李 斌,陳學(xué)華,賀振華,許 迪,李依佳,裴小剛,唐湘蓉

(1.成都理工大學(xué)油氣藏地質(zhì)及開發(fā)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川成都610059;2.成都理工大學(xué)地球探測(cè)與信息技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川成都610059)

基于多尺度加窗希爾伯特變換的地震資料體邊緣檢測(cè)

李 斌1,2,陳學(xué)華1,2,賀振華1,2,許 迪2,李依佳2,裴小剛2,唐湘蓉2

(1.成都理工大學(xué)油氣藏地質(zhì)及開發(fā)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川成都610059;2.成都理工大學(xué)地球探測(cè)與信息技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川成都610059)

利用地震資料識(shí)別斷層或裂縫發(fā)育帶等非連續(xù)性異常信息是裂縫性油氣藏儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的關(guān)鍵所在。為此,提出了一種基于多尺度加窗希爾伯特變換的體邊緣檢測(cè)新方法。在二維(水平)加窗希爾伯特變換的基礎(chǔ)上,考慮了非連續(xù)性地質(zhì)異常的多尺度三維特征,通過(guò)同時(shí)調(diào)節(jié)水平和深度方向上的計(jì)算孔徑來(lái)提取實(shí)際三維地質(zhì)異常體的邊緣信息,彌補(bǔ)了二維加窗希爾伯特變換僅提取水平方向邊緣信息的明顯不足。實(shí)際地震資料體邊緣檢測(cè)試處理結(jié)果表明,該方法能夠完整地刻畫多尺度非連續(xù)性地質(zhì)異常體的特征,有效突出裂縫發(fā)育帶的邊緣位置及斷層的走向,具有較為顯著的實(shí)用價(jià)值。

體邊緣檢測(cè);廣義希爾伯特變換;多尺度特征;水平孔徑;深度孔徑

勘探實(shí)踐表明,含油氣儲(chǔ)層裂縫發(fā)育非常普遍,而大量空隙或裂縫組成的邊緣特征信息是可檢測(cè)的。傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法,如利用Robert算子、Sobel算子、Canny算子等的微分法和擬合法等,由于其計(jì)算簡(jiǎn)單、定位精度高等特點(diǎn),已被應(yīng)用于同相軸追蹤[1]。隨著可視化和圖像處理技術(shù)的發(fā)展,源于圖像和信號(hào)分析領(lǐng)域的邊緣檢測(cè)技術(shù)也在地震裂縫檢測(cè)中獲得了廣泛的應(yīng)用[2]。如Bahorich等[3]1995年提出的地震相干數(shù)據(jù)體分析技術(shù)；賀振華等[4]1999年提出的基于地下介質(zhì)橫向變化的地震多尺度邊緣檢測(cè)技術(shù)。2001年,Robert[5]首次將曲率作為一種地震屬性應(yīng)用到地震資料解釋中,給出了層面屬性的定義和計(jì)算方法,此為第一代曲率屬性;2003年,Luo等[6]提出了一種廣義希爾伯特變換(Generalized Hilbert Transform,GHT),并將其應(yīng)用于地震資料中河道信息的成像;黨志敏等[7]分析了GHT在含噪信號(hào)邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用效果;陳學(xué)華等[8]于2011年提出基于廣義S變換的分頻裂縫邊緣檢測(cè)方法。

由于傅里葉變換是一種全局性變換,不能有效突出非平穩(wěn)信號(hào)的局部特征[9-10]；而圖像是二維非平穩(wěn)信號(hào),建立在傅里葉變換基礎(chǔ)上的傳統(tǒng)希爾伯特變換雖然具有唯一性,可以檢測(cè)到圖像邊緣信息,但在高精度和多尺度方面不能得到滿意的結(jié)果。三維地震資料中斷層或裂縫發(fā)育帶等不連續(xù)信息在內(nèi)部結(jié)構(gòu)上存在復(fù)雜多樣性,在空間上存在多尺度特征,如果僅考慮二維(水平)加窗希爾伯特變換,則難以同時(shí)刻畫地質(zhì)異常在水平和深度方向上的多尺度特征,無(wú)法給出其完整的地質(zhì)信息[11]。

為此,本文提出一種基于時(shí)間域多尺度加窗希爾伯特變換的體邊緣檢測(cè)新方法,將二維(水平)加窗邊緣檢測(cè)拓展到三維(體)加窗邊緣檢測(cè),同時(shí)在水平和深度方向上采用不同的孔徑計(jì)算地質(zhì)異常體邊緣信息,突出不同尺度下不連續(xù)性信息的完整異常特征。實(shí)際地震資料的體邊緣檢測(cè)試處理結(jié)果證明了新方法的有效性。

