Способ построения геологической модели

Настоящее изобретение относится к области геофизики и может быть использовано для создания геологической модели, представляющей геологические объекты, на основе набора данных геологических измерений, который образован рядом точек данных, собранных в выбранной области. Способ включает в себя следующие шаги: а) получение по меньшей мере одной выбранной пользователем контрольной точки (1), представляющей геологический объект в наборе данных измерения, b) создание начальной направляющей поверхности (2) заданной формы, причем контрольная точка (1) располагается на упомянутой начальной направляющей поверхности, с) сравнение формы упомянутой начальной направляющей поверхности с собранными точками (4) данных для обнаружения точек данных измерения, аналогичных данным измерения упомянутой контрольной точки (1), установление вертикального разностного значения, представляющего вертикальную разность между глубиной направляющей поверхности и глубиной упомянутых соответствующих точек данных для каждой сравниваемой точки данных в упомянутом наборе, d) из выбранного набора упомянутых разностных значений, генерирование новой направляющей поверхности (5), соответствующей контрольным точкам и точкам данных. Технический результат - повышение информативности получаемых данных. 16 з.п. ф-лы, 22 ил.

 

Настоящее изобретение относится к области подповерхностного картирования, которое обычно используется при разведке ресурсов, в частности, к интерпретации геофизических данных. Оно попадает в класс инструментов интерпретации, известных как технологии автоматического отслеживания. Геофизические данные обычно включают в себя данные, полученные в результате сейсмических или электромагнитных исследований.

Уровень техники

Геологическая интерпретация - это времязатратная и трудоемкая задача, но оно необходимо для того, чтобы создавать подробные описания подповерхности для их использования при принятии коммерческих решений, например при разведке и добыче углеводородного сырья. В частности, операторы имеют разные требования к уровню детализации своих геологических интерпретаций и нуждаются в эффективном способе получения такой информации. В типичных применениях подповерхностного картирования, имеющих отношение к добывающим отраслям или оценке опасности, используют сейсмические данные; и значительная часть предшествующего уровня техники относится к способам сейсмической интерпретации. Однако рабочие процессы интерпретации могут также включать в себя интерпретацию других геологических данных, используемых в промышленности, например, электромагнитных данных, гравитационных данных и т.д.

В сейсмических данных каждая трасса представляет собой индивидуальное измерение структуры вертикального импеданса. В соответствии с известным уровнем техники, технология автоматического отслеживания использовалась для упрощения процесса интерпретации, позволяя компьютеру предполагать, какие позиции на сейсмическом изображении имеют наиболее близкое сходство со структурой, желаемой для интерпретатора. Это достигается тем, что интерпретатор имеет возможность помещать начальную точку на индивидуальной трассе; затем смежные трассы сравнивают с начальной трассой, чтобы определить некоторую метрику сходства. Затем компьютер оценивает, какое место на смежной трассе имеет наиболее близкое сходство с начальной точкой. Подробное обсуждение известных решений предложено в норвежском патенте №336.002 и соответствующей заявке на патент США №2015/0081259.

Проблема, имеющая отношение к известным решениям, заключается в том, что эти способы являются трудоемкими и не принимают во внимание качество геологических данных. Из-за этого выполняется ненужная обработка качественных геологических данных. Таким образом, имеется потребность в гибком решении.

Ограничением решения, обсуждаемого в заявке на патент США №2015/0081259, является неспособность легко обнаруживать горизонты куполообразной формы в сейсмических данных. Целью использования итеративной реализации обнаружения в соответствии с настоящим изобретением является более легкая регистрация таких форм.

В статье Коффина Дж. А. «Сейсмика на экране» PennWell Books, 1990, стр. 99-100, ISBN 0-87814-364-5 (Coffeen, J.A. "Seismic on Screen" PennWell Books, 1990, page 99-100, ISBN 0-87814-364-5), обсуждается система, которая подобна системе в заявке на патент США №2015/0081259, но ведет поиск аналогичных данных в окне времени, соответствующем расстоянию выше и ниже глубины предыдущей точки или начальной точки. Таким образом, время поиска в смежных трассах является ограниченным, но также увеличивается вероятность того, что на новой трассе наилучшая точка не будет найдена.

