基于地震同相轴零相位判别的蚂蚁体属性倾角校正方法与流程

1.本发明涉及油田开发技术领域，特别是涉及到一种基于地震同相轴零相位判别的蚂蚁体属性倾角校正方法。


背景技术：

2.随着复杂断块油藏开发的不断深入，低序级断层对复杂断块油藏开发的影响越来越大，一方面低序级断层控制了复杂断块油藏剩余油的分布，另一方面低序级断层则影响了复杂断块油藏开发过程中，油水井注采关系的调整，因此，低序级断层的精细解释对复杂断块油藏的开发至关重要。对低序级断层的精细解释常常需要结合断层属性，但蚂蚁体属性等常规断层属性在地层倾角较大位置处存在较大的断层识别误差，其中导致蚂蚁体属性出现较大断层识别误差的原因是在蚂蚁追踪过程中，将倾斜地层的同相轴零相位也识别成了断层，从而造成了较大的断层识别假象。前人为了解决上述问题，在蚂蚁体属性提取过程中根据地层倾斜方向设置蚂蚁追踪的方向，但当地层条件复杂时，仍无法有效解决倾斜地层引起的蚂蚁体属性识别断层的误差。
3.在申请号：cn201710950865.8的中国专利申请中，涉及到一种煤层小断层的快速识别方法和装置；其中，该方法包括：获取设定煤田区域的地震数据；对地震数据进行构造导向滤波；采用蚂蚁追踪算法对滤波后的地震数据进行处理，生成地震数据对应的蚂蚁地震属性数据体；提取蚂蚁地震属性数据体中，目的层的层位属性切片；根据层位属性切片识别煤田区域的煤层小断层构造。
4.在申请号：cn201610384344.6的中国专利申请中，涉及到一种基于地震数据预测地下裂缝空间展布的方法及装置，涉及地下裂缝空间展布预测技术领域。方法包括：获取地震数据和测井数据；进行井震标定，并对地震数据进行目的层构造解释，确定待预测的目的层的顶底边界；对地震数据进行去噪处理，形成去噪后地震数据体；确定去噪后地震数据体的相干属性和蚂蚁追踪属性；将蚂蚁追踪属性的值域变化范围校正为相干属性的值域变化范围；将值域变化范围校正后的蚂蚁追踪属性与相干属性进行融合，形成裂缝预测敏感属性体；根据裂缝预测敏感属性体在空间范围内的数值大小预测顶底边界内的地下裂缝空间展布形态。
5.在申请号：cn201611177648.1的中国专利申请中，涉及到一种基于地震属性的裂缝定量化预测的方法。该方法包括：获取目的层的三维地震数据和测井数据，基于这两项数据获得目的层的构造解释；对三维地震数据进行去噪处理；对去噪处理后的三维地震数据体进行相干属性计算，得到相干属性体；对去噪处理后的三维地震数据体进行曲率属性计算，得到曲率属性体；对相干属性体进行值域校正；基于曲率属性体以及校正后的相干属性体，计算得到裂缝预测属性体；根据裂缝预测属性体对地下裂缝的空间展布信息进行预测。
6.以上现有技术均与本发明有较大区别，未能解决我们想要解决的技术问题，为此我们发明了一种新的基于地震同相轴零相位判别的蚂蚁体属性倾角校正方法。


技术实现要素：

7.本发明的目的是提供一种提高了蚂蚁体属性在高倾角地层处的适用能力以及低序级断层的属性解释能力的基于地震同相轴零相位判别的蚂蚁体属性倾角校正方法。
8.本发明的目的可通过如下技术措施来实现：基于地震同相轴零相位判别的蚂蚁体属性倾角校正方法，该基于地震同相轴零相位判别的蚂蚁体属性倾角校正方法包括：
9.步骤1：对叠后地震数据进行基于断层保护的分频扩散滤波处理；
10.步骤2：进行梯度特征属性计算，得到地震数据的水平、垂直及对角梯度数据；
11.步骤3：进行倾角属性计算，得到地震数据的倾角数据；
12.步骤4：利用倾角数据判断地层是否倾斜及其倾斜方向，进而根据不同情况进行梯度替换；
13.步骤5：进行同相轴零相位的判断，识别不同地层条件下稳定地层的同相轴零相位；
14.步骤6：根据同相轴零相位的判断结果，分情况进行蚂蚁体属性值的修正；
15.步骤7：进行滤波处理和线条细化处理，提高蚂蚁体属性的连续性和分辨率；
16.步骤8：基于上述步骤得到的蚂蚁体属性，进行高地层倾角条件下低序级断层的地震识别。
