用于根据地震信号来计算地震属性的方法

摘要

本发明公开了用于根据地震信号来计算地震属性的方法。将滤波器应用于表示地下地层的地震信号以生成具有衰减的空间混叠能量的经过滤波的信号。在频率波数域中使所述经过滤波的信号乘以表示频率波数域中的地震属性的频率和波数的复函数，以生成缩放信号。使被变换到时间空间域中的缩放信号除以时间空间域中的所述经过滤波的信号，以生成用于标识和特征化所述地下地层的地震属性。

说明书

技术领域

本发明总体上涉及地球物理勘探领域。更具体地，本发明涉及对与波传播方向有关的属性进行计算的领域。

背景技术

在油和燃气工业中，通常使用地球物理勘探来帮助对地层的搜索和评估。地球物理勘探技术产生地球的地表下结构的知识，这些知识对找到和提取有价值的矿物资源、特别是诸如油和天然气的碳氢化合物沉积特别有用。熟知的地球物理勘探技术是地震勘测。在陆上地震勘测中，在地球表面上或者地球表面附近生成地震信号，然后该地震信号下行到地球的地表下中。在海洋地震勘测中，地震信号还可以下行通过覆盖地球的次表面的水体。可以使用地震能源来生成地震信号，该地震信号在传播到地球中之后至少部分被地表下地震反射体反射。这样的地震反射体通常是具有不同的弹性特性(特别地为声波速度和岩石密度)的地层之间的界面，所述不同的弹性特性导致界面处的声阻抗的不同。所反射的地震能量被地球表面处的或其附近的、覆盖水体中的或钻孔中已知深度处的地震传感器(也被称为地震接收器)检测，并且被记录。

处理在执行地震勘测中所获得的结果地震数据以产生与被勘测区域中的地层的特性和地质构造有关的信息。对经过处理的地震数据进行处理以用于显示和分析这些地层的潜在的碳氢化合物含量。地震数据处理的目的是从地震数据中提取尽可能多的关于地层的信息，以便对地表下地质充分地成像。为了识别地球地表下可能找到石油存储的位置，在收集、处理和解释地震数据方面花费了巨额资金。根据所记录的地震数据来构造定义感兴趣的地下土层的反射体表面的处理提供地球在深度或时间方面的图像。

产生地球的地表下结构的图像以便使得解释器能够选择最可能具有石油存储的位置。为了证实石油的存在，必须钻井。通过钻井来确定是否存在石油沉积是非常昂贵和耗时的任务。由于这一原因，存在对改进地震数据的处理和显示以便产生地球的地表下结构的图像的持续需求，其将改进解释器(无论是由计算机还是人来进行解释)估计在地球地表下的特定位置处存在石油存储的可能性的能力。

用于在陆上地震勘测中生成地震信号的适当的地震源可以包括炸药或振动器。海洋地震勘测通常采用浸入水中的地震源，该地震源由船舶牵引并且被周期性地激活已生成声波场。生成波场的地震源可以是多种类型的，包括小型炸药包、电火花或电弧、海洋振动器以及典型的枪。地震源枪可以是水枪、蒸汽枪以及更典型的空气枪。通常，海洋地震源不是由单个源元件组成，而是包括空间分布的源元件阵列。这样的布置对于当前最常见的海洋地震源形式即空气枪来说更是如此。在空气枪阵列中，每个空气枪通常存储并且迅速释放不同体积的高度压缩的空气，从而形成短持续时间的脉冲。

适当类型的地震传感器通常包括粒子速度传感器(特别是在陆地勘测中)以及水压传感器(特别是在海洋勘测中)。有时使用粒子位移传感器、粒子加速度传感器或压力梯度传感器来代替粒子速度传感器，或者除了使用粒子速度传感器之外还使用粒子位移传感器、粒子加速度传感器或压力梯度传感器。在本领域中，粒子速度传感器和水压传感器通常分别被公知为地震检波器和水下地震检波器。可以独立地部署地震传感器，但是更通常地以传感器阵列部署地震传感器。另外，在海洋勘测中，压力传感器和粒子速度传感器可以被部署在一起，以成对的或空间阵列对的方式布置在一起。

