煤矿安全高效开采对小断层、小陷落柱等解释精度的要求越来越高,基于蚂蚁算法的地震属性分析技术能够较好地识别落差3~5 m的小断层。以淮北祁南煤矿82采区三维地震数据为例,采用蚂蚁追踪技术增强异常边界特征,从蚂蚁体沿层切片和剖面上综合分析,提高了对小断层的识别能力。利用蚂蚁追踪技术解释的18条断层异常,其中15条与实际揭露的相比,吻合率较高,验证率达83.3%。

介绍了一种识别小断层的方法。首先生成导向体,然后综合利用中值滤波和扩散滤波提高地震资料的品质,并从滤波后的地震资料中提取地震属性,最后利用地震属性进行小断层识别。这种方法在界沟煤矿三维地震构造解释过程中,明显地提高了识别小断层的分辨能力,取得了满意的地质效果。

小断层及裂缝发育带对于油田提高抽采率和煤田的安全生产有着重要的影响,预测小断层及裂缝发育带已成为地球物理学中的重点内容。通过对相干、边缘检测、曲率和蚂蚁体等地震属性的研究,明确了地震属性对于构造成因的小断层及裂缝发育带有着极好的识别能力。同时,分析了以多属性直接叠合、多属性融合和有监督的神经网络运算为代表的多属性联合技术,发现其在小断层及裂缝发育带预测中有着较好的实用性。