17.本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：
18.在步骤1中，对原始叠后地震数据进行基于断层保护的分频扩散滤波处理，处理过程中引入最大曲率属性作为断层保护因子，在去噪过程中保护断层这些边界信息，提高地震数据的信噪比和分辨率。
19.在步骤2中，对去噪处理后的地震数据进行梯度特征属性计算，利用sobel算子计算地震数据的梯度特征属性，分别得到地震数据的水平梯度f
x
、垂直梯度fy以及两个对角梯度f
xx
、f
yy
。
20.在步骤3中，对去噪处理后的地震数据进行倾角属性计算，通过对传统梯度方位角公式的改进，得到新的地层倾角计算公式，利用该公式计算地震数据的倾角属性，进而判断地层是否倾斜及其地层倾向。
21.在步骤3中，地层倾角计算公式为：
[0022][0023]
式中：dip为反映地层倾角的属性值，f
x
为地震数据的水平梯度，fy为地震数据的垂直梯度。
[0024]
在步骤4中，在计算得到地震数据的倾角属性数据后，通过对不同地层倾斜程度处的数据统计分析，确定倾斜地层的判别标准。
[0025]
在步骤4中，基于倾斜地层的判别标准，对地震数据进行梯度替换，其中对于近水平地层，不进行梯度替换，对于倾斜地层，则将沿着地层方向的对角梯度替换原来的水平梯度，垂直地层方向的对角梯度替换原来的垂直梯度。
[0026]
在步骤5中，利用替换后的梯度数据进行稳定地层同相轴零相位的判别，其中替换后垂直梯度f
sy
大于替换后水平梯度f
sx
的位置认为是稳定地层的同相轴零相位，替换后水平梯度f
sx
大于替换后垂直梯度f
sy
的位置认为是断层。
[0027]
在步骤6中，首先统计分析确定蚂蚁体属性指示断层的临界值a，以及反映断层的蚂蚁体属性极大值a和反映稳定地层的蚂蚁体属性极小值b，然后根据同相轴零相位的判别结果，分情况进行蚂蚁体属性值的修正，将梯度特征为同相轴零相位且蚂蚁体属性显示为断层的位置，蚂蚁体属性值修正为蚂蚁体属性极小值b，将梯度特征为断层且蚂蚁体属性显示为稳定地层的位置，蚂蚁体属性值修正为蚂蚁体属性极大值a，其他情况保留原蚂蚁体属性值：
[0028][0029]
式中：ant
new
为倾角校正后的蚂蚁体属性，ant为原始蚂蚁体属性，f
sy
为梯度替换后的垂直梯度，f
sx
为梯度替换后的水平梯度，a为蚂蚁体属性指示断层的临界值。
[0030]
在步骤7中，对校正后的蚂蚁体属性进行滤波处理和线条细化处理，首先利用基于长方形时窗的中值滤波对校正后的蚂蚁体属性进行滤波处理，消除孤立的数据点，并提高蚂蚁体属性的连续性，然后利用细化算法对滤波后的蚂蚁体属性进行线条细化处理，提高蚂蚁体属性的分辨率，最后利用3x3的时窗，通过判断数据是否水平展布，消除断层间的横向线条，提高蚂蚁体属性的精准度。
[0031]
在步骤8中，利用倾角校正后的蚂蚁体属性进行高地层倾角条件下低序级断层的地震识别。
[0032]
本发明中的基于地震同相轴零相位判别的蚂蚁体属性倾角校正方法，消除了高倾角地层导致的蚂蚁体属性断层识别误差，提高了蚂蚁体属性在高倾角地层处的适用能力以及低序级断层的属性解释能力。该基于地震同相轴零相位判别的蚂蚁体属性倾角校正方法通过对地震数据开展梯度结构张量分析，确定倾斜地层处同相轴零相位与断层的梯度差异特征，进而实现倾斜地层处蚂蚁体属性的倾角校正，提高蚂蚁体属性在倾斜地层处断层识别的准确度。
附图说明
[0033]
图1为本发明的基于地震同相轴零相位判别的蚂蚁体属性倾角校正方法的一具体实施例的流程图；
[0034]
图2为本发明的一实施例中利用sobel算子计算地震数据梯度特征属性的模板；
[0035]
图3为本发明的一实施例中基于倾向控制下的梯度替换流程示意图；
[0036]
图4为本发明的一实施例中倾角校正前后蚂蚁体属性剖面及水平切片对比图；
[0037]