1 方法原理及實(shí)現(xiàn)流程

1.1 加窗希爾伯特變換的基本原理

希爾伯特變換是一種全通濾波器,原始信號(hào)經(jīng)過(guò)希爾伯特變換后可以得到相應(yīng)的解析信號(hào)。對(duì)于離散信號(hào)x(t),希爾伯特變換的濾波過(guò)程可以表述為:

(1)

式中:x(t)為輸入信號(hào);y(t)為希爾伯特變換后的輸出信號(hào);h(t)為濾波因子。

因此,時(shí)間域的希爾伯特變換可表示為一個(gè)褶積關(guān)系：

(2)

式中:x(n)為原始信號(hào);y(n)為時(shí)間域希爾伯特變換后的信號(hào);h(n)為希爾伯特因子,是一個(gè)無(wú)窮序列,并且隨n的增加而逐漸衰減。h(n)表達(dá)式為:

(3)

其中,m為整數(shù)。

理想情況下濾波因子無(wú)限長(zhǎng),濾波后的結(jié)果準(zhǔn)確,但在實(shí)際應(yīng)用中,數(shù)字濾波所能處理的濾波因子只能是有限長(zhǎng)的,所以將濾波因子截?cái)酁橛邢揲L(zhǎng)。濾波因子截?cái)嗪髸?huì)出現(xiàn)吉普斯現(xiàn)象,使濾波后的結(jié)果發(fā)生畸變,對(duì)濾波結(jié)果產(chǎn)生干擾。

為了解決常規(guī)希爾伯特變換對(duì)噪聲敏感、抗噪能力差的問(wèn)題,Luo等[6]提出了廣義希爾伯特變換,引入了窗函數(shù)和階數(shù),從兩個(gè)方面對(duì)傳統(tǒng)的希爾伯特變換進(jìn)行了擴(kuò)展。廣義希爾伯特變換可以看作是加窗希爾伯特變換,通過(guò)使用兩端逐漸衰減的窗函數(shù),可以使濾波因子逐漸變?yōu)榱?從而減小截?cái)嘈?yīng),達(dá)到理想的效果。

加窗處理通過(guò)局部增益加權(quán),使得有效邊緣信息更加突出,和非邊緣信息產(chǎn)生明顯差異。選取不同窗函數(shù)會(huì)有不同的效果[12],窗函數(shù)長(zhǎng)度因子的選擇是控制水平方向多尺度分辨率的關(guān)鍵,大尺度和小尺度因子能分別刻畫出不同大小的地質(zhì)體特征,突顯出不同尺度的不連續(xù)信息。

本文的仿真模型和實(shí)際數(shù)據(jù)處理選用漢寧窗(即升余弦窗)函數(shù),其表達(dá)式為:

(4)

式中:N為自然數(shù),即控制水平方向分辨率的多尺度因子(時(shí)窗因子)。N越大,尺度越大,分辨率越低;N越小,尺度越小,分辨率越高。當(dāng)N=31時(shí),升余弦窗函數(shù)如圖1所示。

圖1 漢寧窗函數(shù)

將升余弦窗與希爾伯特因子相乘：

(5)

其中,h′(n)為加窗希爾伯特算子,隨著時(shí)窗因子的改變,h′(n)也發(fā)生改變。加窗希爾伯特變換可表示為：

(6)

其中,y(n)為加窗希爾伯特變換后的信號(hào),隨著h′(n)的變化而變化,所以也具有多尺度特征。

圖2為階梯形邊緣和斜坡形邊緣模型的一維模擬信號(hào);圖3是利用不同長(zhǎng)度窗函數(shù)計(jì)算的希爾伯特變換結(jié)果,可見邊緣處的絕對(duì)幅值相對(duì)極大,位置對(duì)應(yīng)準(zhǔn)確,而無(wú)邊緣信息的部分絕對(duì)幅值相對(duì)極小。通過(guò)比較可以看出,加窗希爾伯特變換準(zhǔn)確地提取出了模擬信號(hào)的邊緣信息,且隨著窗長(zhǎng)度N的增加,邊緣變粗,分辨率降低,反之亦然。因此,窗長(zhǎng)度N可用于調(diào)節(jié)邊緣檢測(cè)結(jié)果的分辨率(與不同地質(zhì)體的尺度大小相對(duì)應(yīng)),檢測(cè)具有多尺度信息的不連續(xù)性特征。

圖2 階梯形邊緣和斜坡形邊緣模型的一維模擬信號(hào)

圖3 邊緣模型一維信號(hào)的加窗希爾伯特變換邊緣提取

1.2 基于加窗希爾伯特變換的多尺度體邊緣檢測(cè)

