陳俊,程金星 (中石化江蘇油田分公司物探技術(shù)研究院,江蘇 南京210046)
傳統(tǒng)的沉積相分析研究方法是根據(jù)已鉆井的巖性、電性資料建立單井相,再由多口井的單井相外推到平面沉積相進(jìn)行分析,以發(fā)現(xiàn)砂巖發(fā)育區(qū)域。該方法適合井多地區(qū)的精細(xì)勘探,而對(duì)于以尋找單砂體為目標(biāo)的深凹區(qū)域隱蔽油氣藏的勘探,通常由于目的層相關(guān)鉆井資料缺乏或不足,其分析精度明顯下降,不能滿足勘探要求,需要運(yùn)用地震屬性提取與分析技術(shù)提高沉積相分析效果。但在實(shí)際運(yùn)用中普遍存在困難:地震屬性類型多,彼此存在地震相特征差異;單一屬性地震相特征信息量少,解釋存在多解性;多屬性聯(lián)合解釋既需要找出共有特征,又需要區(qū)分彼此特征差異,不僅工作量大,而且解釋很難統(tǒng)一。如何從眾多的地震屬性中快速而有效地提煉出地震相特征成為研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。Guo等[1]將主成分分析 (PCA)技術(shù)和RGB(紅 (R)、綠 (G)、藍(lán) (B))顏色融合技術(shù)聯(lián)合應(yīng)用于譜分解數(shù)據(jù),提高了譜分解數(shù)據(jù)對(duì)河道的識(shí)別能力;Liu等[2]提出一種根據(jù)自定義頻潛范圍,對(duì)譜分解后的不同頻率數(shù)據(jù)體,采用基于余弦函數(shù)變換的RGB顏色融合技術(shù)。由于RGB顏色空間的R、G、B三基色彼此耦合,任一分量的改變都會(huì)改變光譜信息,給圖像處理帶來(lái)困難。此外,R、G、B三基色構(gòu)成的RGB顏色空間不符合人們對(duì)顏色的理解和認(rèn)識(shí)習(xí)慣。通常人們對(duì)顏色的認(rèn)識(shí)基于顏色的3個(gè)特征:明度 (I)、色度(H)、飽和度 (S),其中H決定光譜的主波長(zhǎng),是光譜在質(zhì)的方面的區(qū)別;S表征光譜的主波長(zhǎng)在明度中的比例;I表示光譜的亮度大小。在IHS色彩空間中,I、H、S三者相互獨(dú)立,光譜信息主要體現(xiàn)在H和S上,從視覺(jué)特點(diǎn)上分析,I的改變對(duì)光譜信息影響較小,因此在IHS色彩空間對(duì)圖像處理較為方便。為此,筆者在前人研究的基礎(chǔ)上,把計(jì)算機(jī)圖像處理的RGB-IHS變換引入到地震屬性融合處理中,給出了相應(yīng)的地震屬性融合算法。同時(shí),為了提高融合效果,采用二維傅里葉變換濾波技術(shù)提高圖像信噪比,利用地層切片技術(shù)解決層間地震屬性提取的地質(zhì)時(shí)間非一致性問(wèn)題,建立了地震屬性融合的具體實(shí)現(xiàn)方法。
地震屬性融合方法步驟主要包括:①敏感地震屬性類型選擇;②利用地層切片技術(shù)提取地震屬性;③提高地震屬性切片信噪比;④地震屬性融合處理。
地震屬性是地震波傳播介質(zhì)的幾何形態(tài)、幾何結(jié)構(gòu)、巖性、物性、充填流體性質(zhì)變化對(duì)地震波產(chǎn)生影響并記錄其中的信息,是從地震疊前或疊后數(shù)據(jù)中經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算得到的有關(guān)地震波幾何學(xué)、運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)特征的特殊測(cè)量值。