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裂缝识别算法裂缝识别算法是指一种用于自动检测和识别照片、视频、地图等数据中出现的裂缝的算法。
这种算法可以帮助工程师、科学家、地质学家以及城市规划者找到并解决可能影响结构安全性和可靠性的问题。
裂缝识别算法的基本原理是通过特定的图像处理技术和算法，将图片中的区域进行分割、边缘检测、形态学处理等步骤，最终得出标记裂缝的结果。
其中，算法的准确性和鲁棒性对于保证结果的可靠性至关重要。
下面是一些常见的裂缝识别算法：1. 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种广泛应用于图像分类和目标检测的深度学习算法。
对于裂缝识别，CNN可以通过对输入图片进行卷积、池化操作，提取出图像的特征，然后使用全连接层进行裂缝的分类。
2. 支持向量机(SVM)支持向量机是一种监督学习算法，可以用于分类和回归问题。
在裂缝识别中，SVM可以通过训练使用特征向量，将输入数据集分为裂缝和非裂缝两类，得出一个分类器。
使用该分类器可以对新的数据进行判断。
3. 区域生长法区域生长法是一种基于图像区域增长的分类算法，可以自动地将图像分成一些具有相似特征的区域。
对于裂缝识别来说，可以将图像中的某些区域（破裂区域）与其他区域进行对比，并使用区域生长法来划分出破裂区域。
4. 模板匹配法模板匹配法是一种基于相似性的图像处理技术，可以用于侦测具有特定模式或形状的目标。
在裂缝识别中，模板匹配法就是将一个特定的模板与图像中的不同区域进行比较，当目标裂缝区域与模板匹配时，就可以识别出该裂缝。
总的来说，裂缝识别算法对于人们提高结构和城市规划的安全性和可靠性，非常有帮助。
自动化的裂缝检测技术将帮助人们更快、更准确地识别各种类型的结构缺陷，并采取必要的措施保护社会和个人的安全。
c law enforcement. Therefore, c congestion was ciency of the improved algorithm with the Dijkstra algorithm. Thus, it could simulate the optimal driving path with better performance, which was targeted and innovative.关键词：蚁群算法;实际路况;最优路径Key words ：ant colony optimization; actual road conditions; optimal path文／张俊豪蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用0 引言在国务院发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中，将交通拥堵问题列为发展现代综合交通体系亟待解决的“三大热点问题”之一。
智能交通系统作为“互联网+交通”的产物，利用先进的科学技术对车、路、人、物进行统一的管控、调配，成为了当下各国缓解交通拥堵的一个重要途径。
路径寻优是智能交通系统的一个核心研究内容，可以有效的提升交通运输效率，减少事故发生频率，降低对城市空气的污染以及提升交通警察的执法效率等。
最著名的路径规划算法是Dijkstra算法和Floyd算法，Dijkstra算法能够在有向加权网络中计算得到某一节点到其他任何节点的最短路径；Floyd算法也称查点法，该算法和Dijkstra算法相似，主要利用的是动态规划思想，寻找加权图中多源节点的最短路径。
近些年，最优路径的研究主要集中以下几个方面：（1）基于A*算法的路径寻优。
A*算法作为一种重要的路径寻优算法，其在诸多领域内都得到了应用。
随着科技的发展，A*算法主要运用于人工智能领域，特别是游戏行业，在游戏中，A*算法旨在找到一条代价（燃料、时间、距离、装备、金钱等）最小化的路径，A*算法通过启发式函数引导自己，具体的搜索过程由函数值来决定。
