CN119493178A 一种基于独立分量和振幅随偏移距的岩性识别方法和系统 （中国石油天然气股份有限公司）

号一种基于独立分量和振幅随偏移距的岩性本发明公开了一种基于独立分量和振幅随基于所述含噪声的伪井模型确定地震反射系数理模板进行比对，建立输入结果的纵向岩性序列。本发明通过ICA的运用，可以更加高效地从AVO道集中提取稀疏脉冲反射，并对信号权重结2基于所述含噪声的伪井模型确定地震反射系数序所述根据岩石物理数据建立含噪声的伪井模型包括所述基于所述含噪声的伪井模型确定地震反射系数序列具体步所述从所述地震反射系数序列中确定稀疏脉冲反射和权重矩阵包括对地震反射系数序列进行中心化预处理和白化预处理，生成随机正交化的初始矩阵3确定权重矩阵中n层岩性界面的AVO曲线与所有预设AVO变将n层岩性界面所有收敛的岩性组合进行排列；确定n层岩性界面所有收敛的岩性组合中的相似性指数和，并选取最大相似性指数和合并输出结果中岩性界面上下层的冗余信息，得到多层岩性介质模型10.根据权利要求9所述的基于独立分量和振幅随偏移距的岩性识别系统，其特征在4[0004]独立分量分析(ICA)起源于上世纪80年代，是一种用于特征分析的无监督机器学尽管目前有部分学者将ICA算法应用在地球物理领域，但是却缺乏将ICA和AVO联系起来的[0005]针对上述问题，本发明公开了一种基于独立分量和振幅随偏移距的岩性识别方5[0030]通过将入射角和地震反射系数强度进行交汇，得到对应岩性组合的预设AVO变化[0033]确定n层岩性界面所有收敛的岩性组合中的相似性指数和，并选取最大相似性指性序列。纵向岩性序列。6[0049]图2示出了根据本发明实施例的含截距窗口的高斯函数及不同样本点长度的截距[0050]图3(a)示出了根据本发明实施例的基于三层水平岩性介质模型产生的不含噪声[0051]图3(b)示出了根据本发明实施例的基于三层水平岩性介质模型产生的含噪声的[0056]图6示出了根据本发明实施例的当预测独立分量数量等于实际稀疏脉冲反射数量[0057]图7示出了根据本发明实施例的当预测独立分量数量小于实际稀疏脉冲反射数量[0058]图8示出了根据本发明实施例的当预测独立分量数量大于实际稀疏脉冲反射数量[0059]图9示出了根据本发明实施例的对目标信号中的独立分量数量进行预估的流程[0062]图12示出了根据本发明实施例的对一个无噪声的四层水平岩性介质模型的权重矩阵结果和所有预设AVO变化曲线比对并7[0068]步骤S300：通过ICA算法从所述地震反射系数序列中确定稀疏脉冲反射和权重矩长度为10个样本点的相关高斯噪音；图2(c)为截距窗口长度为20个样本点的相关高斯噪8[0081]在添加噪音到无噪声的伪井模型中之前，其能量大小根据给定的SNR(signaltonoiseratio，即噪声道和伪井模型道的带宽能量比值(bandpower))进行比例调整。图3[0087]步骤S300：通过ICA算法从所述地震反射系数序列中确定稀疏脉冲反射和权重矩9[0092]X=WT*X=X=WT*a*S=(W"a)*S(5)将矩阵X变化为零期望(zero_mean)矩阵Xc(公式7)；白化预处理过程进一步将中心化过后[0104]生成随机正交化的初始矩阵W;首先生成一个随机正交化的初始矩阵W,接着根据公式10对其进行迭代：[0114]如果通过迭代过程为收敛的，则通过迭代算法得到的新过程矩阵Wn+1与原始初始权重矩阵，视为得到了拥有非商斯性最大化的目标信号，进而根据公式9获得了目标信号[0115]最后对算法中遇到的一个技术问题和解决办法进行解释：ICA算法应用中的欠定算法可以准确地将稀疏脉冲反射(图6(b)所示)从含噪声的地震叠前角度道集(图6(a)所只能将含噪声的地震叠前角度道集(图7(a)所示)中G值较大的前两个稀疏脉冲反射(图7[0116]因此在算法中需要有一个工作流程以保证算法输入的独立分量数量尽可能的接始时增加1，并对增加后的结果进行检查是否在稀疏脉冲反射矩阵当中存在完全相同的稀[0117]图10诠释了将ICA算法运用到一个基于三层水平岩性介质模型的地震叠前角度道和(c)分别是计算出的稀疏脉冲反射以及每到对应岩性组合的预设AVO变化曲线。将表1出现了的所有岩性组合AVO曲线进行整合则形成了用于目标比对的预设AVO变化曲线样本与其的相似程度。在对一个相关元素和所有预设AVO变化曲线的相似性进行计算后再进行000[0126]I(i)=1-D⃞*(1D)-1(12)[0129]如图13所示，确定权重矩阵中n层岩性界面的AVO曲线与所有预设AVO变化曲线的[0131]确定n层岩性界面所有收敛的岩性组合中的相似性指数和，并选取最大相似性指性序列。由不同岩性组合产生的AVO曲线。通过步骤一当中的过程将这n个界面信息的AVO曲线分别纵向岩性序列。