識別斷裂的方法及裝置與流程
本申請涉及油氣藏勘探開發(fā)技術領域，尤其是涉及一種識別斷裂的方法及裝置。
背景技術：
斷裂是控制油氣成藏的重要因素，因此斷裂識別對于發(fā)現和斷層相關的油氣藏具有重要意義。目前常采用相干算法識別斷裂，其是利用兩地震道之間的相關性或相似性來檢測斷裂。
隨著油氣藏勘探開發(fā)的不斷深入，斷裂識別方法也在不斷的發(fā)展和更新，目前識別斷裂的相干算法已從第一代發(fā)展到第三代。然而，對于小斷裂，由于其在地震資料上表現為同相軸未錯斷，斷點不清晰，且多解性強。因此，目前的相干算法對這種小斷裂識別能力較弱，無法有效的識別出小斷裂。
技術實現要素：
本申請實施例的目的在于提供一種識別斷裂的方法及裝置，以提高對小斷裂識別的準確性。
為達到上述目的，一方面，本申請實施例提供了一種識別斷裂的方法，包括：
確定地震數據體中每個數據點的結構量化三分量；
根據每個數據點的結構量化三分量構建該數據點的結構量化矩陣；
確定每個數據點的結構量化矩陣的特征值及特征向量；
根據每個數據點的結構量化矩陣的特征值及特征向量，確定該數據點的斷裂屬性值；
根據各數據點的斷裂屬性值構建斷裂屬性數據體；
根據各數據點的結構量化矩陣的特征向量，對所述斷裂屬性數據體進行斷裂提取。
本申請實施例的識別斷裂的方法，所述確定地震數據體中每個數據點的結構量化三分量，包括：
將地震數據體中每個數據點與高斯函數的一階導數進行卷積，對應得到該數據點的結構量化三分量。
本申請實施例的識別斷裂的方法，根據以下公式將所述地震數據體中每個數據點與高斯函數的一階導數進行卷積：
其中，d(x)、d(y)和d(z)分別為數據點的結構量化三分量；u(x,y,z)為數據點的數據幅值；e()為加權范圍控制函數；g(x,σ)′、g(y,σ)′和g(z,σ)′分別為高斯函數關于x、y和z方向上的一階導數。
本申請實施例的識別斷裂的方法，所述加權范圍控制函數包括：
其中，σ為加權范圍控制系數；α為常值系數；f為數據點的主頻。
本申請實施例的識別斷裂的方法，根據以下公式構建每個數據點的結構量化矩陣；
其中，d(x)、d(y)和d(z)分別為數據點的結構量化三分量；a為數據點的結構量化矩陣；a中的每個元素為數據點的結構量化三分量的加權平均。
本申請實施例的識別斷裂的方法，根據以下公式確定每個數據點的斷裂屬性值：
其中，c為數據點的斷裂屬性值，λ1、λ2和λ3為數據點的三個特征向量，
本申請實施例的識別斷裂的方法，所述斷裂屬性數據體中每個斷裂屬性值的取值范圍為0～1，所述地震數據體所對應的地層中，平整處的斷裂屬性值的屬性值為0，扭曲或錯段處的斷裂屬性值的屬性值為1。
本申請實施例的識別斷裂的方法，所述根據各數據點的結構量化矩陣的特征向量，對所述斷裂屬性數據體進行斷裂提取，包括：
對于每個數據點，確定其結構量化矩陣的最大特征值所對應的特征向量；
從所述斷裂屬性數據體中提取沿該特征向量方向上的斷裂屬性極大值，并將所述斷裂屬性數據體中沿該特征向量方向上的非極大值部分的斷裂屬性值賦值為0。
另一方面，本申請實施例還提供了一種識別斷裂的裝置，包括：
結構量化模塊，用于確定地震數據體中每個數據點的結構量化三分量；
矩陣構建模塊，用于根據每個數據點的結構量化三分量構建該數據點的結構量化矩陣；
矩陣求解模塊，用于確定每個數據點的結構量化矩陣的特征值及特征向量；
屬性確定模塊，用于根據每個數據點的結構量化矩陣的特征值及特征向量，確定該數據點的斷裂屬性值；
屬性數據體構建模塊，用于根據各數據點的斷裂屬性值構建斷裂屬性數據體；
斷裂提取模塊，用于根據各數據點的結構量化矩陣的特征向量，對所述斷裂屬性數據體進行斷裂提取。
本申請實施例的識別斷裂的裝置，所述確定地震數據體中每個數據點的結構量化三分量，包括：
將地震數據體中每個數據點與高斯函數的一階導數進行卷積，對應得到該數據點的結構量化三分量。
本申請實施例的識別斷裂的裝置，根據以下公式將所述地震數據體中每個數據點與高斯函數的一階導數進行卷積：
