許輝群,桂志先
(1.長江大學油氣資源與勘探技術(shù)教育部重點實驗室,湖北 荊州434023;2.長江大學地球物理與石油資源學院,湖北 荊州434023)
儲層預(yù)測工作是油氣勘探、開發(fā)的一個重要環(huán)節(jié),由于地下地質(zhì)情況復(fù)雜多變,受資料品質(zhì)、預(yù)測方法及處理人員水平等多種因素影響,使其成為一項難度很大的工作。地震儲層預(yù)測一般采用聚類分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法結(jié)合地震屬性進行,也可對地震屬性進行優(yōu)化處理,使處理后的地震屬性更好地識別儲層。從前人的研究成果[1-6]可以看出,地震屬性在表征地下信息的同時,也受到多種因素的影響,導(dǎo)致地震儲層識別困難,尤其是在區(qū)分砂泥巖阻抗差異不明顯的地層時,常規(guī)屬性更難發(fā)揮作用。為此,本文在前人圖像處理方法研究的基礎(chǔ)上,提出了邊緣檢測屬性,利用該屬性在實際應(yīng)用中能有效地區(qū)分砂巖、泥巖。該方法的原理是利用圖像處理得到新地震屬性,即邊緣檢測屬性,利用該屬性并結(jié)合地質(zhì)背景資料進行綜合研究。結(jié)果表明,利用新屬性對研究區(qū)砂泥巖的區(qū)分取得了較好應(yīng)用效果,與實際資料吻合較好。
邊緣檢測屬性是利用圖像處理方法對地震數(shù)據(jù)體進行處理而得到的一種新的地震屬性。利用該地震屬性識別砂巖分布,要解決的問題是提取信息的邊緣。所謂邊緣,是指其周圍像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些象素的集合[7-9]。針對研究區(qū)分別提取不同邊緣檢測屬性進行分析,實現(xiàn)對砂泥巖的識別。
地震信號攜帶大量的地球物理信息,這些信息直接或間接地反映了地下巖性信息。運用圖像處理方法對地震數(shù)據(jù)進行分析,提出新的地震屬性來研究地下信息。為研究邊緣檢測地震屬性,假定2 個數(shù)學模型,驗證邊緣檢測屬性識別砂體的機理。
數(shù)學模型一:假設(shè)一個信號為x(t),而信號x(t)的微分運算是指x(t)對t 求導(dǎo)數(shù),即
數(shù)學模型二:信號x(t)的積分運算是指在(-∞,t)區(qū)間內(nèi)的定積分,即
假設(shè)式(2)中x(t)為
模型一信號x(t)的圖像經(jīng)求導(dǎo)后的變化過程與模型二信號的圖像求積分后是一個相反過程。其積分運算的作用效果正好與微分相反,它使信號的突出部分變得平滑。經(jīng)典邊緣檢測屬性就是利用微分的這一特性對圖像的邊界點進行檢測,從而有效區(qū)分區(qū)分砂巖與泥巖。
地震屬性濾波,主要是對所提取的地震屬性進行濾波,使地震屬性忠實于地層信息。利用加權(quán)中值濾波對地震屬性進行處理,這在平滑脈沖噪聲方面非常有效,同時可以保護圖像尖銳的邊緣,減少噪聲對地震屬性帶來的影響[10-11]。通過濾波前某一層序平均振幅屬性(見圖1)與濾波后地震屬性(見圖2)的對比發(fā)現(xiàn),濾波后地震屬性變得較為平滑,且在A1 與A2 之間其變化尤為明顯。
圖1 濾波前某一層序平均振幅屬性
圖2 濾波后某一層序平均振幅屬性
邊緣檢測屬性的計算,主要是根據(jù)圖像處理方法中的算法對地震數(shù)據(jù)體進行計算,其具體計算方法可參考文獻[7]中幾種常見的邊緣檢測方法。
該實例研究主要計算Sobel,Laplacian,Robinson和Frei_chen 屬性。以上屬性計算主要是差分求解,與給定的數(shù)學模型類似,并在數(shù)學模型上證實該方法的有效性。
圖像的邊緣是指圖像局部區(qū)域亮度變化顯著的部分,在數(shù)字圖像中,邊緣是圖像局部強度變化最顯著的部分。邊緣檢測屬性在數(shù)學方法上進行地質(zhì)應(yīng)用是可行的,但是實際資料極其復(fù)雜,其具體效果要結(jié)合研究區(qū)地質(zhì)、測井資料進行綜合判別。在研究區(qū)中提取的新屬性有Robinson,Sobel,Laplacian 屬性以及Frei_chen屬性。
