admin管理员组文章数量:1566363
2024年5月11日发(作者:)
“蚂蚁追踪”技术原理
“蚂蚁追踪算法”是斯伦贝谢公司在Petrel软件中研发的一种复杂的地震属性算法,
荣获《世界石油》杂志2005年"最佳勘探技术奖"。该属性算法克服了解释主观性,有效
提高了断层解释精度,大幅缩减了人工解释时间。
弄清断层体系断层面变化趋势及流体流动特征,是储层描述的最主要内容之一。虽然
三维地震资料空间"立体"解释技术已经发展很多年了,但直到目前断层面解释仍然存在很
大的主观性。斯伦贝谢公司的"蚂蚁追踪"算法完全改变了这一状况,克服了解释工作中的
主观性,有效提高了解释精度,大幅缩减了人工解释时间。
该方法利用三维地震体,清楚显示断层轮廓,并利用智能搜索功能和三维可视化技术,
自动提取断层面,使地质专家以更宽的视野完成断层解释,增加构造解释的客观性、准确
性及可重复性。
利用该技术的自动提取断层功能以及极坐标图和各种筛选程序,可抽提感兴趣的断层
体系。“蚂蚁追踪”算法可根据工作流程需要,按任意比例自动提取断层。例如,在勘探阶
段,可将工作重点集中在寻找跨盆地的大型构造断层体系以及确定它们对勘探前景的影响
等方面;而在储层评价阶段以及开发和生产阶段,可采用同样的方法,将主要精力放在自
动提取往往会影响油气最终采收率的那些局部的小型断层和断层体系上。
“蚂蚁追踪”算法的工作流程分四步:增强边界特征,突出特殊的地层不连续性,预
处理地震资料;生成蚂蚁追踪立方体,提取断层;确认、校验断层;创建最终断层解释模
型。
流程的第一步包括利用边缘探测手段,增强地震资料中的空间不连续性,并通过噪声
压制技术,随意预处理地震资料。
第二步建立蚂蚁追踪立方体。蚂蚁追踪算法遵循类似于蚂蚁在其巢穴和食物源之间,
利用可吸引蚂蚁的信息素(一种化学物质)传达信息,以寻找最短路径的原理。在最短路
径上,用更多的信息素做标记,使随后的蚂蚁更容易选择这一最短路径。
该技术原理就是在地震体中设定大量这样的电子"蚂蚁",并让每个"蚂蚁"沿着可能的
断层面向前移动,同时发出"信息素"。沿断层前移的"蚂蚁"应该能够追踪断层面,若遇到
预期的断层面将用"信息素"做出非常明显的标记。而对不可能是断层的那些面将不做标记
或只做不太明显的标记。"蚂蚁追踪"算法建立了一种突出断层面特征的新型断层解释技术。
通过该算法可自动提取断层组,或对地层不连续详细成图。
流程的第三步需要人工交互操作。提取的断层必须要经过评价、校正和筛选,才能得
到最后的解释结果。这一过程需要利用交互式立体网络和柱状图滤波器来完成。
流程的最后一步,确定的断层既可用于进一步地震解释,也可直接输入到断裂模型中。
利用Petrel自动构造解释模块,三维地震资料解释人员不需要人工逐一勾绘断层面,
从而可用更多的时间和精力研究断层面走向、分析自动提取断层之间的相互关系。
该技术的优势主要包括以下几个方面:提高构造解释精度,改善地质细节描述;大大
缩短枯燥的人工解释时间;提供客观、详尽、可重复的地层不连续性构造图;充分利用地
质模拟技术,更好地建立复杂构造模型,优化应用三维地震资料。
“蚂蚁追踪”算法能够在断裂检测属性体的基础上进一步增强断裂信息并压制非断裂
信息。该算法之所以称为蚂蚁追踪是因为其计算过程中模拟自然界蚁群为了优化搜索食物
路径而标记爬行轨迹的行为。计算时的“人造蚂蚁”作为种子点放入地震体中以搜索断裂,
“蚁群”将捕获断裂信息,所得属性体的断裂响应更为清晰。蚂蚁追踪属性体可用于断裂
面自动解释。
“蚂蚁追踪”算法首先估算每只“蚂蚁”所在位置的(用蚂蚁边界参数控制)局部最
大值的方位,该方位用于决定蚂蚁追踪的方向。在软件中,追踪的方位偏差最大为偏离原
始方位15o。而且,蚂蚁的移动步长用地震数据的样点来定义。
所涉及参数如下:
(1)蚂蚁边界(样点数1-30)
该参数作为每只“蚂蚁”的控制半径(用样点数定义),决定“蚁群”的初始分布状态。
由于该参数定义了数据体中“蚂蚁”总体数量,因此对计算时间有非常大的影响。对于追
踪大的区域断层来说,该参数应大些(5-7各样点)。对于追踪小断裂和裂缝这样的细节来
说,建议使用的样点数为3-4。总之,该参数小于3没有实际意义,如果小于3就会导致
多个蚂蚁追踪同一条断裂,而不会增加更多的细节。该参数并不意味着“蚁群”同时出现
在数据体中,仅用于确保每只蚂蚁搜索局部最大值时的初始位置不与其它蚂蚁的控制范围
重叠。蚂蚁边界用样点数半径来定义,如果某只“蚂蚁”不能找出局部最大值或在该半径
内计算出方位,该蚂蚁将消亡。
(2)蚂蚁追踪偏差(样点数0-3)
版权声明:本文标题:蚂蚁追踪原理 内容由热心网友自发贡献,该文观点仅代表作者本人, 转载请联系作者并注明出处:https://www.elefans.com/xitong/1715435430a452037.html, 本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,一经查实,本站将立刻删除。
发表评论