图5为本发明的一实施例中断层解释结果与倾角校正的蚂蚁体属性剖面及原始地震剖面的对比图。
具体实施方式
[0038]
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0039]
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作和/或它们的组合。
[0040]
通过对比倾斜地层处的蚂蚁体属性与地震数据可知，出现断层假象的位置基本上在同相轴零相位附近，而通过对地震数据开展梯度结构张量分析可知，倾斜地层处同相轴零相位与断层的对角梯度特征存在明显差异，其中倾斜地层同相轴零相位处沿地层的对角梯度小于垂直地层的对角梯度，而断层处沿地层的对角梯度则大于垂直梯度层的对角梯度。此时，利用地层倾向控制下梯度替换后的梯度数据可以实现倾斜地层同相轴零相位与断层的区分，在此基础上，根据不同的地震现象进行蚂蚁体属性值的修正，实现倾斜地层条件下蚂蚁体属性的倾角校正。
[0041]
如图1所示，图1为本发明的基于地震同相轴零相位判别的蚂蚁体属性倾角校正方法的流程图。
[0042]
步骤1：对叠后地震数据进行基于断层保护的分频扩散滤波处理，提高地震数据的信噪比和分辨率；
[0043]
对原始叠后地震数据进行基于断层保护的分频扩散滤波处理，处理过程中引入最大曲率属性作为断层保护因子，在去噪过程中保护断层等边界信息。
[0044]
步骤2：对去噪处理后的地震数据进行梯度特征属性计算，得到地震数据的水平、垂直及对角梯度数据；
[0045]
利用sobel算子计算地震数据的梯度特征属性，分别得到地震数据的水平梯度f
x
、垂直梯度fy以及两个对角梯度f
xx
、f
yy
。图2为本发明的一实施例中利用sobel算子计算地震数据梯度特征属性的模板；
[0046]
步骤3：对去噪处理后的地震数据进行倾角属性计算，得到地震数据的倾角数据；
[0047]
通过对传统梯度方位角公式的改进，得到新的地层倾角计算公式，利用该公式计算地震数据的倾角属性，进而判断地层是否倾斜及其地层倾向。
[0048][0049]
式中：dip为反映地层倾角的属性值，f
x
为地震数据的水平梯度，fy为地震数据的垂直梯度。
[0050]
步骤4：利用倾角数据判断地层是否倾斜及其倾斜方向，进而根据不同情况进行梯度替换；
[0051]
在计算得到地震数据的倾角属性数据后，通过对不同地层倾斜程度处的数据统计分析，确定倾斜地层的判别标准。
[0052]
基于倾斜地层的判别标准，对地震数据进行梯度替换，其中对于近水平地层，不进行梯度替换，对于倾斜地层，则将沿着地层方向的对角梯度替换原来的水平梯度，垂直地层方向的对角梯度替换原来的垂直梯度。图3展示了梯度替换的主要流程。
[0053]
步骤5：利用梯度替换后的梯度数据进行同相轴零相位的判断，识别不同地层条件下稳定地层的同相轴零相位；
[0054]
利用替换后的梯度数据进行稳定地层同相轴零相位的判别，其中替换后垂直梯度fsy
大于替换后水平梯度f
sx
的位置认为是稳定地层的同相轴零相位，替换后水平梯度f
sx
大于替换后垂直梯度f
sy
的位置认为是断层。
[0055]
步骤6：根据同相轴零相位的判断结果，分情况进行蚂蚁体属性值的修正；
[0056]
首先统计分析确定蚂蚁体属性指示断层的临界值a，以及反映断层的蚂蚁体属性极大值a和反映稳定地层的蚂蚁体属性极小值b，然后根据同相轴零相位的判别结果，分情况进行蚂蚁体属性值的修正，将梯度特征为同相轴零相位且蚂蚁体属性显示为断层的位置，蚂蚁体属性值修正为蚂蚁体属性极小值b，将梯度特征为断层且蚂蚁体属性显示为稳定地层的位置，蚂蚁体属性值修正为蚂蚁体属性极大值a，其他情况保留原蚂蚁体属性值。
[0057][0058]
式中：ant
new
为倾角校正后的蚂蚁体属性，ant为原始蚂蚁体属性，f
sy
为梯度替换后的垂直梯度，f