蚂蚁追踪技术在任丘潜山油藏的应用程超;杨洪伟;周大勇;翟卫红【期刊名称】《西南石油大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(032)002【摘要】在勘探阶段,准确地识别贯穿盆地的断裂系统并分析它们对有利区带的影响是研究的焦点.在评价、开发和生产阶段,随着对油藏的不断认识,需要对局部范围内的断裂系统进一步加深认识,不同的是这时需要关注的是由完全不同方向的构造应力形成的断层和断层系列,因为它们影响或将要影响最终的采收率.常规的断裂系统解释一般根据断裂系统在地震剖面上的特征进行人工观察、识别,经三维地震资料处理得到.通过一种先进的优化算法--蚂蚁追踪技术,可以很好地表现出断层、裂缝系统的空间分布.相对于肉眼只能识别出少量十分明显的断层和裂缝,蚂蚁追踪断裂的自动解释结果不仅是地震剖面上断层、裂缝系统的客观反映,而且较人工的解释结果更加清晰、直观和准确.基于Petrel软件该技术在任丘潜山雾迷山组油藏断裂系统分析中取得了良好的效果,认为该技术可以用在本区剩余油预测中,并具有较好的推广价值.【总页数】5页(P48-52)【作者】程超;杨洪伟;周大勇;翟卫红【作者单位】西南石油大学资源与环境学院,四川,成都,610500;西南石油大学资源与环境学院,四川,成都,610500;中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司,河北,任丘,062552;中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司,河北,任丘,062552【正文语种】中文【中图分类】TE19【相关文献】1.蚂蚁追踪技术在潜山油藏裂缝预测中的应用 [J], 张淑娟;王延斌;梁星如;罗永胜;班彦红;许敏2.蚂蚁追踪技术在深西潜山油藏的应用 [J], 郝秀敏;杨浩岭;乔珊3.论蚂蚁追踪技术在潜山油藏裂缝预测中的应用 [J], 李晓晨4.论蚂蚁追踪技术在潜山油藏裂缝预测中应用 [J], 丁楠5.等效粗化技术在任丘碳酸盐岩油藏中的应用——以任丘潜山油藏为例 [J], 朱玉双;罗江华;张淑娟;许敏;吕晓伟;刘健因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于图像处理的裂缝自动检测算法一、裂缝自动检测算法概述随着现代工程的快速发展，对结构健康监测的需求日益增长。
裂缝作为结构损伤的一种重要表现，其检测和评估对于确保工程安全至关重要。
传统的裂缝检测方法依赖于人工目视检查，这种方法不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响。
因此，开发一种基于图像处理的裂缝自动检测算法显得尤为重要。
这种算法能够自动化地从图像中识别和测量裂缝，大大提高了检测的效率和准确性。
1.1 裂缝自动检测算法的核心特性裂缝自动检测算法的核心特性包括高准确性、高效率和适应性强。
高准确性意味着算法能够准确地识别出图像中的裂缝，即使在复杂的背景和光照条件下也能保持较高的识别率。
高效率则表示算法能够快速处理大量图像数据，满足实时监测的需求。
适应性强则是指算法能够适应不同类型的结构表面和裂缝形态。
1.2 裂缝自动检测算法的应用场景裂缝自动检测算法的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 桥梁监测：自动检测桥梁表面的裂缝，评估桥梁的健康状况。
- 大坝检查：监测大坝表面和内部的裂缝，预防潜在的安全隐患。
- 建筑外墙检查：检测建筑物外墙的裂缝，评估建筑物的结构完整性。
- 道路检测：识别路面裂缝，为道路维护和修复提供依据。
二、裂缝自动检测算法的工作原理裂缝自动检测算法通常包括图像预处理、裂缝特征提取、裂缝识别和裂缝参数测量等几个关键步骤。
2.1 图像预处理图像预处理是裂缝检测算法的第一步，其目的是提高图像的质量，为后续的特征提取和识别打下良好的基础。
预处理步骤通常包括去噪、增强对比度、灰度化和二值化等操作。
去噪可以减少图像中的随机噪声，增强对比度有助于突出裂缝与背景的差异，灰度化和二值化则简化了图像数据，便于后续处理。
2.2 裂缝特征提取裂缝特征提取是算法的核心环节，其目的是从预处理后的图像中提取出与裂缝相关的特征。
这些特征可以是裂缝的颜色、纹理、形状或几何属性。
特征提取的方法多种多样，包括基于边缘检测的算法、基于纹理分析的算法和基于机器学习的算法等。
《基于改进蚁群算法在地下商业街火灾疏散系统中的研究与应用》一、引言地下商业街作为一种新型的城市空间形式，在提升城市功能和推动城市经济发展方面起到了重要的作用。