其中，d(x)、d(y)和d(z)分別為數據點的結構量化三分量；u(x,y,z)為數據點的數據幅值；e()為加權范圍控制函數；g(x,σ)′、g(y,σ)′和g(z,σ)′分別為高斯函數關于x、y和z方向上的一階導數。
本申請實施例的識別斷裂的裝置，所述加權范圍控制函數包括：
其中，σ為加權范圍控制系數；α為常值系數；f為數據點的主頻。
本申請實施例的識別斷裂的裝置，根據以下公式構建每個數據點的結構量化矩陣；
其中，d(x)、d(y)和d(z)分別為數據點的結構量化三分量；a為數據點的結構量化矩陣；a中的每個元素為數據點的結構量化三分量的加權平均。
本申請實施例的識別斷裂的裝置，根據以下公式確定每個數據點的斷裂屬性值：
其中，c為數據點的斷裂屬性值，λ1、λ2和λ3為數據點的三個特征向量，
本申請實施例的識別斷裂的裝置，所述斷裂屬性數據體中每個斷裂屬性值的取值范圍為0～1，所述地震數據體所對應的地層中，平整處的斷裂屬性值的屬性值為0，扭曲或錯段處的斷裂屬性值的屬性值為1。
本申請實施例的識別斷裂的裝置，所述根據各數據點的結構量化矩陣的特征向量，對所述斷裂屬性數據體進行斷裂提取，包括：
對于每個數據點，確定其結構量化矩陣的最大特征值所對應的特征向量；
從所述斷裂屬性數據體中提取沿該特征向量方向上的斷裂屬性極大值，并將所述斷裂屬性數據體中沿該特征向量方向上的非極大值部分的斷裂屬性值賦值為0。
再一方面，本申請實施例還提供了另一種識別斷裂的裝置，包括存儲器、處理器、以及存儲在所述存儲器上的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器運行時執(zhí)行如下步驟：
確定地震數據體中每個數據點的結構量化三分量；
根據每個數據點的結構量化三分量構建該數據點的結構量化矩陣；
確定每個數據點的結構量化矩陣的特征值及特征向量；
根據每個數據點的結構量化矩陣的特征值及特征向量，確定該數據點的斷裂屬性值；
根據各數據點的斷裂屬性值構建斷裂屬性數據體；
根據各數據點的結構量化矩陣的特征向量，對所述斷裂屬性數據體進行斷裂提取。
由以上本申請實施例提供的技術方案可見，本申請實施例先根據地震數據體中每個數據點的結構量化三分量，構建該數據點的結構量化矩陣并求解其特征值和特征向量；其次根據每個數據點的結構量化矩陣的特征值及特征向量，確定該數據點的斷裂屬性值；然后根據各數據點的斷裂屬性值構建斷裂屬性數據體；最后根據各數據點的結構量化矩陣的特征向量，對斷裂屬性數據體進行斷裂提取，從而通過定量化分析地震數據結構的平整性與連續(xù)性實現對小斷裂的識別。由于本申請實施例對同相軸微錯斷的小斷裂的變化檢測比較敏感，同相軸的細小彎曲變化都有很明顯的響應，因而本申請實施例可提高對小斷裂識別的準確性，從而實現了對小斷裂的有效識別。
附圖說明
為了更清楚地說明本申請實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請中記載的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。在附圖中：
圖1為本申請一實施例的識別斷裂的方法流程圖；
圖2a為本申請一實施例中的正斷層示意圖；
圖2b為本申請一實施例中的逆斷層示意圖；
圖3為本申請一實施例中彈性介質中一個點的應力示意圖；
圖4a-圖4d為本申請一實施例中不同情況下的斷層結構示意圖；
圖5為本申請一實施例中位于瑪西1工區(qū)的某地震剖面；
圖6為采用現有第三代相干斷裂識別方法獲得的斷裂檢測剖面；
圖7為采用本申請實施例的識別斷裂的方法獲得的斷裂檢測剖面；
圖8a為瑪西1工區(qū)采用現有技術中第三代相干斷裂識別方法獲得的斷層屬性示意圖；
圖8b為瑪西1工區(qū)采用本申請實施例的識別斷裂的方法獲得的斷層屬性示意圖；
圖9a為瑪湖連片采用本申請實施例的識別斷裂的方法獲得的斷層屬性示意圖；
圖9b為瑪湖連片采用現有技術中第三代相干斷裂識別方法獲得的斷層屬性示意圖；
圖10a為本申請一實施例中瑪湖連片某地的三維地震剖面示意圖；
