معرفی نشانگر بافتی جدید بر اساس شاخص ناهمسانگردی، مطالعه موردی: گنبد نمکی

نوع مقاله : سایر مقالات

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران

2 دانشیار، دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران

3 استادیار، دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران

چکیده

شناسایی دقیق ساختارهای زیرسطحی مانند گنبدهای نمکی از اهمیت بالایی در اکتشاف منابع هیدروکربنی برخوردار است. روش‌های مرسوم پردازش و تفسیر داده‌های لرزه‌ای از جمله نشانگرهای لرزه‌ای متداول نظیر همدوسی، انحنا و آشفتگی، با وجود ارائه اطلاعات مفید، در تفکیک دقیق مرز ساختارهای زمین‌شناسی مانند گنبد نمکی محدودیت‌هایی دارند. یکی از رویکردهای نوین برای غلبه بر این چالش، بهره‌گیری از تحلیل بافت داده‌های لرزه‌ای با هدف شناسایی ساختارها به کمک تباین ویژگی‌های بافتی ناحیه مورد مطالعه است. بافت لرزه‌ای می‌تواند اطلاعاتی درباره رخساره‌های رسوبی، ساختارهای مخزنی و ناهمگنی‌های زمین‌شناسی فراهم آورد. در این پژوهش، با الهام از مفهوم ناهمسانگردی در محیط‌های لایه‌ای و همسانگردی نسبی گنبدهای نمکی، نشانگر بافتی جدیدی با عنوان «شاخص ناهمسانگردی تانسور گرادیان» معرفی شده است. این نشانگر بر پایه تحلیل آماری مقادیر ویژه تانسور ساختار گرادیان محلی توسعه یافته و هدف آن تمایز میان نواحی با جهت‌داری مشخص (لایه‌بندی) و نواحی بدون جهت‌گیری غالب (همچون گنبد نمکی) است. به‌منظور ارزیابی عملکرد این شاخص، از داده لرزه‌ای دوبعدی مربوط به گنبد نمکی در تنگه هرمز استفاده شده و نتایج آن با نشانگرهای متداول آنتروپی و آشفتگی مقایسه شده است. نتایج به‌دست‌آمده نشان می‌دهد که شاخص ناهمسانگردی پیشنهادی، توانایی بالایی در تفکیک دقیق مرزهای گنبد نمکی دارد و به‌ویژه در ابعاد پنجره مناسب، همخوانی بیشتری با تفسیر مفسران انسانی ارائه می‌دهد. این نشانگر در برابر نوفه، پایدارتر بوده و همچنین مستقل از محاسبه شیب عمل می‌کند. بنابراین، خطای محاسباتی کمتری دارد. همچنین، به دلیل ماهیت ساختارگرای آن، از بهره‌وری محاسباتی بالاتری نسبت به روش‌های سنتی برخوردار است. در نهایت، شاخص ناهمسانگردی تانسور گرادیان می‌تواند به‌عنوان ابزاری دقیق و مؤثر در تحلیل بافتی مقاطع لرزه‌ای در جهت نیل به هدف تفسیر خودکار ساختارهای زیرسطحی به‌ویژه گنبدهای نمکی مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها


Aqrawi, A. A., T. H. Boe, and S. Barros. 2011, Detecting salt domes using a dip guided 3D Sobel seismic attribute. Paper read at SEG International Exposition and Annual Meeting.
Asjad, A., and D. Mohamed, 2015, A new approach for salt dome detection using a 3D multidirectional edge detector: Applied Geophysics, 12, no. 3, 334-342.
Aytekin, C., X. Ni, F. Cricri, and E. Aksu. 2018, Clustering and unsupervised anomaly detection with l 2 normalized deep auto-encoder representations. Paper read at 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Barnes, A., 2016, Handbook of Poststack Seismic Attributes, Society of Exploration Geophysicists, 21, 268 pp.
Berthelot, A., A. H. Solberg, and L.-J. Gelius, 2013, Texture attributes for detection of salt: Journal of Applied Geophysics, 88, 52-69.
Berthelot, A., A. Solberg, E. Morisbak, and L. Gelius. 2012, Use of seismic attributes in auto-tracking of salt structures—A feasibility study: Presented at the 82nd Annual international Meeting. SEG.
Chopra, S., and K. J. Marfurt, 2007, Seismic attributes for prospect identification and reservoir characterization: SEG and EAGE.
Eichkitz, C. G., J. Amtmann, and M. G. Schreilechner, 2013, Calculation of grey level co-occurrence matrix-based seismic attributes in three dimensions: Computers & Geosciences, 60, 176-183.
Farrokhnia, F., A. R. Kahoo, and M. Soleimani, 2018, Automatic salt dome detection in seismic data by combination of attribute analysis on CRS images and IGU map delineation: Journal of Applied Geophysics, 159, 395-407.
Felzenszwalb, P. F., and D. P. Huttenlocher, 2004, Efficient graph-based image segmentation: International journal of computer vision, 59, no. 2, 167-181.
Gao, D., 2011, Latest developments in seismic texture analysis for subsurface structure, facies, and reservoir characterization: A review: Geophysics, 76, no. 2, W1-W13.
Hegazy, T., and G. AlRegib. 2014, Texture attributes for detecting salt bodies in seismic data: 84th Annual International Meeting, SEG, Expanded Abstracts, 1455–1459.
Hosseini-Fard, E., A. Roshandel-Kahoo, M. Soleimani-Monfared, K. Khayer, and A. R. Ahmadi-Fard, 2022, Automatic seismic image segmentation by introducing a novel strategy in histogram of oriented gradients: Journal of Petroleum Science and Engineering, 209, 109971.
Humeau-Heurtier, A., 2019, Texture feature extraction methods: A survey: IEEE access, 7, 8975-9000.
Iske, A., and T. Randen, 2005, Methods and modelling in hydrocarbon exploration and production: Springer, Springer Berlin, Heidelberg, 10, b137702.
Kalaneh, S., F. Ghaemi, S. R. Mousavi-Harami, and H. Mohajer Soltani, 2023, Origin of the Gharnyaregh and Neftelijeh mud volcanoes in Gorgan plain, Iran: Iranian Journal of Geophysics, 17, no. 1, 238-243.
Khayer, K., A. Roshandel-Kahoo, M. Soleimani-Monfared, and K. Kavoosi, 2022, Combination of seismic attributes using graph-based methods to identify the salt dome boundary: Journal of Petroleum Science and Engineering, 215, 110625.
Lipton, Z. C., C. Elkan, and B. Narayanaswamy, 2014, Thresholding classifiers to maximize F1 score: stat, 1050, 14.
Lomask, J., B. Biondi, and J. Shragge. 2004, Image segmentation for tracking salt boundaries. Paper read at SEG International Exposition and Annual Meeting.
Lomask, J., R. G. Clapp, and B. Biondi, 2007, Application of image segmentation to tracking 3D salt boundaries: Geophysics, 72, no. 4, P47-P56.
Mousavi Nezhad, M., A. R. Kahoo, and M. Radad, 2025, Improving the eigen-structure seismic attribute in identifying seismic discontinuities using eigenvectors: Journal of Research on Applied Geophysics (JRAG), -. http://dx.doi.org/10.22044/jrag.2025.15905.1368.
Roshandel Kahoo, A., M. Soleimani Monfared, and M. Radad, 2021, Identification and modeling of salt dome in seismic data using three-dimensional texture gradient: Iranian Journal of Geophysics, 15, no. 1, 19-33.
Shafiq, M. A., Z. Wang, A. Amin, T. Hegazy, M. Deriche, and G. AlRegib. 2015, Detection of salt-dome boundary surfaces in migrated seismic volumes using gradient of textures. Paper read at SEG International Exposition and Annual Meeting.
Shi, J., and J. Malik, 2000, Normalized cuts and image segmentation: IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 22, no. 8, 888-905.
Soltani, P., A. R. Kahoo, and H. Hasanpour, 2023, Proposing new seismic texture attributes based on novel gray level matrix with application to salt dome detection: Journal of Applied Geophysics, 218, 105214.
Wang, Z., Z. Long, and G. AlRegib. 2016, Tensor-based subspace learning for tracking salt-dome boundaries constrained by seismic attributes. Paper read at 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP).
Wang, Z., T. Hegazy, Z. Long, and G. AlRegib, 2015, Noise-robust detection and tracking of salt domes in postmigrated volumes using texture, tensors, and subspace learning: Geophysics, 80, no. 6, WD101-WD116.
Yilmaz, Ö., 2001, Seismic data analysis: Processing, inversion, and interpretation of seismic data: Society of exploration geophysicists.
Zhang, Y., and A. D. Halpert. 2012, Enhanced Interpreter-Aided Salt Boundary Extraction Using Shape Deformation. Paper read at 2012 SEG Annual Meeting.