技术领域
[0001] 本发明涉及石油勘探技术领域，尤其涉及一种基于小波变换的阀值重构微幅构造识别方法及装置。
相关背景技术
[0002] 近年来，随着盆地勘探程度的不断提高和大型构造油藏的不断减少对勘探精度的要求也越来越高。因此，寻找小型微幅构造油藏，研究微幅构造识别与分析方法，为油气勘探部署提供有利钻探目标已显得尤为重要，具有相当大实际意义和应用价值。
[0003] 微幅构造往往指构造相对平缓，圈闭幅度和面积小且隐蔽性强的一类地质体，其一般构造幅度小于15m或10ms。微幅构造分为构造成因与沉积成因两类微幅构造，构造成因由微构造活动的弱挤压形成，沉积成因受沉积体的差异压实影响，一般分布于古地貌高点。
[0004] 就目前而言，主要利用井震联合构建速度场、叠前偏移、相干体、特征点、水平切片、均值滤波及S变换等技术识别或追踪微幅度构造。这些技术主要侧重于提高微幅构造成像或层位解释精度，并且常规成图分析与表征方法难以精细展现微幅构造细节特征，不利于油气勘探。
具体实施方式
[0060] 本发明实施例提供了一种基于小波变换的阀值重构微幅构造识别方法及装置，用于降低构造低频成分对微构造识别的遮蔽作用，提高微构造识别精度与识别效率。
[0061] 为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0062] 实施例一，请参阅图1，图1为本发明的一种基于小波变换的阀值重构微幅构造识别方法实施例一的流程步骤图，具体包括：
[0063] 步骤S101，获取等深数据对应的等间距采样二维数据；
[0064] 需要说明的是，等深数据指的是在一个特定的水深下沉积物或地层的等深面数据。这些数据可以通过一系列技术手段和工具获得，如测量和建模技术。等深数据通常以图形或数字形式表示，并被广泛应用于地球科学、海洋学、地质学、水文学等领域。
[0065] 步骤S102，沿所述等间距采样二维数据的沿横、纵坐标方向，按照二维小波变换公式进行二维小波变换，得到不同频率对应尺度的小波系数；
[0066] 需要说明的是，小波变换在短时傅立叶变换中，根据信号局部特征加入随频率变化的“时间‑频率”窗口，将信号与噪声拆分成不同频段，求取的不同尺度系数非线性消噪，从而突出不同频带信号细节或消除高频噪声，识别高频有效信号。
[0067] 步骤S103，依次从不同频率对应尺度的所述小波系数中，利用阀值控制筛选小波系数，得到不同频率对应尺度的优选小波系数；
[0068] 需要说明的是，阈值控制是指通过设置一定的阈值来约束小波系数，以达到对信号压缩和去噪的目的。通常，小波变换会将信号分解成多个尺度和方向的系数，而阈值控制可以对这些系数进行筛选和调整，去除噪声和保留信号信息。
[0069] 步骤S104，确定所述优选小波系数对应的目标信号，并通过最优化函数对所述目标信号重构，得到目标数据；
[0070] 在本发明实施例中，通过优选小波波系数对构造低频、中频、高频成分进行重组，从而提高构造高频成分对微构造的识别权重，降低构造低频成分对微构造识别的遮蔽作用。
[0071] 步骤S105，识别所述目标数据，得到对应的微幅构造特征。
[0072] 在本发明实施例所提供的一种基于小波变换的阀值重构微幅构造识别方法，包括：获取等深数据对应的等间距采样二维数据；沿所述等间距采样二维数据的沿横、纵坐标方向，按照二维小波变换公式进行二维小波变换，得到不同频率对应尺度的小波系数；依次从不同频率对应尺度的所述小波系数中，利用阀值控制筛选小波系数，得到不同频率对应尺度的优选小波系数；确定所述优选小波系数对应的目标信号，并通过最优化函数对所述目标信号重构，得到目标数据；识别所述目标数据，得到对应的微幅构造特征。利用小波变换将等间距采样二维数据进行等间距采样，建立“尺度‑频率”小波函数。基于等间距采样二维数据进行小波变换，多尺度地分解构造起伏，提高信号高频成分对微构造的识别权重，然后通过阀值控制优选小波系数获取低频构造背景与高频微构造起伏，消除构造低频成分对微构造识别的遮蔽作用，更好地保留中高频起伏信息，提高微构造识别精度与识别效率。
[0073] 实施例二，请参阅图2，图2为本发明的一种基于小波变换的阀值重构微幅构造识别方法实施例二的流程步骤图，方法包括：
[0074] 步骤S201，获取所述等深数据，并将所述等深数据转换为二维数据集合；
[0075] 步骤S202，在所述二维数据集合中，按照线性内插公式等间距采样，得到等间距采样二维数据；
