ISSN 1004-4140
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基于图像处理的河流相储层边缘特征增强方法研究

张军华 胡逸甫 于正军 任瑞军 刘烜良

张军华, 胡逸甫, 于正军, 等. 基于图像处理的河流相储层边缘特征增强方法研究[J]. CT理论与应用研究, 2023, 32(4): 450-460. DOI: 10.15953/j.ctta.2022.174
引用本文: 张军华, 胡逸甫, 于正军, 等. 基于图像处理的河流相储层边缘特征增强方法研究[J]. CT理论与应用研究, 2023, 32(4): 450-460. DOI: 10.15953/j.ctta.2022.174
ZHANG J H, HU Y F, YU Z J, et al. Research on the Edge Feature Enhancement of Fluvial Reservoirs Based on Image Processing[J]. CT Theory and Applications, 2023, 32(4): 450-460. DOI: 10.15953/j.ctta.2022.174. (in Chinese)
Citation: ZHANG J H, HU Y F, YU Z J, et al. Research on the Edge Feature Enhancement of Fluvial Reservoirs Based on Image Processing[J]. CT Theory and Applications, 2023, 32(4): 450-460. DOI: 10.15953/j.ctta.2022.174. (in Chinese)

基于图像处理的河流相储层边缘特征增强方法研究

doi: 10.15953/j.ctta.2022.174
详细信息
    通讯作者:

    男,中国石油大学(华东)地球科学与技术学院教授、博士生导师,长期从事储层精细描述与预测工作,E-mail:zjh_upc@163.com

  • 中图分类号: O  242;P  631;P  315

Research on the Edge Feature Enhancement of Fluvial Reservoirs Based on Image Processing

  • 摘要: 河道边缘的识别是河流相储层精细描述的重点。受河道叠置、交叉,砂体厚度薄,地震信噪比、分辨率低等因素影响,传统的切片解释、相干技术难以满足精细勘探的需求,新发展的基于算子处理的边缘检测仍存在应用误区。本文以分析河道边缘的几何特征为切入点,明确一阶导数、模值及二阶导数的物理含义;建立具有不同速度特征的三维河道模型,并通过模型与实际资料相干属性的提取,指出该项技术在河道精细描述中存在的问题。针对该问题以Sobel算子为例,图解说明使用此项技术处理后河道边缘的标志性特征,提出采用直方图均衡化与模糊集理论的河道边缘相干增强技术,并取得较好的应用效果。该方法技术对深化河道边缘特征的认识,提高河流相储层识别能力,有一定的借鉴作用。

     

  • 图  1  河道边缘几何特征与数学含义

    Figure  1.  Geometric characteristics and mathematical implication of the channel edge

    图  2  用于方法测试的三维河道模型

    Figure  2.  Three-dimensional channel model for method testing

    图  3  模型相干切片与原始振幅切片比较

    Figure  3.  Comparison between model coherence and original amplitude slices

    图  4  实际资料相干切片与原始振幅切片比较

    Figure  4.  Comparison between coherence and original amplitude slices of the actual data

    图  5  Sobel算子及核函数解析图

    Figure  5.  Analytical diagram of the Sobel operator and kernel function

    图  6  理论模型Sobel算子处理及效果比较

    Figure  6.  Sobel operator processing and effect comparison of the theoretical model

    图  7  实际资料Sobel算子处理及效果比较

    Figure  7.  Sobel operator processing and effect comparison of the actual data

    图  8  理论模型灰度均衡化处理前后切片及直方图对比

    Figure  8.  Comparison of slices and histograms before and after grayscale equalization of the theoretical model

    图  9  理论模型图像模糊增强处理及效果对比

    Figure  9.  Image fuzzy enhancement processing and effect comparison of the theoretical model

    图  10  实际资料图像处理前后相干切片对比

    Figure  10.  Comparison of coherent slices before and after image processing of the actual data

    表  1  特征值相干不同表征公式

    Table  1.   Different characterization formulas of eigenvalue coherence

     时间作者表征公式物理含义
     1999Gersztenkorn
    和Marfurt
    ${C_{31}} = \displaystyle \dfrac{{{\lambda _1}}}{{\sum\limits_{j = 1}^J {{\lambda _j}} }}$用最大特征值在所有特征值中的占比来表示相干
     2000Randen等${C_{32} } = \displaystyle \dfrac{ {2{\lambda _2} } }{ { {\lambda _1} + {\lambda _3} } } - 1 = \dfrac{ { {\lambda _2} - {\lambda _3} - ( { {\lambda _1} - {\lambda _2} } )} }{ { {\lambda _1} + {\lambda _3} } }$被称为“chaos”的相干属性
     2002Bakker${C_{33} } = \displaystyle \dfrac{ {2{\lambda _2}( { {\lambda _2} - {\lambda _3} })} }{ {( { {\lambda _1} + {\lambda _2} } )( { {\lambda _2} + {\lambda _3} } )} }$重点考虑第2特征值和第3特征值的差异
     2007Donias等${C_{34} } = 1 - \displaystyle \dfrac{3}{2}\dfrac{ { {\lambda _2} + {\lambda _3} } }{ { {\lambda _1} + {\lambda _2} + {\lambda _3} } } = \dfrac{ { {\lambda _1} - {\lambda _2} + {\lambda _1} - {\lambda _3} } }{ {2( { {\lambda _1} + {\lambda _2} + {\lambda _3} } )} }$“disorder”相干属性
     2017Wu${C_{35}} = \displaystyle \dfrac{{{\lambda _1}{{ - }}{\lambda _2}}}{{{\lambda _1}}}$利用第1特征值和第2特征值的差异
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-08-30
  • 修回日期:  2022-11-28
  • 录用日期:  2022-12-11
  • 网络出版日期:  2023-01-04
  • 刊出日期:  2023-07-31

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