基于导向滤波的分频高精度相干断层自动提取技术及应用

侯俊韬，刘 军，李 伟，顾汉明

(1.中国地质大学 地球物理与空间信息学院，湖北 武汉 430074；2.中国地质大学 地球内部多尺度成像湖北省重点实验室，湖北 武汉 430074；3.中国石油化工股份有限公司西北油田分公司 勘探开发研究院，新疆 乌鲁木齐 830011)

1 引 言

在三维地震解释中对于断层的解释，往往是在全频带地震资料的基础上应用频谱分解技术，以达到对工区内不同尺度的断层进行描述刻画的目的。Qi等[1]使用频谱分解技术有效地提高了工区内断裂的识别程度。除此以外，诸多学者应用分频技术实现了对目标体的精细刻画[2-4]。

构造导向滤波处理技术与其他去噪方法相比，具有最优的在增强同相轴一致性的前提下保持断层断点的特性。Hale等[5]使用基于构造方向的双边滤波技术对地震图像做了增强处理；其他学者则使用构造导向滤波技术得到了具有更强的横向连续性的处理结果[6],或是对隐蔽断层进行了识别[7]。

近几年来，多使用第三代相干算法(简称C3)实现对断层的刻画，与前几代相干算法相比，第三代相干算法具有对断层断点变化敏感、横向分辨率高等特点，在含噪数据中也有着较好的识别效果。诸多学者仍然在不断改进第三代相干算法[8]，使得计算得到的相干体具有更高的分辨能力和抗噪性能；Zeng等[9]应用分频技术时发现，部分单频数据体对于地质体边界的刻画更加清晰。频谱分解技术与相干技术相结合可以有效地实现对复杂断裂带及小尺度断层的刻画[10-12]。

断层自动提取技术，简称AFE，是一种可以做到自动对不连续性属性体进行进一步断层的自动或半自动解释的处理方法，一般使用相干体作为其数据输入[13]，得到的断层解释结果将比传统方法更加准确精细[14,15]。2020年韩勇等[16]在应用AFE技术进行断裂检测时认为，AFE属性体在保留大尺度断裂平面特征的同时，也同样具备小尺度断裂的刻画能力。2019年Qi等[17]应用断层自动提取技术获得了信噪比较高、更加精确的断裂识别结果。

综上所述，本文将研究断层自动提取技术，改进传统断裂刻画流程，并将该技术应用在塔里木盆地H工区，以验证该技术的有效性。

2 改进的断裂带识别技术流程

本文使用的断裂带识别技术流程如图1所示，首先对原始地震数据进行分频处理，经过一次构造导向滤波后提取相应的分频相干体，将分频地震数据体、分频相干体与前期勘探结果之间相互验证，优选出刻画断裂带的优势频段，然后使用带通滤波技术切除其他频率成分。对带通滤波后的数据体按照相同的步骤进行一次构造导向滤波，并求取高精度相干体，然后将该相干数据体作为AFE属性的输入，并将钻井勘探结果与得到的AFE属性体进行相互验证，最终达到提高对本工区内断裂带识别效果的目的。

常规的断裂带识别技术，则是对全频带或分频地震数据进行一次倾角导向滤波处理后，提取相干数据体，一般直接利用相干体实现对断裂带的刻画与识别。

3 断裂带识别关键技术

3.1 频谱分解技术

频谱分解技术可以将全频带地震资料分解为多个不同中心频率的分频地震数据，进而获得不同频段地震数据所包含的地质地震信息。根据H工区的叠后地震资料的有效频带范围，使用频谱分解技术将地震资料按照5 Hz为间隔分成6个单频数据体，图2(a)为全频带地震数据剖面，图2(b)～图2(g)分别是中心频率为5～30 Hz的分频地震数据剖面，断裂带位置如图2圈定处；可以看出中低频数据(图2b～图2e)不仅可以很好地显示出断裂带的位置，同时断裂带周边同相轴连续性也较强；高频数据(图2f、图2g)中的同相轴连续性较差，虽然显示出较多的小尺度裂缝，但由于含有大量的背景噪声，对断裂带特征的反映不如中低频数据明显。通过观察图中箭头所指的同相轴，可以看出随着频率的增高，同相轴受噪声干扰逐渐增大，连续性越来越差。地震勘探中多使用低频数据对大尺度断裂进行识别，高频数据则对小尺度裂缝进行识别[18]。

3.2 构造导向滤波处理技术

在针对类似本工区信噪比低、断裂带发育的地震资料，构造导向滤波往往有着较好的应用效果[19,20]。图3为工区内一过断裂带原始地震剖面(图3a)与经过构造导向滤波之后的地震剖面(图3b)，通过原始地震剖面可以看出该地区地震资料噪声干扰较大、信噪比低，即使未经断裂错断的同相轴连续性也较差。经过构造导向滤波后的地震数据所含噪声明显比原始地震记录所含的噪声减少很多，不仅同相轴的连续性得到了增强，断层断点等不连续性特征也清晰地保留了下来。

图3 去噪前和构造导向滤波处理后的地震剖面Fig.3 Seismic profile before denoising and after structure-oriented filtering