然而，由于地下环境的特殊性，一旦发生火灾等紧急情况，疏散问题变得尤为关键。
传统的疏散策略往往难以应对复杂多变的地下环境，因此，寻求一种高效、智能的疏散算法成为了研究的重点。
本文提出了一种基于改进蚁群算法的地下商业街火灾疏散系统，旨在提高疏散效率，减少人员伤亡。
二、蚁群算法及其改进蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的仿生优化算法，其具有分布计算、信息正反馈和强鲁棒性等特点。
在地下商业街火灾疏散问题中，蚁群算法可以模拟人员逃生行为，通过信息素的传递优化疏散路径。
然而，传统的蚁群算法在处理大规模、动态变化的问题时存在一定局限性。
因此，本文对蚁群算法进行了改进，主要体现在以下几个方面：1. 信息素更新策略：改进的蚁群算法采用了一种动态信息素更新策略，根据疏散过程中的实时情况调整信息素浓度，从而引导人员选择最优的疏散路径。
2. 路径选择概率：为了更好地模拟人员逃生行为，改进的蚁群算法在路径选择概率的计算中考虑了人员的恐慌程度、出口的拥挤程度等因素。
3. 多目标优化：针对地下商业街的多出口特点，改进的蚁群算法可以同时优化多个出口的疏散路径，提高整体疏散效率。
三、系统设计与实现基于改进的蚁群算法，我们设计了一套地下商业街火灾疏散系统。
该系统主要包括以下几个部分：1. 环境建模：通过三维建模技术，构建地下商业街的虚拟环境，包括街道布局、出口位置、障碍物等信息。
2. 人员行为模拟：利用改进的蚁群算法模拟人员逃生行为，包括恐慌程度、路径选择等。
3. 疏散策略制定：根据模拟结果，制定合理的疏散策略，包括疏散路径、出口分配等。
4. 系统交互界面：设计友好的用户界面，方便管理人员进行操作和监控。
四、实验与分析为了验证改进蚁群算法在地下商业街火灾疏散系统中的有效性，我们进行了多次模拟实验。
裂缝方位预测技术佚名【摘要】利用蚂蚁追踪技术和M V E裂缝预测软件预测裂缝方位。
【期刊名称】《内蒙古石油化工》【年(卷),期】2012(000)003【总页数】1页(P132-132)【关键词】蚂蚁追踪技术;M;V;E裂缝预测软件【正文语种】中文【中图分类】P631.4油藏裂缝方位预测是油藏开采中的重内容之一,本文介绍了蚂蚁追踪技术,M V E裂缝预测软件两种方法。
1.1 研究方法三维地震数据体中含有丰富的构造信息及断裂信息,可有效地的反映大裂缝及中等裂缝信息。
在Petrel软件中,利用地震资料描述储层裂缝分布一般通过“蚂蚁追踪”技术来实现。
即:直接从地震资料中提取裂缝的信息,采用因素排除法和裂缝引起的方位各向异性提取法实现的。
1.2 工作流程“蚂蚁追踪”技术预测油藏大尺度裂缝及中等尺度裂缝发育程度有几个步骤:①前期地震资料处理,采用任何一种边缘检测手段,如构造平滑处理、混沌处理、作方差体等来增强地震数据在空间上的不连续性并可通过降低噪音来限定地震数据体的提取。
②产生地震蚂蚁属性体,并提取断片。
Ant Tracking算法创立了一种新的断层属性,突出了相应的具有方位的断面特征,自动提取一套详细反映不连续断片的地震属性体。
③验证和编辑断片。
为了得到最终的断层与裂缝信息,提取的断片必须要进行评估、编辑和筛选,这是利用交互的立体图和直方图过滤的方法完成的。
④建立离散裂缝网络模型及裂缝属性模型。
利用PetrelTM 的C reate d iscrete fractu re netw o rk模块,通过确定性建模来建立中等尺度及大尺度的裂缝网络模型,合并微小尺度裂缝网络模型完成任丘潜山离散裂缝网络模型,并将裂缝网络模型转换成裂缝孔隙度和渗透率,预测裂缝发育程度。
该软件是从地质成因的角度对三维裂缝网格进行预测的,通过对地层的构造发育史进行反演和正演计算每期构造运动对地层产生的应变量。
用应变量作为主控参数,也可用曲率等其他地质属性作为控制参数,同时考虑地层厚度、岩性和裂缝发育方向等参数对多个构造运动时期产生的裂缝位置和方向进行预测。
