一種地震多屬性HLSO融合方法技術

本發(fā)明專利技術公開了一種地震多屬性HLSO融合方法，包括：(a)選擇三個屬性數據，進行RGB變化，映射成R、G、B三個顏色分量；(b)利用RGB-HLS正變換的公式，得到三個H、L、S分量；(c)選擇第四個屬性數據，做線性變換映射成L’分量，代替L分量，再運用RGB-HLS逆變換公式，H、L’、S得到新的R’、G’、B’；(d)選擇第五個屬性，映射成透明度分量，控制R’、G’、B’融合圖像的透明度；與RGBA顏色融合類似，透明度也是可選參數，如果不選擇則是完全不透明。本發(fā)明專利技術步驟簡單，融合效率高，大大降低了地震多屬性HLSO融合的成本。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種地震多屬性HLSO融合方法。
技術介紹
在油氣勘探開發(fā)過程中，無論是儲層構造和巖性識別，還是油氣藏特征監(jiān)測，地震勘探都是重要的工具。為了從地震數據中獲得更多的信息進行地下構造解釋以及地層和巖性特征的描述，進行地震屬性提取分析已是一種最有效的方法在過去的三十多年里，勘探地球物理學家從地震數據中提取出了 100種以上的地震屬性，包括振幅類屬性、頻率類屬性、相位類屬性、波形類屬性、構造類屬性、AVO屬性、譜分解屬性等等，然后分析地震屬性中包含的豐富信息，定性或是定量的描述地下地層地質特征。在地震屬性研究中，有的地震屬性，有明確的地質意義或物理意義；但是也有許多的地震屬性，卻沒有明確的地質意義或物理意義。由于地質條件的復雜性和技術本身的局限性，地震屬性與地下地質目標并非有一一對應的關系，有時地震屬性存在異常指示，但不一定能找到相應的儲層特征；有時地震屬性又是構造、地層、巖性與油氣等各種因素的一個綜合反映。因此地震屬性的應用研究具有復雜性、多解性和不確定性。面對地震屬性的這些問題，目前普遍采用地震多屬性分析技術來解決。在井數據、巖石物理數據等資料的約束下，地震多屬性分析技術將眾多的地震屬性進行分類、優(yōu)選、優(yōu)化和標定，最終獲得一個綜合的信息，可以更加可靠的反映地下地質特征。目前，地震多屬性分析技術發(fā)展非常的快，一般常用的是神經網絡聚類、主成分分量降維、粗糙集優(yōu)選理論、模式識別等技術。對于這些常用的地震多屬性分析方法，尤其是神經網絡類模式識別方法，其目的是期望利用計算機來模擬人的大腦，運用數學方法分析出多個地震屬性的特征，自動進行地質目標的識別。與之不同，本文將討論另外的一種思路，更多的與解釋人員交互，是一種基于視覺的多屬性分析方法，即地震多屬性顏色融合。其主要依據是融合理論，采用基于顏色空間的融合，再結合科學可視化技術，將多個地震屬性反映的特征直接的投影到二維或三維空間，期望結合解釋人員的經驗，從目標的顏色、形態(tài)、位置、尺寸、方向等視覺特征上進行識別。以期對地下構造形態(tài)識別、斷層的解釋、河道的檢測、油藏特征的時移變化分析等方面，通過多屬性顏色融合及可視化技術來解決許多實際生產中的問題。國外在二十世紀七十年代末提出了信息融合的概念，但國內直到1991年后才積極開展研究，到現在也取得了很多的進展。基于顏色空間的多源圖像融合，在遙感等領域也到了飛速發(fā)展。在地震勘探領域，信息融合已經用于聯合反演油氣富集預測等。由于國內的地震勘探主要是采用國外商業(yè)解釋軟件，所以地震多屬性的融合研究，目前還多是用國外商業(yè)軟件針對具體的區(qū)塊進行案例實踐，而對理論的研究還處于起步階段。從公開的文獻看，東方地球物理勘探公司的地震勘探解釋一體化系統GeoEast的地震屬性分析系統也僅僅對地震多屬性顏色融合做了粗淺的涉及。在三維可視化領域，目前國內已經做了很多基于微機的三維地震數據可視化的研究工作。地震多屬性分析可視化的研究，中石化南京石油物探研究所的油氣勘探一體化平臺NEWS系統，做了一些有益的探索。總的來看，國內石油勘探界，三維可視化解釋的應用已經比較多，并有了一些地震數據三維可視化的理論研究成果；地震多屬性融合，國內出現了一些應用實例，但對理論方法的研究還很缺乏，即便是近兩年國外研究的熱門“基于顏色空間的地震多屬性融合”，關注都還不夠。本文開展多屬性融合及可視化研究，正是希望基于視覺的多屬性分析研究能夠得到更深入的發(fā)展和應用。