至今,地震屬性種類不少于200種,不同工區(qū)和不同儲(chǔ)層對(duì)所預(yù)測(cè)對(duì)象敏感的地震屬性是不完全相同的,即使在同一工區(qū)、同一儲(chǔ)層,預(yù)測(cè)對(duì)象不同,對(duì)應(yīng)的敏感地震屬性也是有差異的[3]。對(duì)于給定的研究區(qū)域,需要篩選出一組敏感的地震屬性,其方法是:①依據(jù)地震屬性不同類型的數(shù)學(xué)物理學(xué)意義及地質(zhì)應(yīng)用進(jìn)行類型選擇 (如構(gòu)造解釋類、儲(chǔ)層描述類、流體識(shí)別類[4]);②在類型確定的情況下,根據(jù)以往應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)選取一組敏感屬性;③在類型確定的情況下,進(jìn)行測(cè)試選擇,即根據(jù)已知地震、鉆井和測(cè)井資料的標(biāo)定結(jié)果選取一組敏感屬性。地震屬性選擇遵循的一般原則是:①盡量選擇物理含義清晰的地震屬性;②避免同時(shí)選擇物理含義相近的地震屬性;③盡量避免選擇沒(méi)有經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)影射變換而只是通過(guò)簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)計(jì)算得到的地震屬性。
地震切片是地震屬性提取與分析的手段,主要類型包括:時(shí)間切片、沿層切片、等比例切片和地層切片。時(shí)間切片及沿層切片分別受地層傾角及厚度橫向變化的影響,所切出的數(shù)據(jù)不是來(lái)自相同地質(zhì)年代。等比例切片是在2個(gè)界面之間等比例內(nèi)插一系列層位,沿這些內(nèi)插出的層位,按固定時(shí)窗長(zhǎng)度逐一生成切片,當(dāng)時(shí)窗厚度大于地層厚度時(shí)會(huì)引起時(shí)窗穿層,即出現(xiàn) “穿時(shí)”現(xiàn)象。地層切片是結(jié)合以上3種切片的特點(diǎn),以2個(gè)等時(shí)層序界面為頂、底,按照地層接觸關(guān)系等比例內(nèi)插一系列的層位,用相鄰2個(gè)層位控制時(shí)窗長(zhǎng)度并逐一生成切片[5,6]。地層切片不僅解決了 “穿時(shí)”問(wèn)題,而且考慮了沉積速率隨平面位置的變化,比前3種切片更加合理,更接近于等時(shí)沉積界面。實(shí)際應(yīng)用方法是:①選擇2個(gè)地質(zhì)時(shí)間相同的層序界面,厚度不宜太大;②根據(jù)地層接觸關(guān)系生成內(nèi)插模型,接觸關(guān)系包括平行頂?shù)住⑾鹘?、超覆、河道、斷層等;③根?jù)層序厚度等比例插出一系列的層位,沿這些內(nèi)插出的層位變時(shí)窗逐一生成切片。
由于層序界面解釋通常是沿同相軸波峰追蹤,地層切片體數(shù)據(jù)不是來(lái)自指定的地質(zhì)層位范圍,需要進(jìn)行90°相移,即:
式中:x、y為平面坐標(biāo),m;t為時(shí)間坐標(biāo),ms;φ是相位,(°);D (x,y,t)、U (x,y,t)分別表示為90°相移前、后的地層切片體;H []為希爾伯特變換。
地震屬性切片是一種二維圖像,現(xiàn)有的圖像去噪方法很多,主要有頻域和空間域去噪2類,其中二維傅里葉變換法是常用的去噪方法。假設(shè)地震屬性切片為f (x,y),則有二維正反傅里葉變換為:
式中:μ、η分別是對(duì)應(yīng)x、y的波數(shù),m-1;F (μ,η)為f (x,y)的二維頻譜。作二維高頻切除可壓制圖像中的高頻噪聲。實(shí)際運(yùn)用往往采用二維快速傅里葉算法。
