一种微小断层检测方法及断层检测装置制造方法
【专利摘要】本发明提供一种微小断层的检测方法及断层检测装置。所述的微小断层检测方法包括以下处理步骤：将采集的地震数据记录进行高保真数据处理；对高保真数据处理后的预测前地震数据在频率空间域进行预测滤波；将频率空间域预测滤波后的预测后地震数据与预测前地震数据的振幅调整到同一个振幅级别；将预测前地震数据与经过缩放的预测后的地震数据的振幅对应相减；对预测前地震数据与预测后地震数据的振幅对应相减获得的预测滤波残差数据做切片分析。利用本发明，可以识别出地震数据中微小断层的特征，进而识别出微小断层。
【专利说明】—种微小断层检测方法及断层检测装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及地震勘探中地震数据解释领域，特别涉及一种微小断层检测方法及断层检测装置。
【背景技术】
[0002]为了勘测开发出地层中更多的油气资源，就需要寻找出更多更隐蔽、更细小的构造油气田。油气资源多分布在断层中。地壳岩层因受力达到一定强度而发生破裂，并沿破裂面有明显相对移动的构造称断层。断层既是油气藏的边界，也是油气资源运移、聚集的通道，因此断层的识别是油气勘探开发中非常重要的工作。
[0003]识别断层首要步骤是获得高保真地震数据，包括在野外加大地震数据的采集密度、在室内对采集的地震数据做高保真数据处理等过程。第一步野外加大地震数据采集密度，主要是指增加不同炮点的震源激发次数和增大接收地震波的检波点的分布密度，目的是从采集上提高地震数据的采集密度，最大可能的采集和记录到地下断层的反射信号。第二步是对采集后的地震数据记录做高保真数据处理。高保真数据处理是地震数据处理中指一系列提高地震数据信噪比、提高地震数据分辨率和地震数据保持振幅的处理过程。
[0004]其次，分析上述获得的高保真地震数据，通过对地震数据振幅、相位、波形等信息的分析，尽可能在地震数据解释中准确识别出断层。
[0005]目前在高保真地震数据中检测断层的主要方法为相干体断层识别技术。这种方法是利用在出现断层、地层岩性突变、特殊地质体的地带，地震道之间的波形特征发生变化，进而导致局部的道与道之间相关性的发生突变，相干值较小，然后求得所有样点与其周边样点的相关值形成一个相干数据体，通过对相干数据体作水平切片来揭示断层的地质现象。地震数据采集时，每个接收地震波信息的检波点所记录的地震数据称为地震道，或道。相干体断层识别技术的实施过程主要包括三个步骤，第一步是将获得的高保真三维地震数据做偏移处理。偏移处理能够提高地震剖面分辨率，恢复子波波形和振幅特征，有利于地震数据解释。第二步是在经过偏移获得的三维数据体中，对每一个样点求得与周围样点数据的相干值，形成一个相干数据体。第三步是对第二步形成的相干数据体做切片分析，进行构造和岩性解释。
[0006]上述所述的断层中，微小断层是指断距很小(通常不超过10米)且即使在信噪比很高的情况下也难以识别的断层。相干体断层识别技术是通过识别出地震数据中因断层引起的地震数据的振幅突变、波形突变等特征，进一步通过切片分析识别出断层。而在地震数据中微小断层两侧的波形、振幅、相位等特征并没有发生显著的特征改变。在地震数据记录中即使有微小断层存在，微小断层处地震波特性的相干值变化不大，找不到微小断层的特征，也就无法识别微小断层，影响了微小断层所在的油气藏的勘探和开发。
【发明内容】
[0007]本发明目的在于提供一种微小断层检测方法及断层检测装置，将预测滤波后地震数据进行缩放和预测前地震数据比较，用预测前地震数据与频率空间域预测滤波后的预测后地震数样点据的振幅对应相减，获得的预测滤波残差数据，该方法得到的预测滤波残差数据能体现出微小断层的特征，在切片分析时能够检测出微小断层，解决了相干体断层识别技术无法识别微小断层特性的技术问题。