[0076] 令二维数据集合为{f1(x1,y1)，f2(x2,y2)，f3(x3,y3).......fn(xn,yn)}，设内插点fi(xi,yi)，与集合中相邻点的幅值、坐标分别为f1(x1,y1)，f2(x2,y2)，则线性内插公式为：
[0077]
[0078] 设等间距采样后的等间距采样二维数据为f(x,y)∈(R)，x与y代表横纵坐标，其中f(x,y)等深值，R代表实数空间。
[0079] 步骤S203，沿所述等间距采样二维数据的沿横、纵坐标方向，按照二维小波变换公式进行二维小波变换，得到不同频率对应尺度的小波系数；
[0080] 在本发明实施例中，针对构造轴向的宽窄与幅度高低所具有的尺度‑频率特征，即沿等间距采样二维数据的沿横、纵坐标方向，对其进行小波变换，可获得高、中、低频率相应尺度上的小波系数。
[0081] 在具体实现中，令ψ(x)与ψ(y)为沿横、纵坐标方向的相同小波函数，则二维小波变换公式为：
[0082]
[0083] 其中，a∈(0,+∞)为尺度调节参数，bx、by∈R为平移调节参数， 为沿x方向的小波函数， 为沿y方向的小波函数。
[0084] 而二维小波的逆变换为：
[0085]
[0086]
[0087] 其中，wx与wy为小波系数。
[0088] 步骤S204，通过预先设定的幅值函数，确定不同频率对应尺度因子的幅值；
[0089] 步骤S205，基于所述幅值，结合预先设定的阀值函数表达式，依次提取不同频率对应尺度的所述优选小波系数；
[0090] 在本发明实施例中，因不同频率对应不同的尺度因子，合适的阈值对分离不同尺度的低频、高频信号至关重要。通常，微幅构造的频率高于背景数据的频率，因此可引入阈值门限函数对低频、中频、高频的小波系数进行滤波限制，相应依次提取低频阈值门限的小波系数，以及中、高频的小波系数。
[0091] 在具体实现中，假设f(x,y)由低频构造起伏趋势面fL(x,y)、中高频起伏fM(x,y)、fH(x,y)三部分组成，则有：
[0092] f(x,y)＝fL(x,y)+fM(x,y)+fH(x,y)；
[0093] 基于小波系数之间固有相关性知，由于低频构造起伏趋势面fL(x,y)主要分布在较大的小波系数中，中高频起伏fMH(x,y)主要分布在较小的小波系数中。
[0094] 为更好地反映数据的频域特征，在不同方向小波尺度换算成频率的表达式为：
[0095]
[0096]
[0097] 其中，a为尺度因子，fx与fy为尺度因子a对应的实际频率，fs为等深数据的采样间隔，fc为小波函数的中心频率。
[0098] 同时，由于不同尺度的构造起伏对应的高、中、低频信号具有不同的幅值，对于不同取值的尺度因子，与频率、小波系数相关的幅值函数为：
[0099]
[0100] 其中，fxi与fyi为尺度因子a对应的实际频率，wxi与wyi为沿不同坐标轴方向的小波系数，i∈(1，2，3...N)。
[0101] 则分离低频、中频、高频构造趋势的阀值函数表达式为：
[0102]
[0103] 其中， 和 为门槛函数。以a取值为参考，通过比较两个限制条件，确定低频、中频、以及高频微构造的提取门槛值δ，计算并保留高、中、低频相对应的小波系数。
[0104] 步骤S206，基于所述尺度因子和所述优选小波系数，确定最优化的中低频函数和中高频函数；
[0105] 步骤S207，利用初次识别的微构造长轴和微构造短轴进行重构，得到所述目标数据；
[0106] 在本发明实施例中，利用优选小波系数对构造低频、中频、高频成分进行重组。
[0107] 在具体实现中，设优选小波系数对应的低、中、高频函数分别为：
[0108]
[0109]
[0110]
[0111] 则不同尺度因子对应的最优化的中低频、中高频函数为：
[0112]
[0113]
[0114] 其中，i∈(1，2，3...N)，L，M，H为自然数。
[0115] 随后，利用初次识别的微构造长轴与短轴确定优选重构中低频、中高频函数。
[0116] 步骤S208，识别所述目标数据，得到对应的微幅构造特征。