基于改进蚁群优化的盲检测算法于舒娟;张昀;杨磊【摘要】Considering thedeficiencies about slow convergence and falling into local optimum easily in the processing of solution for standard ant colony algorithm,an improved ant colony algorithm,TACO,is presented to solve the defects and applied to blind signal de-tection. The new algorithm avoids premature stagnation and optimizes its performance. The experiment results of the improved algorithm and complexity analysis shows that under the premise of same complexity with the original algorithm,the TACO improves the perform-ance of the blind detection,which is feasible and effective.%文中针对基本蚁群算法在求解过程中容易出现收敛时间过长以及易陷入局部最优解的不足，对基本蚁群算法中的信息素更新方法进行改进，提出了一种新的算法：基于特种蚁群优化算法，并将其用于信号盲检测。
文中提出的改进蚁群算法能更好地避免优化算法出现过早停滞现象，优化盲检测性能。
对改进算法的仿真实验及复杂度分析结果表明：基于特种蚁群优化盲检测算法在具有与原算法相同复杂度的前提下，提高了算法的盲检测性能，具有可行性和有效性。
蚂蚁追踪法在三维地震中的应用摘要：蚂蚁体追踪技术是基于蚂蚁算法形成的三维地震解释技术，蚂蚁算法主要原理是模拟真实蚁群集体觅食行为产生的一系列群体本能动作和信息反馈。
应用蚂蚁体追踪技术解释三维地震，加深了对地质及构造细节的认识，克服了解释工作中的主观性，大幅缩减了人工解释时间，有效提高解释精确度。
关键词：蚂蚁追踪法；三维地震；流程；解释前言断层解释一直是三维地震解释工作难点,在地震解释过程中如何识别低序级断层,由于不同的解释人员、地震资料及解释软件等因素,历来存在着较大的分歧,利用相干等技术虽然提高了断层识别的精度,但解释效果还不能满足生产需要。
我们运用并检验了基于蚁群算法的断层自动追踪技术。
与常规地震资料解释相比具有快速、人为主观干预少、解释精度高等优点。
本文应用蚂蚁追踪技术对煤矿采区进行构造精细解释，以提高断层解释的准确性。
1 蚂蚁追踪法原理人们受很多自然现象启发得出一些理论，如蚂蚁算法就是通过真实蚂蚁觅食的群体行为提出来的，这里面大量的观点都源自真的蚂蚁群，蚂蚁被视为是算法所定义人工蚁群中，具备简单功能的一个工作单元。
二者间的类似点为优选信息浓度大路径，二者不同在于人工蚂蚁所独有的记忆能力，可以记住已访问完成的节点，并且人工蚂蚁的选择规律主要有一定的算法机制，有意识寻找到最短路径，并不像真的蚂蚁那种盲目去选择。
蚂蚁优化算法包含严格的并行、选择和信息素更新等三大机制：①严格并行机制。
各蚂蚁在同一轮搜索过程中只参考截止上一轮搜索路径上留下的信息素量;②选择性机制。
被选择概率比较大的是信息素浓的路径，单只的蚂蚁会按转移概率去寻求下一个节点;③信息素的更新机制。
蚂蚁途中所经过路径上的信息素会增加，并且随着时间延长而挥发。
2解释流程“蚂蚁追踪”算法的工作流程分四步：增强边界特征，突出特殊的地层不连续性，预处理地震资料；生成蚂蚁追踪立方体，提取断层；确认、校验断层；创建最终断层解释模型。
第一步，包括利用边缘探测手段，增强地震资料中的空间不连续性，并通过噪声压制技术，随意预处理地震资料。
基于改进蚁群算法的成像测井裂缝自动提取方法
彭诚;邹长春
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2015(041)008
【摘要】为有效获取成像测井图像中的地质信息,提出基于改进蚁群算法的裂缝自动提取方法.利用人工蚂蚁在图像上的移动生成累加器图像,将灰度图像的分割转化为对累加器的分割,从而实现裂缝像素点的获取,并结合霍夫变换求取裂缝特征参数.对含有非裂缝信息的超声波成像测井图像进行处理,实现成像图中裂缝的自动提取.实验结果表明,改进的蚁群算法可用于消除图像中垂向延伸的非裂缝信息,对于低角度裂缝及水平裂缝具有较好的分割效果,在裂缝的自动提取中起到提高识别精度的作用.
