基于屬性分析的斷層檢測實驗教學設計

唐 杰，孫成禹

基于屬性分析的斷層檢測實驗教學設計

唐 杰，孫成禹

（中國石油大學（華東） 地球科學與技術學院，山東 青島 266580）

斷層檢測是油氣勘探的一個重要環節。文章設計了基于屬性分析的斷層檢測實驗，介紹了實驗的基本原理和實驗環節，分析并處理了地震數據體。通過該實驗，學生深化了對理論知識的理解，鍛煉了處理實際問題的能力，激發了進行理論學習的興趣，教學質量得到顯著提高。

屬性分析；斷層檢測；實踐教學；斷層概率

地球物理學是地球科學的主要學科之一，是通過定量的物理方法研究地球以及尋找地球內部礦藏資源的一門綜合性學科。我校地球物理學專業確立了“理工結合，以工帶理，以理強工”的專業建設指導思想和“寬基礎、重實踐”的課程設置體系[1-2]。

實踐教學作為教學的重要環節，是培養學生創新能力和實際動手能力的關鍵。基礎實踐訓練、專業綜合實踐訓練及創新實踐訓練的綜合實踐體系對專業創新人才培養具有非常重要的作用[3]。而其中的實驗教學能夠鞏固和加深學生對理論知識的理解，使學生了解儀器構造及其工作原理，掌握測量方法，培養學生開展實際工作的基本能力[4-7]。實驗教學是地球物理專業人才培養的重要環節[8]，“地震數據解釋”課程在地球物理學專業人才培養體系中占有十分重要的地位，基于屬性分析的斷層檢測是“地震數據解釋”課程的重要章節[9-10]，為此，教學組開展了基于屬性分析的斷層檢測實驗。

1 實驗基本原理

在野外的地震探測勘察過程中，隨機噪音是影響地震資料信噪比的主要因素，特別是能量微弱的地下地質體邊界反射信息，通常會淹沒在隨機噪音里，這對地震解釋過程中的層位追蹤和斷層識別有很大影響。常規的濾波方法無法自適應地處理地震數據的局部信息，且會大幅弱化地震數據中的微小有效信號。而各向異性擴散濾波方法是一種基于偏微分方程的去噪方法，在去噪的同時能夠有效控制濾波方向和幅度，保留地震資料中的地質體邊界反射信息。

為了保持地震數據圖像中的線狀紋理結構，將擴散張量引入到各向異性擴散方程中：

引入擴散張量的擴散方程利用圖像結構中的方位信息差異，使擴散作用在反射波同相軸上，即沿著地層傾向進行，在反射同相軸不連續處得到有效抑制，凸顯出同相軸中的斷點，而在地震同相軸中連續的部分呈現平滑，并衰減噪聲，加強了整個同相軸剖面的成像質量。目的是保留同相軸的邊緣特征信息，加強同相軸連續性，去除隨機噪音產生的干擾，識別地震剖面中的微小地質體。擴散張量是在梯度結構張量的基礎上擴散的，這種擴散要求作用在與梯度方向垂直的方向上，目的是平滑消除噪聲；而在梯度方向上需要抑制這種擴散作用，目的在于保持圖像的邊緣信息。可見，擴散張量不但可以像梯度結構張量一樣對圖像的變化準確定向，且沿特征方向的像素值變化率是不固定的，因此可以根據實際需要對其進行調整，以便增強或抑制降噪圖像的某些局部特征。

地震屬性能夠作為檢驗地震數據噪聲衰減是否合理的指標，通過選用相干體、斷層概率體等斷層識別屬性來觀察去噪前后的屬性數據是否有所改善，并且經過對比分析，找到識別斷層的最優屬性。斷層解釋是學習的重點和難點，通過引入屬性分析，可在解釋前對斷層的空間展布有更準確的認識，并有助于對斷裂模式的確定，人工解釋斷層的精度和效率也會大大提高。

2 實驗教學設計

2.1 教學流程

基于屬性分析的斷層檢測實驗教學課程流程（見圖1）包括：相關理論知識熟悉掌握；地震圖像結構分析；各向異性擴散濾波；用軟件對實際地震數據進行屬性分析，包括相干體屬性分析和斷層概率體屬性分析。通過該教學流程，學生可以將理論知識應用于對實際數據的分析，加深對理論知識的掌握，同時實踐能力也能得到提高。

圖1 實驗教學流程

2.2 地震數據中的結構信息分析

地震數據具有特殊的時-空關系和紋理結構特征。因此，應引導學生了解地震數據中包含的線性結構、不連續結構和曲線結構，其中，不連續結構（如斷層等）信息是需要識別提取的重要信息（見圖2）。

2.3 各向異性擴散去噪測試

為使學生了解各向異性擴散在實際地震資料處理中的效果，對實際三維地震資料進行各向異性噪聲衰減方法處理，首先讓學生對實際地震資料的斷層、同相軸等地震剖面中的數據進行識別，然后對實際數據進行各向異性擴散濾波處理。將處理后的地震數據進行再次識別，并對比處理前后兩次識別的差異，找出各向異性擴散濾波對圖像改善的效果，具體流程如圖3所示。

圖2 地震數據中的結構信息

圖3 各向異性擴散濾波流程圖

圖4是對實際資料進行去噪前后的數據結果。原始數據中含有一定的隨機噪聲，對比采用各向異性擴散方法去噪前后的地震數據剖面可以看出，去噪后隨機噪音得到明顯壓制，地震反射的同相軸更加連續，斷層中斷裂位置更加清晰，斷層特征表現更加明顯。濾波后的地震數據能夠為解釋人員提供質量更高的地震剖面，從而使斷層識別、層位追蹤等工作的效率大大提高。