sx
为梯度替换后的水平梯度，a为蚂蚁体属性指示断层的临界值。
[0059]
步骤7：对校正后的蚂蚁体属性进行滤波处理和线条细化处理，提高蚂蚁体属性的连续性和分辨率；
[0060]
首先利用基于长方形时窗的中值滤波对校正后的蚂蚁体属性进行滤波处理，消除孤立的数据点，并提高蚂蚁体属性的连续性，然后利用细化算法对滤波后的蚂蚁体属性进行线条细化处理，提高蚂蚁体属性的分辨率，最后利用3x3的时窗，通过判断数据是否水平展布，消除断层间的横向线条，提高蚂蚁体属性的精准度。图4展示了倾角校正前后蚂蚁体属性对比结果。
[0061]
步骤8：基于上述步骤得到的蚂蚁体属性，进行高地层倾角条件下低序级断层的地震识别。
[0062]
利用倾角校正后的蚂蚁体属性可以进行高地层倾角条件下低序级断层的地震识别。图5展示了倾角校正后的蚂蚁体属性剖面以及原始地震剖面与断层解释结果的对比图，对比显示经过倾角校正后的蚂蚁体属性有效反映了不同地层倾角条件下特别是高倾角地层的断层发育特征。
[0063]
以下为应用本发明的几个具体实施例。
[0064]
实施例1：
[0065]
在应用本发明的一具体实施例1中，地震数据显示地层倾向方向为上倾地层，地层倾角普遍介于10-25
°
。该基于地震同相轴零相位判别的蚂蚁体属性倾角校正方法包括了以下步骤：
[0066]
步骤101：对原始地震数据开展基于断层保护的分频扩散滤波处理。高品质地震数据是低序级断层地震识别的基础，既需要较高的信噪比，也需要保证分辨率。因此，本发明将小波分频处理方法和各向异性扩散滤波方法相结合，有效提高了处理后地震数据的信噪比及分辨率，同时保护了断层等边界信息。
[0067]
步骤102：利用5x5大小的sobel算子计算处理后地震数据的梯度特征属性，包括水平梯度f
x
、垂直梯度fy以及两个对角梯度f
xx
、f
yy
。
[0068]
步骤103：通过对传统梯度方位角公式的改进，本发明提出了新的地层倾角计算公式，进而计算得到地震数据的倾角属性数据，需要注意的是，新的倾角属性不能反映真实的
地层倾角，需要进一步确定倾斜地层的倾角属性判别阈值。通过给定地层倾向判别阈值，可以明确地层是否倾斜以及地层倾斜方向。其中新的地层倾角计算公式如下所示：
[0069][0070]
式中：dip为反映地层倾角的属性值，fx为地震数据的水平梯度，fy为地震数据的垂直梯度。
[0071]
步骤104：通过对倾角数据的统计分析显示，上倾地层的属性判别阈值大致为25度，当倾角属性值≥25度时，地层为上倾地层，当倾角属性值《25时，地层近似为水平地层。对于近水平地层，不同进行梯度替换，而对于倾斜地层，则根据地层倾向，分别将两个对角梯度替换原来的水平及垂直梯度，其中顺着地层方向的对角梯度替换原来的水平梯度，垂直地层方向的对角梯度替换原来的垂直梯度。
[0072]
步骤105：在完成梯度替换后，利用替换后的梯度数据进行稳定地层同相轴零相位的判别，其中替换后垂直梯度f
sy
大于替换后水平梯度f
sx
的位置认为是稳定地层的同相轴零相位，替换后水平梯度f
sx
大于替换后垂直梯度f
sy
的位置认为是断层。
[0073]
步骤106：根据同相轴零相位判别结果，分情况进行蚂蚁体属性值的修正，在此之前，首先统计分析确定蚂蚁体属性指示断层的临界值a，以及反映断层的蚂蚁体属性极大值a和反映稳定地层的蚂蚁体属性极小值b，然后将梯度特征为同相轴零相位且蚂蚁体属性显示为断层的位置，蚂蚁体属性值修正为蚂蚁体属性极小值b，将梯度特征为断层且蚂蚁体属性显示为稳定地层的位置，蚂蚁体属性值修正为蚂蚁体属性极大值a，其他情况保留原蚂蚁体属性值。
[0074][0075]
式中：ant
new
为倾角校正后的蚂蚁体属性，ant为原始蚂蚁体属性，f
sy
为梯度替换后的垂直梯度，f
sx
为梯度替换后的水平梯度，a为蚂蚁体属性指示断层的临界值。
[0076]