由于單屬性反映的地層信息相對(duì)單一,且存在多解性,而多屬性逐一解釋既要抽取彼此的 “共性”,又要找出彼此的 “個(gè)性”,不僅工作量大,而且難以得到一個(gè)綜合或統(tǒng)一的解釋結(jié)果。多屬性融合成像技術(shù)可有效解決這些問(wèn)題,它是借助計(jì)算機(jī)圖形的RBG顏色空間和IHS色彩空間的相互映射,即通過(guò)RGB-IHS正變換和反變換來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
1.4.1 RGB顏色空間
如圖1所示,RGB顏色空間是一個(gè)三維坐標(biāo)系統(tǒng),紅、綠、藍(lán)分別為3個(gè)坐標(biāo)軸,坐標(biāo)值的大小表示相應(yīng)顏色的亮度,取值范圍為0~255,表示每種顏色的取值有256種,按256×256×256計(jì)算,RGB顏色空間有16777216種顏色。在坐標(biāo)原點(diǎn)上,任一基色均沒(méi)有亮度,即原點(diǎn)為黑色,三基色都達(dá)到最高亮度時(shí)則表現(xiàn)為白色。亮度較低的等量三基色產(chǎn)生灰色的影調(diào),立方體對(duì)角線稱為灰色軸。存放每種顏色信息的地方稱為通道,其中R、G、B的3個(gè)通道分別存儲(chǔ)紅色、綠色和藍(lán)色的信息,每個(gè)通道是以灰度圖的形式來(lái)顯示圖像的。由于人眼對(duì)彩色的變化遠(yuǎn)比對(duì)灰度的變化敏感,而且在RGB顏色空間,R、G、B三基色相互耦合,通過(guò)三通道灰度值的改變很難按照人們的感知習(xí)慣指定顏色,所以計(jì)算機(jī)很難用三基色進(jìn)行定量的彩色計(jì)算和彩色圖像處理。
1.4.2 IHS色彩空間
圖1 RGB顏色體空間
圖2 IHS色彩體空間
明 度 (I)、 色 度(H)、飽和度 (S)是人的色彩感覺(jué)三元素,明度是指彩色光的強(qiáng)度,對(duì)人眼的感覺(jué)就是彩色光的亮度;色度為色調(diào),它是區(qū)分不同彩色的特征,以光波長(zhǎng)為基礎(chǔ);飽和度反映了彩色的濃淡,即表示彩色光中純光譜波長(zhǎng)被白光沖淡的程度。如圖2所示,IHS色彩空間是一個(gè)柱形坐標(biāo)系統(tǒng),I、H、S分別為高度、方位角和徑向距離:I沿軸線從底部的黑變到頂部的白;H和S為在垂直于I的平面上的一對(duì)極坐標(biāo);H由角度表示,規(guī)定0°為紅色,120°為綠色,240°為藍(lán)色,則0~240°覆蓋了所有可見(jiàn)光譜的彩色;S是色度環(huán)的原點(diǎn) (圓心)到彩色點(diǎn)的半徑的長(zhǎng)度,圓心的飽和度為0,圓周上的飽和度為1。
1.4.3 RGB-IHS正反變換
旋轉(zhuǎn)RGB顏色立方體使其對(duì)角線與IHS色彩柱形體的中軸線重合,如圖3、4所示,依據(jù)坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)變換可實(shí)現(xiàn)彼此的空間映射關(guān)系,則有RGB-IHS正變換:
圖3 IHS空間示意圖
圖4 RGB與IHS空間關(guān)系圖
式中:I、H、S分別表示計(jì)算機(jī)圖形色彩空間的亮度、色度及飽和度;R、G、B分別表示計(jì)算機(jī)圖形顏色空間的紅、綠、藍(lán);v1、v2分別為對(duì)應(yīng)于H、S極坐標(biāo)的直角坐標(biāo)。
RGB-IHS反變換為:
