專利名稱：在地球物理數(shù)據集中進行異常檢測的窗口統(tǒng)計分析的制作方法
技術領域：
本發(fā)明主要地和一般地涉及地球物理勘探領域，更特別地涉及處理地球物理數(shù)據的方法。具體而言，本發(fā)明是不使用先前的訓練數(shù)據而突出一個或多個地質學數(shù)據集或地球物理數(shù)據集如地震數(shù)據集中的區(qū)域的方法，所述區(qū)域代表包括潛在烴聚集(hydrocarbon accumulations)的真實世界的地質特征，并且其中期望的物理特征可以僅以細微形式出現(xiàn)在未處理的數(shù)據中，被更突出的異常所掩蓋。
背景技術：
地震數(shù)據集常常包含這樣的復雜圖形(pattern)，其是細微的并且在多種地震數(shù)據體或屬性/衍生(derivative)數(shù)據體(volume)中并以多重空間尺度出現(xiàn)。幾十年來， 地質學家和地球物理學家已經研發(fā)了一系列的技術以選取指示烴存在的許多重要的圖形。 但是，這些方法中的大部分涉及在一個數(shù)據體或者最多兩個數(shù)據體中尋找具有預先指定特征的已知的或不嚴格限定的圖形。這些“基于模板”或“基于模型”的方法常常錯過不符合這類規(guī)定的細微的或意外的異常。在此并不進一步討論這些方法，因為除了它們致力于相同的技術問題外，它們與本發(fā)明基本沒有共同之處。這些已知方法中的大部分涉及在一個數(shù)據體或者最多兩個數(shù)據體中尋找具有預先指定特征的已知的或不嚴格限定的圖形的人類解釋者。這些“基于模板”或“基于模型” 的方法常常錯過不符合這類規(guī)定的細微的或意外的異常。因此期望開發(fā)能夠在所有多重空間尺度的一個或多個地震數(shù)據體中自動突出異常區(qū)域的統(tǒng)計分析方法，而無需它們是什么和它們在何處的在先知識。本發(fā)明滿足該需要。發(fā)明概述在一個實施方式中，本發(fā)明是用于在代表地下區(qū)域的一個或多個地球物理數(shù)據或數(shù)據屬性的2D或3D離散集(每個這樣的數(shù)據集被稱作“原始數(shù)據體”)中鑒定地質特征的方法，包括(a)選擇數(shù)據窗口的形狀和大?。?b)對于每個原始數(shù)據體，將所述窗口移動至所述原始數(shù)據體中多個交疊或不交疊的位置，以使每個數(shù)據體素(voxel)包括在至少一個窗口中，并為每個窗口形成數(shù)據窗口向量I，其分量由來自該窗口內的體素值構成；(c)使用所述數(shù)據窗口向量進行統(tǒng)計分析并計算數(shù)據值的分布，在多個原始數(shù)據體的情況下所述統(tǒng)計分析共同進行；(d)使用所述數(shù)據值分布鑒定數(shù)據中的離群值或異常；和(e)使用所述離群值或異常預測所述地下區(qū)域的地質特征。然后使用本發(fā)明方法鑒定的所述地質特征可以被用于預測烴聚集的存在。附圖
簡述通過參考以下詳述和附圖，本發(fā)明及其優(yōu)勢將更好地被理解，在附圖中
作為本發(fā)明方法的測試實例應用，圖IA顯示來自合成地震數(shù)據的3D數(shù)據體的圖像00時間切片)；圖IB顯示通過本發(fā)明方法生成的、由前十六個主分量限定的原始圖像的殘差(residual)，其占信息的90%;以及圖IC以30X30窗口形式圖解前十六個主分量；圖2是使用殘差分析的本發(fā)明方法的一個實施方式中的基本步驟的示意圖；圖3是示出使用單個窗口大小對多個數(shù)據體應用本發(fā)明的窗口 PCA實施方式的基本步驟的流程圖；圖4A-B示出數(shù)據體(大的矩形)和該數(shù)據在窗口中不同像素樣本(較小的矩形) 的2D切片圖，圖4A顯示像素(1，1)的數(shù)據樣本，圖4B顯示第i個像素的數(shù)據樣本；和圖5A-B示出不在圖4A-B的用于有效計算協(xié)方差陣的2D數(shù)據集的樣本中的數(shù)據的細分。圖IA-C和圖2是彩色顯示的黑白復制。本發(fā)明將結合實例實施方式進行描述。其程度為以下描述具體到本發(fā)明的特定實施方式或特定應用，這些描述意欲僅是示例性的，并且不解釋為是對本發(fā)明范圍的限制。相反，意圖覆蓋所有的可被包括在本發(fā)明范圍內的可選項、修改和等同物，如被所附權利要求限定。實例實施方式詳述本發(fā)明是不使用現(xiàn)有的培訓數(shù)據，在所有多重空間尺度的多重地震或其它地球物理數(shù)據(例如，電磁數(shù)據)體中，檢測異常圖形的方法。本發(fā)明方法基于窗口統(tǒng)計分析，在本發(fā)明的一個實施方式中其涉及以下基本步驟1.