20世紀70年代，Taner和Sheriff提出了復數道的概念，從地震信號中提取出三瞬參數(瞬時振幅，瞬時頻率和瞬時相位)應用于地下巖性解釋，并首次引入了地震屬性(seismic attribute)這個術語。在地震屬性三十多年的發(fā)展歷史中，地震屬性的精確定義，不同階段不同學者都有討論。1997年，Chen和Sidney提出了被國內廣泛接受和引用的定義地震屬性是指那些由疊前或疊后地震數據，經過數學變換而導出的表征地震波幾何形態(tài)、運動學特征、動力學特征以及統計特征的一些參數。Barnes在1999年則指出在相同的尺度下，地震屬性是地震數據的可描述和計量的特征，是地震數據中包含的全部信息的子集。Tanner在2001提出地震屬性是地震數據經過直接運算、或是邏輯運算、或是經驗推理得到的全部信息。2004年，國內研究人員曹輝在總結國內外的定義基礎上認為地震屬性是地震數據中反映不同地質特征(信息)的分量或子集，是刻畫、描述地層結構、巖性以及物性等地質信息的地震特征量。
技術實現思路
本專利技術的目的為了克服現有技術的不足與缺陷，提供一種地震多屬性HLSO融合方法，該地震多屬性HLSO融合方法步驟簡單，融合效率高，大大降低了地震多屬性HLSO融合的成本。本專利技術的目的通過下述技術方案實現一種地震多屬性HLSO融合方法，包括以下步驟(a)選擇三個屬性數據，進行RGB變化，映射成R、G、B三個顏色分量；(b)利用RGB-HLS正變換的公式，得到三個H、L、S分量；(c)選擇第四個屬性數據，做線性變換映射成L’分量，代替L分量，再運用RGB-HLS逆變換公式，H、L’、S得到新的R’、G’、B’ ；(d)選擇第五個屬性，映射成透明度分量，控制R’、G’、B’融合圖像的透明度；與RGBA顏色融合類似，透明度也是可選參數，如果不選擇則是完全不透明。所述步驟(b)中，第四個屬性數據代表了全頻率信息的振幅類屬性。所述步驟(b)中，將L ’和L進行直方圖配準。綜上所述，本專利技術的有益效果是步驟簡單，融合效率高，大大降低了地震多屬性HLSO融合的成本。具體實施方式下面結合實施例，對本專利技術作進一步地的詳細說明，但本專利技術的實施方式不限于此。實施例本實施例涉及一種地震多屬性HLSO融合方法，包括以下步驟(a)選擇三個屬性數據，進行RGB變化，映射成R、G、B三個顏色分量；(b)利用RGB-HLS正變換的公式，得到三個H、L、S分量；(c)選擇第四個屬性數據，做線性變換映射成L’分量，代替L分量，再運用RGB-HLS逆變換公式，H、L’、S得到新的R’、G’、B’ ；(d)選擇第五個屬性，映射成透明度分量，控制R’、G’、B’融合圖像的透明度；與RGBA顏色融合類似，透明度也是可選參數，如果不選擇則是完全不透明。所述步驟(b)中，第四個屬性數據代表了全頻率信息的振幅類屬性。所述步驟(b)中，將L ’和L進行直方圖配準。以上所述，僅是本專利技術的較佳實施例，并非對本專利技術做任何形式上的限制，凡是依據本專利技術的技術實質上對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化，均落入本專利技術的保護范圍之內。本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種地震多屬性HLSO融合方法，其特征在于，包括以下步驟：(a)選擇三個屬性數據，進行RGB變化，映射成R、G、B三個顏色分量；(b)利用RGB?HLS正變換的公式，得到三個H、L、S分量；(c)選擇第四個屬性數據，做線性變換映射成L’分量，代替L分量，再運用RGB?HLS逆變換公式，H、L’、S得到新的R’、G’、B’；(d)選擇第五個屬性，映射成透明度分量，控制R’、G’、B’融合圖像的透明度；與RGBA顏色融合類似，透明度也是可選參數，如果不選擇則是完全不透明。

【技術特征摘要】
1.ー種地震多屬性HLSO融合方法，其特征在于，包括以下步驟 (a)選擇三個屬性數據，進行RGB變化，映射成R、G、B三個顏色分量； (b)利用RGB-HLS正變換的公式，得到三個H、L、S分量； (c)選擇第四個屬性數據，做線性變換映射成L’分量，代替L分量，再運用RGB-HLS逆變換公式，H、L’、S得到新的R’、G’、B’ ； (d)選擇第五個屬性，...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：陳紅兵，
申請(專利權)人：陳紅兵，
類型：發(fā)明
國別省市：