[0008]本发明提供的一种微小断层检测方法，其实现过程包括以下处理步骤:
[0009]S1:将采集的地震数据记录进行高保真数据处理；
[0010]S2:对高保真数据处理后的预测前地震数据在频率空间域进行预测滤波，其所述在频率空间域进行预测滤波的过程包括以下处理步骤:
[0011]S201:将所述预测前地震数据通过傅里叶变换从时间域变换到频率空间域，形成空间域矢量数据；
[0012]S202:在所述空间域矢量数据的单个频率点上，用维纳滤波方法求得预测算子；
[0013]S203:在所述空间域矢量数据的单点频率点上，利用被预测地震道前后总共一个预测算子长度的地震道与其对应的预测算子逐个相乘，再将相乘的结果相加作为被预测地震道的单点频率，完成频率域所有单点频率的预测，形成频率空间域的预测数据；
[0014]S204:将所述频率空间域的预测数据通过傅里叶逆变换从频率域变换到时间域；
[0015]S3:将频率空间域滤波后的预测后地震数据与预测前地震数据的振幅调整到同一个振幅级别，获得预测后缩放数据，其所述将频率空间域预测滤波后的预测后地震数据与预测前地震数据的振幅调整到同一个振幅级别的过程，包括以下处理步骤:
[0016]所述的经过频率空间域预测滤波后的预测后地震数据中的每一个地震道，乘以一个与其地震道相对应的系数；
[0017]所述系数为预测前地震数据中地震道的均方根振幅值的平均值与预测后地震数据与其相对应的地震道的均方根振幅值的平均值的比值；
[0018]S4:将预测前地震数据与所述预测后缩放数据的样点的振幅对应相减；
[0019]S5:对预测前地震数据与预测后缩放数据样点的振幅对应相减获得的预测滤波残差数据做切片分析。
[0020]上述所述的微小断层检测方法，其优选方案为，还包括为S4中预测前地震数据与预测后地震数据的振幅对应相减获得的预测滤波残差数据设定一个门槛值，将所述预测滤波残差数据中振幅绝对值小于门槛值的数据用零代替。
[0021]上述所述的微小断层检测方法，其优选方案为，S3中所述将频率空间域预测滤波后的预测后地震数据与预测前地震数据的振幅调整到同一个振幅级别的过程，包括以下处理步骤:
[0022]所述预测前地震数据中的每一个地震道，乘以一个与其地震道相对应的系数；
[0023]所述系数为预测后地震数据中地震道的均方根振幅值的平均值与预测前地震数据与其相对应的地震道的均方根振幅值的平均值的比值。
[0024]本发明利用本发明检查微小断层的方法提供一种断层检测装置，所述断层检测装置包括高保真数据处理模块，频率空间域滤波模块，振幅调整模块，振幅相减模块，切片分析模块；其中，
[0025]高保真数据处理模块，用于提高地震的数据信噪比和分辨率；
[0026]频率空间域滤波模块，用于将高保真数据处理模块获得的预测前地震数据在频率空间域进行预测滤波；
[0027]振幅调整模块，用于将高保真数据处理模块获得的预测前地震数据和频率空间域滤波模块获得的预测后地震数据的振幅调整到同一振幅级别；
[0028]振幅相减模块，用于将振幅调整模块获得的预测后缩放数据与高保真数据处理模块获得的预测前地震数据对应地震道的振幅相减；
[0029]上述所述的频率空间域滤波模块包括傅里叶变换模块、维纳滤波模块、预测数据模块、傅里叶逆变换模块；其中，
[0030]傅里叶变换模块，用于将高保真数据模块获得的预测前地震数据通过傅里叶变换从时间域变换到频率空间域，形成空间域矢量数据；
[0031]维纳滤波模块，用于在所述空间域矢量数据的单个频率点上，用维纳滤波方法求得预测算子；
[0032]预测数据模块，用于在所述空间域矢量数据的单点频率点上，利用被预测地震道前后总共一个预测算子长度的地震道与其对应的预测算子逐个相乘，再将相乘的结果相加作为被预测地震道的单点频率，完成频率域所有单点频率的预测，形成频率空间域的预测数据；
