利用方向约束蚁群算法识别断层  

Fault identification by orientation constraint ant colony algorithm

作　　者：严哲[1,2] 顾汉明[1] 蔡成国[1] 穆星[3] 

机构地区：[1]中国地质大学武汉地球物理与空间信息学院,湖北武汉430074 [2]中国地质大学武汉构造与油气资源教育部重点实验室,湖北武汉430074 [3]中国石化胜利油田分公司地质科学研究院.山东东营257015

出　　处：《石油地球物理勘探》2011年第4期614-620,667+497,共7页Oil Geophysical Prospecting

基　　金：国家“十一五”科技重大专项“渤海湾盆地东营凹陷勘探成熟区精细评价示范工程”(2008ZX05051)资助

摘　　要：断层属性体在断层处表现为属性值的局部极大或极小,如相干体在断层处表现为相干值的局部极小,而且与噪声点不同的是,断层的延伸均有一定的方向。基于此特点,本文提出一种用于断层自动追踪和识别的方向约束蚁群算法,并将该法应用于实际断层识别,通过对比不同参数条件下的自动追踪结果,说明了各个参数的影响。处理结果表明,方向约束蚁群算法是一种准确、有效的断层追踪方法,且在抑制噪声和增强断层连续性方面使用方向约束蚁群算法较Petrel软件具有一定的优越性。The attribution value at the location of fault generally shows itself as local maximum or minimum.For instance,local minimum indicates the fault in the coherence cube.Furthermore,the fault extension has a certain direction,but noise does not.In this paper,we present a fault automatic tracking and identifying approach named orientation constraint ant colony algorithm(OCACA).We apply the proposed approach in actual coherence cube.Automatic tracking results with different parameters show the influence of the parameters.The processing results demonstrate that OCACA is an accurate and effective approach for fault automatic tracking and identification.And for noise reduction and fault continuity enhancement,OCACA obtains better performances than Petrel.

关 键 词：方向约束 蚁群算法 属性 断层识别 抑制噪声 

分 类 号：P631[天文地球—地质矿产勘探]