如圖5所示,多屬性融合成像主要處理步驟包括:
1)挑選并提取3種敏感地震屬性,逐一作去噪處理。
2)把去噪后地震屬性逐一映射到RGB顏色空間,即:
式中:C(i)(x,y)為顏色空間域的地震屬性;S(i)(x,y)為地震屬性;分別為地震屬性的最小值和最大值;i=1,2,3表示3種不同的地震屬性。
3)在RBG顏色空間中定義地震屬性值域,即選擇C(i)(x,y)的值域,再作灰度擴(kuò)展和直方圖調(diào)整處理[7]。
4)作RGB顏色三通道定義,即把C(i)(x,y)與顏色三通道一一對(duì)應(yīng),得到R (x,y)、G (x,y)、B (x,y)。
5)進(jìn)行RGB-IHS正變換。
6)在IHS 色彩空間域定義I (x,y)、H (x,y)、S (x,y)值域。
7)作RGB-IHS反變換。
敏感地震屬性的選擇一般從構(gòu)造解釋類、儲(chǔ)層描述類、流體識(shí)別類3大地震屬性類型中各挑選一種最敏感的屬性;地震屬性二維濾波的主要目的是去除高頻噪聲,因此濾波的方法為低通濾波;步驟3)RBG顏色空間域的值域定義,灰度擴(kuò)展和直方圖調(diào)整處理可使各屬性特征更加突出。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)步驟6)IHS色彩空間域的3個(gè)分量的值域定義,既可起到去除各分量 “圖像毛刺”的作用,又可使圖片的色彩及其鮮艷程度達(dá)到最佳效果。該步驟處理需要把握的一般原則是:I反映的是整張圖片的能量強(qiáng)度或亮度,在地學(xué)上主要反映地質(zhì)體幾何特征;H反映的是巖性、物性、流體的特征變化;S則反映巖性、物性、流體特征變化的顯著程度。多屬性融合成像處理后,合成圖片的顏色由處理前的256色提高到16777216色,與單屬性圖像相比實(shí)現(xiàn)了地震相的精細(xì)分類,使地震相顯得更為清晰,減少解釋工作量并降低解釋的多解性。
圖5 多屬性融合成像處理流程
圖6是3種地震屬性按照?qǐng)D5流程作融合處理的前、后對(duì)比圖,其中圖6(a)是地震屬性融合后的結(jié)果,圖6(b)、(c)、(d)分別是融合前的瞬時(shí)振幅、瞬時(shí)相位、Q因子3種地震屬性。從圖6(b)、(c)、(d)單一地震屬性中很難得出地質(zhì)解釋,而圖6(a)通過(guò)對(duì)3種地震屬性的融合成像,可以清楚地看出南北2個(gè)物源體系的沉積特征:在北部物源體系中,清晰地呈現(xiàn)出砂體的平面展布形態(tài),東北方向亮白色的部分是一個(gè)以東北方向?yàn)槲镌吹娜侵耷熬壣绑w,西北方向的灰色區(qū)域則是大型斷裂坡折帶下的陡坡扇砂體;在南部物源體系中,深灰色區(qū)域反映了扇三角洲前緣砂體。因此,根據(jù)多屬性融合成像切片可以直觀、立體地勾勒出砂體的平面分布范圍及發(fā)育規(guī)模,為該區(qū)巖性油氣藏的鉆探提供依據(jù)。
圖6 多屬性融合成像前后對(duì)比
1)基于RGB-IHS正反變換的地震屬性融合方法是一種適應(yīng)人的色彩感覺(jué)習(xí)慣的圖像融合方法,適合于人機(jī)交互的實(shí)現(xiàn)。
2)敏感屬性選擇、地層切片、二維傅里葉濾波是多屬性融合的重要配套方法和技術(shù)。
3)RGB-IHS兩種空間的閾值、灰度擴(kuò)展和直方圖調(diào)整等是決定融合質(zhì)量的技術(shù)關(guān)鍵。
4)多屬性融合可大幅度提高地質(zhì)目標(biāo)的識(shí)別精度,減少解釋工作量,降低解釋多解性。
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