В заявке на патент США №2015/0081259 также обсуждается система, стартующую в начальной точке и проводящая поиск последовательно через смежные трассы для отслеживания какого-то геологического объекта.

Системы в соответствии с известным уровнем техники создают возрастающую неопределенность при смещении от начальной точки, поскольку вероятность следования неправильному геологическому объекту возрастает с расстоянием.

Целью настоящего изобретения является решение этой проблемы путем создания для выбранной области предполагаемой формы горизонта, подходящей для относительно предсказуемых форм, таких как форма купола, для получения начальной оценки модели геологического объекта. Это выполняется так, как описано в прилагаемой формуле изобретения.

Настоящее изобретение, таким образом, базируется на способе, стартующем с одной или более контрольных точек на основе известных объектов геологической формации. Направляющая поверхность задается с использованием известных контрольных точек. С одной или двумя контрольными точками направляющая поверхность может быть плоскостью, в то время как большее число контрольных точек может задать более сложную форму, например купол. Направляющая поверхность покрывает выбранную горизонтальную область, включая ряд трасс или другие геологические данные, представляющие позиции на горизонтальной плоскости в трехмерном (3D) пространстве. Данные могут быть собраны из позиций, которые распределены более или менее равномерно по горизонтальной области. Затем находят разностные значения между направляющей областью и выбранным количеством позиций в горизонтальной области, и новая направляющая поверхность может быть вычислена на основе разностей между глубиной объекта и глубиной соответствующей позиции на направляющей поверхности.

Этот процесс может быть повторен в виде итераций для ряда шагов, и после схождения область либо отклоняется, либо приводит в результате к направляющей поверхности, указывающей форму выбранного горизонта.

В предпочтительном варианте осуществления настоящего изобретения точки, принадлежащие горизонту, обнаруживаются вдоль сигнала, примерно соответствующего тому, который найден в сейсмической трассе около начальной точки. Окно поиска используется для установления двух поверхностей выше и ниже начальных точек, в пределах которых производится поиск совпадающих точек данных в сейсмических трассах. Эти поверхности подгоняют к соответствующим верхней и нижней границам окон поиска начальных точек с использованием алгоритма аппроксимации поверхностей.

Изобретение будет описано со ссылкой на прилагаемые чертежи, иллюстрирующие изобретения в виде примеров.

Фиг. la-f иллюстрирует процесс выбора контрольных точек и смоделированных областей.

Фиг. 2а-е иллюстрирует схематически способ в соответствии с изобретением в случае разлома в горизонте.

Фиг. 3а-с иллюстрирует распространение или шаблоны для картирования области, вид сверху.

Фиг. 4a-f является альтернативной иллюстрацией способа в соответствии с изобретением.

Настоящий процесс может быть описан как генерирование модели геологических объектов, которая использует по меньшей мере одну точку данных, представляющую контрольную точку, и гладкую модель, представляющую геометрическую поверхность геологической модели, представляющей начальную направляющую поверхность. На основе этого может быть рассчитано больше направляющих точек. Начальная направляющая поверхность предпочтительно рассчитывается с использованием алгоритма, такого как способ В-сплайнов или подобных, предназначенных для генерирования обоснованных геологических поверхностей, чтобы генерировать начальную направляющую поверхность из набора контрольных точек.

На фиг. 1а показано поперечное сечение иллюстрируемого геологического объекта F, где была выбрана контрольная точка 1. Посредством контрольной точки была вычислена начальная направляющая поверхность, и, поскольку отсутствует информация об объекте, начальная направляющая поверхность задает плоскость. Контрольная точка может быть представлена трассой, которая обладает хорошей достоверностью, или другими геологическими данными выборки, например скважиной. Посредством этого вычисляется плоскость 2 распространения, как показано на фиг. 1b.

На фиг. 1 с задается верхняя 2а и нижняя 2b граница выше и ниже плоскости 2 распространения, которые задают объем 3, показанный в виде прямоугольника, форма которого может быть выбрана в зависимости от ситуации и набора данных, а также известной формы объекта, который исследуется.

