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    紋理模型回歸分析在地震圖像增強中的應(yīng)用

    2011-04-15 09:37:22謝江濤雷英成杜浩坤成都理工大學地球物理學院四川成都610059
    長江大學學報(自科版) 2011年13期
    關(guān)鍵詞:分析方法紋理梯度

    謝江濤,雷英成,杜浩坤 (成都理工大學地球物理學院,四川成都610059)

    高質(zhì)量的地震圖像在地震資料的解釋過程中有其舉足輕重的作用。因此,Luo提出EPS算法提高地震圖像信噪比[1];Hocker等提出構(gòu)造濾波去噪方法[2-3];Nasher M.AlBinHassan[4]等把Luo的二維EPS算法推廣到三維;楊寧[5]等提出基于傾向擴散因子的SOF方法增強地震圖像;楊培杰[6]等提出方向性邊界保持增強技術(shù)算法等等。下面,筆者借鑒Gao[7-12]提出的紋理模型回歸方法來處理實際地震資料。研究表明,應(yīng)用該方法可以提高地震圖像的質(zhì)量,并保持地震圖像的紋理結(jié)構(gòu)。

    1 紋理模型回歸分析方法算法原理

    紋理模型回歸分析方法,其基本思想是先自定義一個模型,然后把模型與實際地震道作線性回歸分析,根據(jù)最小二乘法原理,計算出模型與實際地震數(shù)據(jù)之間的回歸梯度,相當于作一次統(tǒng)計濾波過程。其主要算法步驟如下[7-12]:

    1)構(gòu)造一個地震模型子剖面M(t,x)(t=1,2,…,n;x=1,2,…,m),表示含有m道,n個采樣點。

    2)在待分析的地震剖面上,選取一個點(圖1中的黑色點),構(gòu)建一個以該點為中心,與地震模型子剖面等大的地震子剖面D(t,x)(t=1,2,…,n;x=1,2,…,m)。

    3)把地震模型子剖面與地震子剖面作線性回歸,求取梯度g(t,x),其計算表達式如下:

    回歸梯度g的物理意義是,實際地震子剖面與模型的相似程度。再選取下一個點 (圖1中灰色點),重復步驟2)、3),其實現(xiàn)過程如圖1所示。

    2 應(yīng)用實例

    圖1 紋理模型回歸分析示意圖

    根據(jù)以上算法原理,采用Matlab語言開發(fā)出應(yīng)用程序,只需輸入地震圖像數(shù)據(jù),即可得到處理后的圖像。選取2塊有代表性的實際地震數(shù)據(jù)處理分析。圖2和圖3分別為應(yīng)用紋理模型回歸分析方法去改善地震圖像的質(zhì)量的效果圖。其中 (a)為原始圖,(b)為處理后的效果圖,其分析窗口為15×9,時間方向為15個采樣點。比較分析可知,處理后與處理前地震圖像的質(zhì)量得到了較大的改善,圖像更加清晰,而地震圖像結(jié)構(gòu)沒有被改變,同相軸沒有加粗。

    圖2 某地區(qū)地震數(shù)據(jù)驗算1

    圖3 某地區(qū)地震數(shù)據(jù)驗算2

    3 結(jié) 語

    通過實際地震數(shù)據(jù)的應(yīng)用研究,認為紋理模型回歸分析方法明顯提高了地震圖像的質(zhì)量,并保持地震圖像的紋理結(jié)構(gòu),且計算時間少。

    [1]LuoY,Marhoon S M.Al-Dossary.Edge-preserving smoothing and applications [J].The Leading Edge,2002,21:136-158.

    [2]Hocker C,F(xiàn)ehmers G.Fast structural interpretation with structure-oriented filtering [J].The Leading Edge,2002,21:238-243.

    [3]Fehmers G C,Hocker C.Fast structural interpretation with structure-orientd filtering [J].Geophysics,2003,68:1286-1293.

    [4]AlBinHassan N M,Luo Y.3Dedge-preserving smoothing and applications [J].Geophysics,2006,71 (4):5-11.

    [5]楊寧.基于傾向擴散因子的SOF地震圖像增強方法 [J].石油地球物理勘探,2010,45(6):833-835.

    [6]楊培杰.方向性邊界保持斷層增強技術(shù) [J].地球物理學報,2010,53(12):2992-2997.

    [7]Gao D.Texture model regression for effective feature discrimination:Application to seismic facies visualization and interpretation [J].Geophsics,2004,69 (4):958-967.

    [8]Gao D.Theory and methodology for seismic texture analysis:implication for seismic facies visualization and interpretation [J].Gulf Coast Association of Geological Societies Transactions,2006,56 (1):217-226.

    [9]Gao D.Structure-oriented texture model regression for seismic structure visualization and interpretation [J].Gulf Coast Association of Geological Societies Transactions,2006,56:207-216.

    [10]Gao D.Application of seismic texture model regression to seismic facies characterization and interpretation [J].THE LEADING EDGE,2008:394-397.

    [11]Gao D.Method for imaging seismic structures [P].United States Patent 6912466:2005-6-28.

    [12]Gao D.Latest developments in seismic texture analysis for subsurface structure,facies,and reservoir characterization:A review [J].Geophysics,2011,76 (2):1-13.

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