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申请/专利权人：中海石油(中国)有限公司;中海石油(中国)有限公司北京研究中心

摘要：本发明公开了一种基于非线性梯度结构张量算法的火山通道检测方法，首先对地震数据提取张量积，在各向异性扩散滤波函数的约束下构建系数扩散矩阵对调整后的张量积进行正则化后，再计算正则化后张量积的特征值和特征向量，通过特征向量计算得到非线性梯度结构张量属性，并利用已钻井的漏失数据对非线性梯度结构张量属性进行标定，确定属性门槛值，实现火山通道的定量刻画，最后利用该定量描述后的火山通道去指导其他设计井位中的火山通道预测。本发明公开的基于非线性梯度结构张量算法的火山通道检测方法，对后续井位设计和调整具有非常重要的指导意义。

主权项：1.一种基于非线性梯度结构张量算法的火山通道检测方法，其特征在于，包括：步骤A：先通过线性梯度结构张量求取地震数据的梯度，然后利用三维标准高斯核函数对地震数据进行滤波构造线性梯度结构张量，得到地震数据的张量积，包括以下步骤：步骤A1：通过线性梯度结构张量求取地震数据的梯度，其中，所述线性梯度结构张量的表达式为： 式中，Jσ为利用高斯卷积表征的线性梯度结构张量；*为卷积运算；I为地震数据；Iρ表示经过高斯滤波的地震数据；下角标ρ为高斯核的标准差； 是经过高斯滤波的地震数据Iρ的梯度， 是指梯度运算符；上角标T表示转置运算； 是张量积；z1、z2和z3分别表示直角坐标轴的横坐标、纵坐标和竖坐标；Gσ是三维标准高斯核函数；具体地，三维标准高斯核函数Gσ的表达式为： 式中，u表示三维数据，σ表示高斯滤波器的平滑程度参数，其取值取决于待分析数据的噪声强度，可降低梯度数值计算对噪声的敏感度，也建立了梯度结构张量可度量的最小构造尺度；步骤A2：利用三维标准高斯核函数对地震数据进行滤波，求取线性梯度结构张量特征值；其中，经过三维标准高斯核函数滤波的地震数据Iρ的计算表达式为：Iρ＝Gσ*I式3式中，Iρ表示滤波后的地震数据，I表示地震数据；其中，对线性梯度结构张量进行矩阵特征值分解的表达式为： 式中，λ1、λ2和λ3分别表示为梯度结构张量Jσ的三个非负特征值，且λ1≥λ2≥λ3≥0；v1、v2和v3分别为λ1、λ2和λ3对应的三个特征向量，其中，v1表征局部邻域内信号的梯度方向，该信号的梯度方向为对比度最大的方向，v2和v3构成一个垂直于局部邻域内信号的梯度方向v1的局部平面；λ1、λ2和λ3与v1、v2和v3构成一个局部的正交坐标系，具体地，λ1、λ2和λ3之间的关系可以用混沌度量mchaos表示，混沌度量mchaos的表达式为： 式中，mchaos表示混沌度量；步骤B：先利用三维标准高斯核函数对地震数据进行滤波，然后通过非线性梯度结构张量求取地震数据的梯度，得到基于梯度扩散的非线性梯度结构张量，包括以下步骤：步骤B1：求取三维标准高斯核函数的引导核，利用三维标准高斯核函数对地震数据进行滤波，其中，三维标准高斯核函数的引导核的表达式为： 式中，Ksteer表示具有方向的三维标准高斯核函数的引导核；x和xi分别是地震中心道和邻道的位置；h是一个全局平滑参数；Ci是梯度协方差矩阵；ΔCi是梯度协方差矩阵的扰动量；其中，所述梯度协方差矩阵Ci的表达式如下： 式中，k1为地震的主测线方向；k2为地震的联络线方向； 和分别为沿着地震的主测线方向k1和地震的联络测线方向k2的一阶导数；xj表示不同地震道的位置；wi是中心地震道周围的一个局部分析窗口；所述梯度协方差矩阵Ci的计算公式为： 