圖10b為本申請一實施例中瑪湖連片某地的三維斷裂人工解釋結果；
圖11a為瑪湖連片采用本申請實施例的識別斷裂的方法獲得的斷裂檢測剖面；
圖11b為瑪湖連片采用現有技術中第三代相干斷裂識別方法獲得的斷裂檢測剖面；
圖12為本申請一實施例的識別斷裂的裝置的結構框圖；
圖13為本申請另一實施例的識別斷裂的裝置的結構框圖。
具體實施方式
為了使本技術領域的人員更好地理解本申請中的技術方案，下面將結合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒旧暾堉械膶嵤├?，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬于本申請保護的范圍。
常規(guī)相干方法依據地震道之間的相關性或相似性來檢測斷裂，而小斷裂的特征在地震道之間的相關性和相似性差異不大，因此相干算法在小斷裂識別方法上存在嚴重不足。
而在實現本申請的過程中，本申請的發(fā)明人研究發(fā)現：當斷裂存在時，地震數據所對應地層的平整性及連續(xù)性會遭到破壞，如圖2a和圖2b中的橢圓部分所示。因此，本申請不再從道相關或道相似的角度出發(fā)，而是通過定量化分析地震數據結構的平整性與連續(xù)性，尋找數據的不連續(xù)和不平整的地方，以達到識別小斷裂的目的。具體而言，是從地震數據空間結構定量化的角度出發(fā)，建立結構量化分析矩陣，由矩陣特征值構建斷裂屬性值來量化斷裂結構特征，從而識別小斷裂。
由于任何物體都有一定的結構特征，量化表征的難易程度也隨著物體結構的復雜程度而不同。比如，通過體積或邊長可以量化表征一個正方體的大小；通過長寬比表征一個矩形的形狀等等。人們可以很簡單地用個數值表示一個山脈的高度，但很難量化地去表征一個山脈的形狀。對于地震數據來說也一樣，很難將地震數據詳細形態(tài)的量化表征清楚，所以需要簡化問題，只需量化地表征地震數據的平整性和連續(xù)性，就可以有效的識別斷裂。
本申請的數據結構量化分析原理上與應力分析相類似。應力可以表征彈性介質中一個點的受力狀態(tài)，其中就包括正應力，剪切應力，如圖3所示，通過應力矩陣即可求出主應力與側向應力，而利用其特征值就可量化表征該點受力情況。同樣的，通過求取地震數據中一點的沿坐標系軸三方向的結構變化分量，依據此三分量構建三維數據結構量化矩陣，求解矩陣得到特征值，再依據特征值即可建立斷裂屬性值。
為便于理解本申請，下面具體說明：
參考圖1所示，本申請一實施例的識別斷裂的方法可以包括：
s101、確定地震數據體中每個數據點的結構量化三分量。
本申請一實施例中，所述地震數據體可以為三維網格化的地震數據體。因此，該地震數據體可以是由若干個小立方體組成的大立方體，其中，大立方體中的每個小立方體與其相連的其他立方體的交界點可以視為一個數據點。
本申請一實施例中，將通過將地震數據體中每個數據點與高斯函數的一階導數進行卷積方式，對應得到該數據點的結構量化三分量。例如，在本申請一個示例性實施例中，可根據以下公式將所述地震數據體中每個數據點與高斯函數的一階導數進行卷積：
其中，d(x)、d(y)和d(z)分別為數據點的結構量化三分量；u(x,y,z)為數據點的數據幅值；e()為加權范圍控制函數；
本申請實施例中，加權范圍控制函數e()用于限定自適應結構量化矩陣中元素的選取范圍。之所以選取一定的范圍，是因為僅用一個數據點來構建結構量化分析矩陣，如果該點有噪聲擾動，特征值屬性體會出現明顯的噪聲痕跡，而這種響應并非是小斷裂的特征。通過對該點及其附近一定范圍內的點進行三維高斯加權以及平滑，可以有效的減少這種噪聲，使量化分析方法更加穩(wěn)健。
范圍的選取也非常重要：如果范圍過大，會使得最終結果分辨率過低，小斷裂響應強度減弱；范圍過小，地層響應干擾比較嚴重。經過長期研究，本申請的發(fā)明人發(fā)現：通過計算每個數據點的地震數據主頻率，并依據主頻率計算三維高斯加權平滑系數，實現由該系數自適應調控元素范圍大小，從而可以有效避免繁瑣的人工數據測試，在不降低分辨率的同時，有效的減少地層響應干擾。其中，三維高斯加權公式可以如下所示：
