基于边缘检测技术的石油勘探中研究

摘 要：数字图像处理技术是通过电脑来去除噪声形象，提升、回收、分割、特征提取的处理方法和技术，探索石油地震勘探地球信息科学与科学之间的交叉学科，可以利用数字图像处理的一些方法进行研究。本文在边缘检测技术的基础上，对石油勘探技术中的地质信息探测进行了分析，并对边缘检测技术在石油勘测中的应用进行了展望。

关键词：边缘技术；石油；勘探；技术

中图分类号：F416.22 文献标识码：A

数字图像处理技术是通过电脑来去除噪声形象，提升、回收、分割、特征提取的处理方法和技术，探索石油地震勘探地球信息科学与科学之间的交叉学科，可以利用数字图像处理的一些方法进行研究。当前，图像处理技术的飞速发展提供一个新的方法来解决这些交叉科学问题。地震数据的处理过程中应采取综合研究模型，即采用合理的数学模型和信息技术，地震资料成像、地震数据的形式表达的形象，所以地震数据不仅形象直观，而且可以利用图像处理技术进行处理和分析，并改善直板的地质问题的认识。因此，边缘检测技术在地震资料储层预测将扮演一个重要的角色。

1 边缘检测

1.1 常见算子分析

边缘检测算法的比较分析在地震储层中的应用极为少见，但信息科学和图像差异对噪声有一定的抑制作用。从研究中，原始和渐变噪声图像处理效果较好，边缘检测算子更好，二阶微分算子，图像中的边缘点的顺序和精确定位的旋转不变，导致该算子容易丢失。边缘信息的一部分，导致一些离散的边缘检测方法相对适应。经典的边缘检测是应用微分形象的特点的边界点进行检测。该模型可以看出，这种方法是有效的检测，可应用于实际应用。因此，针对油藏断层、裂缝、泥岩边界，可以使用边缘检测技术对这些特定的边缘识别。

1.2 小波变换

裂纹检测和分析的图像边缘检测有很多相同之处，基于小波多尺度边缘检测理论，结合裂缝的地震波场的多尺度小波变换局部极值的模式，因为这些极端值设置没有门槛限制，检测裂缝三维地震记录的某些特征的位置，然后根据钻井、测井数据得到裂缝的总体特征的分类和分布的该区裂缝，调整模量在图像的灰度，最后自动识别裂缝发育程度。对储层砂体的识别和断口的分析，一般采用的方法是进行奇异性检测。无论是简单的边缘检测算子或多尺度小波边缘检测方法探测目标，边缘检测的结果有很大的不确定性。

2 应用

2.1 地震资料解释

地震资料解释水平地震剖面上断裂规模，因为地震资料分辨率的限制，在这种情况下，引入边缘检测算法比较，该方法能精确地识别出图像或数据放在一个水平的优势，可以很好地对具体比例的地质特征，成像识别。该技术在裂缝识别和河床边界识别，寻找图像的像素位置变换，简单说就是像素图像有用的信息，即断层和河床边界的信息，在油藏描述、河道砂、小断裂并且对预测和油气开发都有重要的意义。跟描述技术相比，边缘检测技术有其独特的优点，最大的优点是它的多尺度性。由于过错的沉积特征而使用像素来描述不同的集合像素，边缘检测技术有其独特的优势。利用图像处理的边缘检测理论，对地震资料的处理，不仅可以确定三维数据体的缺点而且对河道砂体连通性描述可靠合理的注采井网的部署和回收网络改善，具有重要的指导意义。

2.2 裂缝预测

将图像处理技术移植到地震储层预测会给裂缝性储层识别与评价的探索带来新的观念。利用边缘检测技术对地震属性处理，然后结合电阻率成像测井资料、岩性资料、测井资料和瞬间的压力数据高速预测裂缝。相比之下，国内学者的研究对更具体的边缘检测算法，提出了算法和研究对象。通过选定的振幅数据对象，利用数字图像处理的方法预测裂缝振幅值的测试，结合裂缝地震波场的多尺度特性，提出了碳酸盐岩裂缝预测的多尺度边缘检测方法。该方法的主要思想是用小波变换局部极值的模式试验三维地震记录，在裂纹特征的位置，并通过调整模量在图像的灰度、识别裂缝发育。

3 地震数据预处理方法

地震数据采集带噪声会影响地震资料的质量。因此，对地震数据预处理，图像预处理是用各种各样的数字图像处理技术来提高，这方面的研究方法很多，有自适应误差扩散算法、中值滤波等。这些方法的目的是光滑脉冲噪声，只有在通过图像预处理方法后才可以在后续的地震储层预测中取得良好效果。

3.1 滤波方法

在一些资料研究对象中，有些信息是不切合实际的应用价值，所以地震信息过滤是非常必要的。在这方面，技术的使用提高了地震剖面的信噪比的形象。其关键技术是利用光流分析技术，并计算了相应的分地震剖面上超过偏，然后使用图像积累的地震剖面进行积累技术，实现了三维地震数据体提高信噪比。该方法充分利用了三维地震信息，不仅可以改善的信噪比数据体，而且可以降低信号的能量损失，使原始信号的能量关系，使地震剖面的品质，增加明显的地震解释一个良好的基础。该方法的实现，为地震资料的处理提供了新的思想、横向分辨率图像增强，就是与相轴连续、断点清晰，以便提供更好的地震资料解释的物质。

3.2 边界处理方法

地震信息十分丰富，在这种情况下，我们必须有一个地震数据的边界处理，提出了一种基于边缘检测算法的动态误差扩散。分散的方法以及误差方向每一个像素的边缘，然后根据结果选择边缘检测的像素的动态误差四面八方扩散系数的方法，这种方法能减少误差分散过程中的误差积累。实验结果表明，该方法能有效提高造成的误差系数和分散的细节图像轮廓损失。在众多的滤波算法，提出了一种自适应反馈的误差扩散算法。该方法首先采用提出视、听知觉差的概念，并根据原始图像的灰度区域特征，自适应反馈系数的计算，将被遣送回原来的视觉形象，以弥补连续可调造成的误差扩散的不同区域的灰度损失。该算法可以显著提减弱点获得的不良影响的现象，准确地代表更多的图像细节，并表现出比传统算法更好的主观视觉效果，该方法的运用就会在地震储层的细节描述提供很好的保证。

4 展望

地震信息处理与分析是一门交叉学科，边缘检测技术依赖的地震资料、地质目标和数学方法来决定。在方法的选择，通常是经多种方法的比较分析及各种世界算法才能达到目的特殊待遇。根据技术边缘检测可以有效解决中小裂隙型储层、裂缝和砂体的边界识别，地球物理工作者建议在特定目标首先建立数学模型的实验验证了算法的权利。例如，一个差异，为代表的经典的边缘检测方法，可以通过不同的数学模型，能突出其变化信号点，重点是边缘化。但无论经典边缘检测算法或其他复杂的边缘检测方法，每一种方法的结果也不同。因此，边缘检测技术在地震资料用于问题不仅仅是简单的图像处理问题，尤其对小裂隙型储层、裂缝和砂体的边界识别和影像，首先引入到地震数据的边界滤波器，并在此基础上，对研究对象的规模水平选定合适的数学算法处理，最后达到对处理结果的空间认识和理解，并与之相配套的地质目标。最后，边缘检测技术在石油勘探开发中的应用应结合地质、物探、钻井测井数据分析。

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