其中，|wi|是局部分析窗口wi中地震道的数量；椭圆核主轴的方向与图像梯度的方向垂直，该方向是矩阵Ci最大特征值对应的特征向量的方向，主轴长度和副轴长度的比值依赖于矩阵Ci最大特征与最小特征值的比值；步骤B2：通过非线性梯度结构张量求取地震数据的梯度，得到基于梯度扩散的非线性梯度结构张量，其中，所述非线性梯度结构张量的表达式为： 式中，表示三维数据u的梯度；τ表示时间常数；z1表示沿着地震三维空间的横坐标方向；Uσ*表示经过高斯滤波的张量积；g表示一个定义在集合S上的非线性平滑函数；集合S代表所有的2×2对称矩阵的集合； 是指梯度运算符；n表示单位法线方向向量； 是经过高斯滤波的地震数据Iρ的梯度；上角标T表示转置运算；具体地，非线性平滑函数g的定义如下： 式中，Λ和λ分别表示非线性平滑函数的第一特征值和非线性平滑函数第二特征值，且Λ≥λ；vΛ和vλ分别表示第一特征值和第二特征值对应的特征向量； 是偶函数；ε表示一个正则参数；s表示非线性平滑函数g的平滑变量；步骤C：调整所述基于梯度扩散的非线性梯度结构张量中的滤波函数，进行正则化计算，得到正则化后的张量积，包括以下步骤：步骤C1：利用各向异性扩散滤波函数调整非线性梯度结构张量，其中，各向异性扩散滤波方程调整后的非线性梯度结构张量表达为： 式中，Usteer表示采用各向异性扩散滤波的张量积；引导核调整后的张量积得到的梯度协方差矩阵的计算公式为： 式中，表示引导核调整后的张量积得到的梯度协方差矩阵； 表示沿着不同地震道位置xj的经过高斯滤波的地震数据Iρ的梯度；xj表示不同地震道的位置；其中，各向异性扩散滤波的张量积Usteer的表达式为： Ksteer表示具有方向的高斯核函数；而又可表示为： 对比式11和式9可以看出，将各向同性高斯滤波替换为空间自适应引导核高斯滤波函数，可以保证张量积具有更好的抗噪性，从而能够更好地表示地震的梯度信息；步骤C2：根据非线性梯度结构张量调整所述正则化后的张量积中的特征值和特征向量，其中，调整后的张量积表示为： 式中，Ux,T2表示调整后的张量积；u11x,T2表示地震沿主测线方向的横向地震信息；u12x,T2地震沿主测线方向的垂向地震信息；u21x,T2表示地震沿联络测线方向的横向地震信息；u22x,T2地震沿联络测线方向的垂向地震信息；T2表示扩散方程的迭代次数；x表示地震中心道的位置；步骤D：计算所述正则化后的张量积中的特征值和特征向量，其中不同的特征值和特征向量分别对应不同的张量属性，其中，特征值可以通过正则化后的张量积的范数N+x表示，正则化后的张量积的范数N+x的表达式如下：N+x＝λ+x+λ-x式16式中，λ+x表示调整后张量积Ux,T2的最大特征值，λ-x表示调整后张量积Ux,T2的最小特征值；N+x表示正则化张量积的范数；所述调整后张量积Ux,T2的最大特征值λ+x和调整后张量积Ux,T2的最小特征值λ-x的计算公式如下： 式中，λ+x表示调整后张量积Ux,T2的最大特征值，λ-x表示调整后张量积Ux,T2的最小特征值；使用该范数N+x可以有效地检测地震的边缘点或者角点，即可表示为非线性梯度结构张量属性，对应于最大特征值对应的特征向量与地震梯度方向平行，特征向量的方向的计算如下： θ+表示最大特征值对应的特征向量的方向。

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