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一种新的地震数据可视化方法

摘要

精确的地震数据可视化对地震数据解读至关重要，像是可以精确的预测储层质量和可以真实地评估油气资源。对于地震数据中的微观地质结构，由于可变几何属性，较小尺寸和重要作用，地震数据可视化提出了一个有意思的问题。现有方法仅限于提供强大的宏观地质结构可视化能力。虽然先前的一些工作可以在一定程度上揭示3D的微观地质结构，但是由于对比度低，所以俯视上仍然存在锯齿。在本文中，我们关注地震数据的着色和细分。 我们发现，如果调色板的颜色分量以指数方式填充，则对比度将会变得更高。我们进一步的发现，根据浸渍方式对每个地震点进行细分，可以进一步消除倾角下的锯齿。 基于这些发现，我们提出了一种新颖的方法，被称为新的地震数据可视化方法，可视化3D中的地震数据。基于真实地震资料的实验结果表明，本文提出的方法具有较高的对比度，并且更彻底地消除了水平顶部的锯齿。

关键词：地质构造;可视化;地震;啮合;顶点

一，引言

地震数据可视化技术在地震解释中起着重要作用^[1]，[2]，对于油气勘探具有重要意义。原因是可视化地震数据实际上可以有助于揭示更多的微观地质结构。

目前，地震数据可视化技术主要有两大类。一个是二维（2D）可视化^{[3] - [6]}，另一个是三维（3D）可视化^{[1]，[2]，[7] - [18]}。在二维可视化技术中，地震数据被转换为图像。 2D可视化技术可以分为四个子类别：波形可视化，波形和可变区域可视化，灰度可视化和颜色变量密度可视化。这种传统方法可以反映宏观地质构造，在一定程度上揭示地质学的一些空间分布，但很多细节将会丢失，不能直接揭示微观地质结构，不利于地震数据解读工作。 近年来，3D可视化技术得到了广泛的研究，但是现在几乎所有的地震数据3D可视化技术都只能将地震样本细分为三维空间中的相应位置以及地震数据片段的一个或多个二维可视化 从3D可视化中提取分析^{[1]，[2]，[7] - [17]}，与2D方法相比，显示微观地质结构的能力没有得到提高。林奇提出了一种在3D空间中可视化二维地震数据的新方法，可以直接显示微观地质结构^[18]，同时宏观结构得以保留，但是对比度不够高， 地震采样点不能自适应地根据相应的倾斜值细分到网格上，因此仍然存在倾角水平顶部的锯齿，所有这些缺陷在地震数据解读工作中对揭示微观地质结构有不良影响。

在本文中，我们重点关注地震数据的着色和细分，并提出了一种指数渐进的调色板着色和真正的自适应镶嵌方法。 我们研究着色和镶嵌方法，因为它们在揭示地震数据可视化中的微观地质结构中起着重要作用。 用不同颜色着色不同的幅度可以方便观察微观地质结构，并根据其倾斜方向对每个样品进行细分，可以实际显示结构。 本文的其余部分组织如下：第二部分分析了传统算法的不足之处，以及我们提出的解决方法。 第三节演示了基于真实地震数据的方法的有效性。 最后，第四节提供了总结和结论以及未来的工作。

二，算法分析

A.传统算法的分析林奇使用轨迹的序列号，采样时间和样本的幅度作为点的三维坐标，并将每个样本细分为与其对应的网格中的顶点。在CPU的固定管道中的顶点布局中没有提供顶点的颜色，而是在可编程图形流水线中由GPU的可编程片段处理器提供顶点颜色，以便可以根据它们的幅度线性地内插两个顶点之间的像素的颜色。在着色过程中，创建一维浮点纹理，并且每个纹素都填充有一个颜色矢量。当将地震数据提交到屏幕时，纹理被用作调色板，并且从地震幅度线性地转换颜色指数。 Lynch采用的调色板填充方法使用蓝色和红色分别对最大和最小幅度进行着色，白色为过渡幅度。上述现象可以用图1描述。

图1 调色板填充原理示意图

其中，当0.5 lt;1.0times;d时，yR / G（G / B）表示变量R和G，当0.5le;dx时，变量G和B。调色板填充原理也用等式（1）表示。

其中，变量y表示颜色分量R，G或B; x表示从0到1的纹理坐标范围。

在调色板填满后，根据从地震样本的顶点着色的振幅转换的纹理坐标，对GPU的像素着色器进行采样。 从幅度到纹理坐标的变换示意图如图2所示。

图2 从样本幅度到纹理坐标的变换示意图

其中，U表示纹理坐标。 Z表示地震数据中样本的幅度，Zmax和Zmin分别是地震数据中样本的最大和最小幅度。 转移方法由等式（2）表示。

虽然在固定管道中使用颜色作为顶点布局的元素时，着色方法可以消除颜色交叉现象，但地震数据可视化的对比度非常低，因为总是有一些采样点或噪声的幅度 比其他人大得多。 如果这些点用深色着色，其他点将以较浅的颜色线性着色。 最终结果的低对比度不利于微观地质结构的分析。

