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可視化地震層位追蹤系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2020-06-08 22:06
【摘要】:油氣勘探開發(fā)過程非常依賴地震資料,地震資料處理解釋的準確度及效率直接影響到油氣勘探開發(fā)進度。地震層位追蹤是地震資料解釋最基礎(chǔ)的工作,傳統(tǒng)的地震層位追蹤工作大多由人工來完成,但隨著油氣勘探的不斷深入,地震資料數(shù)據(jù)也隨之增多,人工解釋的效率已經(jīng)難以滿足生產(chǎn)需求,同時現(xiàn)有的解釋系統(tǒng)都是在二維空間對地震層位進行顯示,針對大量的三維地震資料,有必要對可視化地震層位追蹤系統(tǒng)進行研究。本論文在分析了現(xiàn)有地震層位自動追蹤技術(shù)和三維可視化技術(shù)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,首先研究了地震資料的降噪和增強方法,通過實驗分析了中值濾波、均值濾波、維納濾波和高斯濾波等算法對地震數(shù)據(jù)的降噪效果,最終選用中值濾波對地震數(shù)據(jù)進行降噪處理,并用拉普拉斯算法對降噪后的地震數(shù)據(jù)進行增強,使地震同相軸具有更好的連續(xù)性,為地震層位的自動追蹤奠定基礎(chǔ);在分析了相關(guān)追蹤算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)追蹤算法、圖像邊緣檢測算法以及地震DNA追蹤算法的基礎(chǔ)上,針對地震DNA追蹤算法的不足,重點優(yōu)化和改進了基于DNA的地震層位追蹤方法,將相干算法和聚類連接方法加入到地震DNA追蹤算法中,使追蹤出地震層位的連續(xù)性和準確性有所提高,最終實現(xiàn)了基于改進地震DNA算法的地震層位自動追蹤功能;在實現(xiàn)地震層位自動追蹤的基礎(chǔ)上,對追蹤結(jié)果的三維可視化方法進行了研究,分析并對比了生長算法、分治算法和逐點插入算法的三角網(wǎng)生成速度和效果,最終選擇逐點插入算法構(gòu)建了層位追蹤結(jié)果的三維可視化模型;最后設(shè)計實現(xiàn)了基于改進地震DNA算法的可視化地震層位追蹤系統(tǒng),詳細設(shè)計了解釋系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架,實現(xiàn)了地震數(shù)據(jù)管理、地震層位追蹤和地震層位顯示等功能模塊。可視化地震層位追蹤系統(tǒng)在實際應(yīng)用中取得了較好的效果,提高了地震資料解釋的準確度和速度,說明該系統(tǒng)具有較高的實用性。
【圖文】:

示意圖,層位追蹤,過程,示意圖


道拾取窗口區(qū)域進行相關(guān)運算。相關(guān)值最大的時移窗口位置就是要拾取的同相軸所在的位置。具體過程如圖 3-1 所示。圖3-1 相關(guān)地震層位追蹤過程示意圖Fig3-1 The schematic diagram of related seismic horizon tracking

效果圖,Sobel算子,Canny算子,算子


j ] NMS ( M (i , j ), [i , j])(3-4)對于最后一步雙閾值算法,,首先定義一個高閾值和一個低閾值分別為T1和T2,一般設(shè)置T2大約是T1的兩倍,通過這兩個閾值可以求得兩張邊緣圖像,設(shè)這兩張圖像分別為N1[i,j]和N2[i,j]。由于高閾值對邊緣檢測比較嚴苛,因此圖像N2[i,j]的無效邊緣較少但邊緣之間容易產(chǎn)生間斷。而低閾值對邊緣檢測比較寬松,所以圖像N1[i,j]的邊緣較多但其中不少是無效邊緣。將高閾值和低閾值所求出的圖像邊緣相互結(jié)合,若高閾值圖像中邊緣斷開的地方,低閾值圖像有此處邊緣,就將該邊緣疊加上去,這樣就可以將高閾值圖像中產(chǎn)生間斷的邊緣連接起來,增強了圖像邊緣的連續(xù)性,提高了邊緣檢測的準確度。Prewitt算子和Sobel算子檢測灰度漸變低噪聲圖像的效果較好,但其不適合處理混合多復(fù)雜噪聲圖像。而Canny算子是一個具有濾波、增強、檢測多階段的優(yōu)化算子,其對圖像的細節(jié)邊緣部分的檢測能力與Prewitt算子和Sobel算子相比較強。三種算子的地震層位追蹤效果如圖3-4所示。
【學(xué)位授予單位】:中國石油大學(xué)(華東)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:P631.4

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本文編號:2703712


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