器（CD-ROM)、數字多功能光盤（DVD)或其他光學存儲、磁盒式磁帶，磁帶磁磁盤存儲 或其他磁性存儲設備或任何其他非傳輸介質，可用于存儲可以被計算設備訪問的信息。按 照本文中的界定，計算機可讀介質不包括短暫電腦可讀媒體（transitory media)，如調制 的數據信號和載波。
[0079] 本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，各個實施例之間相同相似的部 分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對于系統實 施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例 的部分說明即可。
[0080] 本申請可用于眾多通用或專用的計算機系統環境或配置中。例如：個人計算機、月艮 務器計算機、手持設備或便攜式設備、平板型設備、多處理器系統、基于微處理器的系統、置 頂盒、可編程的消費電子設備、網絡PC、小型計算機、大型計算機、包括以上任何系統或設備 的分布式計算環境等等。
[0081] 本申請可以在由計算機執行的計算機可執行指令的一般上下文中描述，例如程序 模塊。一般地，程序模塊包括執行特定任務或實現特定抽象數據類型的例程、程序、對象、組 件、數據結構等等。也可以在分布式計算環境中實踐本申請，在這些分布式計算環境中，由 通過通信網絡而被連接的遠程處理設備來執行任務。在分布式計算環境中，程序模塊可以 位于包括存儲設備在內的本地和遠程計算機存儲介質中。
[0082] 雖然通過實施例描繪了本申請，本領域普通技術人員知道，本申請有許多變形和 變化而不脫離本申請的精神，希望所附的權利要求包括這些變形和變化而不脫離本申請的 精神。
【權利要求】
1. 一種地質巖性差異識別方法，其特征在于，包括： 獲取待檢測地質對象的地震振幅數據； 將地震振幅數據中的每個樣點的數據作為混沌系統非線性迭代方程的初始值，進行迭 代，直到迭代到穩定態，記錄該樣點的迭代過程的收斂速度； 以每個樣點的收斂速度之間的差異獲知待檢測地質對象的巖性差異。
2. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述混沌系統的非線性迭代方程為下式： xn+1= r*x n*(l-xn) 其中，xn為第n+1次迭代的初始值，xn+1為第n+1次迭代后的值，其中n為整數。
3. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述混沌系統的非線性迭代方程中的r取 值范圍為[〇, 3)。
4. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述地震振幅數據每個樣點的數據結構 為： {八(3^，bj, tk) | imin〈i〈imax，jmin〈j〈j max，kmin〈k〈kmax} 其中％是主測線號，是聯絡測線號，t k是時間軸刻度值。
5. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述每個樣點的收斂速度構成的數據結 構為： {Ns (￡^，bj, tk) | imin〈i〈imax，jmin〈j〈j max，kmin〈k〈kmax} 其中％是主測線號，是聯絡測線號，t k是時間軸刻度值。
6. -種地質巖性差異識別裝置，其特征在于，包括： 地震振幅數據獲取單元，用于獲取待檢測地質對象的地震振幅數據； 迭代單元，用于將地震振幅數據中的每個樣點的數據作為混沌系統非線性迭代方程的 初始值，進行迭代，直到迭代到穩定態，記錄該樣點的迭代過程的收斂速度； 差異識別單元，用于每個樣點的收斂速度之間的差異獲知待檢測地質對象的巖性差 異。
7. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述混沌系統的非線性迭代方程為下式： xn+1= r*x n*(l-xn) 其中，xn為第n+1次迭代的初始值，xn+1為第n+1次迭代后的值，其中n為整數。
8. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述混沌系統的非線性迭代方程中的r取 值范圍為[〇, 3)。
9. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述地震振幅數據每個樣點的數據結構 為： {八(3^，bj, tk) | imin〈i〈imax，jmin〈j〈j max，kmin〈k〈kmax} 其中％是主測線號，是聯絡測線號，t k是時間軸刻度值。
10. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述每個樣點的收斂速度構成的數據結 構為： {N5 (a" bj，tk) | imin〈i〈imax，jmin〈j〈j max，kmin〈k〈kmax} ' 其中％是主測線號，是聯絡測線號，t k是時間軸刻度值。
【文檔編號】G01V1/28GK104459774SQ201410616794
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年11月5日 優先權日:2014年11月5日
【發明者】李萌, 鄭曉東, 張研, 李勁松 申請人:中國石油天然氣股份有限公司