期刊文献+

地震处理领域面波压制技术现状及发展趋势 被引量:6

Current situation and development trend of surface wave suppression technology in seismic processing
原文传递
导出
摘要 随着油气勘探难度的不断增大,勘探目标变得越来越复杂,对地震数据处理的质量也有了更高的要求.一般来说,只有信噪比达到一定的水平,地震资料处理才可能实现良好的保真度.当今的地震勘探正向着深层、复杂构造和岩性勘探的方向发展迈进.本文介绍了目前业界比较有特色的去面波技术,其中包括自适应相减和Curvelet变换的组合压制面波技术、基于时频域极化属性的多分量地震资料面波衰减、f-k域的交叉扩散三维倾角滤波,基于深度学习的地震散射面波技术方法加以介绍,对智能化去面波技术的前景做进一步的展望. With the increasing difficulty of oil and gas exploration,the exploration target becomes more and more complex,and the quality of seismic data processing is required to be higher.Generally,seismic data processing can achieve good fidelity only when the signal-to-noise ratio reaches a certain level.Nowadays,seismic exploration is moving towards the direction of deep and complex structures and lithology exploration.This paper introduces some the characteristic surface wave removal techniques in the industry,including the combined suppression surface wave technique of adaptive subtraction and Curvelet transform,surface wave attenuation of multi-component seismic data based on time-frequency domain polarization property,cross-spread 3 D dip filtering in f-k domain and seismic scattering surface wave technology based on deep learning is introduced.The paper also makes a further prospect of the intelligent technology of surface wave removal.
作者 王伟奇 李振春 孙小东 孙苗苗 彭冬冬 WANG WeiQi;LI ZhenChun;SUN XiaoDong;SUN MiaoMiao;PENG DongDong(School of Earth Science and Technology,China University of Petroleum(East China),Qingdao 266500,China;Shandong Provincial Key Laboratory of Deep Oil and Gas,Qingdao 266580,China)
出处 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2022年第3期1178-1188,共11页 Progress in Geophysics
基金 国家自然科学基金项目“面向深层岩性油气藏的粘弹性参数反演成像方法研究”(42074133)、“基于局部角度域扩展模型的非线性地震反演方法”(41574098)、“基于三角网格剖分模型的高斯波包立体层析成像”(41630964) 中央高校基本科研业务费专项资金项目“深层黏弹介质矢量波联合逆时偏移方法研究”(18CX02059A) 深层油气重点实验室开发基金“三维共反射面元叠加提高深层数据信噪比”(20CX02111A) 中国石化地球物理重点实验室开放基金项目“低信噪比数据三维共反射面元叠加”(wtyjy-wx2018-01-07) 山东省基金面上项目“深层黏滞性介质弹性波逆时偏移”(ZR2020MD048) 中石油重大科技项目“塔里木盆地深层复杂高陡构造与碳酸盐岩储层地震速度建模及成像关键技术”(ZD2019-183-003)联合资助。
关键词 面波 滤波器 CURVELET变换 深度学习 Surface wave Filter Curvelet transform Deep learning
  • 相关文献

参考文献14

二级参考文献118

共引文献198

同被引文献63

引证文献6

二级引证文献2

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部