相移加校正变范围三维叠前深度偏移

理论和实践证明,三维叠前深度偏移是目前最精确的地震波场成像方法。该文在二维叠前深度偏移及偏移速度模型建立方法研究的基础上,进一步研究了变范围三维叠前深度偏移叠加方法和软件。用三维相移加校正方法在炮集上实现三维叠前深度偏移,并根据三维速度模型构造形态,自动确定偏移后成像孔径进行变范围偏移叠加,提高三维构造形态清晰度。该方法属全波动方程偏移,具有成像精度高,对模型适应性强的特点     

一种基于卷积网络的地震探测数据随机噪声去除方法

为有效提高地震数据信噪比,通过卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的方法研究了地震勘探数据去除随机噪声问题.该方法包含17个卷积层,使用线性整流(rectified linear unit,ReLU)激活函数避免梯度消失,使用批量标准化(batch normalization,BN)提高网络的泛化能力.所构建的网络应用残差学习策略,即输入为含噪地震正演叠前数据,输出为CNN网络学习获得的随机噪声.然后从地震记录中减去网络预测的噪声数据,从而达到去除随机噪声的目的.同时,根据地震勘探数据振幅随探测时间衰减的规律,在网络训练过程中进行深度加权,使得CNN对于深部噪声的学习效果更好.网络在PyTorch框架下训练,应用图形处理器并行计算可以有效提高网络训练速度.利用训练好的网络进行去噪实验,结果表明与传统的时空域预测滤波法相比,该网络能更好地压制随机噪声.可见针对地震勘探数据,CNN能够有效提取含噪数据中的噪声信息,证明了该方法在去除随机噪声方面的合理性与有效性.     

基于惠更斯原理的波动方程共炮点道集地震正演

地震非零炮检距正演模拟技术在叠前地震资料处理和解释中有重要意义.作者利用下行波将震源场延拓到地质介质任意深度,实现单程波动方程模拟叠前正演记录.用单程波动方程法对一个盐丘地质模型生成129个共炮点地震记录,并对所有共炮记录进行叠前深度偏移.在共炮记录中,来自盐丘地质模型的反射波和绕射波十分清晰.叠前深度偏移剖面和盐丘地质模型完全吻合.该方法生成记录质量好且计算效率高,并且叠前正演记录没有多次波、直达波和其他干扰波.     

利用共偏移距共反射面元叠加提高叠前地震资料质量

提出利用部分共偏移距共反射面元(CO CRS)叠加提高稀疏低信噪比叠前地震资料质量。通过多参数的COCRS旅行时公式计算得到部分叠加的CRS超道集,对数据进行规则化,以利于以后的常规处理如速度分析、叠前偏移等。模型试算和实际资料处理结果表明,与原始地震数据相比,对经过部分CO CRS叠加处理后的叠前数据进行偏移,不仅提高了偏移剖面的信噪比,同时改善了同相轴的连续性,获得了较好的成像结果。     

叠前深度偏移地震资料处理——以LN区块为例

针对传统地震成像方法在处理地表起伏大、表层速度结构复杂、地下构造复杂及断层发育、地层产状变大等较难的问题,传统的地震成像方法。采用叠前深度偏移成像技术,能够修正陡倾地层和速度变化产生的地下图像的畸变,使反射能量聚焦,正确确定同相轴的空间位置,可以用于解决断层发育、低幅度构造、复杂速度场等造成的成像问题。以LN区块为例,进行深度偏移处理试验,对工区内井的钻井分层与叠前深度偏移剖面上对应的地震层位进行了细致比对,目的层地震反射层位深度误差均很小,成像深度位置较为精确。     

双密度双树复小波域统计模型的地震信号降噪

随机噪声的存在降低了地震信号的信噪比,淹没了有效信号,影响后续的地质解释。文章根据随机噪声的特性以及地震信号道间相关性,建立双密度双树复小波域统计模型压制地震信号中的随机噪声。首先对含噪地震信号进行双密度双树复小波变换,分别对不同尺度、不同方向上的噪声方差和含噪地震信号方差进行估计,计算阈值;再运用最大后验概率估计方法从含噪地震信号小波系数中估计出源地震信号的小波系数;最后利用双密度双树复小波逆变换对源地震信号的小波系数估计值进行重构,得到降噪后的地震信号。仿真实验和对实际地震信号的处理结果表明该方法能够有效地压制随机噪声,提高了信噪比,较好地保留了有效信号。     

深度域波动方程偏移速度建模方法及应用

针对波动方程叠前深度偏移中重要的速度模型问题,研究了一套三维速度建模方法和软件.该方法以波动理论为基础,采用批量计算和计算机可视化交互处理相结合的方法,进行时间偏移速度分析、时间坐标和深度坐标的深度偏移层速度分析,由此可建立时间域及深度域的层速度模型,为三维波动方程叠前深度偏移提供合理、可靠的偏移速度模型.经实际的三维地震资料处理,证实了这套三维速度建模方法和软件的有效性.     