粒子运动传感器(诸如地震检波器)具有方向灵敏性，而压力传感器(诸如水下地震检波器)没有。因此，由被布置为聚拢靠近的地震检波器和水下地震检波器检测到的上行的波场信号将是同相的，而下行的波场信号将被记录成具有180度的相差。已提出了使用该相差来降低由表面反射引起的频谱陷波以及衰减水生多次波(如果记录是在海底完成的话)的各种技术。应该注意的是，用于替换将地震检波器和水下地震检波器协同定位的方式是具有足够空间密度的传感器，以使得由地震检波器和水下地震检波器记录的相应波场可以被插值或外推以在相同位置处产生两个波场。

使用牵引拖缆的传统3D(三维)海洋地震采集可以导致纵列方向(平行于牵引拖缆)、交叉线方向(垂直于牵引拖缆)或者甚至这两个方向上的空间混叠。纵列方向上的牵引拖缆中的采样密度通常比交叉线方向上的更密集。不对称性是因为不同的拖缆中的接收器之间的间距比相同拖缆中的接收器之间的间距更宽。该不对称性可以导致交叉线方向上的采样数据的空间混叠。然而，在纵列方向上也可以存在空间混叠。例如，纵列方向混叠可能是处理具有大出射角的高分辨率浅层地震数据时的问题。在海底线缆中，沿着线缆的接收器间距可能比牵引拖缆中的典型的12.5米的间距更粗。另外，在间距固有地比共炮点域中的间距更粗的域中，混叠可能成为问题。例如，在共接收器域中炮间隔可能是50米之多。

该空间混叠妨碍用以根据地震数据精确评估地震属性的传统努力。例如，通常使用一种地震属性即逆倾斜因子来为非垂直出射角校正来自地震检波器的垂直粒子速度。这样的校正继而使得压力和粒子运动信号的更精确的组合成为可能，以便得到上行和下行波场分量。如果孤立地考虑上行波场，则除去表面反射的影响，并且上行和下行波场随后可以被结合以衰减地震信号中的水生多次波。

因此，存在对用于将地震数据变换成地震属性的方法的需求，该方法衰减由典型的海洋采集几何学导致的任何方向上的以及任何域中的空间混叠的影响。

发明内容

本发明是一种用于将表示地下地层的地震信号变换成用于标识和特征化所述地下地层的地震属性的方法。将滤波器应用于地震信号以生成具有衰减的空间混叠能量的经过滤波的信号。在频率波数域中将所述经过滤波的信号乘以表示频率波数域中的地震属性的频率和波数的复函数，以生成缩放信号。使被变换到时间空间域中的缩放信号除以时间空间域中的经过滤波的信号，以生成地震属性。

在另一个实施例中，本发明是一种用于将表示地下地层的地震信号变换成用于标识和特征化所述地下地层的地震属性的方法。使用可编程计算机来执行下述处理。将滤波器应用于地震信号以生成具有衰减的空间混叠能量的经过滤波的信号。在频率波数域中将所述经过滤波的信号乘以表示频率波数域中的地震属性的频率和波数的复函数，以生成缩放信号。使被变换到时间空间域中的缩放信号除以时间空间域中的经过滤波的信号，以生成地震属性。

在又一个实施例中，本发明是一种具有存储于其上的计算机程序的计算机可读介质，其中所述程序具有用于使可编程计算机执行下述处理的逻辑。将滤波器应用于地震信号以生成具有衰减的空间混叠能量的经过滤波的信号。在频率波数域中将所述经过滤波的信号乘以表示频率波数域中的地震属性的频率和波数的复函数，以生成缩放信号。使被变换到时间空间域中的缩放信号除以时间空间域中的经过滤波的信号，以生成地震属性。

附图说明

通过参考下面详细的描述和附图，可以更容易地理解本发明及其优点，其中：

图1是举例说明用于计算地震属性的本发明的实施例的流程图；

图2是举例说明用于对地震信号进行滤波的本发明的实施例的流程图；

图3是举例说明用于通过地震属性的频率波数表示来缩放地震信号的本发明的实施例的流程图；

图4是举例说明用于计算地震属性的本发明的实施例的流程图；

图5是示例的压力数据的地震剖面；

图6是计算出的逆倾斜因子的地震剖面；

图7是在没有倾角滤波的情况下的估计出的上行压力场的地震剖面。

图8是经过从60度到70度的倾角滤波的估计出的上行压力场的地震剖面。

图9是图7中的地震剖面的频谱；以及

图10是图8中的地震剖面的频谱。

尽管将结合本发明的优选实施例来描述本发明，但是应当理解的是，本发明不限于这些优选实施例。相反，本发明意图覆盖可以包括在由所附权利要求限定的本发明的范围内的所有替换、修改和等同物。

