传统经典断层识别实战（二）——方差体和蚂蚁追踪（附软件）

地震方差体属性的基础是误差分析，主要通过相邻道地震信号的相似度属性描述地质构造资料。其在地震道特征描述以及储集层展布等方面已经取得了良好的应用效果。因此，地震方差体属性可以应用在构造解释中，由于对构造解释的精度要求越来越高，基于地震方差体属性能够表述出地质构造间不连续的断层与褶皱关系。 实际地层的裂缝会导致地震数据体中对应位置采样点与周围区域的采样点出现振幅特征异常，此时通过计算一定范围区域内的采样点之间的方差值来凸显出裂缝点以识别出裂缝。如图，窗口内有 n 道地震数据，以窗口中间的采样点为种子点。计算该点方差的具体步骤如下：1）取窗口内上下各一半的采样点，先求出窗口内 n 道地震数据中每一道所有采样点的平均振幅值；2）计算每个采样点与同一时刻 n 道数据中的振幅值和振幅平均值的方差的和；3）乘上加权系数并归一化获得该点的方差值。移动窗口，迭代步骤 1、2、3 得到整个工区数据体每一个采样点的方差值，得到方差体。 由图可以得到方差体属性计算公式： 常用的体属性有相干体、方差体、曲率体属性。各种体属性的利用，主要利用其沿地层的层位属性。每种软件的各种算法不一致，同一种属性结果也不尽相同。由下图可看出， 使用Geoframe软件的方差属性、VVA软件的方差属性和相干属性效果都较好，陷落柱异常反映清楚，无论是较大的，还是较小都有显示，在地层顺层切片上表现为圆形或半圆形圈闭。VVA软件的曲率属性效果较差，虽然陷落柱在其上都有显示，但干扰较大，没有其他几种属性反映得明显、直观。 蚂蚁体追踪技术基于蚁群算法实现对断裂的追踪和识别。该算法原理为模拟蚂蚁在食物与巢穴之间根据可吸引蚂蚁的信息素浓度寻求最短路径。在地震数据中，“蚂蚁”根据振幅及相位之间的差异，沿着可能的断层和裂缝移动完成对二者的刻画。 21世纪初，蚂蚁追踪技术开始广泛应用于断裂系统解释中，目前该技术成功的应用到石油地震资料精细解释中，并取得了不错的效果。蚂蚁追踪解释技术具有快速、直观、高精度、客观等优点。为了使小断层地震属性识别更明显，解释精度更高。采用了在构造导向滤波基础上，再对数据进行蚂蚁追踪计算，最后根据属性优选提取敏感属性。 即通过“蚂蚁”+属性融合（包括“蚂蚁”+方差属性、“蚂蚁”+相干属性、“蚂蚁”+朗伯反射属性、“蚂蚁”+倾角属性、“蚂蚁”+瞬时振幅属性以及“蚂蚁”+瞬时频率属性），然后优选其中的敏感属性用于精细构造解释。 与相干属性相比（如图），蚂蚁体属性的优点是凸显了断裂线状构造特征，去除了与断裂无关的信息，提高了断裂解释 精度。缺点是平面预测结果往往过于杂乱，无规律。原因之一是控制蚂蚁追踪结果的参数太多，调节困难。 蚂蚁体追踪技术是基于叠后地震数据运算的，虽然其精度比相干等属性高，但也只适用于对小断层和大尺度裂缝的预测。可预测裂缝发育的方向，但难以定量化表征裂缝发育密度。 接下来，我们使用真实的数据来演示方差体和蚂蚁追踪的 *** 作方法。 先讲一下选用数据的情况。这次我们用的是1996年新西兰塔拉纳基盆地叠前数据。这个数据在很多专家的论文中都出现过。数据概貌是这样的： 数据的尺寸是：287*735*1252。 接下来，我们使用Petrel这款软件来进行处理。1.新建工程和导入数据选择New project，然后在Home Folder栏,选择 new seismic main folder。 在树形结构seismic右键点击-new seismic survey，这样就建好了工程。 右键点击Survery 1，选择Import (on selection)，选择数据体Kerry3D.segy，在d出的参数框中直接点击OK，就加载了数据。 通过新建一个3D的窗口，可以查看数据概貌。2.方差体（1）做Realized。 在地震信号右击选择Realized…。在对话框中点击Realize后关闭窗口，这样就对原始数据进行了简化，减少了一些细节的信号。（2）方差体点击Realized的数据体，在seismic Interpretation点击volume attributes（体属性）进行配置： 结果就是这样的： 如果觉得干扰较多，还可以对数据体先进行平滑处理，再做方差体。平滑处理是选择这样的参数： 最后处理的结果是这样的：3.蚂蚁追踪选择刚才处理后的方差体数据，在seismic Interpretation点击volume attributes（体属性）进行配置： 处理后的结果是这样的。相比方差体，断层识别分辨率进一步提高。 蚂蚁追踪也可以在不同的数据体结果上处理，大家可以自己多尝试。 蚂蚁追踪的参数配置方法比较多。 一是在参数配置中，可以选择主动或被动。一般识别大断层用被动，小断层用主动。还可以先做主动，然后再叠加被动。这样就可以去掉很多无效识别结果。 二是过滤不追踪的信号。其中的圈代表断层的方位，dip是倾角,azimuth是方位。涂黑的部分就是不追踪的断层，比如最里层代表水平的断层，一般就不会追踪。 大家可以根据工区的实际情况，选择不追踪的断层。 比如断层主要看南北方向的，就把东西方向的涂黑，一般不涂黑外层（因为南北向的倾角较大）。如下图： 或 以上就是今天的课程。这节课讲解了现在比较常用的两种断层自动识别的方法，包括了原理和实战案例 *** 作。如果大家对软件比较感兴趣或遇到什么问题都可以联系我交流。再见。 扩展阅读：怎样轻松入门地震勘探研究：先从地震数据处理开始 如何从0开启地震深度学习科研之路

在蚂蚁种群中，蚂蚁间相互交流的方式是通过一种名为信息素的物质，它可以是蚂蚁行动时留下的物质，可以被其他蚂蚁所感知。

在寻找食物的过程中，如左图所示，三角形ABC是等边三角形，蚂蚁窝在A点，C点有食物，A点的两只蚂蚁选择了两条路线前往C点，一条为AB->BC，另一条A->C，当走远路的蚂蚁，到达C点时，延AC边上的蚂蚁已经走了一个来回，路径上信息素如右图所示。后到会感知到边AC上的信息素浓度更高一些，于是他也会选择AC来行走，因为相同时间内，信息素浓度更高的说明，路程更短。

蚁群算法便是基于这样的一个思想来解决如TSP等优化问题，一下介绍便是拿TSP问题来介绍蚁群算法

信息素用符号τ来表示，如下式，下标i，j表示从城市i到城市j这条道路上的信息素，上标0表示这是初次计算，也就是初始信息素，初始信息素都设置为1，或者一个较小的常数，表示每条道路上的信息素都相等，这样通过运算蚂蚁爬向各个城市的概率都相等

基于信息素，每只蚂蚁都有一个选择道路的公式，如下式

其中

当所有蚂蚁完成一次周游后，各个路径上的信息素进行一次更新

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