【总页数】6页(P196-201)
【作者】彭诚;邹长春
【作者单位】中国地质大学地下信息探测技术与仪器教育部重点实验室,北京100083;中国地质大学地球物理与信息技术学院,北京100083;中国地质大学地下信息探测技术与仪器教育部重点实验室,北京100083;中国地质大学地球物理与信息技术学院,北京100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于元胞自动机的声成像测井图像的裂缝自动识别模型 [J], 冯林;戚正君;贺明峰;严亮
2.一种基于种子点扩散的隧道裂缝半自动提取方法 [J], 张硕;张尤赛;许智勋;孙露霞;周旭
3.基于小波变换图像分割技术的电成像测井资料裂缝、孔洞面孔率提取方法 [J], 刘瑞林;谢芳;肖承文;张丽莉
4.基于深度学习的电成像测井裂缝自动识别方法初探 [J], 杜小强; 刘鑫; 薛志波; 张伟; 张建勇
5.基于知识的碳酸盐岩电成像测井裂缝自动识别方法 [J], 宋锦祥
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基于蚂蚁体属性约束的地质力学裂缝建模技术及其应用
周江辉;左田昕;吴益名
【期刊名称】《石化技术》
【年(卷),期】2024(31)5
【摘要】裂缝预测是页岩油气甜点预测的重要内容,其分布影响页岩气水平井轨迹设计和压裂造缝的空间展布。
传统地震属性裂缝预测,受制于地震数据信噪比,且主要依据地震数据的波形和相位差异;地层中岩石的应变是产生构造裂缝的直接因素,根据构造应变的大小和岩石破裂准则可以判断岩石因变形破裂而产生裂缝的可能性,同时去预测地层裂缝的发育位置和产状。
基于此,从地质力学的角度,计算了沉积前到现今构造的每个网格单元的膨胀度,融合地震蚂蚁体属性这种小尺度裂缝描述方法,以西部某盆地侏罗系为研究对象,建立了精细裂缝模型,实现了构造裂缝的空间描述。
建模结果分析表明:该方法适用性好,可靠性高,裂缝模型与研究区内多口验证井的成像测井解释结果相一致,验证了该方法的准确性;同时落实了侏罗系页岩裂缝发育区和裂缝空间展布规律,支撑了下一步对侏罗系页岩油的勘探部署。
【总页数】3页(P313-315)
【作者】周江辉;左田昕;吴益名
【作者单位】中国石化勘探分公司;中国石化西南石油局采气二厂
【正文语种】中文
【中图分类】P61
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1.蚂蚁追踪属性体提取参数对比试验及其在塔河四区裂缝建模中的应用
2.基于蚂蚁体追踪的裂缝预测技术在静北地区的应用
3.基于蚂蚁追踪技术的裂缝型储层建模方法
4.在蚂蚁属性体约束下的裂缝建模方法研究
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基于蚂蚁体各向异性的裂缝表征方法
王军;李艳东;甘利灯
【期刊名称】《石油地球物理勘探》
【年(卷),期】2013(048)005
【摘要】纵波振幅方位各向异性已广泛应用于裂缝发育带的定量化预测.但对于碳酸盐岩溶缝、洞储层及多组裂缝的预测,该方法遇到了困难.为此,本文提出了基于蚂蚁体方位各向异性的裂缝表征方法,该方法将蚂蚁追踪算法和基于纵波振幅方位各
向异性的方法结合起来表征裂缝,即由多方位蚂蚁体结合裂缝发育规律得到裂缝发
育带的分布范围,在裂缝发育带内应用基于振幅各向异性的裂缝检测方法确定裂缝
的密度和方向.该方法既克服了基于纵波振幅方位各向异性裂缝预测受溶洞影响大、对多组裂缝预测困难的缺点,又克服了常规蚂蚁追踪方法对裂缝描述不全面、不能
定量预测的缺点.实际应用表明,该方法能对复杂的岩溶储层裂缝发育带进行量化预测,预测结果准确可靠.