具体实施方式

一般来说，地震属性是从地震信号获得的、用来获得感兴趣的地震特征的任何信息。通常，地震属性包括对地震信号的定量量度，用于在搜索可采出碳氢化合物沉积时对地球的地下地层进行标识和特征化。特别地，地震属性通常基于对地震信号的时间、振幅和频率(或相位)进行测量。时间测量结果通常与诸如地下地层结构的几何特性有关，而振幅和频率测量结果通常与诸如地下地层的地层学和碳氢化合物储藏层特征之类的物理特性有关。

地震属性的一些示例包括：从地震反射记录拾取双向行进时间和倾角以生成地层结构；计算速度以将该行进时间转换成深度；将地震剖面上的高反射振幅区域(所谓的“亮点”)与燃气区相关；执行复轨迹分析以计算瞬时相位和频率；以及计算诸如互相关、相似度以及特征值分析之类的相干量度以揭示3D地震数据中的断层和其他地层特征。

本发明是一种用于将表示地下地层的地震信号变换成用于标识和特征化所述地下地层的地震属性的方法。首先，将滤波器应用于地震数据以衰减空间混叠能量。可以通过将频率波数域中的缩放滤波器应用于从时间空间域变换过来的经过滤波的数据，之后将经过缩放的数据变换回到时间空间域来计算可能的地震属性。然后可以通过在应用频率波数缩放滤波器之前与经过滤波的数据相结合来在时间空间域中计算该属性。计算出的地震属性可以进一步用于不同的应用。在不限制本发明的范围的情况下，通过用于将双传感器波场分成上行和下行分量的示例来举例说明本发明。

在一个实施例中，本发明是一种根据地震剖面来计算时间空间域中的地震属性的方法。地震剖面可以是二维或者三维的。在一个特定实施例中，该属性与波传播方向有关。这些属性可以包括但不限于慢矢量、出射角和方位角的分量。

图1到图4示出了举例说明用于根据地震剖面来计算地震属性的本发明的实施例的流程图。图1是举例说明本发明的一般实施例的流程图。图2到图4是进一步举例说明如在图1中所述的本发明的更具体的实施例的流程图。图5到图10是举例说明如在图1到图4中所述的本发明的使用示例的剖面和频谱。

图1是举例说明用于将地震信号变换成地震属性的本发明的实施例的流程图。在框10处，将滤波器应用于地震信号以生成具有衰减的空间混叠能量的经过滤波的信号。在框11处，在频率波数域中将来自框10的经过滤波的信号乘以表示频率波数域中的地震属性的频率和波数的复函数来生成缩放信号。在框12处，在时间空间域中，使来自框11的被变换到时间空间域的缩放信号除以来自框10的经过滤波的信号来生成地震属性。

图2是举例说明关于对地震信号进行滤波的本发明的元素的流程图。图2更详细地举例说明上面的图1的框10中所讨论的本发明的部分。

在框20处，从地震剖面获取地震信号。该地震信号指示地球的地层。该地震信号可以来自于共炮点集或共接收器集，或者来自于任何其他适当的地震域。地震信号可以是来自诸如水下地震检波器的压力传感器的压力信号(仅为了说明性目的而将其表示为h(t，x))，或者是来自于诸如地震检波器或加速度计之类的粒子运动传感器的矢量粒子速度信号(仅为了说明性目的而将其表示为g(t，x))。在下面的讨论中，将通过压力信号h(t，x)来举例说明地震信号，但是对压力信号的该说明性使用不应当被认为是对本发明的限制。在本文中，时域中的信号用小写字母表示，而频域中的相同信号用相应的大写字母表示。

在框21处，将滤波器应用于在框20中获得的地震信号h(t，x)以衰减空间混叠能量，从而生成经过滤波的信号h_f(t，x)。可以在时间空间域中或者可替换地在频率空间域中应用滤波器。在一个实施例中，采用低通滤波器来衰减空间混叠能量。

在框22处，选择地震属性a(t，x)以变换来自框21的经过滤波的信号h_f(t，x)。该地震属性还指示地球的地层。在一个实施例中，所选择的地震属性a(t，x)与波传播方向有关。