[0117] 在本发明实施例所提供的一种基于小波变换的阀值重构微幅构造识别方法，包括：获取等深数据对应的等间距采样二维数据；沿所述等间距采样二维数据的沿横、纵坐标方向，按照二维小波变换公式进行二维小波变换，得到不同频率对应尺度的小波系数；依次从不同频率对应尺度的所述小波系数中，利用阀值控制筛选小波系数，得到不同频率对应尺度的优选小波系数；确定所述优选小波系数对应的目标信号，并通过最优化函数对所述目标信号重构，得到目标数据；识别所述目标数据，得到对应的微幅构造特征。利用小波变换将等间距采样二维数据进行等间距采样，建立“尺度‑频率”小波函数。基于等间距采样二维数据进行小波变换，多尺度地分解构造起伏，提高信号高频成分对微构造的识别权重，然后通过阀值控制优选小波系数获取低频构造背景与高频微构造起伏，消除构造低频成分对微构造识别的遮蔽作用，更好地保留中高频起伏信息，提高微构造识别精度与识别效率。
[0118] 为方便本领域技术人员对本发明的验证微幅构造仿真数据的可靠性的理解，下面采用一条横轴为20m等间距采样、垂向为深度的仿真构造线，进行小波阈值微幅构造识别分析。
[0119] 对其进行小波变换，利用阀值控制计算小波系数，试验对比不同尺度的小波系数对低频、中频以及高频起伏的识别效果后，进一步分析确定构造起伏的最优识别尺度，优选出微构造重构的最优小波系数。
[0120] 请参阅图3～图6，图3为搜索步长1000低频起伏趋势示意图，图4为搜索步长800低频起伏趋势示意图，图5为搜索步长600低频起伏趋势示意图，图6为搜索步长400低频起伏趋势示意图，根据仿真数据的地形起伏范围，即图3～图6中的原始数据，确定相应的搜索半径，利用该半径对其仿真处理得到相应的低频趋势线，即图3～图6中的低频趋势。对比发现，1000m与800m的搜索半径对应的处理结果均能较好地反映低频趋势，其中800m的搜索半径效果更好；600m与400m搜索半径对应的趋势数据因包含了部分中频信息，导致具有中频特征的宽缓微幅构造信息复合在低频趋势中，不能更好地表征整体斜坡趋势。综合试验分析，确定800m左右的小波尺度参数适合该模型数据的低频信息提取，获取的相应小波系数可很好地反映斜坡趋势。
[0121] 请参阅图7～图8，图7为搜索步长400中频起伏趋势示意图，图8为搜索步长200中频起伏趋势示意图，重复以上思路与流程，持续分离确定中频以及高频的小波系数。对图7和图8中高频的地形起伏范围，即原始数据依次采用400m、200m的试验半径进行处理，图7可反映中频趋势较好，能突出轴向宽度400m左右的微幅构造；图8中由于搜索半径中因包含了较多中频信息，不利于表征轴向宽缓的微幅构造。试验分析确定400m左右的小波尺度参数适合该仿真数据中频信息的提取，可以更好地保留中频、有效突出轴向宽缓的微幅构造信息。
[0122] 最后，据分析优选的低频、中频及高频小波系数，利用最优化函数对中低频、中高频信号的重构，请参阅图9和图10，图9为重构的中、低频起伏趋势示意图，图10为重构中、高频微幅起伏示意图，对比原始信号与重构结果，图9中原始数据具有明显的峰谷起伏信息，而中低频趋势线主要体现了斜坡趋势以及中频波谷信息；且图10中利用中、高频小波系数重构得到的数据显示，定量识别了轴向宽、较宽、较短且幅度不超过3m的不同类型的微幅构造。
[0123] 通过对仿真数据测试分析，利用小波变换、阀值优选的小波系数对构造信号重构，可以对不同尺度的微幅构造起伏进行特征信息的提取，实现低频斜坡背景与微构造的信息分离，利用阀值函数可有效防止漏失幅度低、轴向宽缓的微幅构造，是定量描述与分析微幅构造的有效技术手段。
[0124] 实施例三，本发明实施例应用于南美奥连特盆地斜坡区微构造识别与分析工作。
[0125] 南美奥连特盆地的斜坡带构造变形较弱，其上发育一系列大型构造圈闭及小型微幅构造圈闭，微幅构造圈闭为当前勘探目标之一。研究区发育3～5m薄层砂岩的微幅构造，其构造幅度如图11的斜坡区微幅构造平面和图12的斜坡区微幅构造剖面特征图所示，其构造幅度不超过5ms，由于其幅度小于地质构造解释精度，常规成图与分析方法难以有效突出表征与薄层相关的微幅度构造。
[0126] 针对该区块发育一系列幅度低、圈闭面积小的微幅构造，闭合高度一般不超过12m(8ms)微幅构造，局部地区幅度小于6m(4ms)，请参阅图13，图13为重构前M1层等深数据示意图，可见其微幅构造特征不明显，基于此，采用小波变换微幅构造识别技术，通过预先设定的幅值函数，确定不同频率对应尺度因子的幅值，再结合预先设定的阀值函数表达式，依次优选出中、大尺度构造起伏信息，以此重构，得到图14所示的重构后M1层等深数据示意图。再次重复利用中、小尺度小波变换优函数对中、高频信息进行分离、重构，得到如图15所示的中小尺度局部微幅构造示意图，基于两次小波变换与重构的结果合并大尺度斜坡背景与局部微幅构造，得到如图16所示的多尺度小波重构图。请参阅图15，在局部微幅起伏中，识别出了不同尺度的微幅构造信息，包括1.5～3m、1.5～6m、1.5～9m、1.5～15m等，能够有效表征小于5m的微幅构造特征，快速展现微幅构造细节。在该区西部识别出的多个微幅构造，主要为小于5m形态宽缓微幅起伏；而东部识别的幅度在9m左右，为已被钻井证实的微幅构造油藏。请参阅图16，其识别微幅构造数量、幅度与范围，与定量识别结果基本一致。因此，利用多尺度小波重构的方法不但可消除大构造背景影响，而且快速展现微幅构造细节，高效地实现微幅构造的定量识别和微构造的成图分析。