Верхняя граница 2а поиска задается поверхностью, форма которой идентична поверхности распространения, но сдвинута вертикально вверх. Нижняя граница 2b поиска задается подобным же образом путем сдвига поверхности вниз. Направляющие точки, соответствующие контрольной точке (точкам), ищут только в пределах объема между поверхностями, задаваемыми верхней и нижней границами 2а, 2b поиска.

Это подробно иллюстрируется на фиг. 1h, где окно 11 поиска находится между верхней и нижней границами 2а, 2b. В этом примере мы задаем вертикальные границы окна поиска в секундах. Они образуют границы по вертикали для поиска направляющих точек, тем самым являясь временными окнами. Окно 11а выборки данных, представляющее контрольную точку, сравнивается с окнами 11b, 11 с выборки, представляющими точки данных в пределах окна 11 выше или ниже направляющей поверхности 2. Окна выборки являются достаточно большими, чтобы описать распознаваемый объект.

Окно выборки задается количеством выборок и определяет количество выборок, используемых при сравнении трасс контрольных точек с трассами направляющих точек.

Однако данные могут быть выбраны за пределами границ поиска. Например, при поиске вблизи верхней или нижней границы объема, части сейсмической трассы могут распространяться за эти границы и включаются в сравнение между контрольной точкой (точками) и направляющей точкой. Фиксированный диапазон (количество выборок) используется для определения диапазона выборок, используемых при сравнении между контрольными и направляющими точками.

Например, мы можем выбрать диапазон выборок из 16 выборок. В определенной поперечной позиции мы можем сравнить 16 выборок из контрольной точки с 16 выборками вокруг направляющей точки. Если вертикальная позиция направляющей точки находится на самом краю вертикальной границы поиска, тогда 8 выборок будут выходить за пределы вертикальной границы поиска.

Кроме того, выборка данных может также распространяться за пределы границ поиска для повышения скорости выборки. Например, осуществление выборки правильного объема может быть более эффективным, чем для произвольной формы. Таким образом, в нашем примере производится выборка данных в объемах в виде прямоугольных блоков, которые охватывают максимальные верхнюю и нижнюю границы поиска, задаваемые горизонтальным размером блоков, а также размером половины диапазона выборки выше и ниже границ поиска.

В пределах начального блока на фиг. 1 с для ряда горизонтальных позиций 4, представленных трассами или другими типами данных, производится поиск объекта, подобного, в некоторой степени, характеристикам контрольной точки, и если соответствующая точка найдена, то находят разность глубин между поверхностью распространения и глубиной новой точки данных. Как обсуждалось выше, верхняя и нижняя границы диапазонов 2а, 2b поиска определяют начальные границы для поиска в вертикальном направлении и могут быть выбраны или отрегулированы вручную или с помощью алгоритма, в зависимости от ожидаемых характеристик геологического объекта.

Итерационная поверхность представляет собой сумму направляющей поверхности 2 и разностной поверхности 5, как показано на фиг. 1d. Разностная поверхность подогнана к смещениям наиболее достоверных аппроксимированных точек 4 направляющей поверхности 2. Это означает, что мы выбираем отказ от совпадающих точек данных с низким сходством с начальной точкой при установлении разностной поверхности. Затем остальные трассы используются для вычисления вертикального смещения точки совпадения относительно направляющей поверхности 2.

В первой итерации начальная разностная поверхность равна нулю, и итерационная поверхность равна направляющей поверхности 2. По сути дела, итерационная поверхность, равная направляющей поверхности, используется для создания начального набора аппроксимированных точек. Эти аппроксимированные точки затем используются для генерирования новой направляющей поверхности 5 для следующей итерации. В этой итерации, трассы вновь аппроксимируются с использованием окна поиска, как показано на фиг. 1е, с новыми верхней и нижней границами для поиска, для каждой трассы или в заданных объемах За поиска, и со взвешиванием, управляемым уточненной итерированной направляющей поверхностью 5. Эти аппроксимированные точки затем используют вновь в следующей итерации, возможно с новыми объемами 3b, и т.д., как показано на фиг. 1f и 1g. В результате процесса итерации может быть достигнута достоверность для направляющей поверхности 5 между верхней 2d и нижней 2 с глубиной.