提取用戶指定大小和形狀的窗口內數(shù)據的統(tǒng)計分布?？墒褂脴藴实慕y(tǒng)計技術如主分量分析(PCA)、獨立分量分析and印endent Component Analysis (ICA))、聚類分析。2.通過(a)計算提取的分布中每個數(shù)據窗口的發(fā)生概率(或等價度量)(b)鑒定低概率數(shù)據作為可能的異常來提取數(shù)據中的異常區(qū)域。本發(fā)明的特別便利的實施方式包括窗口主分量分析(“WPCA”)、殘差分析和聚類分析的組合，其將在以下詳細描述。但是，本技術領域的任何普通技術人員將容易理解其它統(tǒng)計分析技術可以如何被用于或適當?shù)馗淖円赃_到相同的目標。主分量分析(“PCA”)的有用推廣是稱為獨立分量分析(“ICA”)的方法，當數(shù)據大大地不同于標準的多維高斯分布時，該方法是優(yōu)選的。在該情況下，本發(fā)明方法相應地概括為使用窗口 ICA( “WICA”)，隨后使用殘差分析——稱為離群值檢測——進行推廣。在一個實施方式中，本發(fā)明在移動窗上使用PCA，隨后是從主分量(“PC”)計算內積和數(shù)據殘差， 據信這不但在地震應用中而且在整個的較寬的多維數(shù)據處理的領域中都是可有利應用的。 這包括圖像、語言和信號處理領域。主分量分析(“PCA”)是用于數(shù)據分析的眾所周知的經典技術，首先由 Pearson ( "On Lines and Planes of Closest Fit to Systems of Points in Space, "Philos. Magazine v. 2, pp. 559-572 (1901))提出，并且被 Hotelling ( "Analysis of a Complex of Statistical Variables Into Principal Components,，，Journal of Eduction Psychology v. 24，pp. 417-441 (1933))進一步發(fā)展。據信首次已知的將主分量分析應用于地震數(shù)據以Karhimen-Loeve變換的形式進行，所述變換以Kari Karhunen 禾口 Michel Loeve 命名(Watanabe，“Karhunen-Loeve Expansion and FactorAnalysis,，，Transactions of the Fourth Prague Conference,J. Kozesnik,ed. ,Prague, Czechoslovakia Academy of Science (1967))。該方法使用PCA描述一組地震道中的信息內容，形式是輸入數(shù)據集為全部地震道，而不是可變大小的多維窗口。Watanabe的主要應用是分解全部地震道，并使用前幾個主分量道重建最相干的能量，從而過濾掉非地質學噪音。在地震分析中PCA最常用于將測量特征的數(shù)量減少至統(tǒng)計上獨立的屬性組(參見例如，F(xiàn)ournier & Derain,"A Statistical Methodology for Deriving Reservoir Properties from Seismic Data,，，Geophysics v.60, pp. 1437-1450(1995)； 禾口 Hagen,“The Application of Principal Components Analysis to Seismic Data Sets，” Geoexploration v. 20, pp. 93-111 (1982))。地震詮釋過程常常從原始數(shù)據產生眾多導數(shù)積。由于這些屬性與不同程度相關聯(lián)，所以PCA已成為減少屬性數(shù)量、同時保留大量信息的一流方法。迄今，據信沒有如此基于移動窗的統(tǒng)計離群值檢測技術，該技術致力于在認真查看和勘測(scoping and reconnaissance)的基礎上在地質學和地球物理數(shù)據中發(fā)現(xiàn)關注的地質特征。但是，這類技術已被應用至具體的地震數(shù)據的子集或域，用于專門的信號處理或油藏表征應用° Key 禾口 Smithson( "New Approach to Seismic Reflection Event Detection and Velocity Determination,，，Geophysics v.55, pp. 1057-1069(1990))將 PCA應用在疊前(pre-stack)地震數(shù)據中的2D移動窗上，并按比例縮放得到的本征值作為信號相干的度量。