● 摘要
随着全球能源的日益紧缺，能源的勘探技术得到迅猛发展。在勘探领域，地质异常体解释技术以其高效准确定位能源的特点被广泛应用。能源的勘探技术通过采集地震数据，进而分析地下结构，以确定储藏位置。目前所采集的地震数据的规模越来越大，使得其中包含的地质体的结构更加丰富，同时也对异常体处理过程的效率和结果精确度提出了更高的要求。传统的解释过程过多依赖于人工处理参与，已经不能很好地适应新的数字化解释工作的需求。如何利用适当的数学方法和图像处理技术，在采集的原始数据中去掉噪声，自动拾取出地质异常体，已成为目前地球物理界的研究热点。
地质异常体数据的自动拾取过程一般包括两个步骤：其一，对数据进行去噪、平滑处理；其二，对预处理之后的数据进行子体划分和拾取。由于数据采集过程会受到环境影响及所拾取的地质异常体本身具有复杂结构，使得以上两个过程中存在两个主要问题：(1)消除噪声的过程需要考虑噪声和信号的保留程度的权衡问题；(2)自动拾取过程需要对于特征进行有效地增强，即，如何在同一地震数据中能够拾取出特定尺度的异常体。
为此，本文主要的研究内容及其主要成果如下：
根据三维地质异常体的噪声分布特征和地层结构特征，研究了地震数据的保边滤波算法，以及基于物理扩散方程各向异性滤波算法。针对一般保边滤波中出现的拐角处过度尖锐的问题，提出了限定三边滤波的异常体滤波算法。针对边缘特征损失的问题，提出了高阶偏微分模型。此算法可以很好地对边界特征进行保持和增强。
针对自动拾取中存在的问题，提出自适应分水岭模型的异常体自动拾取算法，对异常体进行特征域内的拾取。能够连续突出大尺度的断层和小尺度的结构单元。既能突出局部细节的结构特征，又能反映全局的结构概况。本文提出三维地震数据的平滑算法和自动拾取算法，实现了异常体的自动拾取，验证了其准确性。拾取结果在平滑程度和完整程度上满足需求，同时精确度也超过人工处理的结果。该算法库已经集成到GeoEast石油软件中，得到很好的应用验证。