[0033]傅里叶逆变换模块，用于将预测数据模块获得的频率空间域的预测数据通过傅里叶逆变换从频率域变换到时间域；
[0034]上述所述振幅调整模块包括系数计算模块和数据缩放模块；其中，
[0035]系数计算模块，用于计算预测前地震数据中地震道的均方根振幅值的平均值与预测后地震数据与其相对应的地震道的均方根振幅值的平均值的比值；
[0036]数据缩放模块，用于预测后地震数据中每一个地震道的采样点的振幅乘以由所述系数计算模块计算得出的与其地震道相对应的系数。
[0037]上述所述的微小断层检测装置，其优选方案为，在所述振幅相减模块中，还包括门槛值处理模块，用于滤除所述预测滤波残差数据中的干扰信息，所述门槛值处理模块包括门槛值设定模块和门槛值处理模块；其中，
[0038]门槛值设定模块，用于对所述预测滤波残差数据设置一个门槛值；
[0039]门槛值处理模块，用于将所述预测滤波残差数据中振幅绝对值小于门槛值的振幅
用零代替。
[0040]上述所述的微小断层检测装置，其优选方案可以为，所述系数计算模块，用于计算预测后地震数据中地震道的均方根振幅值的平均值与预测前地震数据与其相对应的地震道的均方根振幅值的平均值的比值；
[0041]所述数据缩放模块，用于预测前地震数据中每一个地震道的采样点的振幅乘以由所述系数计算模块计算得出的与其地震道相对应的系数。
[0042]本发明首先将地震数据在频率空间域进行滤波预测获得预测后地震数据，然后将预测前后地震数据相减获得的预测残差数据，从预测残差数据的切片上识别微小断层。本发明基于在频率空间域线性同相轴是可以预测的原理，在频率空间域线性同相轴存在微小断层的地方预测效果不理想，当预测前后地震数据相减时，存在微小断层的地方就会出现比较明显的非零残差值，而在没有微小断层的地方，预测效果较好，预测残差的理论值为零。本发明方法将微小断层的识别与频率空间域地震数据的预测残差值联系起来，将微小断层的特征在预测残差数据中体现出来，再通过对预测残差数据的切片分析结合地震解释资料以及当地实际地质情况识别出微小断层。
【专利附图】
【附图说明】
[0043]图1是本发明实施例1提供的微小断层检测方法流程图；
[0044]图2是本发明实施例1中的一段预测前地震数据记录图；
[0045]图3是本发明实施例1中图2在频率空间域预测滤波后的预测后地震数据记录图；
[0046]图4是本发明实施例1中图2与图3相减获得的预测滤波残差数据图；
[0047]图5是本发明实施例1中图4经门槛值处理后的预测滤波残差数据图；
[0048]图6是本发明实施例2提供的断层检测装置的模块结构示意图；
[0049]图7是本发明实施例2提供的断层检测装置中频率空间域滤波模块的模块结构示意图；
[0050]图8是本发明实施例2提供的断层检测装置中振幅调整模块的模块结构示意图；
[0051]图9是本发明实施例2提供的断层检测装置中门槛值处理模块的模块结构示意图。
【具体实施方式】
[0052]为了使本【技术领域】的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请中的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都应当属于本发明保护的范围。
[0053]实施例1是本发明提供的一种在高保真地震数据背景下检测微小断层的方法，图1是本发明实施例1提供的微小断层检测方法流程图。如图1所示，一种微小断层检测方法，其实施过程包括以下处理步骤:
[0054]S1:将采集的地震数据记录进行高保真数据处理。
[0055]野外加大地震数据的采集密度获得地震数据记录，对采集获得的地震数据记录做高保真数据处理，获得高保真数据处理后的预测前地震数据记录。
