一种高精度地层倾角估计方法

摘要

本发明公开了一种高精度地层倾角估计方法，首先计算梯度向量，然后向量场翻转，在进行向量场翻转、计算向量集合距离、计算向量滤波加权、最后进行向量加权滤波处理。该方法能够保持在同相轴单一方向延伸区域的地层倾角估计的空间一致性，提高倾角估计方法在断层、角度不整合以及褶皱形态的地层结构处的地层倾角估计精确度；该技术方案的算法内容易于实现，计算效率高；同时可以灵活调整分析窗口尺寸，满足不同倾角估计效果的需求，对噪声干扰严重的地震数据，可采用大的分析窗提高倾角估计结果的空间一致性，而对高信噪比的地震数据，可采用小的分析窗提高断层和角度不整合区域的倾角估计结果的精确度。

主权项

1.一种高精度地层倾角估计方法，其特征在于，包括以下步骤：1)计算梯度向量首先将低阶差分算子进行参数化表示，然后应用参数化的梯度算子计算合成平面波数据的梯度向量，得到带有参数的梯度向量表示，最后将这种参数化的梯度向量与平面波数据梯度向量的解析解形式进行比较，从而确定该差分算子中各项的未知参数；2)向量场翻转将梯度向量表示的方向信息转化为方位信息，即统一将梯度向量调整为半空间指向；3)计算向量集合距离针对翻转以后的向量场，计算滤波窗口W内任意向量与所有其它向量之间的角度距离$\alpha ({\bar{V}}_i,{\bar{V}}_j)={\cos }^{-1}\left(\frac{{\bar{V}}_i^T{\bar{V}}_j}{{|\bar{V}}_i\left|\right|{\bar{V}}_j|}\right),---\left(14\right)$然后在滤波窗口W内，向量对应的集合角度距离A_j可表示为该向量与所有其它向量之间的角度距离的平均：$A_j=\left(\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}\alpha ({\bar{V}}_i,{\bar{V}}_j)\right)/N.---\left(15\right)$4)计算向量滤波加权构造向量滤波加权使其反比于被加权向量和滤波窗口W内其它相邻向量的集合距离，当分析向量取自滤波窗口W内取向最为集中向量子集，因其具有较小的集合距离而被赋予较大的加权值；当分析向量受到噪声干扰表现为异常取向，因其具有较大的集合距离而被赋予较小的加权值；当在断层和角度不整合等地层不连续区域，滤波窗口W内同时包含两种或者多种延展方向的反射同相轴，那么需要使得占主导地位的同相轴方向向量被赋予较大的加权值，而其它处于次要地位的同相轴方向向量被赋予较小的加权值；根据以上要求，计算分析向量的滤波加权μ_j为${\mu }_j=\frac{R^{\lambda -1}{(\pi -A_j)}^{\lambda }}{R^{\lambda -1}{(\pi -A_j)}^{\lambda }+{(1-R)}^{\lambda -1}{\left(A_j\right)}^{\lambda }}---\left(16\right)$其中，滤波加权μ_j为关于集合角度距离A_j的单调递减的S形映射函数，R为S形映射函数的过渡点位置，且R∈(0，1)；λ控制S形映射函数过渡区域的性态，且λ≥1；5)向量加权滤波处理对于三维地震数据，滤波窗口W为以目标点为中心、尺寸为N＝N_x×N_y×N_z的立方体，滤波窗口W内翻转的梯度向量为j＝1，2，…，N；对于二维地震数据，滤波窗口W为以目标点为中心、尺寸为N＝N_x×N_z或N_y×N_z的矩形窗口，滤波窗口W内翻转的梯度向量为j＝1，2，…，N；在上述两种情况下，向量加权滤波处理具有如下统一的加权滤波形式：$\stackrel{\widehat{‾}}{V}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Sigma }}{w}_j{\bar{V}}_j=\underset{j=1}{\overset{N}{\Sigma }}({\mu }_j/\underset{j=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\mu }_j){\bar{V}}_j---\left(13\right)$式中，为当前滤波窗口W内目标位置的滤波输出；w_j为向量的归一化加权值；μ_j为向量的加权值。