唐 杰，孙成禹

基于属性分析的断层检测实验教学设计

唐 杰，孙成禹

（中国石油大学（华东） 地球科学与技术学院，山东 青岛 266580）

断层检测是油气勘探的一个重要环节。文章设计了基于属性分析的断层检测实验，介绍了实验的基本原理和实验环节，分析并处理了地震数据体。通过该实验，学生深化了对理论知识的理解，锻炼了处理实际问题的能力，激发了进行理论学习的兴趣，教学质量得到显著提高。

属性分析；断层检测；实践教学；断层概率

地球物理学是地球科学的主要学科之一，是通过定量的物理方法研究地球以及寻找地球内部矿藏资源的一门综合性学科。我校地球物理学专业确立了“理工结合，以工带理，以理强工”的专业建设指导思想和“宽基础、重实践”的课程设置体系[1-2]。

实践教学作为教学的重要环节，是培养学生创新能力和实际动手能力的关键。基础实践训练、专业综合实践训练及创新实践训练的综合实践体系对专业创新人才培养具有非常重要的作用[3]。而其中的实验教学能够巩固和加深学生对理论知识的理解，使学生了解仪器构造及其工作原理，掌握测量方法，培养学生开展实际工作的基本能力[4-7]。实验教学是地球物理专业人才培养的重要环节[8]，“地震数据解释”课程在地球物理学专业人才培养体系中占有十分重要的地位，基于属性分析的断层检测是“地震数据解释”课程的重要章节[9-10]，为此，教学组开展了基于属性分析的断层检测实验。

1 实验基本原理

在野外的地震探测勘察过程中，随机噪音是影响地震资料信噪比的主要因素，特别是能量微弱的地下地质体边界反射信息，通常会淹没在随机噪音里，这对地震解释过程中的层位追踪和断层识别有很大影响。常规的滤波方法无法自适应地处理地震数据的局部信息，且会大幅弱化地震数据中的微小有效信号。而各向异性扩散滤波方法是一种基于偏微分方程的去噪方法，在去噪的同时能够有效控制滤波方向和幅度，保留地震资料中的地质体边界反射信息。

为了保持地震数据图像中的线状纹理结构，将扩散张量引入到各向异性扩散方程中：

引入扩散张量的扩散方程利用图像结构中的方位信息差异，使扩散作用在反射波同相轴上，即沿着地层倾向进行，在反射同相轴不连续处得到有效抑制，凸显出同相轴中的断点，而在地震同相轴中连续的部分呈现平滑，并衰减噪声，加强了整个同相轴剖面的成像质量。目的是保留同相轴的边缘特征信息，加强同相轴连续性，去除随机噪音产生的干扰，识别地震剖面中的微小地质体。扩散张量是在梯度结构张量的基础上扩散的，这种扩散要求作用在与梯度方向垂直的方向上，目的是平滑消除噪声；而在梯度方向上需要抑制这种扩散作用，目的在于保持图像的边缘信息。可见，扩散张量不但可以像梯度结构张量一样对图像的变化准确定向，且沿特征方向的像素值变化率是不固定的，因此可以根据实际需要对其进行调整，以便增强或抑制降噪图像的某些局部特征。

地震属性能够作为检验地震数据噪声衰减是否合理的指标，通过选用相干体、断层概率体等断层识别属性来观察去噪前后的属性数据是否有所改善，并且经过对比分析，找到识别断层的最优属性。断层解释是学习的重点和难点，通过引入属性分析，可在解释前对断层的空间展布有更准确的认识，并有助于对断裂模式的确定，人工解释断层的精度和效率也会大大提高。

2 实验教学设计

2.1 教学流程

基于属性分析的断层检测实验教学课程流程（见图1）包括：相关理论知识熟悉掌握；地震图像结构分析；各向异性扩散滤波；用软件对实际地震数据进行属性分析，包括相干体属性分析和断层概率体属性分析。通过该教学流程，学生可以将理论知识应用于对实际数据的分析，加深对理论知识的掌握，同时实践能力也能得到提高。

图1 实验教学流程

2.2 地震数据中的结构信息分析

地震数据具有特殊的时-空关系和纹理结构特征。因此，应引导学生了解地震数据中包含的线性结构、不连续结构和曲线结构，其中，不连续结构（如断层等）信息是需要识别提取的重要信息（见图2）。

2.3 各向异性扩散去噪测试

为使学生了解各向异性扩散在实际地震资料处理中的效果，对实际三维地震资料进行各向异性噪声衰减方法处理，首先让学生对实际地震资料的断层、同相轴等地震剖面中的数据进行识别，然后对实际数据进行各向异性扩散滤波处理。将处理后的地震数据进行再次识别，并对比处理前后两次识别的差异，找出各向异性扩散滤波对图像改善的效果，具体流程如图3所示。

图2 地震数据中的结构信息

图3 各向异性扩散滤波流程图

图4是对实际资料进行去噪前后的数据结果。原始数据中含有一定的随机噪声，对比采用各向异性扩散方法去噪前后的地震数据剖面可以看出，去噪后随机噪音得到明显压制，地震反射的同相轴更加连续，断层中断裂位置更加清晰，断层特征表现更加明显。滤波后的地震数据能够为解释人员提供质量更高的地震剖面，从而使断层识别、层位追踪等工作的效率大大提高。