图3是举例说明关于通过地震属性的频率波数表示来缩放地震信号的本发明的元素的流程图。图3更详细地举例说明上面的图1的框11中所讨论的本发明的部分。

在框30处，对来自图2的框21的经过滤波的信号h_f(t，x)应用变换以将该经过滤波的信号h_f(t，x)从时间空间(t，x)域变换到频率波数(ω，k)域，从而生成经过变换的滤波信号H_f(ω，k)。该变换可以通过应用公知的频率波数变换(诸如例如傅立叶变换)来完成。特别地，为了计算效率，可以采用快速傅立叶变换(FFT)。

在框31处，在频率波数域中确定表示在图2的框22中选择的地震属性a(t，x)的频率和波数的函数A(ω，k)。函数A(ω，k)是频率和波数的复变函数。将在下面利用逆倾斜因子的计算示例来更详细地讨论地震属性函数的确定

在框32处，在来自框30的经过变换的滤波信号中选择频率波数域中的样本H_f(ω，k)。

在框33处，通过在频率波数域中将来自框32的样本H_f(ω，k)乘以在框31中确定的频率和波数的函数A(ω，k)来缩放该样本H_f(ω，k)，以生成缩放样本H_s(ω，k)。因此，在一个实施例中，根据下式来计算缩放样本H_s(ω，k)：

H_s(ω，k)＝H_f(ω，k)·A(ω，k)                             (1)

在框34处，确定是否剩余任何更多的样本H_f(ω，k)。如果确定为是(即剩余更多的样本)，则该过程返回到框32以选择另一个样本。如果确定为否(即没有剩余更多的样本)，则该过程继续进行到下面的框35。

在框35处，将逆变换应用于来自框34的缩放信号H_s(ω，k)以将该缩放信号H_s(ω，k)从频率波数(ω，k)域逆变换回到时间空间(t，x)域，从而生成经过逆变换的缩放信号h_s(t，x)。该逆变换可以通过应用任何公知的频率波数变换(诸如例如傅立叶逆变换)来完成。特别地，为了计算效率，可以采用快速傅立叶逆变换(IFFT)。

图4是举例说明关于计算地震属性的本发明的元素的流程图。图4更详细地举例说明上面的图1的框12中所讨论的本发明的部分。

在框40处，确定在计算地震属性a(x，t)之前是否期望附加处理。然而，该附加处理仅适用于无符号属性(也就是说没有负值)的情况。如果确定为是(即期望附加处理)，则该过程继续进行到框41以执行该处理。如果确定为否(即不期望附加处理)，则该过程跳到下面的框43。

在框41处，为来自图3的框35的经过逆变换的缩放信号h_s(t，x)计算包络env[h_s(t，x)]。

在框42处，为来自图2的框21的经过滤波的信号h_f(x，t)计算包络env[h_f(t，x)]。

在框43处，在时间空间域中使在框41中为经过逆变换的缩放信号计算的包络env[h_s(t，x)]除以在框42中为经过滤波的信号计算的包络env[h_f(t，x)]。这样的除法生成一个比率，该比率产生作为时间和空间的函数的期望的地震属性a(t，x)。因此，在一个实施例中，根据下式来计算地震属性a(t，x)：

$a(t,x)=\frac{\mathrm{env}\left[h_s(t,x)\right]}{\mathrm{env}\left[h_f(t,x)\right]}.---\left(2\right)$

然后该过程继续进行到框45。

在框44处，在时间空间域中使来自图3的框36的经过逆变换的缩放信号h_s(x，t)除以来自图2的框21的经过滤波的信号h_f(t，x)。这样的除法生成一个比率，该比率产生作为时间和空间的函数的期望的地震属性a(t，x)。因此，在另一个实施例中，根据下式来计算地震属性a(t，x)：

$a(t,x)=\frac{h_s(t,x)}{h_f(t,x)}.---\left(3\right)$

在框45处，可以在对全带宽地震信号的进一步处理中使用来自框43或框44的地震属性。

传统上，将从双传感器拖缆记录的地震信号分成上行和下行波场分量将需要下述步骤。可以针对压力(水下地震检波器)和垂直粒子速度(地震检波器)这两种类型的检测器之间的脉冲响应差分别对压力(水下地震检波器)和垂直粒子速度(地震检波器)轨迹h(t，x)和g(t，x)进行校正。还可以针对地震波的非垂直到达以及(如果必要的话)拖缆牵引噪声对垂直粒子速度轨迹振幅进行校正。尽管举例说明了时间空间域中的校正，但是这些校正可以在时间空间域、频率波数域或适宜的任何其他域中进行。然后，将包含在共炮点集中的经过校正的压力和垂直粒子速度轨迹变换到频率波数(“f-k”)域中，从而分别产生H(ω，k)和G(ω，k)。该变换可以通过任何公知的f-k变换(诸如例如傅立叶变换)来完成。