林奇的另一部分工作是确定每个采样点的自适应镶嵌方法。 因为每个采样点都有一个倾斜方向，如果根据倾角方向不使用相应的镶嵌方法，一些地质结构将被人为改变，它们的真实外观不能被揭示。 例如，有四个采样点被镶嵌成四边形，被用作对应于图3所示的地震数据的网格的基本单元。

图3 同样四点的两种镶嵌方法

虽然对于相同的点，图3所示的两种镶嵌方法的结果是完全不同的，通过图3（a）中的方法和通过图3（a）的方法产生“谷”b）。 林奇使用四边形的左上角作为控制点，并根据控制点的浸渍方式自适应选择四边形镶嵌方法，该方法是基于像素着色器中的归一化互相关值计算的。 归一化互相关值的计算过程如图4所示。

图4 归一化互相关原理图

其中，S表示倾斜样式被计算的目标点，X是在当前迹线上选择的序列，Y是在下一个迹线上选择的序列，max W是沿着箭头方向的Y的最大偏移。 用等式（3）描述X和Y的归一化互相关的计算。

其中，表示当偏移为W时X和Y的归一化互相关值，N是相关窗口的宽度，ix和iy分别表示X和Y中的第i个采样点，x和y表示 分别是X和Y的平均值。 它们可以被认为是0.然后，通过等式（4）计算出S的倾角。

其中，xi;代表范围为[-1,1]的倾斜风格。 -1表示下倾，0表示非浸渍，1表示向上倾斜。

使用自适应镶嵌方法，当浸渍时，样品可以根据其浸渍方式正确地镶嵌。 但是，当它下垂时，由于采样点被限制在四边形单元中的四个点，所以根据其倾斜方式不能总是正确地镶嵌。 当控制点的倾斜风格向上倾斜时，左下角的倾斜风格被认为是倾斜，无论是否上升。 在这种情况下，如果较低点的倾斜风格不会下降，则控制点和下方都不能根据其浸渍方式正确地镶嵌。 情况如图5所示。

图5 上倾时不正确的细分

其中，假设振幅为5的中间左点的倾斜方式向上倾斜，并且该点应该以上四边形所示的方式进行镶嵌，但是使用自适应镶嵌方法，如 在四边形下，不管品脱Z1的浸渍风格。

B.提出的算法的介绍

林奇提出的方法可以比传统的2D和3D可视化方法显示更多的微观地质结构。 然而，地震数据可视化的对比度较低，根据相应的倾角风格，地震样本不能被细分为网格划分。 对于这些不足，本文提出了一种指数渐进的调色板着色方法和一种真正的自适应镶嵌方法。

1. 指数渐进的调色板着色通过我们的着色方法，调色板元素没有线性填充，而是以指数方式填充。 随着纹理坐标的变化，颜色分量R和G或G和B的变化曲线如图6所示。

图6 指数渐近调色板填充图

其中，y表示组分R，G或B.（R，G）/（G，B）是组分R和G或G和B。 当纹理坐标从0增加到0.5时，R和G都与虚线一起呈指数增加，而Bis 1.0。 以这种方式，颜色从蓝色指数变为白色。 变化速度比线性形式慢得多; 可能的是，当纹理坐标从0.5增加到1.0并且R为1.0时，G或B都随着全线呈指数增加，使得颜色从白色变为红色，并且变化速度比线性形式慢得太多。该调色板填充方法由等式（5）表示。

利用本文提出的着色方法，当点的幅度为负时，颜色随着幅度绝对值的增加而迅速从白色变为蓝色。类似地，当点的振幅为正时，颜色随着振幅绝对值的增加而迅速从白色变为红色。结果，地震数据可视化的对比度明显增强。

2）真正的自适应镶嵌方法

本文提出的真正的自适应镶嵌方法可以根据其浸渍方式细分每个点，除了顶部和底部边缘或三角形交叉或孔洞现象出现。 我们将浸泡风格分为两种，分别是上下倾斜（包括非浸渍），并分别使用不同的方法

案件。 方法描述如下：

如图7所示，固定镶嵌用于上边缘和下边缘点。

图7边缘点的细分图

其中，T表示顶部边缘点，并由下倾斜镶嵌细分。 B代表底边点。 它被上垂的细分镶嵌。 这种统一的镶嵌方法可以避免当顶点向上倾斜，下一个下倾或底点向下倾斜并且上部倾斜时的孔现象。

非边缘点可以根据它们的浸渍方式自适应细分，除非出现三角形交叉或孔洞现象。 因此，如果非边缘点向上倾斜，则首先检查上限点的倾斜方式。 如果上点没有下降，则当前点由上倾角镶嵌方法细分。 如果上限点下降，则当前点不应该被细分。 该过程如图8所示。