由于二維(水平)邊緣檢測(cè)是針對(duì)目標(biāo)層段的單一樣點(diǎn)計(jì)算的,反映的只是斷層或裂縫發(fā)育帶在這一層位橫向上的變化,為水平方向不連續(xù)信息的多尺度顯示,能夠提取的邊緣特征是極其有限的。而斷層或裂縫發(fā)育帶等不連續(xù)信息的邊緣特征在深度方向也是有延伸的,存在深度方向的多尺度特征，深度方向選取的孔徑大小不同,突顯出的地質(zhì)體信息各不相同。所以,我們提出基于多尺度加窗希爾伯特變換的體邊緣檢測(cè)方法,同時(shí)在水平方向和深度方向上選取不同孔徑進(jìn)行三維多尺度體邊緣檢測(cè)[13],以保證所提取儲(chǔ)層內(nèi)地質(zhì)異常體信息的完整性。

同時(shí)沿水平方向和深度方向采用不同孔徑進(jìn)行多尺度體邊緣檢測(cè)的計(jì)算公式為:

(7)

式中:z(n,k,t)表示多尺度體邊緣檢測(cè)結(jié)果;i表示深度方向以目標(biāo)層位為基準(zhǔn)向上、下延拓的樣點(diǎn)數(shù)(正值向下延拓,負(fù)值向上延拓);-k和k為深度方向延拓樣點(diǎn)數(shù)的上、下限(深度方向孔徑樣點(diǎn)數(shù)為2k+1);dt+i·Δt,x(x,y)和dt+i·Δt,y(x,y)分別表示沿x和y方向?qū)Φ卣饠?shù)據(jù)進(jìn)行處理(t表示目標(biāo)層位,Δt表示相鄰樣點(diǎn)之間的采樣間隔);h′(n)為(5)式所示的加窗希爾伯特算子。

1.3 多尺度體邊緣檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)步驟

基于多尺度加窗希爾伯特變換體邊緣檢測(cè)方法的計(jì)算流程如下:

1) 根據(jù)給定目標(biāo)層位,從三維地震數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)層段的地震數(shù)據(jù)d(x,y),其中x為工區(qū)的總測(cè)線數(shù),y為工區(qū)單條測(cè)線的道數(shù);

2) 對(duì)d(x,y)進(jìn)行保邊平滑濾波(edge preserving smoothing,EPS)[14]預(yù)處理,以保證斷層、裂縫等不連續(xù)性信息的地震反射去除噪聲以及其它干擾的影響,得到預(yù)處理結(jié)果dEPS(x,y);

3) 選取不同的計(jì)算孔徑(水平方向的窗長(zhǎng)N及深度方向的樣點(diǎn)數(shù)i),利用公式(7)對(duì)dEPS(x,y)進(jìn)行多尺度加窗希爾伯特變換體邊緣檢測(cè)計(jì)算,得到邊緣檢測(cè)切片集z(n,k,t);

4) 對(duì)體邊緣檢測(cè)結(jié)果z(n,k,t)進(jìn)行顯示。

2 實(shí)際地震資料處理效果分析

以南海某海區(qū)三維地震資料為例進(jìn)行方法測(cè)試。該區(qū)域目標(biāo)層段裂縫發(fā)育,不連續(xù)信息明顯,圖4是提取的研究工區(qū)目標(biāo)層位沿層切片。

采用本文提出的多尺度加窗體邊緣檢測(cè)方法對(duì)目標(biāo)層位沿層切片進(jìn)行邊緣檢測(cè)試處理,圖5是水平孔徑固定為11,深度孔徑分別為1，5和11的計(jì)算結(jié)果。其中深度孔徑為1的計(jì)算結(jié)果(圖5a)實(shí)際上即為傳統(tǒng)的二維(水平)加窗希爾伯特變換檢測(cè)結(jié)果。通過(guò)對(duì)比可以看出,無(wú)論是在分辨率還是信噪比方面,本文提出的三維(體)加窗多尺度邊緣檢測(cè)結(jié)果(圖5b,圖5c)均明顯優(yōu)于二維(水平)加窗邊緣檢測(cè)結(jié)果(圖5a)。由于考慮了深度方向的異常信息,三維(體)加窗希爾伯特變換結(jié)果突出了不同尺度下不連續(xù)性信息的完整異常特征,能夠更有效地描述裂縫發(fā)育帶的分布及斷層的位置和走向,由此證明了基于多尺度加窗希爾伯特變換體邊緣檢測(cè)方法的有效性。