【总页数】7页(P763-769)
【作者】王军;李艳东;甘利灯
【作者单位】中国石油勘探开发研究院,北京100083;中国石油勘探开发研究院,北京100083;中国石油勘探开发研究院,北京100083
【正文语种】中文
【中图分类】P631
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1.基于蚂蚁体追踪技术的裂缝预测——以东营南坡东部沙四段碳酸盐岩为例 [J], 罗荣涛;魏红梅;陈杰;
2.基于蚂蚁体追踪的裂缝预测技术在静北地区的应用 [J], 徐淼
3.在蚂蚁属性体约束下的裂缝建模方法研究 [J], 张亚春;尹太举;周文
4.在蚂蚁属性体约束下的裂缝建模方法研究 [J], 张亚春[1];尹太举[2];周文[2]
5.油藏裂缝方向表征及渗透率各向异性参数计算 [J], 刘月田;丁祖鹏;屈亚光;赵辰军
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改进的蚂蚁追踪裂缝检测算法及其应用研究朱宝衡【期刊名称】《《海洋石油》》【年(卷),期】2019(039)003【总页数】6页(P27-32)【关键词】蚂蚁追踪; 裂缝检测; 碳酸盐岩; 边缘检测; 楚-萨雷苏盆地【作者】朱宝衡【作者单位】中国石油化工股份有限公司上海海洋油气分公司勘探开发研究院上海200120【正文语种】中文【中图分类】P631.4裂缝作为储层中油气的部分有效储集空间和主要的渗流通道，控制着油气的赋存和产能，准确预测断层和裂缝的分布，对裂缝型储层的开发生产具有重要意义。
目前，随着勘探技术的发展，断层和裂缝预测技术也不断更新。
尤其是中、大型断层识别技术已经相当成熟，小断层和裂缝带的研究仍然是地球物理领域的一个热点和难点。
叠后地震数据是应用最广泛的地震资料，其剖面上的特征响应能够直观地反映地下地质体及构造空间展布变化规律。
同样，基于叠后地震资料的叠后裂缝预测方法仍然是裂缝预测的主要手段，如叠后相干、多尺度边缘检测及蚂蚁追踪裂缝检测等方法。
蚁群算法是一种找到图像中最优路径的概率性算法 [1]，目前涉及的应用领域有信息处理、优化、图像处理等，并已成功应用于地震勘探的许多研究领域，基于蚁群算法自动追踪特性的地震解释方法已成功应用于断层和裂缝的识别 [2-5]。
采用蚁群算法在地震剖面进行断层和裂缝的自动检测，不仅能够更清楚地识别和确定裂缝，而且可以通过剖面和切片分析裂缝的方向和展布，如走向、方位角等特征，为下一步的勘探开发提供重要的指导 [6-8]。
本文针对蚂蚁追踪存在对碳酸盐岩裂缝识别能力弱、微小断层不易于识别的缺点[9]，在常规蚂蚁追踪裂缝检测算法的基础上进行了改进优化，选择地震相干体作为蚂蚁追踪的数据体，在信息素和启发因子中选择启发因子作为主导因素，并且选择相干值和边缘检测值的线性加权作为启发因子。
利用改进的蚂蚁体裂缝检测算法对哈萨克斯坦楚-萨雷苏盆地NH区块致密碳酸盐岩储层进行裂缝检测，结果表明该方法在致密碳酸盐岩储层中能够有效描述裂缝构造，较之常规蚂蚁追踪技术，对裂缝的识别分辨率有所提高，反映的裂缝信息更为精细。
1 方法原理1.1 常规蚂蚁追踪裂缝检测蚁群算法是一种生物启发式群体智能优化算法，其最早由Dorigo在1992年提出[10]。
蚁群算法就是模拟蚂蚁在食物与巢穴之间利用生物素移动的这种自然界现象而提出的一种生物启发式群体智能优化算法 [11-15]。
利用蚂蚁追踪检测裂缝的基本思路是：首先通过边缘检测方法增强地震信号的不连续性，然后在处理过的地震数据中设定大量这样的电子'蚂蚁'，并让每个“蚂蚁”沿着可能的不连续面向前移动，同时发出“信息素”。
沿断层前移的“蚂蚁”能够追踪不连续面，若遇到预期的不连续面将用信息素做出非常明显的标记，而对不可能是断层或裂缝的那些面将不做标记或只做不太明显的标记，最后通过信息素浓度的不同追踪不连续面，从而达到检测断层或裂缝的目的 [16-17]。