将在f-k域中使用下式来计算向上行进的压力波场U(ω，k)以及向下行进的压力波场D(ω，k)：

$U(\omega ,k)=\frac{H(\omega ,k)-G(\omega ,k)}{2}---\left(4\right)$

和

$D(\omega ,k)=\frac{H(\omega ,k)-G(\omega ,k)}{2}.---\left(5\right)$

然后，可以在进一步的处理(诸如表面相关多次波衰减)中使用分别来自等式(4)和(5)的上行和下行波场U(ω，k)和D(ω，k)。结果是从频率波数域最终逆变换回到时间空间域。

给出了举例说明本发明的方法的示例。该示例使用如下逆倾斜因子的计算，

$\frac{1}{\cos \left(\theta \right)},---\left(6\right)$

其中θ是出射角，也被称为入射角或到达角。该因子被用来缩放粒子速度轨迹以允许将双传感器数据精确地分成上行和下行波场分量。人们预期，如在本发明的方法中那样根据非混叠能量计算该因子以及然后在时间空域中应用该因子将会比在频率波数域中普遍应用的分开更好地处理混叠能量。

如上所述，如果认为有必要，则针对压力信号传感器和垂直粒子速度信号传感器之间的脉冲响应差可选地对压力信号h(t，x)和垂直粒子速度信号g(t，x)作进行校正。针对仪表传递函数的相对差的该校正对应于时间域中的仪表脉冲响应。在一个实施例中，这些校正可以校正压力信号的振幅和相位以匹配粒子速度信号，或者在可替换的实施例中，校正粒子速度信号以匹配压力信号，或者在又一个可替换的实施例中，将这两个数据集校正成共有基准。针对仪表脉冲响应的相对差进行校正在本领域中是公知的。最后，优选地将等同于水中的声阻抗的幅度缩放应用于粒子速度信号以校正压力和粒子速度的振幅的相对差。这在本领域中也是公知的。

针对反射地震波的非垂直到达角对垂直粒子速度信号g(t，x)进一步进行校正。通过计算对应于等式(6)的逆倾斜因子、但是使用如下所述的本发明的方法来实现该缩放。可以使用所记录的压力信号或者垂直粒子速度信号来获得逆倾斜因子。在本文中，将使用压力信号h(t，x)来阐明该过程，尽管这样的选择仅是为了说明性的目的并且不打算成为本发明的限制。首先，应用低通滤波器来除去空间混叠能量，从而生成经过滤波的信号h_f(t，x)。将经过滤波的信号从时间空间(t，x)域变换到频率波数(ω，k)域，从而生成经过变换的样本H_f(ω，k)。然后通过根据下式使该信号除以入射角的余弦以获得H_θ(ω，k)来缩放该信号：

$H_{\theta }(\omega ,k)=\frac{H_f(\omega ,k)}{\cos \left(\theta \right)},---\left(7\right)$

其中

$\cos \left(\theta \right)=\sqrt{1-\frac{v^2{\left|k\right|}^2}{{\omega }^2}}.---\left(8\right)$

这里，v是水中的声速，通常为大约1500m/s，且|k|是角波数的绝对值。等式(7)中的特定的经过滤波、变换(变换到频率波数域中)且然后(通过逆倾斜因子)被缩放的信号H_θ(ω，k)对应于上面在关于图3的流程图对本发明的讨论中所提到的更一般的缩放信号H_s(ω，k)。

然后，将该缩放信号H_θ(ω，k)从频率波数(ω，k)域逆变换回到时间空间(t，x)域，从而生成经过逆变换的缩放信号h_θ(t，x)。该经过逆变换的缩放信号h_θ(t，x)对应于上面在关于图4的流程图对本发明的讨论中提及的更一般的经过逆变换的缩放信号h_s(x，t)。

因为逆倾斜因子是无符号量，所以期望计算经过缩放、滤波的信号h_fθ(t，x)和经过滤波的信号h_f(t，x)的包络。这些包络的比率产生作为时间和空间的函数的逆倾斜因子：