[0056]上述所述的高保真数据处理是指一系列提高地震数据信噪比和分辨率的处理过程。实际野外采集的地震数据记录中，由于激发和接收因素(震源激发深度不同、炮检距不同等)、地层层状结构、各种干扰波等因素的影响，造成原始的地震数据记录信噪比和分辨率较低，不适用于后续的地震数据处理和解释。所述的炮检距是检波点到炮点的距离。检波点是地震数据采集时接收数据的检波器所在的点。炮点是地震数据采集时激发地震波的震源所在的点。高保真数据处理就是在地震数据处理时，为尽量排除各种非地质因素引起的干扰和误差而进行的一系列静校正、动校正、反褶积、保持振幅等提高地震数据信噪比和分辨率的处理过程。例如，静校正是按静校正量所确定的移动量，将地震道的振幅离散值进行整体移动，消除地面山谷、地表风化层和低速带等地表异常的影响。动校正是通过动校正公式计算出动校正量来消除地震波到达各不同检波点时产生的正常时差。检波器接收到的地震信号可以看成是反射系数序列与地震子波的褶积，子波的存在会降低分辨率，反褶积是将接收到的地震信号的子波进行压缩，最后在地震道上仅保留反射系数，提高地震资料分辨率。地震波的能量在传播过程中受吸收和衰减作用的影响，使得浅、中、深层能量差异较大，保持振幅是通过使用球面扩散补偿、剩余振幅补偿等技术尽量消除地震数据记录中因空间、时间因素而产生的能量差异。
[0057]对野外采集的地震数据记录进行高保真数据处理，获得高保真数据处理后的预测前地震数据记录。
[0058]S2:对高保真数据处理后的预测前地震数据在频率空间域进行预测滤波。
[0059]地震数据在频率空间域的滤波是对地震数据记录中随机噪声压制的过程，其滤波方法可以参考申请号为200410102646.7的中国专利。
[0060]地震数据记录上各道振动相位相同的振幅极值(俗称波峰或波谷)的连线称为同相轴。在时间空间域，同相轴的频率相同或相近，当变换到频率空间域时，同相轴则近似为一条直线。当已知所述频率空间域的同相轴直线上的几个点时，该直线上其它点的数值可以通过一些特定的算法预测出来，这种特性称为地震数据在频率空间域的线性同相轴是可以预测的。
[0061]如上述所述专利《压制低信噪比地震记录中随机噪声的方法》中压制随机噪声的方法，是基于地震数据在频率空间域线性同相轴是可以预测的原理。所述预测前地震数据在频率空间域进行预测滤波的方法主要过程包括以下步骤:
[0062]S201:将所述预测前地震数据通过傅里叶变换将其从时间域变换到频率空间域，形成地震数据中振幅有大小和方向的空间域矢量数据；
[0063]S202:在所述空间域矢量数据的单个频率点上，用维纳滤波方法求得预测算子；
[0064]S203:在所述空间域矢量数据的单点频率点上，利用被预测地震道前后总共一个预测算子长度的地震道与其对应的预测算子逐个相乘，再将相乘的结果相加作为被预测地震道的单点频率，完成频率域所有单点频率的预测，形成频率空间域的预测数据；
[0065]S204:将所述频率空间域的预测数据通过傅里叶逆变换从频率域变换到时间域，形成一个经过频率空间域滤波后的预测后地震数据。
[0066]经高保真数据处理后的预测前地震数据在频率空间域进行滤波后，形成经过频率空间域滤波后的预测后地震数据。
[0067]S3:将频率空间域滤波后的预测后地震数据与预测前地震数据的振幅调整到同一个振幅级别，获得预测后缩放数据。
[0068]将S2所述的经过频率空间域滤波后的预测后地震数据中的每一个地震道，乘以一个与其地震道相对应的系数，该系数将每个地震道采样点的均方根振幅缩放成与预测前对应的原始地震道采样点的均方根振幅一致，获得频率空间域预测滤波后的缩放数据。该过程处理的目的是将地震数据滤波前后的振幅调整到一个能量级别上，当所需处理的预测前地震数据和预测后地震数据相对应地震道的均方根振幅的平均值一致的时候，可以认为所述预测前地震数据和预测后地震数据的振幅为同一个振幅级别。