在频率波数域实现三维叠前深度偏移

叠前深度偏移是理想的改善复杂地区和强横向速度变化的地震资料成像技术,对于复杂变速介质成像,常用的时间域成像方法已不能满足实际需要,必须借助于深度域成像方法,特别是三维地震叠前深度偏移方法.推导了三维叠前深度波场延拓算子公式,指出其实质含义,并通过模型测试进行了验证,介绍了一种三维叠前深度偏移的实现方法,最后进行了偏移算子的误差分析.理论分析与实例计算表明,该计算方法是合理和有效的.     

混合地震反演技术及其在东海南部陆架盆地中的应用

介绍了一种在无井或少井情况下的叠前叠后混合地震反演方法。该方法充分利用了叠前反演分辨率高和叠后反演效率高、抗噪能力强的优点。首先应用遗传算法理论在所选控制点的角道集数据上进行叠前波形反演,求取控制点的虚拟纵波速度曲线;然后利用纵波速度曲线和已知地质信息来建立初始模型,进行叠后约束反演。我国东海南部陆架盆地勘探程度低、探井数量少,适合于混合地震反演技术的应用。利用该地区的实际资料进行了混合地震反演,并对影响混合地震反演效果的关键因素（层速度、角道集数据、迭代次数、已知地质信息）进行了分析。结果表明,为了获取虚拟纵波速度,需要准确的速度谱和角道集数据;为了增强叠前反演的实用性,需要选择恰当的控制点;充分利用已知地质信息,可以减小叠后反演结果的多解性。     

基于共聚焦点道集的叠前深度偏移及其应用

共聚焦点叠前深度偏移是一种基于等时原理、通过检波聚焦和激发聚焦的双聚焦 (共聚型 )偏移实现地震成像的方法 ,它的关键技术是聚焦算子的计算。考虑到计算效率、精度和稳定性 ,提出了利用适于任意矩形网格的有限差分法计算聚焦算子的方法。为了提高成像信噪比和分辨率的精度 ,采用变孔径扫描叠加法获取了共聚焦点道集和聚焦点响应 ,进行了共聚焦点叠加和实现叠前深度偏移成像。模型的试算结果表明 ,利用此方法 ,在宏观速度场正确的情况下 ,能够实现地下构造的准确成像 ,尤其是明显提高了深层的信噪比。对实际资料的试处理说明 ,共聚焦点偏移的效果基本达到了利用FFD法获得叠前深度偏移的效果 ,而其计算效率主要取决于偏移孔径和计算网格的大小。     

变质岩潜山地震资料处理方法探讨

辽河油田潜山经过四十余年的勘探,成果丰硕。在不断获得勘探重大发现,获取规模储量的同时,也不断完善了潜山勘探理论及相应的配套勘探技术系列。特别是近年来辽河油田提出了变质岩潜山内幕成藏勘探理论,并以此为指导在兴隆台~马圈子潜山带深层潜山和潜山深部获得重要突破,整体上报探明石油地质储量1.27亿吨,为辽河油田的增储稳产做出了巨大的贡献。辽河坳陷中央凸起潜山带具有较好的石油地质条件,钻探的赵古1已获重大发现,赵古2井显示存在变质岩内幕油藏,预示中央凸起变质岩潜山内幕油藏勘探拥有很好的前景。但变质岩潜山内幕结构、构造识别划分是关键点也是难点,加之中央凸起潜山内幕地震资料品质较差,这就需要在地震资料处理上有相应的配套处理方法,本文以中央潜山带为例针对变质岩潜山进行地震资料处理并且研究出配套处理方法。辽河坳陷中央潜山带地质情况复杂,潜山带及其两侧断裂附近横向速度突变,潜山内幕信噪比低,成像较差。为了理清断层位置,搞清潜山与东西两侧凹陷接触关系,提高潜山内幕成像质量,我们对辽河坳陷中央潜山带资料进行了叠前深度偏移处理和研究。本文首先介绍了克希霍夫叠前深度偏移的方法原理,进而阐述了建立精确速度-深度模型的思路和实施方法,并利用该速度模型进行了克希霍夫深度偏移和逆时偏移两种方法的成像运算,最后将叠前深度偏移成果与叠前时间偏移成果进行比较。深度偏移技术可以有效解决潜山及两侧断裂附近速度横向突变问题,使地下构造成像更加合理,同时信噪比和保真保幅方面也有所提高。     