步骤107：在完成蚂蚁体属性倾角校正后，利用基于长方形时窗的中值滤波对校正后的蚂蚁体属性进行滤波处理，消除孤立的数据点，并提高蚂蚁体属性的连续性，然后利用细化算法对滤波后的蚂蚁体属性进行线条细化处理，提高蚂蚁体属性的分辨率，最后利用3x3的时窗，通过判断数据是否水平展布，消除断层间的横向线条，提高蚂蚁体属性的精准度。
[0077]
步骤108：利用倾角校正后的蚂蚁体属性开展高倾角地层的低序级断层识别与解释。
[0078]
实施例2：
[0079]
在应用本发明的一具体实施例2中，地震数据显示地层倾向方向为下倾地层，地层倾角普遍介于10-20
°
。该基于地震同相轴零相位判别的蚂蚁体属性倾角校正方法包括了以下步骤：
[0080]
步骤101：对原始地震数据开展基于断层保护的分频扩散滤波处理。高品质地震数据是低序级断层地震识别的基础，既需要较高的信噪比，也需要保证分辨率。因此，本发明
将小波分频处理方法和各向异性扩散滤波方法相结合，有效提高了处理后地震数据的信噪比及分辨率，同时保护了断层等边界信息。
[0081]
步骤102：利用5x5大小的sobel算子计算处理后地震数据的梯度特征属性，包括水平梯度f
x
、垂直梯度fy以及两个对角梯度f
xx
、f
yy
。
[0082]
步骤103：通过对传统梯度方位角公式的改进，本发明提出了新的地层倾角计算公式，进而计算得到地震数据的倾角属性数据，需要注意的是，新的倾角属性不能反映真实的地层倾角，需要进一步确定倾斜地层的倾角属性判别阈值。通过给定地层倾向判别阈值，可以明确地层是否倾斜以及地层倾斜方向。其中新的地层倾角计算公式如下所示：
[0083][0084]
式中：dip为反映地层倾角的属性值，fx为地震数据的水平梯度，fy为地震数据的垂直梯度。
[0085]
步骤104：通过对倾角数据的统计分析显示，下倾地层的属性判别阈值大致为-40度，当倾角属性值≤-40度时，地层为下倾地层，当倾角属性值＞-40时，地层近似为水平地层。对于近水平地层，不同进行梯度替换，而对于倾斜地层，则根据地层倾向，分别将两个对角梯度替换原来的水平及垂直梯度，其中顺着地层方向的对角梯度替换原来的水平梯度，垂直地层方向的对角梯度替换原来的垂直梯度。
[0086]
步骤105：在完成梯度替换后，利用替换后的梯度数据进行稳定地层同相轴零相位的判别，其中替换后垂直梯度f
sy
大于替换后水平梯度f
sx
的位置认为是稳定地层的同相轴零相位，替换后水平梯度f
sx
大于替换后垂直梯度f
sy
的位置认为是断层。
[0087]
步骤106：根据同相轴零相位判别结果，分情况进行蚂蚁体属性值的修正，在此之前，首先统计分析确定蚂蚁体属性指示断层的临界值a，以及反映断层的蚂蚁体属性极大值a和反映稳定地层的蚂蚁体属性极小值b，然后将梯度特征为同相轴零相位且蚂蚁体属性显示为断层的位置，蚂蚁体属性值修正为蚂蚁体属性极小值b，将梯度特征为断层且蚂蚁体属性显示为稳定地层的位置，蚂蚁体属性值修正为蚂蚁体属性极大值a，其他情况保留原蚂蚁体属性值。
[0088][0089]
式中：ant
new
为倾角校正后的蚂蚁体属性，ant为原始蚂蚁体属性，f
sy
为梯度替换后的垂直梯度，f
sx
为梯度替换后的水平梯度，a为蚂蚁体属性指示断层的临界值。
[0090]
步骤107：在完成蚂蚁体属性倾角校正后，利用基于长方形时窗的中值滤波对校正后的蚂蚁体属性进行滤波处理，消除孤立的数据点，并提高蚂蚁体属性的连续性，然后利用细化算法对滤波后的蚂蚁体属性进行线条细化处理，提高蚂蚁体属性的分辨率，最后利用3x3的时窗，通过判断数据是否水平展布，消除断层间的横向线条，提高蚂蚁体属性的精准度。
[0091]
步骤108：利用倾角校正后的蚂蚁体属性开展高倾角地层的低序级断层识别与解释。
[0092]
实施例3：
[0093]
在应用本发明的一具体实施例3中，地震数据显示地层倾向方向即存在上倾地层，也存在下倾地层，地层倾角普遍介于10-25