图8非边缘点的镶嵌图

其中，B是当前点，（a）A没有下降。 在这种情况下，B根据其浸泡方式镶嵌。 （b）是当A下垂时的三角交叉现象。 在这种情况下，B不应该被细分。 这是通过不将顶点索引分配给B，D和C来实现的，从而不会形成三角形BDC。

当非边缘点的倾斜方式下降时，我们首先用下倾角镶嵌方法细分它。 然后，我们检查上位点是否向上倾斜，以避免孔洞现象。 如果是上垂，孔会出现，我们使用向上倾斜或下倾角镶嵌方法修复孔。 如果没有上升，那么这个洞不会出现，没有必要做。 如图9所示。

图9非边缘点的向下镶嵌图

其中，E是当前点，（a）是孔现象，（b）和（c）是孔的两种修复方法。

与[18]中提出的镶嵌方法不同，真正的自适应镶嵌方法可以根据其浸渍方式适当地细分每个点，除了顶部和底部边缘或三角形交叉点或孔洞现象出现的情况下。

III.实验与分析

为了验证提出的方法的有效性，本文对基于Dirtect3D的中国石油天然气股份有限公司专用的地震数据和顶点着色器采样纹理的功能进行了实验，用于本文传输地震数据。

A.着色的比较与分析

为了说明所提出的着色方法的优点，顶点顶点具有最大幅度的三角形和两个底部顶点具有最小幅度是通过不同的方法着色的。 基于它们的内插幅度，最大幅度用红色着色，最小值为蓝色，其他颜色为红色和蓝色之间。 结果如图10所示。

图10三角形着色示例

其中，（a）是顶点布局着色方法的结果; （b）是线性增量调色板着色方法的结果; （c）是指数渐近调色板着色方法的结果。 相比之下，我们看到（a）和（b）的不足之处在（c）中消失。

实数据的结果如图11至图14所示。

图11地质分析软件Seisee2.5.beta-2的可视化结果

图12由顶点属性着色的可视化结果

图13 [18]提出的着色方法的可视化结果

图14通过指数渐进调色板着色方法的可视化结果

图11是地质分析软件Seisee2.5.beta-2的可视化结果。 （a）是颜色可视化，（b）是灰度可视化，（c）是波形可视化，（d）是摆动填充可视化。从图12到图14（a）是正视图。 （b）是围绕水平轴旋转后的结果。 （c）是对当地视野的密切观察。 （d）是旋转角度后（c）的结果。在图12（c）和（d）中，颜色交叉现象出现在0幅度附近，但不出现在图13至图14的（c）和（d）中，这证明了本文提出的着色方法[18]可以正确地对地震点进行着色。然而，图14中的结果的对比度比图13高。因此，提出的着色方法的有效性得到验证。此外，我们可以看到，图12至图14所示的二维地震剖面的所有三维可视化图都可以显示出与图11所示的传统2D显示相比更多的地质结构。

B.点分形比较与分析

为了证明所提出的真实自适应镶嵌方法的有效性，对具有上下倾角的地震数据进行了比较。 结果如图15至图17所示。

图15在下倾斜视线上使用倾斜镶嵌时使用锯齿现象或在倾斜视野上使用向下倾斜镶嵌

图16 [18]提出的自适应镶嵌方法的细分结果，

图17本文提出的真实适应关联镶嵌方法的细分结果

图15是当我们在下垂水平面上使用倾角镶嵌或向下倾斜镶嵌时，锯齿的图示。 我们看到，当在下降的视野上使用不正确的镶嵌方法时，锯齿是显而易见的。

图16是[18]中提出的自适应镶嵌方法的细分结果。 （a）是上下倾斜视线的线框。 （b）是相应的实体显示。 （a）和（b）中，从上下倾斜的顶部可以看出，锯齿有效减少，但锯齿仍然可见。 （c）是当[18]中提出的自适应镶嵌方法被修改为根据其浸渍样式自动细分每个点时的孔现象的线框。 （d）是相应的固体显示。我们可以看到孔现象出现了。图17是本文提出的真正的自适应镶嵌方法的细分结果。 （a）是上下倾斜视线的线框。 （b）是相应的实体显示。从（a）和（b）的结果可以看出，与图16（a）和（b）的结果相比，不仅锯齿进一步减小，而图16（c）中的孔现象）和（d）也被淘汰。 （c）是本文提出的具有指数渐近调色板着色方法和真实自适应镶嵌方法的结果的线框。 （d）是相应的固体显示。

通过比较不同着色和镶嵌方法的结果，我们发现，通过提出的着色方法，增强对比度，并根据相应的地震幅度对每个顶点进行着色，并以拟议的镶嵌方法将锯齿下降 或由不正确的镶嵌方法引起的倾斜视

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