基于褶积理论的深度域地震资料反演

近年来随着深度域地震资料的普及,为更好地利用这些地震资料来解决地下地质问题,提出了基于褶积理论的深度域地震资料反演。基于褶积理论的地震资料反演,子波与低频模型对反演结果具有十分重要的影响。通过制作人工合成记录与数值模拟研究,得到了深度域子波与时间域子波的关系,为基于褶积理论的深度域反演奠定了基础。将深度域反演应用于南海西部某油田,通过与该区的时间域地震资料反演对比,发现两种反演方法子波与低频模型都有差异。当时间域地震资料的采样间隔约为深度域地震资料采样间隔与层速度之比的两倍时,深度域地震资料的反演结果将优于时间域地震资料反演结果。     

频率域奇异值分解压制随机噪声方法

 奇异值分解(SVD)是提高信噪比的一种较新的有效手段之一。本文从数学角度阐述了奇异值分解SVD滤波技术增强地震资料信噪比的原理,对比了时间域和频率域SVD技术压制随机噪声的处理效果。结果表明,时间域SVD技术只能对水平或接近水平的同相轴进行信号增强,对倾斜同相轴的处理效果较差;而频率域SVD技术既可以处理水平同相轴,也可以处理倾斜同相轴,对提高地震剖面信噪比具有很好的效果。本文用3个简单的合成地震记录和1个实际地震资料检验了SVD两种方法的应用效果。结果表明,本文方法可以达到随机噪声压制的效果。     

基于Robust-M估计的地空频率域电磁探测数据干扰抑制方法

地空频率域电磁探测(Ground-Airborne Frequency-domain Electromagnetic Detection,GAFED),因通过无人机搭载接收系统进行空中数据采集,受到飞行因素以及环境因素的影响,引入随机噪声、尖峰噪声等环境噪声,影响数据质量。本文在数据预处理的基础上,提出了一种基于Robust-M估计的时窗叠加滤波方法,滤除随机噪声、尖峰噪声等,通过系数加权来消除或减弱异常点的影响。通过对该方法在模拟数据中的应用效果分析,发现相对于传统的平滑滤波方法,该方法可以有效压制随机噪声等环境噪声,在提高分辨率的基础上保证数据质量。最后通过对野外数据的应用效果,验证了该方法可进一步压制随机噪声与尖峰噪声,提高数据质量。     

地震勘探处理中最小平方反滤波优化处理设计

在地震勘探中,可以使用最小平方反滤波来提高地震资料的分辨率。但是,在最小平方反滤的过程和其输出的地震道中,高频的成份有时会过多而难以解释。在反滤波输入道中加入一定的白噪声,可使反滤波效果更好,同时对地震资料进行能量保持处理,这些都会对地震资料的处理有很好的效果。根据以上原理,开发了一套较完整的最小平方反滤波处理的软件,对叠后的地震资料进行了处理,实验结果表明本软件在提高地震资料分辨率的同时,保持了较高的信噪比,也减少了计算反滤波因子时的误差。     

基于最大似然准则的f-x-y域l1模预测滤波方法

常规的f-x-y域预测滤波方法基本上都假设随机噪音是服从高斯分布的,但在实际地震资料中并不是所有的随机噪音都服从于高斯分布。针对非高斯分布的随机噪音,讨论了f-x-y域l1模预测滤波方法。该方法利用最大似然准则建立目标函数,同时利用非线性共轭梯度法来优化求解目标函数。理论模型试算表明,f-x-y域l1模预测滤波方法不仅可以有效地消除非高斯分布的随机噪音,而且也避免了假同相轴现象的产生。     

基于变分的MODIS 数据条带噪声去除方法

条带噪声是影响MODIS数据影像质量与反演精度的重要因素之一。针对MODIS数据中存在的三类条带噪声,提出了一种去除多类条带噪声的变分方法。该方法针对MODIS数据中条带噪声的类型设计相应的能量项：对于探测器间条带噪声和镜边条带噪声,采用直方图匹配变分项;对于随机噪声条带,采用单向消除项。各能量项通过权重系数组合构成总能量泛函,利用梯度下降流法最小化该泛函并离散数值化求解,从而实现条带噪声的消除。实验结果表明,提出的方法能够有效地去除MODIS数据的多类条带噪声。     

用小波变换和多项式拟合提高地震资料分辨率

用小波变换研究了地震勘探信号小波变换的过零点特性。提出了用小波变换的过零点匹配提取地震勘探信号同相轴变化信息，并利用所提取信息和多项式拟合消除随机噪声，同时增强信号高频，使信号信噪比和分辨率都得到显著提高的新方法。该方法对地震道进行小波变换，对变换结果进行过零点匹配求出地震同相轴变化信息，沿同相轴对地震道的小波变换系数进行多项式拟合得到去噪的小波变换系数，对去噪后小波变换系数进行高频增强并进行反变换便得到具有高信噪比和高分辨率的地震道。理论分析和实际处理结果表明，该方法能有效地提高地震勘探信号的信噪比和分辨率。