沒有應用由主分量本身組成來檢測疊前地震數(shù)據中的特征。Sheevel 禾口 Payrazyan( “Principal Component Analysis Applied to 3D Seismic Data for Resevoir Property Estimation,，，Society of Petroleum Engineers Annual Conference and Exhibition(1999))使用小的、ID移動垂直窗計算基于地震道(trace-based)的主分量，并將那些顯得最地質學的PC輸入預測遠離井標定(well calibration)的油藏性能的分類算法。再一次地，該1D、單數(shù)據集方法沒有嘗試自動鑒定數(shù)據中的異常或離群值。Cho 禾口 Spencer( “Estimation of Polarization and Slowness in Mixed Wavefields, "Geophysics v. 57，pp. 805-814(1992))以及 Richwalski 等人(“Practical Aspects of Wavefield Separation of Two-Component Surface Seismic Data Based on Polarization and Slowness Estimates，”Geophysical Prospecting v. 48， pp. 697-722(2000))使用頻域中的2D、窗口 PCA以模擬預先限定數(shù)量的P-&S-波的傳播。Wu 等人(“Establishing Spatial Pattern Correlations Between Water Saturaion Time-Lapse and Seismic Amplitude Time-Lapse，，，Petroleum Society’ s 6th Annual Canadian International Petroleum Conference(56th Annual Technical Meeting) (2005))的目標是使單次地震數(shù)據體或時間推移地震數(shù)據體與油藏模型中的流動模擬數(shù)據最佳地相關聯(lián)以估計空間圖形的實際飽和時間推移值(actual saturation time-lapse values) 0其方法是進行點對點比較，其不是對原始數(shù)據體，而是對來自PCA分析的第一主本征向量上的這些數(shù)據的投影進行。因此，其目標是使地震數(shù)據與已知的模型相關聯(lián)而不是鑒定地震數(shù)據中的異常圖形。授權給Bishop 的美國專利 5，848，379 (“Method for Characterizing Subsurface Petrophysical Properties Using Linear Shape Attributes, "(1998)) ^Jf TfjSIlJJ&T 巖石性能和分類地震數(shù)據的方法用于表面或質地分析，不是在認真查看和勘測的基礎上鑒定關注的地質特征——這是本發(fā)明致力于解決的技術問題。Bishop使用PCA進行統(tǒng)計分析以將地震道分解為正交波形基的線性組合——稱作預先指定時間或深度間隔內的線性形狀。線性形狀屬性(LSA)被定義為用于重建特定地震道形狀的權重(或本征值)的子集。 同樣，Bishop沒有公開同時分析多個數(shù)據體的交疊窗口，也沒有公開使用統(tǒng)計分布來檢測異常數(shù)據區(qū)域。用于統(tǒng)計分析地質學和地球物理數(shù)據的其它方法已使用如人工神經網絡、遺傳算法和多點統(tǒng)計的方法，但目標不是自動檢測異常圖形。此外，這些方法一般具有有限的成功，因為它們的內運算(inner working)常常是模糊的，并且它們常常需要并且高度依賴于大量的培訓數(shù)據。如前所述，PCA和ICA是常用于將高維(即，多變量或多屬性)信號分離成統(tǒng)計上無關聯(lián)的(即，獨立的)分量的方法。本發(fā)明的窗口 PCA和ICA將分量分析應用至通過將原始數(shù)據中的每個點表示為相鄰的點的集合(即，窗口)從原始數(shù)據衍生的數(shù)據集。為參照圖3的流程圖闡述該概念，在單個、3維數(shù)據體上使用固定窗口大小進行WPCA在以下描述。 同一程序或其ICA等同物可以被應用至2D數(shù)據，或同時應用至多個2D或3D數(shù)據體(參見圖3的步驟31)?？紤]大小NxXNyXNz的3D地震數(shù)據體(步驟32)選擇窗口形狀(例如，橢圓體或立方體)和大小(例如，半徑r， nx Xny Xnz)3D地震數(shù)據體中的每個體素Ii, j, k，被描繪為IixXnyXnz維向量I從，其包括每個體素的窗口附近內的體素值。(步驟3 計算所有η維向量的平均矩陣和它們的協(xié)方差陣