[0127] 综合储层预测与成藏等地质成果与认识，认为该斜坡区发育低幅构造油藏，优选确定X01井所在的微幅构造圈作为钻探目标，微幅构造高点十字剖面如图17的东北向微构造剖面示意图与图18的东南向微构造剖面示意图所示。该井在M1层钻遇4m薄砂岩，获工业油流，钻探证实该圈闭为砂岩薄储层、油水过渡带宽缓微幅构造油藏。
[0128] 实施例四，请参阅图19，图19为本发明的一种基于小波变换的阀值重构微幅构造识别装置实施例的结构框图，包括：
[0129] 获取模块501，用于获取等深数据对应的等间距采样二维数据；
[0130] 变换模块502，用于沿所述等间距采样二维数据的沿横、纵坐标方向，按照二维小波变换公式进行二维小波变换，得到不同频率对应尺度的小波系数；
[0131] 筛选模块503，用于依次从不同频率对应尺度的所述小波系数中，利用阀值控制筛选小波系数，得到不同频率对应尺度的优选小波系数；
[0132] 重构模块504，用于确定所述优选小波系数对应的目标信号，并通过最优化函数对所述目标信号重构，得到目标数据；
[0133] 识别模块505，用于识别所述目标数据，得到对应的微幅构造特征。
[0134] 在一个可选实施例中，所述获取模块501包括：
[0135] 获取子模块，用于获取所述等深数据，并将所述等深数据转换为二维数据集合；
[0136] 等间距采样二维数据采样子模块，用于在所述二维数据集合中，按照线性内插公式等间距采样，得到等间距采样二维数据。
[0137] 在一个可选实施例中，所述筛选模块503包括：
[0138] 幅值确定子模块，用于通过预先设定的幅值函数，确定不同频率对应尺度因子的幅值；
[0139] 提取子模块，用于基于所述幅值，结合预先设定的阀值函数表达式，依次提取不同频率对应尺度的所述优选小波系数。
[0140] 在一个可选实施例中，所述重构模块504包括：
[0141] 函数确定子模块，用于基于所述尺度因子和所述优选小波系数，确定最优化的中低频函数和中高频函数；
[0142] 重构子模块，用于利用初次识别的微构造长轴和微构造短轴进行重构，得到所述目标数据。
[0143] 本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述任一实施例所述的基于小波变换的阀值重构微幅构造识别方法的步骤。
[0144] 本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述任一实施例所述的基于小波变换的阀值重构微幅构造识别方法的步骤。
[0145] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0146] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，本发明所揭露的方法、装置、电子设备及存储介质，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0147] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0148] 另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0149] 所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个可读存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read‑Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0150] 以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
