一種基於快速獨立分量分析的地震屬性融合方法

2023-06-18 11:02:06

專利名稱：一種基於快速獨立分量分析的地震屬性融合方法
技術領域：
本發明涉及獨立分量分析技術領域和地震多屬性融合領域，是一種採用快速獨立分量分析(FICA)技術進行地震屬性融合的方法，本方法可廣泛應用於地震屬性分析、綜合解釋、地震儲層預測、巖性與流體識別。
背景技術：
近年來，地震屬性技術發展迅速，已廣泛應用於地層分析、油藏特徵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，然而由於單一的地震屬性往往受觀測條件、測量精度、地質的複雜性、主觀因素、採集和處理過程中引起的多解性等因素的影響，缺乏可信度。因此，地震多屬性融合技術研究的開展有利於降低多解性，為降低油氣勘探開發風險做出科學合理的指導。而且隨著屬性分析理論及技術本身的發展，多屬性綜合或融合研究已經在國內外地震屬性分析及儲層預測應用中興起。 屬性融合方法是基於單一屬性在儲層預測中多解性的基礎上提出來的。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屬性整合的有效手段，也是地震屬性分析、綜合解釋必備手段，是一項高級地震屬性分析和綜合解釋技術。多屬性融合可以說是一種多屬性信息融合。信息融合的目標是通過對信息的優化組合導出更多的有效信息，它的最終目的是利用多信息共同或聯合的優勢來提高整個系統的有效性。較早而且也是比較簡單的地震多屬性融合方法是加權融合法。加權融合算法由於其實現起來特別容易，所以它在實際工程上得到了廣泛的應用。但由於其加權因子直接影響融合結果，導致算法性能很不穩定，一般說來都根據平時經驗制定其加權因子。該方法的基本原理是給要融合的η個
地震屬性分別賦予一個權值CiiOKa ^1，i=l,…，η)，這些權值還滿足= 1。然後把與
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對應權值相乘之後的所有屬性加和，得到一個融合的屬性。加權融合雖然能得到融合的屬性，但是由於融合權重需要人為幹預，即需要預先確定優勢屬性，會使融合結果比較粗糙，精度不高，從而影響儲層預測工作的開展。地震多屬性融合的方法還有很多，除了上面介紹的最簡單的加權融合外，還有多屬性線性回歸法、主成分分析(PCA)法、人工神經網絡(ANN)法、小波多分辨分析法和RGBA彩色融合法等屬性融合的方法。儘管上述融合方法中的部分方法應用已經較為成熟，但是某些方法在應用中依然存在一些缺陷，如提及到的加權融合。地震多屬性融合技術作為目前國內外許多石油公司及科研機構的研究重點之一，其完善的理論體系以及有效的廣義融合模型和算法是必不可少的。所以，不斷地完善融合理論體系、拓展融合方法，建立有效的融合方法模型和研究相應的算法是促進多屬性融合技術發展的關鍵。當然，伴隨著多屬性融合方法的研究，建立多屬性的融合規則和融合結果的評價標準也是重點，只有這樣才能有助於在地震儲層預測、巖性與流體識別方面取得良好的效果。

發明內容
本發明的內容是針對技術背景中地震屬性融合各方法存在的缺陷及作為一種豐富地震屬性融合的方法而提出來的。研究設計了一種基於快速獨立分量分析(FICA)的地震多屬性融合方法，通過應用快速獨立分量分析理論對多個屬性進行融合，以達到在快速得到融合結果的同時，有效提高所融合屬性的準確度，進而有效地提高地質儲層預測精度的目的。本發明為了實現上述目的採用以下技術方案—種基於快速獨立分量分析的地震屬性融合方法，其特徵在於包括