權利要求
1.用于在代表地下區(qū)域的一個或多個地球物理數(shù)據或數(shù)據屬性的2D或3D離散集(每個這樣的數(shù)據集被稱作“原始數(shù)據體”)中鑒定地質特征的方法，包括(a)選擇數(shù)據窗口的形狀和大?。?b)對于每個原始數(shù)據體，將所述窗口移動至所述原始數(shù)據體中多個交疊或不交疊的位置，以使每個數(shù)據體素被包括在至少一個窗口中，并為每個窗口形成數(shù)據窗口向量I，其分量由來自該窗口內的體素值構成；(c)使用所述數(shù)據窗口向量進行統(tǒng)計分析并計算數(shù)據值的分布，在多個原始數(shù)據體的情況下所述統(tǒng)計分析共同進行；(d)使用所述數(shù)據值分布鑒定數(shù)據中的離群值或異常；和(e)使用所述離群值或異常預測所述地下區(qū)域的地質特征。
2.根據權利要求1所述的方法，其中所述數(shù)據值的分布使用由以下組成的統(tǒng)計分析技術組中的一個來計算(i)從所有數(shù)據窗口向量形成合并的向量并計算所述合并的向量的平均矩陣和協(xié)方差陣；( )獨立分量分析；(iii)使用聚類方法聚類所述數(shù)據；和(iv)另一統(tǒng)計分析方法。
3.根據權利要求2所述的方法，其中使用(i)進行統(tǒng)計分析，進一步包括使用主分量分析。
4.根據權利要求3所述的方法，其中所述協(xié)方差陣的本征值和本征向量被計算，所述本征向量是相應的原始數(shù)據體的主分量集；并且其中步驟(d)和(e)包括將原始數(shù)據體投影在選擇的本征向量子集上以產生部分投影數(shù)據體，所述本征向量子集基于其相應的本征值選擇，并且測定殘差數(shù)據體，所述殘差數(shù)據體是在所述投影數(shù)據體中沒有被捕獲的原始數(shù)據體的一部分；然后鑒定所述殘差數(shù)據體中的異常特征，并使用它們預測所述地下區(qū)域的物理特征。
5.根據權利要求1所述的方法，其中所述數(shù)據窗口是N-維的，其中N是整數(shù)以使 1 < N < M，其中M是數(shù)據集的維數(shù)。
6.根據權利要求3所述的方法，其中所選擇窗口大小和形狀的所述平均矩陣和協(xié)方差陣使用補充窗口進行計算，其中相應于在(a)選擇的窗口中的每個位置的補充窗口表示當所述窗口移動通過原始數(shù)據體時在該位置出現(xiàn)的數(shù)據值集。
7.根據權利要求4所述的方法，其中所選擇的子集基于通過結構、混沌或其它數(shù)據或幾何學屬性測量的圖形的內在相似性進行選擇。
8.根據權利要求4所述的方法，其中所選擇的所述本征向量子集通過以下確定按照從最大到最小的順序對本征值求和，直至最大N個本征值的和除以所有本征值的和除超過預先選擇的R值，其中0 < R < 1，然后選擇與N個最大本征值相關的N個本征向量。
9.用于在代表地下區(qū)域的地球物理數(shù)據或數(shù)據屬性的2D或3D離散集(“原始數(shù)據體”)中鑒定地質特征的方法，包括(a)選擇數(shù)據窗口的形狀和大?。?b)將所述窗口移動至所述原始數(shù)據體中多個交疊或不交疊的位置，以使每個數(shù)據體素被包括在至少一個窗口中，并為每個窗口形成數(shù)據窗口向量I，其分量由來自該窗口內的體素值構成；(c)從所有數(shù)據窗口向量形成合并的向量并計算所述合并的向量的協(xié)方差陣；(d)計算所述協(xié)方差陣的本征向量；(e)將所述原始數(shù)據體投影在選擇的所述本征向量的子集上以產生部分投影數(shù)據體；和(f)鑒定所述部分投影數(shù)據體中的離群值或異常，并使用它們預測所述地下區(qū)域的地質特征。
10.根據權利要求9所述的方法，其中產生部分投影數(shù)據體的所述選擇的本征向量的子集通過基于與其相關的本征值消除本征向量來確定。
11.根據權利要求9所述的方法，其中所述選擇的本征向量的子集由用戶交互地選擇或基于自動化鑒定的噪音或幾何特征進行選擇。