據(jù)測井資料解釋及地質(zhì)資料綜合分析,A1 和A2井所在研究層序中砂體較厚,B 井在研究層序中砂含量相對較少,并且在A1 井砂泥巖波阻抗交會圖(見圖3)可以明顯看出,A1 井在2 050 m 附近即目的層段的砂巖波阻抗變化規(guī)律性不強,砂巖阻抗在有的地方比泥巖波阻抗大,有的地方比泥巖波阻抗小,表明砂巖波阻抗還受到其他因素的影響。假如單純從地震屬性上,利用平均振幅屬性(見圖2)進行砂體勾繪時,A1 和B井的砂巖在地震屬性上均沒有顯示,就說明該屬性不能確定砂體展布以及邊界定位。但邊緣檢測屬性Sobel屬性(見圖4)可以刻畫砂體分布及區(qū)分砂泥巖邊界,并且與地質(zhì)鉆測井吻合較好。
圖3 A1 井砂泥巖波阻抗交會
不同的圖像處理方法得出不同的檢測屬性,在該研究區(qū)中,Sobel 屬性對砂巖的識別效果比Laplacian屬性要好(見圖4、圖5)。因此,在實例研究中,要綜合地震、地質(zhì)和測井資料進行綜合分析,來篩選邊緣檢測屬性。
圖4 Sobel 屬性對砂巖的識別效果
圖5 Laplacian 屬性對砂巖的識別效果
利用圖像處理方法對地震屬性進行處理得到一種新的屬性,在繼承原始地震屬性基礎(chǔ)信息的同時,也改變了原始地震屬性。因此,對邊緣檢測地震屬性的應(yīng)用,要結(jié)合實際地質(zhì)及鉆測井資料進行綜合判別。另外,該技術(shù)的關(guān)鍵在于地震屬性的濾波及邊緣檢測方法的優(yōu)選。
[1]Quincy C,Sidney S.Seismic attribute technology for reservoir forecasting and monitoring[J].The Leading Edge,1997,16(5):445-456.
[2]陳遵德.儲層地震屬性優(yōu)化方法[M].北京:石油工業(yè)出版社,1998:1-10.
[3]金利.灰色關(guān)聯(lián)技術(shù)在老油田儲層預(yù)測解釋中的應(yīng)用[J].斷塊油氣田,2012,19(5):600-603.
[4]宋土順,劉立,于淼,等.灰色系統(tǒng)理論關(guān)聯(lián)分析法在儲層評價中的應(yīng)用:以延吉盆地大砬子組2 段為例[J].斷塊油氣田,2012,19(6):714-717.
[5]王強,盧泉杰,韓科龍,等.利用地震資料約束小尺度離散裂縫的空間分布[J].斷塊油氣田,2012,19(4):423-425.
[6]張淑娟,王延斌,梁星如,等.螞蟻追蹤技術(shù)在潛山油藏裂縫預(yù)測中的應(yīng)用[J].斷塊油氣田,2011,18(1):51-54.
[7]王新成.高級圖形處理技術(shù)[M].北京:中國科學技術(shù)出版社,2001:119-130.
[8]Canny J.A computational approach to edge detection[J].IEEE Trans.PAMI,1986,8(6):679-698.
[9]Mallat S.Characteristics of signals from multiscale edges [J].IEEE Trans.PAMI,1992,14(7):710-732.
[10]鄧秀勤,熊勇,彭宏.一種有效的自適應(yīng)加權(quán)中值濾波算法[J].計算機工程與應(yīng)用,2009,45(35):185-187.
[11]Sun T,Neuvo Y.Detail-preserving median based filters in image processing[J].Pattern Recongnit Letters,1994,15(4):341-347.