其中，σ為加權范圍控制系數(即加權范圍控制函數)，其決定元素的提取范圍。本申請實施例中可通過以下公式來計算該參數：
其中，α為常值系數，可用于矯正范圍大??；f為數據點的主頻。可以看出當地震頻率高時，加權范圍控制參數就會變小，從而元素提取范圍就會減少，三維數據體中參與構建矩陣的樣點數就會響應減少，這會使得結構量化分辨率提高。
s102、根據每個數據點的結構量化三分量構建該數據點的結構量化矩陣。
在本申請一實施例中，可根據以下公式構建每個數據點的結構量化矩陣；
其中，d(x)、d(y)和d(z)分別為數據點的結構量化三分量；a為數據點的結構量化矩陣；a中的每個元素為數據點的結構量化三分量的加權平均，例如a中的元素
s103、確定每個數據點的結構量化矩陣的特征值及特征向量。
在本申請一實施例中，在建立每個數據點的結構量化矩陣后，通過對結構量化矩陣進行求解，可以得到對應的特征值及特征向量。在本申請一個示例性實施例中，例如可以利用雅克比對角化消元法求解矩陣。
s104、根據每個數據點的結構量化矩陣的特征值及特征向量，確定該數據點的斷裂屬性值。
不同的數據點可能對應有不同的地層結構，相應的，不同數據點的結構量化矩陣的特征值則體現了對應數據點的地層結構。
為了便于理解本申請，下面先以二維地震數據為例進行說明：
在一個示例性實施例中，二維地震數據中的一個數據點的結構量化矩陣如下：
其中，a表示結構量化矩陣，u(x,y)表示數據幅值，
通過對矩陣進行求解，可以解得特征值λ1、λ2(λ1>λ2>0)。表1示出了數據點與兩個特征值之間的關系，具體分為以下4種情況。
情況1兩個特征值都為0時，說明數據點與其周圍點數值完全一致，沒有變化的結構，比如整個二維數據體值都為1時，特征值將都為0。如圖4a所示。
情況2時，特征值只有λ1，數據只沿一個方向變化，這時候有結構主特征向量，而沒有側向特征向量。如圖4b所示。
情況3是在情況2的情形下發(fā)生形變，這時候在中間位置有了側特征向量，因此有兩個不為零的特征值，這少許的彎曲不至于使得側向特征向量大于主特征向量(主特征向量和側特征向量是正交的)，因此λ1>λ2。如圖4c所示。
情況4，當側向特征量與主特征向量不僅正交而且相等時，這時候此圖形結構變成了各向同性結構。如圖4d所示。
為量化圖形的變曲程度，可以通過以下公式確定數據點的斷裂屬性值：
其中，c為數據點的斷裂屬性值，λ1和λ2為數據點的特征向量，
表1
類似的，在本申請一實施例中，對于三維數據體中的每個數據點，數據點與兩個特征值之間的關系，可以如下表2所示：
表2
相應的，對于三維數據體中的每個數據點，為量化圖形的變曲程度，可根據以下公式確定每個數據點的斷裂屬性值：
其中，c為數據點的斷裂屬性值，λ1、λ2和λ3為數據點的三個特征向量，
當地層同相軸發(fā)生錯斷或彎曲時，平整性與連續(xù)性會降低，這時候c值會接近1，當地層連續(xù)平整時，c值會接近0。
s105、根據各數據點的斷裂屬性值構建斷裂屬性數據體。
當每個數據點的斷裂屬性值都確定后，這些斷裂屬性值就構成了一個裂屬性數據體。所述斷裂屬性數據體中每個斷裂屬性值的取值范圍為0～1，所述地震數據體所對應的地層中，平整處的斷裂屬性值的屬性值為0，扭曲或錯段處的斷裂屬性值的屬性值為1。
s106、根據各數據點的結構量化矩陣的特征向量，對所述斷裂屬性數據體進行斷裂提取。
在本申請一實施例中，所述根據各數據點的結構量化矩陣的特征向量，對所述斷裂屬性數據體進行斷裂提取，可以包括：
對于每個數據點，確定其結構量化矩陣的最大特征值所對應的特征向量；從所述斷裂屬性數據體中提取沿該特征向量方向上的斷裂屬性極大值，并將所述斷裂屬性數據體中沿該特征向量方向上的非極大值部分的斷裂屬性值賦值為0，從而完成斷裂提取。由于最大特征值所對應的特征向量指示了斷裂屬性值變化最快的方向，因此，本申請實施例中，采用這種斷裂提取方式可以更精確的求取斷裂位置。