12.根據權利要求9所述的方法，其中所述選擇的本征向量的子集通過以下步驟來確定設計用于確定所述原始數(shù)據體中的明顯異常的標準，使用所述標準選擇一個或多個明顯異常，以及鑒定一個或多個本征向量，所述本征向量的相關數(shù)據分量(所述原始數(shù)據體在所述本征向量上的投影)有助于所選擇的明顯異常，或比預先設定量的背景信號占更多，然后選擇保留的本征向量的一些或全部；其中步驟(f)能夠發(fā)現(xiàn)比用于確定所述選擇的本征向量的子集的所述明顯異常更細微的異常。
13.根據權利要求12所述的方法，進一步包括在步驟(e)后使用所述部分投影數(shù)據體代替所述原始數(shù)據體，重復步驟(a) - (e)，產生更新的部分投影數(shù)據體，其然后被用于步驟 ⑴。
14.用于在代表地下區(qū)域的地球物理數(shù)據或數(shù)據屬性的2D或3D離散集(“原始數(shù)據體”)中鑒定地質特征的方法，包括(a)選擇數(shù)據窗口的形狀和大??；(b)將所述窗口移動至所述原始數(shù)據體中多個交疊或不交疊的位置，以使每個數(shù)據體素被包括在至少一個窗口中，并為每個窗口形成數(shù)據窗口向量I，其分量由來自該窗口內的體素值構成；(c)從所有數(shù)據窗口向量形成合并的向量并計算所述合并的向量的協(xié)方差陣；(d)計算所述協(xié)方差陣的本征值和本征向量；(e)選擇計算體素的異常程度的方法，并使用其確定由計算的比預先確定的閾值更異常的體素構成的部分數(shù)據體；和(f)鑒定所述部分數(shù)據體中的一個或多個異常特征，并使用它們預測所述地下區(qū)域的地質特征。
15.根據權利要求14所述的方法，其中通過X，y，ζ指數(shù)i，j，k表示的體素的所述異常程度R'由下式計算Rtij,,=(1,^-1/^(1^-1)其中I^k是來自(b)的數(shù)據窗口向量的分量，其包括體素i，j，k;其中離散的原始數(shù)據體由NxXNyXNz體素構成，所述選擇的窗口形狀和大小為 nx Xny Xnz 體素，并且 N = (Νχ-ηχ) X (Ny-ny) X (Nz-nz)。
16.根據權利要求14所述的方法，其中所述異常程度通過將所述原始數(shù)據體投影在選擇的本征向量的子集上以產生部分投影數(shù)據體，以及確定殘差數(shù)據體來確定，所述本征向量的子集基于其相應的本征值進行選擇，所述殘差數(shù)據體是在投影數(shù)據體中沒有被捕獲的所述原始數(shù)據體的一部分，所述殘差數(shù)據體是(f)中用于預測所述地下區(qū)域的物理特征的部分數(shù)據體。
17.根據權利要求14所述的方法，其中所述異常程度通過將所述原始數(shù)據體投影在選擇的本征向量的子集上以產生用在(f)中的所述部分數(shù)據體來確定。
18.根據權利要求1所述的方法，其進一步包括使用所述預測的所述地下區(qū)域的地質特征推測石油潛能或其欠缺。
19.根據權利要求1所述的方法，其中鑒定所述數(shù)據中的離群值或異常包括(i)計算所述數(shù)據值分布中每個數(shù)據窗口的發(fā)生概率(或等價度量)(ii)鑒定低概率數(shù)據區(qū)域為可能的離群值或異常。
20.從地下區(qū)域開采烴的方法，包括(a)獲得所述地下區(qū)域的地球物理勘測結果；(b)至少部分地基于使用權利要求1所述的方法鑒定的所述區(qū)域的物理特征獲得所述地下區(qū)域石油潛能的預測，權利要求1通過引用而被并入此處；(c)響應于石油潛能的肯定性預測，在所述地下區(qū)域中鉆井并開采烴。
21.根據權利要求9所述的方法，其中通過在所述數(shù)據體的逐漸變小的區(qū)域上計算一系列交叉相關運算來進行計算所述協(xié)方差陣。
22.根據權利要求2所述的方法，其中使用(i)進行統(tǒng)計分析，并通過在每個窗口的逐漸變小的區(qū)域上計算一系列交叉相關運算來進行計算所述協(xié)方差陣。
全文摘要
使用窗口主分量(或獨立分量)分析從地球物理或屬性數(shù)據鑒定地質特征的方法。部分數(shù)據體或殘差數(shù)據體中的細微特征可被鑒定。通過(36)消除沒有被最突出的主分量(14)捕獲的數(shù)據而產生殘差數(shù)據體(24)。通過(35)將數(shù)據投影在選擇的主分量上產生部分數(shù)據體。該方法適于鑒定指示烴潛能的物理特征。
文檔編號G01V1/00GK102239427SQ200980145312
公開日2011年11月9日 申請日期2009年9月30日 優(yōu)先權日2008年11月14日
發(fā)明者D·吉拉德, F·W·施羅德, G·F·梅德馬, J·王, K·古瑪南, P·迪米特洛夫, R·L·布拉維, S·哈森諾德 申請人:?？松梨谏嫌窝芯抗?br>