Вдобавок к этому, новая направляющая поверхность может быть использована для придания более высокого веса сигналам, которые ближе к этой поверхности. Это означает, что сигналы будут зарегистрированы с меньшей вероятностью, когда они приближаются к границам окна поиска.

Для захвата таких сигналов пользователь может добавить больше контрольных точек с изменяющимися диапазонами 2а, 2b, чтобы управлять сигналом для сравнения и формой поверхностей, которые образуют границы окна поиска, а также направляющей поверхностью.

Таким образом, алгоритм в соответствии с изобретением использует итерационную поверхность вместо направляющей поверхности. Это означает, что он используется, чтобы управлять вертикальными границами и взвешиванием аппроксимации сейсмической трассы. В этом отношении он имеет ту же самую функцию. Различие, однако, состоит в том, что итерационная поверхность генерируется автоматически на основе сейсмических данных и направляющей поверхности, в то время как направляющая поверхность генерируется ручным пользовательским вводом.

Кроме того, направляющая поверхность может быть поверхностью, аппроксимированной для всех контрольных точек, принадлежащих интерпретируемому горизонту; или же, в случае разорванной модели, это набор участков, ограниченных блоками разрыва и сходным образом аппроксимированных с помощью контрольных точек.

Главным образом по соображениям производительности, целесообразно ограничить протяженность поиска совпадающих точек данных, поскольку поиск совпадений является интенсивным процессом с точки зрения вычислительной мощности. Вероятность нахождения совпадений с исходной направляющей поверхностью уменьшается с расстоянием от контрольной точки, поэтому нет необходимости проводить поиск за пределами некоторой зоны от контрольной точки, до тех пор пока для данной зоны не будет установлена новая направляющая поверхность, которая хорошо представляет сейсмические данные.

Если действительное значение вертикальной разности не выявляется для некоторой точки данных или точки измерения, ею можно пренебречь. Отклоненные точки могут быть снова опробованы, с учетом того, что новая направляющая поверхность основывается на альтернативных трассах.

Первоначально в варианте осуществления, показанном на фиг. 1a-f, только окрестность контрольной точки исследуется и используется для вычисления начальной поверхности распространения, простирающейся за пределы прилегающей области. Поверхность распространения экстраполируется за пределы начального поиска для формирования вертикальных границ для следующей итерации и т.д.

В горизонтальном направлении, протяженность поиска диктуется достоверностями аппроксимированных точек в предыдущей итерации. Мы начинаем в выбранной области, окружающей контрольную точку, и аппроксимируем трассы, расположенные в этой области. Затем мы вычисляем среднюю достоверность аппроксимации, с, для текущей области, и если она выше определенного порога, t, тогда мы расширяемся в соседние области. Если они по-прежнему имеют более высокую среднюю достоверность, чем порог, тогда мы исследуем неисследованные соседние области и т.д. Когда областей в сейсмических данных для обработки больше нет, тогда итерация оканчивается и начинается следующая итерация в новой области. Следующая итерация повторяет процесс исследования в наружном направлении от контрольной точки.

Более совершенная поверхность распространения, вероятно, появится в следующей итерации. Таким образом, мы, скорее всего, найдем больше четко выраженных областей в следующей итерации, поскольку поверхность распространения экстраполируется в неисследованные области. Весь процесс аппроксимации заканчивается, когда после ряда стабилизирующих итераций не обнаруживают новые четко выраженные области.

Более конкретно, количество итераций, необходимых для нахождения направляющих точек, которые точно соответствуют сейсмическому объекту, зависит от нескольких параметров, в том числе пределов поиска, позиции (позиций) контрольной точки (контрольных точек) и сейсмических данных. Алгоритм не вычисляет количество итераций заранее, а вместо этого завершается после того, как последующие итерации не приводят к существенно лучшим результатам.

Качество результата оценивается по количеству найденных направляющих точек и их достоверности. Как правило, в первых нескольких итерациях будет найдено все больше направляющих точек с более высокой достоверностью от одной итерации к другой, так как направляющая поверхность постепенно настраивается на сейсмический объект. После ряда итераций обычно достигается плоский участок, и следующая итерация не приводит к существенному увеличению числа достоверных направляющих точек. После ряда стабилизирующих итераций, если качество результата вновь не повышается, алгоритм завершается выдачей финальных направляющих точек и модифицированной направляющей поверхности, как результата алгоритма.