雖然上文描述的過程流程包括以特定順序出現的多個操作，但是，應當清楚了解，這些過程可以包括更多或更少的操作，這些操作可以順序執(zhí)行或并行執(zhí)行(例如使用并行處理器或多線程環(huán)境)。
為便于理解本申請，下面利用本申請實施例的斷裂識別方法和商業(yè)軟件中第三代相干算法，分別對準噶爾盆地瑪西1工區(qū)以及瑪湖連片工區(qū)的部分數據進行了處理對比。
圖5示出了本申請一實施例中位于瑪西1工區(qū)的某原始地震剖面。圖6示出了采用現有第三代相干斷裂識別方法獲得的斷裂檢測剖面；圖7示出了采用本申請實施例的識別斷裂的方法獲得的斷裂檢測剖面。通過對比圖6和圖7可知，利用本申請實施例的斷裂識別方法獲得的斷裂檢測剖面更加清晰明顯，且少有地層響應。
圖8a示出了瑪西1工區(qū)采用現有技術中第三代相干斷裂識別方法獲得的斷層屬性示意圖；圖8b示出了瑪西1工區(qū)采用本申請實施例的識別斷裂的方法獲得的斷層屬性示意圖；對比圖8a和圖8b中的橢圓部分可以看出，利用本申請實施例的斷裂識別方法獲得的斷裂檢測剖面更加清晰明顯。而且，在圖8b中位于小圓點處的小斷裂清晰可見，而在圖8a中位于小圓點處的小斷裂模糊不清，很難識別。同樣的情況也發(fā)生在瑪湖連片，請參見圖9a和圖9b所示。
圖10a示出了本申請一實施例中瑪湖連片某地的三維地震剖面示意圖；圖10b示出了本申請一實施例中瑪湖連片某地的三維斷裂人工解釋結果；對比圖10a和圖10b可以看出，采用本申請實施例的識別斷裂的方法獲得的斷裂檢測剖面與斷裂人工解釋結果較為吻合。
此外，對比圖11a和圖11b可以看出，本申請實施例的識別斷裂的方法對同相軸微錯斷的小斷裂的變化檢測比較敏感，同相軸的細小彎曲變化都有很明顯的響應，而采用現有的相干法所獲得的斷裂檢測剖面不僅模糊，還有地層響應。
參考圖12所示，本申請實施例的一種識別斷裂的裝置可以包括：
結構量化模塊121，可以用于確定地震數據體中每個數據點的結構量化三分量；
矩陣構建模塊122，可以用于根據每個數據點的結構量化三分量構建該數據點的結構量化矩陣；
矩陣求解模塊123，可以用于確定每個數據點的結構量化矩陣的特征值及特征向量；
屬性確定模塊124，可以用于根據每個數據點的結構量化矩陣的特征值及特征向量，確定該數據點的斷裂屬性值；
屬性數據體構建模塊125，可以用于根據各數據點的斷裂屬性值構建斷裂屬性數據體；
斷裂提取模塊126，可以用于根據各數據點的結構量化矩陣的特征向量，對所述斷裂屬性數據體進行斷裂提取。
本申請實施例的裝置與上述實施例的方法對應，因此，有關于本申請的裝置細節(jié)，請參見上述實施例的方法，在此不再贅述。
參考圖13所示，本申請實施例的另一種識別斷裂的裝置可以包括存儲器、處理器、以及存儲在所述存儲器上的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器運行時執(zhí)行如下步驟：
確定地震數據體中每個數據點的結構量化三分量；
根據每個數據點的結構量化三分量構建該數據點的結構量化矩陣；
確定每個數據點的結構量化矩陣的特征值及特征向量；
根據每個數據點的結構量化矩陣的特征值及特征向量，確定該數據點的斷裂屬性值；
根據各數據點的斷裂屬性值構建斷裂屬性數據體；
根據各數據點的結構量化矩陣的特征向量，對所述斷裂屬性數據體進行斷裂提取。
本申請實施例的裝置與上述實施例的方法對應，因此，有關于本申請的裝置細節(jié)，請參見上述實施例的方法，在此不再贅述。
為了描述的方便，描述以上裝置時以功能分為各種單元分別描述。當然，在實施本申請時可以把各單元的功能在同一個或多個軟件和/或硬件中實現。
本發(fā)明是參照根據本發(fā)明實施例的方法、設備(系統)、和計算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合。可提供這些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數據處理設備的處理器執(zhí)行的指令產生用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。