[0069]预测后地震数据的每一个地震道都有一个与其相对应的系数，该系数为预测前地震数据中地震道的均方根振幅值的平均值与预测后地震数据与其相对应的地震道的均方根振幅值的平均值的比值。若频率空间域滤波后的预测前地震数据与预测后地震数据对应地震道的振幅差值变化不大，即振幅变化误差在地震数据解释人员可接受的范围内，此时认为上述所述的系数的值为1，预测后地震数据可以实际上不再进行缩放。
[0070]上述所述的将预测前地震数据与预测后地震数据的振幅调整到同一个振幅级别，也可以是预测前地震数据中的每一个地震道，乘以一个与其地震道相对应的系数，此时的系数为预测后地震数据中地震道的均方根振幅值的平均值与预测前地震数据与其相对应的地震道的均方根振幅值的平均值的比值。
[0071]将频率空间域预测滤波后的预测后地震数据的振幅级别调整到与预测前地震数据的振幅级别一致，获得预测后缩放数据。
[0072]S4:将预测前地震数据与所述预测后缩放数据的样点的振幅对应相减。
[0073]预测前地震数据与上述所述获得预测后缩放数据的样点的振幅对应相减，获得预测滤波残差数据。基于频率空间域线性同相轴是可以预测的原理，在频率空间域线性同相轴存在微小断层的地方预测效果不理想。当预测前后地震数据相减时，在没有微小断层的地方，预测效果较好，预测残差的理论值为零，而存在微小断层的地方就会出现比较明显的非零残差值。本发明方法将微小断层的特征的识别与频率空间域地震数据的预测残差值联系起来。
[0074]所述的预测前地震数据与预测后缩放数据样点的振幅对应相减，可以是预测前地震数据减去预测后地震数据，也可以是预测后地震数据减去预测前地震数据。
[0075]在此可以为上述所述的预测滤波残差数据设定一个门槛值，将预测滤波残差数据中振幅绝对值小于门槛值的数据用零代替，形成门槛值过滤后的预测滤波残差数据，使预测滤波残差数据中微小断层体现出来的特征更加明显。所述门槛值为经验值，可以由所述领域技术人员经多次实验后选择能较好体现出微小断层的特征的数值。
[0076]将预测前地震数据与预测后缩放数据样点的振幅对应相减，获得预测滤波残差数据。
[0077]S5:对预测前地震数据与预测后缩放数据的样点的振幅对应相减获得的预测滤波残差数据做切片分析。
[0078]对上述所述的预测滤波残差数据做切片分析，进而从切片上识别出微小断层。切片是沿着三维地震数据体的一个方向，以平面或曲面抽取的具有地质物理意义的二维空间的数据体。常用切片分析方法为水平切片。水平切片是一种等时平面图，是地下不同层位的地质信息在同一时间平面内的反映。断层在水平切片上的特征主要是振幅呈规律性分布，由微小断层引起的预测滤波残差数据在水平切片上体现出的特征主要为规律性出现的一段同相轴。通过对预测滤波残差数据的切片分析，识别出地震数据中的微小断层。
[0079]通过对所述预测滤波残差数据做切片分析，从切片上找到微小断层体现出的特征，识别出微小断层。
[0080]图2至图5是使用本发明方法在高保真地震数据记录中识别出微小断层的过程。首先，对野外采集的地震数据记录做进行高保真数据处理后形成的预测前地震数据，如图2所示。如图2所示，横轴为地震数据记录的地震道号，如图2中地震道号1980至2080段。对每一个地震道进行的编号称为地震道号。纵轴为该地震数据的记录时间，单位为毫秒，如图2中的600毫秒至1500毫秒。如图2所示，该预测前地震数据包括两个明显的同相轴，一个是在1000毫米处的水平同相轴，另一个是从1020ms到1500ms的倾斜同相轴。该预测前地震数据记录的水平同相轴上有两个微小断层，倾斜同相轴有两个微小断层，四个微小断层从图2中都很难直观识别出，即使做进一步分析也难以识别。