Если для области была получена действительная поверхность распространения или разностная поверхность, то может быть выбрана новая выбираемая область, предпочтительно расположенная как продолжение вычисленной итерационной поверхности. Форма итерационной поверхности может быть найдена в пределах области, смещенной в поперечном направлении. Эта область может быть смежной с предыдущей областью или может быть отделена определенным расстоянием.

Поиск на другой глубине во время исследования другой горизонтальной позиции может позволить системе снова найти формацию, даже если она была смещена, например, линией разлома или другими деформациями в горизонте.

Фиг. 2а-е представляет альтернативную иллюстрацию процесса, включающего в себя линию 6 разлома в геологической формации, где направляющая поверхность 8а, 8b учитывает известный разлом. Это делается в таком случае путем использования двух контрольных точек 9а, 9b, представляющих известный объект, смещенный в вертикальном направлении, где направляющая поверхность разрывается в позиции 6 разлома. Как показано на фиг. 2с, разностные значения 7а, 7b обнаруживаются между направляющей поверхностью 8 и аппроксимирующими геологическими значениями. Как можно видеть на фиг. 2d, разностная поверхность как таковая может быть представлена как непрерывная для целей вычисления, в то время как поверхность распространения в результирующей модели 5 на фиг. 2е учитывает разлом. Аналогичные способы также могут использоваться в других ситуациях, когда геологические структуры имеют известные характеристики, которые могли бы отрицательно повлиять на вычисление модели структуры.

Фиг. 3а-с иллюстрируют процесс, как вид сверху, т.е. в горизонтальной плоскости, показывая форму и распределение выбранных областей. На фиг. 3а область задается, например, набором трассовых сигналов, соответствующих начальному сигналу с достоверностью выше определенного порога. На фиг. 3b выбранная область определяется расстоянием от первой контрольной точки, а на фиг. 3с используется шаблон маски, состоящий из шаблонов в виде регулярных блоков.

В системе, проиллюстрированной на фиг. 3с, шаблон маски может быть смещен и изменен. В качестве альтернативы фрактальный шаблон может использоваться для маскирования выбранных трасс. После вычисления новой области, область, которая не привела к хорошей аппроксимации в более ранней итерации, может быть повторно обработана на основе новой модели, улучшенной следующей итерацией, в которой ранее замаскированная область может привести к точной аппроксимации.

Более подробно, направляющая поверхность может быть вычислена, как описано выше, с помощью следующих шагов:

1. Использование направляющей поверхности, представляющей геологический объект, которая содержит одну или более контрольных точек, как проиллюстрировано на фиг. 2а-b.

2. Направляющую поверхность затем сравнивают с измеренными трассами возле направляющей поверхности и вычисляют вертикальное смещение, дающее наилучшее совпадение сигнала направляющей поверхности, как описано выше.

3. Для каждой итерации могут быть выбраны измеренные трассы и критерии, например, пробуя разные типы данных или выбранные области, проиллюстрированные на фиг. 3а-с. Набор выбранных трасс, соответствующих пересечению этих критериев в примере может быть описан как

S=C∩D∩M,

где С - набор всех трасс с достоверностью выше определенного порога достоверности, D - набор всех трасс с расстоянием от ближайшей контрольной точки меньше определенного порога расстояния, и М - набор трасс, не замаскированных шаблоном маски.

Таким образом, предикативная функция S выбора в этом примере для трассы, t, может быть записана как

S(t)=C(t)⋅D(t)⋅M(t).

4. Смещения совпадения сигналов от выбранных трасс могут быть использованы для генерирования новой поверхности путем интерполяции или экстраполяции в отношении любых отклоненных, не сходящихся, трасс.

5. Процесс повторяется путем сопоставления трасс с новой поверхностью, как описано в пункте 2, пока не будет достигнут критерий сходимости.

Фиг. 4а-е иллюстрирует пример конкретной реализации изобретения.

1. Начинается на фиг. 4а с алгоритма В-сплайна, используемого для генерирования начальной направляющей поверхности 2 из набора контрольных точек 1, причем геологический объект также содержит линию 6 разлома.