$\frac{1}{\cos \left(\theta \right)}=\frac{\mathrm{env}\left[h_{\theta }(t,x)\right]}{\mathrm{env}\left[h_f(t,x)\right]}---\left(9\right)$

然后使用等式(9)中的源于频带受限信号的逆倾斜因子来缩放全带宽粒子速度信号g(t，x)，从而衰减了空间混叠的影响：

$g_{\theta }(t,x)=g(t,x)·\frac{1}{\cos \left(\theta \right)}.---\left(10\right)$

然后，如果必要的话，可以可选地针对拖缆牵引噪声对经过校正的粒子速度信号g_θ(t，x)进行校正。

根据经过校正的压力信号h(t，x)和经过校正的粒子速度信号g_θ(t，x)来计算上行压力波场u(t，x)。在一个实施例中，通过应用下面的等式来计算上行压力波场u(t，x)：

$u(t,x)=\frac{h(t,x)-g_{\theta }(t,x)}{2}.---\left(11\right)$

根据经过校正的压力信号h(t，x)和经过校正的粒子速度信号g_θ(t，x)来计算下行压力波场d(t，x)。在一个实施例中，通过应用下面的等式来计算下行压力波场d(t，x)：

$d(t,x)=\frac{h(t,x)+g_{\theta }(t,x)}{2}.---\left(12\right)$

图5到图10举例说明上面在关于等式(6)到(12)所讨论的逆倾斜因子的示例中所示的本发明的方法。图5是示例压力信号501的地震剖面。该地震剖面中的压力信号501是来自双传感器信号的所记录的水下地震检波器信号。已利用从55到60Hz的低通滤波器对该压力信号501进行了滤波，以衰减空间混叠能量。图6是如等式(6)中所示计算出的逆倾斜因子601的地震剖面。

图7是在没有应用倾角滤波的情况下的估计的上行压力场701。在FFT的帮助下计算得到的来自图6的逆倾斜因子601已被应用于来自图5的压力信号501。图8是现在经过从60度到70度的倾角滤波的估计的上行压力场的地震剖面。已应用了图6中示出的逆倾斜因子。

图9是图7示出的地震剖面的频谱901，而图10是图8示出的地震剖面的频谱1001。

在另一个实施例中，可以采用本发明的方法来确定局部事件斜率。这样，使用局部事件斜率允许人在不必知道地震速度的情况下完成共同时域成像过程，诸如正常时差(NMO)、倾角时差(DMO)以及叠前时间偏移。参见，例如Fomel，S.的“Velocity-independent time-domainseismic imaging using local event slopes”，Geophysics，Vol.27，No.3，(2007年5月-6月)，p.S139-S147。

因此，可以采用本发明来执行诸如波场分离之类的处理，而不会有与当前的频率波数技术相关联的伪像，而是以与当前的频率波数技术相似的成本获得对混叠能量的更好处理。

上面仅为了说明性目的将本发明作为方法来讨论，但是本发明还可以实施为系统。本发明的系统优选地借助于计算机(特别地数字计算机)连同其他传统的数据处理设备来实施。本领域公知的这样的数据处理设备将包括计算机处理设备的任何适当的组合或网络，所述计算机处理设备包括但不限于硬件(处理器、暂时和永久的存储设备以及任何其他适当的计算机处理设备)、软件(操作系统、应用程序、数学程序库以及任何其他适当的软件)、连接(电的、光的、无线或其他方式)以及外围设备(输入和输出设备，诸如键盘、定点设备以及扫描仪；显示设备，诸如监视器和打印机；计算机可读存储介质，诸如磁带、磁盘以及硬盘驱动器；以及任何其他适当的设备)。

在另一个实施例中，本发明可以被实施为上述方法，特别使用执行该方法的可编程计算机来实现。在另一个实施例中，本发明可以被实施为存储在计算机可读介质中的计算机程序，其中所述程序具有用于使可编程计算机执行上述方法的逻辑。在另一个实施例中，本发明可以被实施为具有存储于介质上的计算机程序的该计算机可读介质，以便所述程序具有使得可编程计算机执行上述方法的逻辑。

应该理解，前述内容仅是对本发明特定实施例的详细描述，并且在不偏离本发明范围的情况下可以根据本文的公开来对所公开的实施例进行许多变化、修改和替换。因此前面的描述不意味着限制本发明的范围。相反，本发明的范围仅由所附权利要求及其等同物来确定。