其次，对图2预测前地震数据用本发明方法中S2所述的滤波方法在频率空间域进行预测滤波处理，获得预测后地震数据，如图3所示。再次，将频率空间域滤波后的预测后地震数据与预测前地震数据的振幅调整到同一个振幅级别。对比图3与图2的数据可以发现，图3预测后地震数据整体上振幅没有发生明显变化，与预测前地震数据各个相对应的地震道的振幅相比比较均衡，故在本实施例1中图3的预测后数据振幅缩放系数取I。然后，用图2预测前地震数据减去图3预测后地震数据，形成预测滤波残差数据，如图4所示。在图4上可以看见A、B、C、D出有明显的预测滤波残差数据，同时周边有较多的预测滤波残差干扰数据存在，这些干扰有可能影响解释人员对微小断层的辨别。因此，在本实施例1中为图4设置了 6个门榲值，大小分别为50，100，200，300，400，500，用这6个门槛值分别对图4的数据分别进行过滤。对这6个门槛值过滤的预测滤波残差数据的结果进行对比分析，其中当选择门槛值为400时能清楚的显示出微小断层在预测滤波残差数据中的特征。因此本实施例1选择400作为门槛值。在图4中，振幅绝对值大于门槛值400的振幅被保留下来，小于门槛值400的振幅值用零代替，形成门槛值400过滤后的预测滤波残差数据，如图5所示。从图5中可以清晰的识别出A1、B1、C1、D1处微小断层体现出的特征。最后，对图5预测滤波残差数据做切片分析，进而识别出微小断层，达到本发明方法实现检测微小断层的目的。
[0081]本发明的实施例2为利用本发明检测微小断层方法的一种断层检测装置。图6示是本发明实施例2提供的一种断层检测装置的模块结构示意图。如图6所示，所述的断层检测装置包括高保真数据处理模块1，频率空间域滤波模块2，振幅调整模块3，振幅相减模块4，切片分析模块5。其中，
[0082]高保真数据处理模块1，可以用于对采集的地震数据进行提高地震数据信噪比和分辨率的处理，获得预测前地震数据；
[0083]频率空间域滤波模块2，可以用于将高保真数据处理模块I获得的预测前地震数据在频率空间域进行滤波，获得预测后地震数据；
[0084]振幅调整模块3，可以用于将高保真数据处理模块I获得的预测前地震数据和频率空间域滤波模块2获得的预测后地震数据的振幅调整到同一振幅级别，获得预测后缩放数据；
[0085]振幅相减模块4，可以用于将振幅调整模3块获得的预测后缩放数据与高保真数据处理模块获得的预测前地震数据对应地震道的振幅相减，获得预测滤波残差数据；
[0086]切片分析模块5，可以用于对振幅相减模块获得的预测滤波残差数据做切片分析。
[0087]其中，上述所述的所述频率空间域滤波模块2包括傅里叶变换模块201、维纳滤波模块202、预测数据模块203、傅里叶逆变换模块204。图7是本发明实施例2提供的断层检测装置中所述频率空间域滤波模块2的模块结构示意图。其中，
[0088]傅里叶变换模块201，可以用于将高保真数据模块I获得的预测前地震数据通过傅里叶变换从时间域变换到频率空间域，形成空间域矢量数据；
[0089]维纳滤波模块202，可以用于在所述空间域矢量数据的单个频率点上，用维纳滤波方法求得预测算子；
[0090]预测数据模块203，可以用于在所述空间域矢量数据的单点频率点上，利用被预测地震道前后总共一个预测算子长度的地震道与其对应的预测算子逐个相乘，再将相乘的结果相加作为被预测地震道的单点频率，完成频率域所有单点频率的预测，形成频率空间域的预测数据；
[0091]傅里叶逆变换模块204，可以用于将预测数据模块203获得的频率空间域的预测数据通过傅里叶逆变换从频率域变换到时间域。
[0092]上述所述振幅调整模块3包括系数计算模块301和数据缩放模块302。图8是本发明实施例2提供的断层检测装置中所述振幅调整模块3的模块结构示意图。其中，