(I)對待融合屬性數據分塊選取大小為NXN的窗W對各大小均為M1XM2待融合屬性切片平滑分塊，把分出來的每一個小塊存儲成N2X I的向量，放到各屬性塊的集合{Ii}裡，得到一個塊的集合C，C={{I1}，{12}，…，{In}}。分塊的原則是從屬性切片的第一個值開始，按從左往右，從上到下的順序平滑分塊。C這個集合的大小為行是M1-N+1，列是(M2-N+l)*n，它的每一個元素是N2Xl的向量。其中
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曜Ho其它⑴(2)選塊根據集合C的維數和各小塊的均值，從集合C裡面隨機的選取P塊(近似1000塊)屬性塊作為ICA算法的輸入來求取ICA變換的變換核T{ · }。選塊的過程描述如下(在Matlab環境中)求出集合C裡面每個元素所代表的屬性塊的均值，把所有均值存儲到矩陣c裡面(c的行和列與集合C相同)，把矩陣c裡面的元素以列為單位，組成一個按列接連起來的向量cl,對向量cl的元素按從小到大排序，記錄下排序後元素的索引值組成的向量I。對k0= [ (Ml-N+1) * (M2-N+1) *n] /1000四捨五入，以 k0/n+k0* (i-1) <= (Ml-N+1) * (M2-N+1) *n 作為判決條件(i 的初始值取 I)，取 m=l (k/n+k* (i-1))，然後取p=m%(Ml-N+1)來確定選取的塊在集合C中所對應的行，q=(m-p) /M+1來確定選取的塊在集合C中隨對應的列,然後選中集合C的第P行、第q列的元素所對應的屬性塊放到矩陣mixedX中(作為mixedX的一列)，i這個變量自加，接著再回到判決條件，以此類推，直到不滿足判決條件為止，選塊完成。(3)求取ICA域的變換核由步驟2得到一個由P塊屬性塊組成的矩陣mixedX，其維數為N2XP,把mixedX作為快速獨立分量分析算法的輸入，求出mixedX的協方差矩陣CovX，CovX的維數為N2XN2,經過特徵分解得到白化矩陣WhiteMatrix和去白化矩陣deffhiteMattix,去白化矩陣與白化矩陣是互逆矩陣，在融合部分都要用到，通過求出的白化矩陣，求出白化信號Whitesig，把求得的白化信號作為快速獨立分量核心算法中的X，求出ICA域的變換核T { · }即分離矩陣W和ICA域的變換核的逆Γ1 { · }即混合矩陣A，去白化矩陣deWhiteMatrix的表達式如下
_ 3] deWhiteMa^bc= ED得到白化信號Whitesig=WhiteMatrixXmixedX。把求得的白化信號作為快速獨立分量核心算法中的X，求出ICA域的變換核T{ · }即分離矩陣W。ICA域的變換核
權利要求
1.一種基於快速獨立分量分析的地震屬性融合方法，其特徵在於包括 (1)對待融合屬性數據分塊選取大小為NXN的窗W對各大小均為MlXM2待融合屬性切片平滑分塊，把分出來的每一個小塊存儲成N2X I的向量，放到各屬性塊的集合{Ii}裡，得到一個塊的集合 C，C= {{II}，{12}，···，{In}}； (2)選塊根據集合C的維數和各小塊的均值，從集合C裡面隨機的選取P塊屬性塊作為ICA算法的輸入來求取ICA變換的變換核T { · }； (3)求取ICA域的變換核由步驟2得到一個由P塊屬性塊組成的矩陣mixedX，其維數為N2XP,把mixedX作為快速獨立分量分析算法的輸入，求出mixedX的協方差矩陣CovX，CovX的維數為N2XN2,經過特徵分解得到白化矩陣WhiteMattix和去白化矩陣deffhiteMattix,去白化矩陣與白化矩陣是互逆矩陣，通過求出的白化矩陣，求出白化信號Whitesig,把求得的白化信號作為快速獨立分量核心算法中的X，求出ICA域的變換核T { ·}即分離矩陣W和ICA域的變換核的逆Γ1 { · }即混合矩陣A ； (4)空間域映射到ICA域求出各屬性對應塊的獨立分量，即把空域的塊映射到ICA域； (5)ICA域融合由步驟4把各屬性的所有塊均映射到ICA域裡面，用如下的融合規則得到第i塊在ICA域的融合結果