這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。
這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上，使得在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行一系列操作步驟以產生計算機實現的處理，從而在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行的指令提供用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。
在一個典型的配置中，計算設備包括一個或多個處理器(cpu)、輸入/輸出接口、網絡接口和內存。
內存可能包括計算機可讀介質中的非永久性存儲器，隨機存取存儲器(ram)和/或非易失性內存等形式，如只讀存儲器(rom)或閃存(flashram)。內存是計算機可讀介質的示例。
計算機可讀介質包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法或技術來實現信息存儲。信息可以是計算機可讀指令、數據結構、程序的模塊或其他數據。計算機的存儲介質的例子包括，但不限于相變內存(pram)、靜態(tài)隨機存取存儲器(sram)、動態(tài)隨機存取存儲器(dram)、其他類型的隨機存取存儲器(ram)、只讀存儲器(rom)、電可擦除可編程只讀存儲器(eeprom)、快閃記憶體或其他內存技術、只讀光盤只讀存儲器(cd-rom)、數字多功能光盤(dvd)或其他光學存儲、磁盒式磁帶，磁帶磁磁盤存儲或其他磁性存儲設備或任何其他非傳輸介質，可用于存儲可以被計算設備訪問的信息。按照本文中的界定，計算機可讀介質不包括暫存電腦可讀媒體(transitorymedia)，如調制的數據信號和載波。
還需要說明的是，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、商品或者設備中還存在另外的相同要素。
本領域技術人員應明白，本申請的實施例可提供為方法、系統或計算機程序產品。因此，本申請可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本申請可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限于磁盤存儲器、cd-rom、光學存儲器等)上實施的計算機程序產品的形式。
本申請可以在由計算機執(zhí)行的計算機可執(zhí)行指令的一般上下文中描述，例如程序模塊。一般地，程序模塊包括執(zhí)行特定任務或實現特定抽象數據類型的例程、程序、對象、組件、數據結構等等。也可以在分布式計算環(huán)境中實踐本申請，在這些分布式計算環(huán)境中，由通過通信網絡而被連接的遠程處理設備來執(zhí)行任務。在分布式計算環(huán)境中，程序模塊可以位于包括存儲設備在內的本地和遠程計算機存儲介質中。
本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對于系統實施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。
以上所述僅為本申請的實施例而已，并不用于限制本申請。對于本領域技術人員來說，本申請可以有各種更改和變化。凡在本申請的精神和原理之內所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本申請的權利要求范圍之內。
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