[0093]系数计算模块301，可以用于计算所述预测前地震数据与预测后地震数据对应地震道的均方根振幅的平均值的比值；
[0094]数据缩放模块302，可以用于预测后地震数据中每一个地震道振幅乘以由所述系数计算模块301计算得出的与其地震道相对应的系数，获得预测后缩放数据。
[0095]上述所述振幅相减模块4中，还可以包括门槛值处理模块401，用于滤除所述振幅相减模块获得的预测滤波残差数据中的干扰信息。图9是本发明实施例2提供的断层检测装置中所述门槛值处理模块401的模块结构示意图。如图9所示，所述门槛值处理模块401包括门槛值设定模块4011和门槛值处理模块4012。其中，
[0096]门槛值设定模块4011，可以用于为所述振幅相减模块4获得的预测滤波残差数据设置一个门槛值；
[0097]门槛值处理模块4012，可以用于将所述振幅相减模块4获得预测滤波残差数据中振幅绝对值小于门槛值的数据用零代替。
[0098]本发明提供的断层检测装置，通过各个功能模块实现地震数据频率空间域滤波、振幅缩放、门槛值过滤等获得精确的预测滤波残差数据，然后将断层的特征在预测滤波残差数据中体现出来，能快速高效的检测出断层。
[0099]需要说明的是，所述微小断层检测方法中，所述的预测前地震数据与预测后的缩放数据的振幅对应相减，可以是预测前地震数据减去预测后地震数据，也可以是预测后地震数据减去预测前地震数据。本发明对此并不作出限定。
[0100]需要说明的是，所述断层检测装置中，所述振幅相减模块4中预测前地震数据与预测后的缩放数据的振幅对应相减，可以是预测前地震数据减去预测后地震数据，也可以是预测后地震数据减去预测前地震数据。本发明对此并不作出限定。
[0101]本发明提供的一种利用频率空间域地震数据预测滤波残差数据检测微小断层的检测方法及断层检测装置，通过特定处理方法计算得出预测滤波残差数据，再对预测滤波残差数据的切片分析，该方法得到的预测滤波残差数据能高效地检测出微小断层，实现相干体断层检测技术等无法检测微小断层的目的，为寻找和挖潜微小断层构造油气田奠定了理论上的基础。
【权利要求】
1.一种微小断层检测方法，其特征在于，包括以下处理步骤: S1:将采集的地震数据记录进行高保真数据处理； 52:将高保真数据处理后的预测前地震数据在频率空间域进行预测滤波，其所述在频率空间域进行预测滤波的过程包括以下处理步骤: 5201:将所述预测前地震数据通过傅里叶变换从时间域变换到频率空间域，形成空间域矢量数据； 5202:在所述空间域矢量数据的单个频率点上，用维纳滤波方法求得预测算子； S203:在所述空间域矢量数据的单点频率点上，利用被预测地震道前后总共一个预测算子长度的地震道与其对应的预测算子逐个相乘，再将相乘的结果相加作为被预测地震道的单点频率，完成频率域所有单点频率的预测，形成频率空间域的预测数据； S204:将所述频率空间域的预测数据通过傅里叶逆变换从频率域变换到时间域； 53:将频率空间域滤波后的预测后地震数据与预测前地震数据的振幅调整到同一个振幅级别，获得预测后缩放数据；其所述将频率空间域预测滤波后的预测后地震数据与预测前地震数据的振幅调整到同一个振幅级别的过程，包括以下处理步骤: 所述的经过频率空间域预测滤波后的预测后地震数据中的每一个地震道，乘以一个与其地震道相对应 的系数； 所述系数为预测前地震数据中地震道的均方根振幅值的平均值，与预测后地震数据与其相对应的地震道的均方根振幅值的平均值的比值； 54:将预测前地震数据与所述预测后缩放数据的样点的振幅对应相减； 55:对预测前地震数据与预测后缩放数据样点的振幅对应相减获得的预测滤波残差数据做切片分析。