2. На фиг. 4b сигналы на трассах, ближайших к контрольным точкам, используются в качестве опорных сигналов. Поиск совпадающих сигналов осуществляется в окне поиска между 2а и 2b вокруг направляющей поверхности. Как упоминалось выше, окно поиска может быть определено пользовательским вводом и может варьироваться между итерациями.

3. Для выбора трасс может использоваться комбинация критериев. В качестве оптимизации, трассы могут, например, оцениваться поблочно. Значение достоверности вычисляется на основе наивысшего сходства сигналов в трех ближайших контрольных точках и смещения от направляющей поверхности. Как показано на фиг. 4с-е, иллюстрирующей эту геологическую область сверху, может быть использован следующий критерий:

Все блоки, содержащие контрольную точку, могут быть выбраны, как показано на фиг. 4с.

Любые блоки, для которых траектория примыкающих выбранных блоков к любой контрольной точке содержит только блоки, имеющие более низкую среднюю достоверность, с, чем определенный порог, t, отклоняются, как показано на фиг. 4d. Это является оптимизацией, поскольку нет необходимости вычислять достоверность в этих отклоненных блоках.

Фрактальный шаблон, который изменяется случайным или запланированным образом между итерациями, используется для маскировки выбранных трасс. Это также представляет собой оптимизацию, поскольку достоверность замаскированных трасс не вычисляется.

Наконец, как показано на фиг.4е, все трассы с достоверностью ниже расчетного порога отклоняются.

4. Выбранные трассы вносят вклад в алгоритм В-сплайна, который генерирует новую поверхность.

5. Критерий сходимости выполняется, когда не может быть выбрано никаких двух блоков со средней выше порога в последних n итерациях. Фиг. 4f иллюстрирует итерацию, когда картируется конкретная формация.

Подводя итог, изобретение, таким образом, относится к способу создания геологической модели, представляющей геологический объект, на основе набора данных геологических измерений, которые образованы рядом точек данных, собранных в выбранной области. Сейсмические данные будут обычно включать в себя сейсмические трассы в пределах известных горизонтальных позиций, но могут также включать в себя контрольные точки с более надежными данными, такими как информация, полученная из скважин.

В соответствии с изобретением, принимают по меньшей мере одну выбранную пользователем контрольную точку, представляющую геологический объект в наборе данных измерений. Эти контрольные точки могут основываться на трассе предполагаемого хорошего качества.

По контрольным точкам подбирают направляющую поверхность, имеющую заданную форму, которая привязана к начальным контрольным точкам. Если выбирается только одна контрольная точка, начальной направляющей поверхностью является плоскость.

Направляющая поверхность, таким образом, указывает на геологическую поверхность, аппроксимирующую начальные данные, путем сравнении упомянутой формы начальной направляющей поверхности, образующей модель геологического объекта, с собранными точками данных, соответствующими информации, составляющей основу для контрольной точки, а значит, представляющей измеренный объект. Способ включает в себя обнаружение точек данных измерений, аналогичных данным измерений упомянутой контрольной точки, и получение значения вертикальной разности, представляющей вертикальную разность между глубиной направляющей поверхности и глубиной упомянутых соответствующих точек данных для каждой сравниваемой точки данных в упомянутом наборе.

Из выбранного набора разностных значений может быть сгенерирована новая направляющая поверхность, соответствующая контрольным точкам и точкам данных.

Как обсуждалось, могут использоваться не все измеренные точки данных. Различные поперечные позиции могут использоваться в соответствии с рядом различных правил или шаблонов. Кроме того, некоторые из измеренных точек данных могут не предоставлять достаточно информации, чтобы найти значение, соответствующее сгенерированной или начальной направляющей поверхности, и могут затем быть замаскированы и не приниматься во внимание при генерировании новой направляющей поверхности. Это может быть основано на вычислении значения достоверности для данных на трассе.

В следующей итерации замаскированные точки могут быть вновь протестированы по отношению к новой направляющей поверхности, в случае если новая направляющая поверхность лучше соответствует измеренным данным на этой трассе.