2.4 属性分析

借助地震属性能够对原始同相轴数据进行进一步处理，使整个地震剖面的某种属性特征更加明显，便于对地震剖面中特殊地质体的识别，对断层识别也很有帮助。属性分析的主要目的是引导学生对属性分析前后的地震剖面进行对比，认识属性分析对改善断层识别的作用。地震相干属性是通过三维数据体比较局部地震波形和相位的相似性，其原理是通过对相邻地震道之间的地震属性（如波形、振幅、频率和相位等）相似程度的测量，突出那些不相干的地震数据。与传统算法相比，结构张量特征值算法运算速度最慢，但能在保证抗噪能力的同时，提高断层的横向分辨能力去噪前后三维数据相干体如图5所示。

图4 去噪前后地震资料数据对比

由图5可以看出，去噪后数据体的噪音明显减少，淹没在噪音中的断层变得清晰，滤波后的地震数据品质大大改善，地质体边缘的清晰度大大提高。利用各向异性扩散滤波后的地震数据提取相干，对断层的识别能力有较大改善，并且可提高对小断层的识别能力。

断层概率体属性能够用于寻找可能存在的断层，最大限度地去除同相轴剖面中的噪音干扰，保留细小断层的关键信息。在合成地震记录得到叠加的剖面中，同相轴的不连续通常代表断层的存在，并且同相轴的不连续性越强，相似值越低，断层就越明显。断层概率体属性的计算即是基于此相似性原理的。针对断层通常对应着同相轴中的不连续处，选用断层概率体能够很好地计算并识别出断层所在的位置。

对于断层概率体的计算，首先要在给定的范围和步长上计算地震数据体上各个点的倾角和走向的相似性，保留最小的相似值及其对应的倾角和走向，然后细化计算得到相似值，并约束细化结果具有最低的相关性，生成较为精确的断层概率体属性（见图6）。

图5 去噪前后的三维数据相干体

图6 去噪前后数据的断层概率属性图

图6(a)为含噪数据的断层概率属性图，图中所显示的黑色的细小线条即为计算出的断层概率体属性。由图6(a)可知，在原地震剖面中同相轴错断的位置都出现了断层概率体，显示了断裂的位置，说明断层概率体对断裂的识别是有效的。但是，由于数据没有去噪，在噪音强烈的部分可能会出现假断裂，即很多细小的断层概率体为虚假断裂。图6(b)为经各向异性扩散去噪后的断层概率体属性与去噪后地震数据复合显示效果。可以看出，去噪后的剖面中断层概率体属性明显减少，一些由于噪音引起的细小断层概率体属性被去除，准确地刻画出断层的分布。与含噪数据相比，去噪后的剖面中的断裂更加清晰准确，对大型断层的位置反映准确，断面清楚连续。

2.5 结论及评价

判断基于属性分析的断层检测实验效果的主要指标是信噪比，通过去噪前后地震剖面信噪比的对比，即分别列出原始数据、各向异性扩散后数据、相干体属性、断层概率体属性及各自的信噪比加以对比，可以明确去噪对地震剖面的改善程度。

课程考核包括3方面内容：（1）基础理论知 识采用笔试方式，占总成绩的50%；（2）实验过程中滤波程序编写及滤波成果展示，占总成绩的30%；（3）用软件进行属性提取分析，并对属性剖面断层识别能力情况进行展示，占总成绩的20%。

3 结语

基于属性分析的断层检测实验，以课程的基本理论和重要知识点的综合运用为重点。通过实验使学生认识到，去噪后的断层概率体属性和相干体属性的断裂识别效果都大大优于去噪前。各向异性扩散滤波对断层的识别有很大帮助；断层概率体属性优于相干体属性；噪音对断层概率体属性的影响比相干体小；断层概率体属性在展现一些地质体、断裂细节方面也优于相干体。教师通过对实验环节的设计，引导学生自行实验，使学生有计划、有步骤地解决问题，对学生综合运用所学知识寻求问题解决方案具有很好的促进作用。

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Design on experimental teaching of fault detection based on attribute analysis

TANG Jie, SUN Chengyu

(School of Geosciences, China University of Petroleum, Qingdao 266580, China)

Fault detection is an important link in oil and gas exploration. In this paper, a fault detection experiment based on attribute analysis is designed. The basic principle and experimental links of the experiment are introduced, and the seismic data volume is analysed and processed. Through the experiment, the students have deepened their understanding of theoretical knowledge, exercised their ability to deal with practical problems, stimulated their interest in theoretical learning, and significantly improved the quality of teaching.

attribute analysis; fault detection; practical teaching; fault probability

G642.423

A

1002-4956(2019)11-0197-04

10.16791/j.cnki.sjg.2019.11.048

2019-03-27

国家自然科学基金项目（41504097）

唐杰，（1980—），男，山东滕州，博士，副教授，主要从事地震岩石物理学研究工作。E-mail: tangjie@upc.edu.cn