2.如权利要求1所述的微小断层检测方法，其特征在于，还包括为S4中预测前地震数据与预测后地震数据的振幅对应相减获得的预测滤波残差数据设定一个门槛值，将所述预测滤波残差数据中振幅绝对值小于门槛值的数据用零代替。
3.如权利要求1所述的微小断层检测方法，其特征在于，S3中所述将频率空间域预测滤波后的预测后地震数据与预测前地震数据的振幅调整到同一个振幅级别的过程，包括以下处理步骤: 所述预测前地震数据中的每一个地震道，乘以一个与其地震道相对应的系数； 所述系数为预测后地震数据中地震道的均方根振幅值的平均值与预测前地震数据与其相对应的地震道的均方根振幅值的平均值的比值。
4.一种断层检测装置，其特征在于，所述断层检测装置包括高保真数据处理模块，频率空间域滤波模块，振幅调整模块，振幅相减模块，切片分析模块；其中， 所述高保真数据处理模块，用于提高地震的数据信噪比和分辨率； 所述频率空间域滤波模块，用于将高保真数据处理模块获得的预测前地震数据在频率空间域进行预测滤波； 所述振幅调整模块，用于将高保真数据处理模块获得的预测前地震数据和频率空间域滤波模块获得的预测后地震数据的振幅调整到同一振幅级别； 所述振幅相减模块，用于将振幅调整模块获得的预测后缩放数据与高保真数据处理模块获得的预测前地震数据对应地震道的振幅相减；所述切片分析模块，用于对振幅相减模块获得的预测滤波残差数据做切片分析；上述所述的频率空间域滤波模块包括傅里叶变换模块、维纳滤波模块、预测数据模块、傅里叶逆变换模块；其中， 所述傅里叶变换模块，用于将高保真数据模块获得的预测前地震数据通过傅里叶变换从时间域变换到频率空间域，形成空间域矢量数据； 所述维纳滤波模块，用于在所述空间域矢量数据的单个频率点上，用维纳滤波方法求得预测算子； 所述预测数据模块，用于在所述空间域矢量数据的单点频率点上，利用被预测地震道前后总共一个预测算子长度的地震道与其对应的预测算子逐个相乘，再将相乘的结果相加作为被预测地震道的单点频率，完成频率域所有单点频率的预测，形成频率空间域的预测数据； 所述傅里叶逆变换模块，用于将预测数据模块获得的频率空间域的预测数据通过傅里叶逆变换从频率域变换到时间域； 上述所述振幅调整模块包括系数计算模块和数据缩放模块；其中， 所述系数计算模块，用于计算预测前地震数据中地震道的均方根振幅值的平均值与预测后地震数据与其相对应的地震道的均方根振幅值的平均值的比值； 所述数据缩放模块，用于预测后地震数据中每一个地震道的采样点的振幅乘以由所述系数计算模块计算得出的与其地震道相对应的系数。
5.如权利要求4所述的一种断层检测装置，其特征在于，所述振幅相减模块中还包括门槛值处理模块，用于滤除所述振幅相减模块获得的预测滤波残差数据中的干扰信息，所述门槛值处理模块包括门槛值设定模块和门槛值处理模块；其中， 所述门槛值设定模块，用于为所述振幅相减模块获得的预测滤波残差数据设置一个门槛值； 所述门槛值处理模块，用于将所述振幅相减模块获得预测滤波残差数据中振幅绝对值小于门槛值的数据用零代替。
6.如权利要求4所述的一种断层检测装置，其特征在于: 所述系数计算模块，用于计算预测后地震数据中地震道的均方根振幅值的平均值与预测前地震数据与其相对应的地震道的均方根振幅值的平均值的比值； 所述数据缩放模块，用于预测前地震数据中每一个地震道的采样点的振幅乘以由所述系数计算模块计算得出的与其地震道相对应的系数。
【文档编号】G01V1/28GK103760599SQ201410001435
【公开日】2014年4月30日 申请日期:2014年1月2日 优先权日:2014年1月2日
【发明者】俞寿朋, 熊定钰, 钱忠平, 赵波, 崔京彬 申请人:中国石油天然气集团公司, 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司