1.2 改进的蚂蚁追踪裂缝检测边缘检测和相干体都是通过信号的不一致性、不连续性来检测和凸显断层的存在[18-20]。
因此，改进的蚂蚁追踪裂缝检测方法对在边缘检测和相干体中所检测出来的断裂、裂缝进行融合处理，使其更加的精细、连续凸出目标区域。
将相干值和边缘检测值作为先验信息，在相干数据体中人为设定一些电子蚂蚁，把先验信息当作是启发因子，在蚂蚁行走和迭代过程中电子蚂蚁会沿着最合适的裂缝路径行走，然后释放信息素，没有裂缝的地方将没有信息素的增加，这样经过几次迭代之后数据体内信息素的含量就可以指示断层、裂缝的分布 [21]。
1.2.1 启发因子由相干数据计算边缘属性，然后将其它的先验信息加入到其中作为启发因子，启发因子构成如下：式中：η为启发因子；C为相干值；E为边缘检测属性值；O为其它先验信息值大小；w1，w2和w3为其它先验信息的权系数 [22-23]。
启发因子不是由单一因素决定，而是由几项因素线性加权而来，可以保留全局信息并且将解限定在各项合理范围内。
采用基于特征值的第三代相干算法计算相干值：式中：λmax为矩阵特征值的最大值，∑ λ i为矩阵的迹。
选择Sobel边缘算子来计算地震属性的边缘幅度，但是由于通常的计算只计算X、Y两个方向，不能很好地包含边缘信息（图1）。
因此，本文用全方位八方向Sobel算子计算，其计算模板如下：图1 八方位sobel算子常规蚂蚁追踪在散布蚂蚁的时候都是随机选择起点，随机带有很强的不确定性。
如果蚂蚁在某一块区域的数量很少或者没有，即使先验信息、相干值都指示该区域有异常值，该区域的裂缝也不会被检测到。
以二维情况为例，我们将数据（图像）按照一定的大小分块（如3×3、5×5）在每块小的区域里边放入一只人工蚂蚁，并且初始每只人工蚂蚁放入在这个小区域中为伪随机选择，并且伪随机选择公式和蚂蚁寻找下一点时的概率选择公式思想一样，如式（3）所示：式中：Pi为初始每只人工蚂蚁放入区域中i起点的概率（假设蚂蚁从i到j）；Ci、Cj分别为区域中i、j点的相干值大小，参与作为计算选择起点概率的权重。
随机一个P∈^0, 1），当∑ P i ＞p 时，第i个点就是这个区域的起点，为了方便快速收敛也可以选择将区域内的最佳值点（最优可能是断裂裂缝的点）作为起点[24]。
1.2.2 断层线刻画蚂蚁在选定起点之后，在终止条件未结束之前它都能够不断地去寻找下一个点，其寻找下一点的概率公式为：式中：R为蚂蚁当前位置（i，j）能见度范围内所有点的集合；τ为信息素；α和β为信息素和启发因子的权重系数。
与上面介绍的伪随机选择起点类似，设定一个随机数k∈（ 0，1），当∑ P i j ＞k 时我们将此时的（ i，j）点作为蚂蚁去往的下一点。
在此过程中，假如蚂蚁一直没有被强制终止，蚂蚁就会沿着它认为合理的地方搜索下去，在被迫终止以后如果行走的路径满足要求，记录下本次的行走路径，这条路径也就是蚂蚁刻画出来的断层线，然后比对本次路径和历史最优或者全局最优路径选择性更新信息素，替换历史最优、全局最优。
蚂蚁在行走的时候是以单个蚂蚁为个体来进行的，本次的信息素更新也是按单个个体进行，如此可以除去繁杂的统计工作 [25]。
式中：τij为（i，j）点累积信息素大小；Δτ每更新一次信息素的增加量；ρ为挥发因子；ρ ∈^0 , 1），控制单次挥发信息素的多少。
首先信息素按照式（5）挥发，如同实际生物素挥发一样，然后按照式（6）进行增加，将式（5）、式（6）合并就是式（7），信息素更新遵循一定的规则，增加的信息素要比挥发的信息素要少，整个数据（图像）中信息素的浓度会越来越低，但是断裂裂缝处的信息素浓度随着迭代次数的增加相对其它位置会越来越强。
一次迭代完成之后，人工蚂蚁的路径可能不是最优的路径，但是随着迭代次数的增加，蚂蚁的最优路径会无限接近断裂裂缝线 [26]。