Таким образом, выбранный набор значений разности может быть выбран на основе оцененной достоверности значений вертикальной разности и может выбираться, когда упомянутая достоверность выше выбранного порога и/или значений разности, отделенных в поперечном направлении.

Набор значений разности может быть выбран на основе их поперечных позиций в пределах упомянутой области точек измерения, случайным образом в пределах области и/или в соответствии с выбранным маскирующим шаблоном в пределах упомянутой области.

Другой возможностью является постепенное увеличение области направляющей поверхности путем выбора поперечных позиций в зависимости от ближайшей контрольной точки, проверенной точки направляющей поверхности, ближайшей контрольной точки и/или поблизости от точки, имеющей высокое значение достоверности.

1. Способ создания геологической модели, представляющей геологические объекты, на основе набора данных геологических измерений, который образован точками данных, собранными в выбранной области, включающий в себя следующие шаги:

a) прием по меньшей мере одной выбранной пользователем контрольной точки, представляющей геологический объект в наборе данных измерения,

b) создание начальной направляющей поверхности с заданной формой, причем контрольная точка является позицией на упомянутой начальной направляющей поверхности,

c) задание объема между верхней и нижней границей выше и ниже упомянутой направляющей поверхности,

d) сравнение формы упомянутой начальной направляющей поверхности с собранными точками данных в пределах упомянутого объема для обнаружения точек данных измерений, аналогичных данным измерения упомянутой контрольной точки, и установление значения вертикальной разности, представляющей вертикальную разницу между глубиной направляющей поверхности и глубиной упомянутых соответствующих точек данных для каждой сравниваемой точки данных в упомянутом наборе, и

e) из выбранного набора упомянутых разностных значений, генерирование новой направляющей поверхности, соответствующей контрольным точкам и точкам данных.

2. Способ по п. 1, в котором критерий выбора выбираемого набора разностных значений основан на оцениваемой достоверности значений вертикальной разности, и выбор делают, когда упомянутая достоверность выше выбранного порога.

3. Способ по п. 2, в котором выбираемый набор разностных значений зависит от достоверности других разностных значений, смещенных в поперечном направлении.

4. Способ по п. 1, в котором критерий выбора выбираемого набора разностных значений основан на их позициях в поперечном направлении в пределах упомянутой области точек измерения.

5. Способ по п. 4, в котором позиции вычисляемых разностных значений в поперечном направлении выбирают случайным или псевдослучайным образом в пределах упомянутой области.

6. Способ по п. 4, в котором позиции в поперечном направлении выбирают в соответствии с выбранным шаблоном маскирования в пределах упомянутой области.

7. Способ по п. 4, в котором позиции в поперечном направлении выбирают в зависимости от близости ближайшей контрольной точки.

8. Способ по п. 4, в котором позиции в поперечном направлении выбирают в зависимости от близости к сгенерированной направляющей поверхности.

9. Способ по любому из пп. 2-8, включающий в себя создание поднабора разностных значений, сформированного путем включения в него только разностных значений, которые существуют во всех из выбранного количества критериев выбора набора разностных значений в d).

10. Способ по п. 9, в котором поднабор содержит все разностные значения, которые появляются в любом из поднаборов.

11. Способ по п. 9 или 10, включающий в себя любое количество шагов объединения поднаборов разностных значений, сформированных рекурсивно.

12. Способ по п. 9, в котором поднаборы генерируют на основании упомянутых критериев путем присвоения значения вероятности и выбора тех разностных значений, значения вероятности которых выше случайного или псевдослучайного сгенерированного числа.

13. Способ по п. 12, включающий в себя использование объединенной вероятности из различных наборов критериев для присвоения разностного значения и выбора, если вероятность выше случайного или псевдослучайного сгенерированного числа.

14. Способ по п. 1, в котором форма начальной направляющей поверхности задает плоскость.

15. Способ по п. 1, в котором начальная направляющая поверхность задает изогнутую форму.

16. Способ по п. 1, повторяющий шаги b), с) и е) для точек данных, выбранных на основании любого из критериев, описанных в пп. 2-10.

17. Способ по п. 1, в котором экстраполяция упомянутых направляющих поверхностей включает в себя известные разрывы в данных, такие как геологические разломы.