°
。该基于地震同相轴零相位判别的蚂蚁体属性倾角校正方法包括了以下步骤：
[0094]
步骤101：对原始地震数据开展基于断层保护的分频扩散滤波处理。高品质地震数据是低序级断层地震识别的基础，既需要较高的信噪比，也需要保证分辨率。因此，本发明将小波分频处理方法和各向异性扩散滤波方法相结合，有效提高了处理后地震数据的信噪比及分辨率，同时保护了断层等边界信息。
[0095]
步骤102：利用5x5大小的sobel算子计算处理后地震数据的梯度特征属性，包括水平梯度f
x
、垂直梯度fy以及两个对角梯度f
xx
、f
yy
。
[0096]
步骤103：通过对传统梯度方位角公式的改进，本发明提出了新的地层倾角计算公式，进而计算得到地震数据的倾角属性数据，需要注意的是，新的倾角属性不能反映真实的地层倾角，需要进一步确定倾斜地层的倾角属性判别阈值。通过给定地层倾向判别阈值，可以明确地层是否倾斜以及地层倾斜方向。其中新的地层倾角计算公式如下所示：
[0097][0098]
式中：dip为反映地层倾角的属性值，fx为地震数据的水平梯度，fy为地震数据的垂直梯度。
[0099]
步骤104：通过对倾角数据的统计分析显示，当地层即存在上倾地层，也存在下倾地层时，当倾角值介于-40～25度之间时，地层为近水平地层，当倾角值≥25度时，地层为上倾地层，当倾角值≤-40时，地层为下倾地层。对于近水平地层，不同进行梯度替换，而对于倾斜地层，则根据地层倾向，分别将两个对角梯度替换原来的水平及垂直梯度，其中顺着地层方向的对角梯度替换原来的水平梯度，垂直地层方向的对角梯度替换原来的垂直梯度。
[0100]
步骤105：在完成梯度替换后，利用替换后的梯度数据进行稳定地层同相轴零相位的判别，其中替换后垂直梯度f
sy
大于替换后水平梯度f
sx
的位置认为是稳定地层的同相轴零相位，替换后水平梯度f
sx
大于替换后垂直梯度f
sy
的位置认为是断层。
[0101]
步骤106：根据同相轴零相位判别结果，分情况进行蚂蚁体属性值的修正，在此之前，首先统计分析确定蚂蚁体属性指示断层的临界值a，以及反映断层的蚂蚁体属性极大值a和反映稳定地层的蚂蚁体属性极小值b，然后将梯度特征为同相轴零相位且蚂蚁体属性显示为断层的位置，蚂蚁体属性值修正为蚂蚁体属性极小值b，将梯度特征为断层且蚂蚁体属性显示为稳定地层的位置，蚂蚁体属性值修正为蚂蚁体属性极大值a，其他情况保留原蚂蚁体属性值。
[0102][0103]
式中：ant
new
为倾角校正后的蚂蚁体属性，ant为原始蚂蚁体属性，f
sy
为梯度替换后的垂直梯度，f
sx
为梯度替换后的水平梯度，a为蚂蚁体属性指示断层的临界值。
[0104]
步骤107：在完成蚂蚁体属性倾角校正后，利用基于长方形时窗的中值滤波对校正
后的蚂蚁体属性进行滤波处理，消除孤立的数据点，并提高蚂蚁体属性的连续性，然后利用细化算法对滤波后的蚂蚁体属性进行线条细化处理，提高蚂蚁体属性的分辨率，最后利用3x3的时窗，通过判断数据是否水平展布，消除断层间的横向线条，提高蚂蚁体属性的精准度。
[0105]
步骤108：利用倾角校正后的蚂蚁体属性开展高倾角地层的低序级断层识别与解释。
[0106]
通过与常规的蚂蚁体属性对比可知，经过倾角校正后的蚂蚁体属性有效消除了不同地质情况下倾斜地层同相轴零相位引起的断层假象，提高了蚂蚁体属性在高倾角地层处的适用性以及低序级断层的属性解释能力。
[0107]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域技术人员来说，其依然可以对前述实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
[0108]
除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。