圖4 南海某海區(qū)三維地震資料目標(biāo)層位沿層切片

通過(guò)圖5也可以看出,采用本文方法選取不同的深度孔徑可以得到不同的檢測(cè)效果。深度孔徑較小時(shí)(圖5b)“背景”較為干凈,大的裂縫發(fā)育帶等不連續(xù)性信息比較清晰,分辨率相對(duì)較高;隨著深度孔徑變大(圖5c),裂縫、斷層的連續(xù)性和延展性更加完整,能更好地反映斷層和裂縫的走向與分布情況。

選取不同的水平孔徑也會(huì)得到不同的檢測(cè)效果。圖6是深度孔徑固定為11,水平孔徑分別為5,31和101得到的三維(體)加窗邊緣檢測(cè)結(jié)果。對(duì)比可見小水平孔徑的優(yōu)勢(shì)在于斷層和裂縫顯示清晰、分辨率高及易于主要異常的定位;而大水平孔徑可以突出高信噪比,更好地反映不連續(xù)性地質(zhì)異常的完整特征。

圖5 南海某海區(qū)三維地震資料采用傳統(tǒng)方法與本文方法的邊緣檢測(cè)結(jié)果(水平孔徑均為11)

圖6 南海某海區(qū)三維地震資料采用本文方法的體邊緣檢測(cè)結(jié)果(深度孔徑均為11)

3 結(jié)束語(yǔ)

在二維(水平)加窗希爾伯特變換的基礎(chǔ)上,本文提出了基于多尺度加窗希爾伯特變換的體邊緣檢測(cè)方法。通過(guò)同時(shí)在水平和深度方向上采用不同的孔徑提取地質(zhì)異常體的邊緣信息,可以在不同尺度刻畫出不連續(xù)性三維地質(zhì)異常體的完整特征,有效地突出裂縫發(fā)育帶的邊緣位置及斷層的位置和走向。實(shí)際地震資料的試處理結(jié)果表明,作為一種新的地震資料邊緣檢測(cè)方法,本文方法具有較為顯著的實(shí)用價(jià)值,可望在裂縫性油氣藏的地震儲(chǔ)層預(yù)測(cè)中發(fā)揮效用。在水平和深度方向上采用不同孔徑能夠得到不同的檢測(cè)效果,所以在實(shí)際應(yīng)用中需要對(duì)不同孔徑的體邊緣檢測(cè)圖像進(jìn)行對(duì)比和綜合分析,選取最佳的水平孔徑和深度孔徑,以提高對(duì)地震資料不連續(xù)性信息檢測(cè)的完整性和準(zhǔn)確性。

致謝：感謝成都理工大學(xué)優(yōu)秀科研創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)培育計(jì)劃(KYTD201410)對(duì)本文研究工作的支持。

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(編輯：戴春秋)

Seismic data 3D edge detection based on multi-scale windowed Hilbert transform

Li Bin1,2,Chen Xuehua1,2,He Zhenhua1,2,Xu Di2,Li Yijia2,Pei Xiaogang2,Tang Xiangrong2

(1.StateKeyLaboratoryofOil&GasReservoirGeologyandExploitation,ChengduUniversityofTechnology,Chengdu610059,China; 2.KeyLaboratoryofEarthExplorationandInformationTechnology,MinistryofEducation,ChengduUniversityofTechnology,Chengdu610059,China)

The identification of discontinuity abnormal information in seismic data,such as the seismic responses from faults or fracture zone,is crucial to fractured oil-gas reservoir prediction.Therefore,we proposed a new 3D edge detection method based on multi-scale windowed Hilbert transform.It is based on 2D (horizontal) windowed Hilbert transform，considering the characteristics of 3D multi-scale for discontinuous geological anomalies.The edge information of 3D geological anomalies is calculated by simultaneously adjusting the aperture in the horizontal and depth direction,thus overcame the obvious inadequacy of edge information extracting only in the spatial direction for 2D (horizontal) windowed Hilbert transform.Trial processing results of the actual seismic data for 3D edge detection show that the method can completely describe the characteristics of multi-scale discontinuous geological anomalies,effectively reveal the location and direction of fractures developed zone and faults with more significant practical value.

3D edge detection,generalized Hilbert transform,multi-scale features,horizontal space aperture,depth aperture

2014-06-17;改回日期：2014-10-19。

李斌(1990—)，男，碩士在讀，主要從事地震信號(hào)分析與儲(chǔ)層結(jié)構(gòu)地震檢測(cè)方面的研究。

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41374134，41174114)、四川省杰出青年科學(xué)基金(2013JQ0011)和國(guó)家科技重大專項(xiàng)項(xiàng)目(2011ZX05023-005-010)聯(lián)合資助。

P631

A

1000-1441(2015)03-0345-05

10.3969/j.issn.1000-1441.2015.03.014