2.4 屬性分析

借助地震屬性能夠對原始同相軸數據進行進一步處理，使整個地震剖面的某種屬性特征更加明顯，便于對地震剖面中特殊地質體的識別，對斷層識別也很有幫助。屬性分析的主要目的是引導學生對屬性分析前后的地震剖面進行對比，認識屬性分析對改善斷層識別的作用。地震相干屬性是通過三維數據體比較局部地震波形和相位的相似性，其原理是通過對相鄰地震道之間的地震屬性（如波形、振幅、頻率和相位等）相似程度的測量，突出那些不相干的地震數據。與傳統算法相比，結構張量特征值算法運算速度最慢，但能在保證抗噪能力的同時，提高斷層的橫向分辨能力去噪前后三維數據相干體如圖5所示。

圖4 去噪前后地震資料數據對比

由圖5可以看出，去噪后數據體的噪音明顯減少，淹沒在噪音中的斷層變得清晰，濾波后的地震數據品質大大改善，地質體邊緣的清晰度大大提高。利用各向異性擴散濾波后的地震數據提取相干，對斷層的識別能力有較大改善，并且可提高對小斷層的識別能力。

斷層概率體屬性能夠用于尋找可能存在的斷層，最大限度地去除同相軸剖面中的噪音干擾，保留細小斷層的關鍵信息。在合成地震記錄得到疊加的剖面中，同相軸的不連續通常代表斷層的存在，并且同相軸的不連續性越強，相似值越低，斷層就越明顯。斷層概率體屬性的計算即是基于此相似性原理的。針對斷層通常對應著同相軸中的不連續處，選用斷層概率體能夠很好地計算并識別出斷層所在的位置。

對于斷層概率體的計算，首先要在給定的范圍和步長上計算地震數據體上各個點的傾角和走向的相似性，保留最小的相似值及其對應的傾角和走向，然后細化計算得到相似值，并約束細化結果具有最低的相關性，生成較為精確的斷層概率體屬性（見圖6）。

圖5 去噪前后的三維數據相干體

圖6 去噪前后數據的斷層概率屬性圖

圖6(a)為含噪數據的斷層概率屬性圖，圖中所顯示的黑色的細小線條即為計算出的斷層概率體屬性。由圖6(a)可知，在原地震剖面中同相軸錯斷的位置都出現了斷層概率體，顯示了斷裂的位置，說明斷層概率體對斷裂的識別是有效的。但是，由于數據沒有去噪，在噪音強烈的部分可能會出現假斷裂，即很多細小的斷層概率體為虛假斷裂。圖6(b)為經各向異性擴散去噪后的斷層概率體屬性與去噪后地震數據復合顯示效果。可以看出，去噪后的剖面中斷層概率體屬性明顯減少，一些由于噪音引起的細小斷層概率體屬性被去除，準確地刻畫出斷層的分布。與含噪數據相比，去噪后的剖面中的斷裂更加清晰準確，對大型斷層的位置反映準確，斷面清楚連續。

2.5 結論及評價

判斷基于屬性分析的斷層檢測實驗效果的主要指標是信噪比，通過去噪前后地震剖面信噪比的對比，即分別列出原始數據、各向異性擴散后數據、相干體屬性、斷層概率體屬性及各自的信噪比加以對比，可以明確去噪對地震剖面的改善程度。

課程考核包括3方面內容：（1）基礎理論知 識采用筆試方式，占總成績的50%；（2）實驗過程中濾波程序編寫及濾波成果展示，占總成績的30%；（3）用軟件進行屬性提取分析，并對屬性剖面斷層識別能力情況進行展示，占總成績的20%。

3 結語

基于屬性分析的斷層檢測實驗，以課程的基本理論和重要知識點的綜合運用為重點。通過實驗使學生認識到，去噪后的斷層概率體屬性和相干體屬性的斷裂識別效果都大大優于去噪前。各向異性擴散濾波對斷層的識別有很大幫助；斷層概率體屬性優于相干體屬性；噪音對斷層概率體屬性的影響比相干體小；斷層概率體屬性在展現一些地質體、斷裂細節方面也優于相干體。教師通過對實驗環節的設計，引導學生自行實驗，使學生有計劃、有步驟地解決問題，對學生綜合運用所學知識尋求問題解決方案具有很好的促進作用。

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Design on experimental teaching of fault detection based on attribute analysis

TANG Jie, SUN Chengyu

(School of Geosciences, China University of Petroleum, Qingdao 266580, China)

Fault detection is an important link in oil and gas exploration. In this paper, a fault detection experiment based on attribute analysis is designed. The basic principle and experimental links of the experiment are introduced, and the seismic data volume is analysed and processed. Through the experiment, the students have deepened their understanding of theoretical knowledge, exercised their ability to deal with practical problems, stimulated their interest in theoretical learning, and significantly improved the quality of teaching.

attribute analysis; fault detection; practical teaching; fault probability

G642.423

A

1002-4956(2019)11-0197-04

10.16791/j.cnki.sjg.2019.11.048

2019-03-27

國家自然科學基金項目（41504097）

唐杰，（1980—），男，山東滕州，博士，副教授，主要從事地震巖石物理學研究工作。E-mail: tangjie@upc.edu.cn