2 应用实例2.1 楚-萨雷苏盆地NH区块断层发育背景及其特征楚-萨雷苏盆地NH区块主要发育有正断层和逆断层两种类型，在纵向上，泥盆系断层较为复杂，在沉积时期为同沉积正断层，后经构造运动的改造，部分发生反转形成逆断层，因而现今泥盆系以逆断层为主；石炭系主要发育逆断层，且断距较大，延伸较长；中生界主要发育正断层，断距相对较小，延伸较短。
在平面分布上，东部、南部和西北部断层相对较多，东部主要发育走向为NW-SE向逆断层，倾向主要为NE向，平面上的延伸范围广，垂向上切穿泥盆系（D）、石炭系（C）和二叠系等较厚的地层，断距较大，主要受NE-SW方向的挤压应力形成的逆断层。
南部主要发育NE-SW走向的走滑断层，主要应力方向为NE-SW方向的压扭作用。
西北部主要发育近似N-S走向的断层，主要受E-W方向挤压应力形成。
该区域主要发育碳酸盐储层，成藏特征复杂多样。
测井解释表明，NH区块基底火成岩、泥盆系砂岩和下石炭统碳酸盐岩中发育大量裂缝型储层。
图2为过PRDS-18井的典型地震剖面，从剖面上可以看出，在背斜两翼部分，地震同相轴连续性差，小尺度裂缝非常发育。
常规的裂缝检测方法如相干、边缘检测和常规蚂蚁追踪算法对大尺度裂缝（断裂）具有较好的识别能力，但是分辨率较低，针对小尺度裂缝的识别精确度不足，而这些小尺度裂缝发育区往往正是致密碳酸盐储层勘探的重点。
利用常规蚂蚁追踪和改进的蚂蚁追踪算法对该区域的地震数据进行裂缝检测。
图2 NH区块过PRDS-18井地震剖面2.2 楚-萨雷苏盆地NH区块蚂蚁追踪裂缝检测效果分析首先对地震剖面进行蚂蚁追踪裂缝检测，以图2所示剖面为例。
黄色矩形区域内发育两条裂缝带（红色指示线）。
图3为利用常规蚂蚁追踪技术和改进的蚂蚁追踪技术对该剖面进行裂缝检测的结果。
图3（a）为常规蚂蚁追踪裂缝检测结果，仅能识别出裂缝带的位置和大致形状，无法反映裂缝带内部细节信息，图3（b）中的裂缝检测结果分辨率显著提高，将小尺度的裂缝信息也清晰地显示出来，表明改进的蚂蚁追踪裂缝检测方法能够极大提高裂缝检测精度。
图3 蚂蚁追踪检测对比图4 NH区块C1SR层位相干体沿层切片对三维叠后地震数据分别进行常规蚂蚁追踪裂缝检测和改进的蚂蚁追踪裂缝检测，生成蚂蚁追踪数据体，并提取目的层沿层切片进行比较。
蚂蚁追踪的启发因子中相干值和边缘检测的权系数分别为0.8和0.2，即主要考虑相干在裂缝检测中的作用。
图4和图5分别为从相干体和边缘检测数据体中提取的石炭系谢尔普霍夫阶段（C1SR）沿层切片。
图4中对相干值做了反归一化处理。
可以看出，相干切片和边缘检测切片均可以反映出断层平面展布特征，并可以体现大尺度裂缝的特征，但对小尺度裂缝则无能为力。
图6和图7为从常规蚂蚁追踪数据体和改进的蚂蚁追踪数据体中提取的沿层切片。
常规蚂蚁追踪检测裂缝的效果相对于相干和边缘检测已经有了很大的改善，能够反映出相干和边缘检测不能检测的次级断层和大部分裂缝，但小尺度裂缝的分辨率仍然较低。
与常规蚂蚁追踪方法相比，改进的蚂蚁追踪裂缝检测技术可以大幅度降低噪音与假裂缝信息的干扰，准确展示裂缝发育的细节特征。
利用改进的蚂蚁体裂缝检测算法对哈萨克斯坦楚-萨雷苏盆地PRDS区块致密碳酸盐岩储层进行裂缝检测。
如图8，利用蚂蚁检测的PRDS-18过井剖面结果与测井成像对比，结果显示在成像测井裂缝发育的位置，对应裂缝检测剖面上都有好的响应，表明该方法在致密碳酸盐岩储层中能够有效描述裂缝构造，较之常规蚂蚁追踪技术，对裂缝的识别分辨率有所提高，反映的裂缝信息更为精细。
图5 NH区块C1SR层位边缘检测沿层切片图6 NH区块C1SR层位常规蚂蚁追踪裂缝检测沿层切片图7 NH区块C1SR改进蚂蚁追踪裂缝检测沿层切片图8 过PRDS-18井改进蚂蚁追踪裂缝检测结果与成像资料对比3 结论（1）相干、边缘检测、曲率和蚂蚁体等地震属性，能有效识别小断层及裂缝发育带。
