基于图像处理的地震数据快速处理方法研究

基于图像处理的地震数据快速处理方法研究

一、引言

地震勘探是油气勘探中非常重要的一环，地震数据处理是评估油气储量的前提和基础。地震勘探数据量巨大，处理过程繁琐，如何提高地震数据处理效率成为油气勘探工作的难点之一。图像处理技术能够实现快速而准确的信息提取和图像分析，因此在地震数据处理中得到了广泛应用。

二、图像处理在地震数据处理中的应用

1. 预处理:

地震数据预处理是保证处理结果准确性的前提。预处理流程包括去除自然噪声、防止多次反射干扰和解决几何反演问题等。在预处理的过程中，图像处理技术可以起到关键作用。

(1) 去噪：噪声是地震数据中的大问题。运用图像处理中的中值滤波、小波分析和自适应滤波方法，可以实现去噪效果。

(2) 去除多次反射干扰：多次反射干扰会影响到地震数据的分析，用正常反演算法解决多次反射干扰问题有些困难，运用类似叠前时差和局部匹配的方法就很好的解决了这个问题。

(3) 几何反演：几何反演在地震的勘探工作中扮演着不可忽视的角色。将图像处理方法应用于几何反演中，可以直接获得数据的位置和方向信息。

2. 后处理：

在地震数据的预处理中，观测点数据处理成集合地震数据。此时，需要对不同区块的集合数据进行分析研究，包括震源分布、波速分析、地震属性解释等。图像处理的应用在后处理阶段主要体现在以下四方面：

(1) 属性分析：传统的属性分析处理只能提取单层信息，利用图像处理方法可以准确地提取不同深度的地质信息。

(2) 相干性分析：相干性分析能够准确地提取不同深度区块的共同地震信息，采用图像处理方法可以更好地细致处理相干性特征。

(3) 地震目标自动识别：图像处理方法能够在地震数据中自动检测地震目标，并准确地对目标进行分类。

(4) 目标监测：原始地震数据中的有用信号和噪声信号之间的差异可以通过图像处理方法进行目标监测和分类，从而有效提取信息，提高计算机处理效率

三、基于图像处理的地震数据快速处理方法研究

地震数据处理流程分为预处理、数据处理和解释三个阶段。在这三个阶段中，图像处理方法已经得到广泛的应用，同时也衍生出不同的方法，如下所示：

1. 图像处理方法用于地震属性分析

地震数据的属性解释是为了定位地震事件和出产化学物质的分布。为了提高地震数据处理效率，需要解决地震属性分析中的精度和速度瓶颈问题，从而实现快速高效地震数据处理。

(1) 基于深度图像和色图的属性分析：由于深度图像和彩色图像采用的是不同的数据表示方式，确定它们之间正确的匹配方式是关键。利用基于三次插值的图像匹配算法，实现了高速、准确地深度彩色图匹配，实现了精度和速度的平衡。

(2) 基于局部图的属性分析：局部图描绘了不同深度区块的变形情况。这种方法可以准确地分析地震事件的来源和地震造成的变形物质的分布。通过采用图像处理技术，能够快速、准确地处理局部图，实现高效数据处理。

(3) 基于形态学的属性分析：通过将扫雷算法应用于形态学处理中，可以实现更快、更高效的地震信息提取和分析。

2. 基于图像处理的地震数据目标识别方法

地震数据处理中另一个重要的问题就是实现地震目标自动检测

和分类。本文中，我们使用基于卷积神经网络（CNN）的方法来

识别地震目标，用于快速、自动交通目标检测和分类。

(1) 卷积神经网络模型：卷积神经网络模型可以有效提高地震

目标检测的准确度和速度。在这种模型中，卷积层将图像的卷积

操作分解成一些小、可重用的卷积核。通过多次卷积、池化等，

提取抽象特征

(2) CNN模型训练和测试样本: CNN模型使用非常强大的GPU 硬件训练数据，并能够计算出精度，以及个别检测背景区域的漏

报率。

3. 图像处理方法用于地震数据后处理

地震数据后处理是为了揭示地震信息和未知物质的分布。插值、去噪和平滑操作是地震后处理中的关键技术。运用图像处理技术

可以实现快速准确的数据后处理。

(1) 基于学习规则的插值方法：将学习规则应用于地震后处理中，能够实现高效准确的插值和平滑操作。

(2) 去噪和平滑处理：去噪和平滑处理是地震数据后处理中不

可或缺的环节。运用小波分析、线性滤波和局部统计方法，能够

实现高速、准确的去噪和平滑操作。

四、结论

地震数据处理是复杂而繁琐的过程，图像处理技术可以在地震数据的预处理、处理和解释阶段中发挥重要的作用。通过基于图像处理的地震数据快速处理方法研究，我们可以更好地实现地震数据的高效处理、快速可靠地信息提取和分析，为油气勘探工作带来更高的效率和精度。