在地质勘探中,为了获得油气等资源的分布情况,需要对地震数据进行解释,而断层解释是地震数据解释的重要内容。断层是由于地下岩石层因为受到一定程度的压力而产生破裂,并且沿着破裂面的方向产生相对错位移动的地质现象。断层导致油田的产生和分布,既是断块的油田的分界处,还是油气移动的通路。在勘探石油、天然气等资源的末期或者在开发这些资源时,解释和弄清断层在地下的大小和分布状况,不管是对评估产量、产量建设,还是对于油藏的挖潜和管理都具有重大意义。本文通过对地震数据进行研究,对地下断层大小和分布情况进行估计。常规的断层解释方法是用人工方法解释,这种方法不仅工作量大,周期长,并且非常依赖解释人员的专业知识和解释经验。因此,迫切需要一种断层自动解释方法。目前,国外商业软件中只有斯伦贝谢(Schlumberger)公司开发的Petrel软件实现了三维地震图像上的断层自动识别解释,但是国内在这一领域尚属空白,Petrel中断层自动识别解释的具体实现过程由于知识产权国内也无法获得。本文以Petrel的处理方法和蚂蚁追踪算法为基础,主要进行了如下工作:1、开发了基于蚂蚁追踪算法的三维地震图像断层自动识别方法。本文借鉴了Petrel的思想方法,首先用断层增强属性体进行预处理,突出断层并抑制非断层,然后用蚂蚁追踪算法在断层增强属性体上追踪断层,实现了断层的自动识别。2、针对Petrel追踪得到的结果中含有很多噪声干扰的问题,本文从蚂蚁追踪算法模型角度入手,引入人工种子点和梯度一致性,结合基于带精英策略的蚂蚁追踪算法和基于排序的蚂蚁追踪算法,对不同置信度的人工蚂蚁给予不同的信息素更新策略,使人工蚂蚁尽量在大断层上追踪,减少在非断层结构上的追踪。实际测试表明,该方法能有效抑制噪声干扰。针对追踪得到的断层面上留有毛刺、空洞、分叉、缺口等问题,本文还运用数学形态学方法平滑和填补断层面,并用三维地震图像骨骼化算法细化断层。实际测试表明,该方法能使断层面更加清晰完整。3、为了评估本文方法的效果,我们用实际地震工区数据进行测试。实际测试表明,本文的方法能有效识别地震图像上的断层。相比Petrel,本文方法识别出的断层连续性更好,大断层更加清晰明显,并且有效减少了噪声的干扰。