3.3 高精度相干体提取技术

对原始地震数据与经过构造导向滤波后的地震数据分别提取了高精度相干属性体，并沿目的层提取相应的属性切片，原始地震数据直接提取的相干体属性切片中(图4a)，除断裂带外依然包含有大量由于噪声干扰形成的相干背景值，对断裂带北部的识别也表现为大量的黑色阴影(图4a圈定处)；经过构造导向滤波后提取的相干体切片(图4b)则对噪声干扰也起到了很好的压制作用，同时也识别出断裂带的内部细节(图4b圈定处)，但是仍存在着较多不能指示断裂带信息的背景值以及噪声干扰。

图4 去噪前和构造导向滤波处理后的地震数据提取的相干体沿层切片Fig.4 Along-layer slice of the coherent data extracted directly from the seismic data before denoising and after the structure-oriented filtering process

3.4 断层自动提取技术

断层自动提取技术(AFE,Auto Fault Extraction)的流程如下：

1)首先在相干体的基础上进行线性增强处理，通过线性滤波处理将相干体内由于采集因素等影响造成的非构造异常去除，尽可能地只保留由于构造因素造成的相干体异常显示。

2)对去噪之后的相干数据体分别沿水平、垂直方向进行矢量化处理，倾角大于45°的线性特征转化为垂直方向上的矢量，多个短小但共线的向量进行拼接，重叠的向量则进行剔除，排列紧密的向量则可以合并成同一向量，即完成平面断层特征增强处理。

3)将步骤2)中产生的水平和垂直向量合并生成断层面，水平和垂直向量相互进行约束。此过程可以消除各个剖面以及切片上由于非断层因素引起的异常，例如某条带状异常只在水平方向上有所显示，而在垂直方向上并未延伸，即可认为是非断层，进而将其剔除。

4 应用实例

H工区位于塔里木盆地，在多次构造运动的作用下，该区发育各种形态以及不同尺度的断裂，目的层奥陶系地层主要发育倾角大于80°、走向为NE向以及NNE向的走滑断裂带，地质构造十分复杂，目标储层的平均深度在7 400 m以下，地震资料噪声干扰较大。为此首先使用带通滤波将高频数据进行一定的切除以突出断裂带特征，之后对全频带地震数据与带通滤波后的地震数据进行一次构造导向滤波处理，并求取高精度相干体。可以看出全频带数据相干体切片(图5a)相较于带通滤波后的数据计算得到的相干体切片(图5b)包含有大量的背景噪声，在断裂带北部无法识别出主干断裂与分支断裂的交接处(图5箭头所指处)，由于带通滤波处理后的数据包含有更多的中低频信息，能够在压制噪声的同时更多地显示出断裂带特征(图5圈定处)。

图5 全频带数据计算和带通滤波后的数据计算得到的相干体沿层切片Fig.5 Slices of the coherent data calculated from the full spectral-band seismic data along the layer and the band-pass filtered data along the layer

将带通滤波后计算得到的相干数据体作为AFE的输入，在AFE属性计算过程中产生的断层增强数据体(Fault Enhance)与倾角增强数据体(Dip Enhance)对本工区断裂有着较好的识别效果。可以看到断层增强数据体(图6a)相较于相干体(图5b)进一步压制了噪声，同时断层增强数据体识别出的断裂带更加连续、符合真实的断裂带特征(图6a圈定处)。

倾角增强数据体(图6b)与断层增强数据体(图6a)相比，其识别结果更加精细，更加侧重识别断裂带内部断层的发育状况，同时也保留了断裂带的基本发育形态，对两处隆起的断层发育状况也有着较好的识别效果，而相干体切片只能大致识别出隆起的位置(图6b箭头所指处)。

图6 带通滤波后的地震数据计算得到的AFE断层增强数据体沿层切片和AFE倾角增强数据体沿层切片Fig.6 Slices of the AFE fault enhance data and AFE dip enhance data calculated from the band-pass filtered data along the layer

为了进一步验证该方法对断裂带储层刻画的准确性，将井资料加入。图7所示为工区东北部，B井组(B7、B20、B1、B4、B5)均为高产井，且都穿过了断裂带(圆点为井口位置，线段为井轨迹)，C2井在断裂带之外，为干井。全频带数据计算得到的AFE属性(图7b)中识别出了较多断裂带周边断层，断裂带与东部隆起形态不够明显，同时可以看到C2井(干井)穿过的断层与控储的主干断裂带是连通的(图7b箭头所指区域)；而在经过带通滤波后的地震数据计算所得到的AFE属性(图7a)中，断裂带与东部隆起形态特征清晰，周边断层较少，C2井(干井)穿过的断层并未与主干断裂相连，以主干断裂带为勘探目标的井(B井组)均为高产井，符合走滑断裂带控储的认识。

图7 带通滤波后的数据计算得到的和全频带地震数据计算得到的AFE属性Fig.7 AFE attributes calculated from the band-pass filtered data and the full spectral-band seismic data

5 结论及讨论

1)频谱分解技术为优选刻画断裂带的优势频段提供了良好的基础，构造导向滤波技术可以在很大程度上压制背景噪音、提高同相轴连续性，同时还具有优良的保持断层断点的特性，针对本工区的实际地震资料有着良好的处理效果。

2)断层自动提取技术可以在相干体的基础上进一步压制噪声，对断裂带的刻画也更加准确精细，对工区东部隆起也有着较好的识别效果，在本工区内应用效果良好。

3)本文改进的断裂带刻画技术流程所得到的断裂带识别结果，与井资料以及前期的勘探结果都较为吻合。