2.根據權利要求I所述的一種基於快速獨立分量分析的地震屬性融合方法，其特徵在於所述步驟I中分塊的原則是從屬性切片的第一個值開始，按從左往右，從上到下的順序平滑分塊，C這個集合的大小為行是M1-N+1，列是(M2-N+l)*n，它的每一個元素是N2Xl的向量；其中窗W
3.根據權利要求I所述的一種基於快速獨立分量分析的地震屬性融合方法，其特徵在於所述步驟2中選塊的過程如下 a、求出集合C裡面每個元素所代表的屬性塊的均值，把所有均值存儲到矩陣c裡面，把矩陣c裡面的元素以列為單位,組成一個按列接連起來的向量Cl,對向量Cl的元素按從小到大排序，記錄下排序後元素的索引值組成的向量I ; b、對kO=[(Ml-N+1)*(M2-N+1)*n]/IOOO四捨五入，以k0/n+k0*(i-1)<=(Ml-N+1)*(M2-N+1)*n作為判決條件，i的初始值取1，取m=l(k/n+k*(i-l))， C、然後取p=m%(Ml_N+l)來確定選取的塊在集合C中所對應的行，q= (m_p)/M+1來確定選取的塊在集合C中隨對應的列， d、選中集合C的第P行、第q列的元素所對應的屬性塊放到矩陣mixedX中，i這個變量自加，接著再回到判決條件，以此類推，直到不滿足判決條件為止，選塊完成。
4.根據權利要求I所述的一種基於快速獨立分量分析的地震屬性融合方法，其特徵在於對步驟3中協方差矩陣CovX做特徵值分解，得到一個特徵值從小到大的特徵值矩陣D和特徵向量矩陣對角矩陣E，根據求出的矩陣D和矩陣E求出白化矩陣WhiteMatrix和去白化矩陣deWhiteMatrix,去白化矩陣deWhiteMatrix的表達式如下
5.根據權利要求4所述的一種基於快速獨立分量分析的地震屬性融合方法，其特徵在於所述ICA域的變換核外}= ,= Ι>/，X WhiteMatHx，其維數為N2XN2, ICA 域的變換核的逆產{·}= J= deWhiteMatrix2,···fwp,···,wN,\，其維數為 N2XN2。
6.根據權利要求4所述的一種基於快速獨立分量分析的地震屬性融合方法，其特徵在於所述步驟4中求出各屬性對應塊的獨立分量方法為，把集合C={{I1}，{12}，···，{In}}中{II}，{12}，…，{In}對應的塊Ili，I2i,…Ini (i=l，2，…，m，m為一個屬性所分的塊數)去均值，得到IQli，I02i, ."IciIii,均值為mli，m2i，…mni，然後對IQli，I0m2i,…IQni分別做如下變換，SSli=WXI0Ii, SS2i=WXI02i,…，SSni=WX IQni，得到各屬性第i塊的獨立分量，SSli, SS2i,…，SSni 均為 N2X I。
全文摘要
本發明涉及獨立分量分析(ICA)技術領域和地震多屬性融合領域，提供了一種基於快速獨立分量分析(FICA)的地震多屬性融合方法。本發明方案是通過把參與融合的屬性都分成相同大小和塊數的屬性塊，從這些塊裡面選出一定數量的塊，應用FICA的原理對選出的塊做處理，求得分離矩陣和與之互逆的混合矩陣，用分離矩陣把所有的塊映射到ICA域。根據融合規則分別對各屬性對應的塊在ICA域做融合，最後用把ICA域的融合結果映射到空間域得到融合結果。融合結果有助於分析複雜的地層信息，提高儲層預測的精度。本方法可廣泛應用於地震屬性分析、綜合解釋、地震儲層預測、巖性與流體識別。
文檔編號G01V1/30GK102879823SQ201210365999
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, 普豔香, 趙敏, 謝成芳, 黃振星, 李全忠, 張萍 申請人:電子科技大學