共中心点道集偏移速度分析

偏移速度分析是叠前深度偏移的关键步骤之一 ,它的准确与否直接影响叠前深度偏移的质量。考虑到效果和计算效率 ,本文提出了一种利用射线追踪进行速度扫描的共中心点 (CMP)道集偏移速度分析方法 ,它适用于层状介质和连续介质 ,不受上覆地层的复杂性、横向变速、地层倾角和炮检距大小的影响。经模型试算 ,浅、中层速度误差小于 1%～ 1.5% ,深层小于 2 %～ 3% ,反射层深度总体误差小于 2 0m ,薄互层分辨率可达半个有效地震子波长度。

共中心点道集的平面波法叠前时间偏移

本文提出了一种适用于速度弱横向变化介质中基于平面波分解的波动方程叠前时间偏移方法。通过对共中心点道集地震数据的平面波分解,得到适用于双平方根波场外推方程的共ph平面波参数道集。对共中心点道集进行炮检距平面波分解时,不需要进行通常意义下的τ-p变换计算,对分解后的每个共ph道集数据做偏移时则采用既实现简单方便、保幅性能较好,又不失计算效率的相移算法。偏移后可以抽取ph射线参数共成像点道集进行速度分析和AVO岩性分析。

自由观测条件下共中心点抽道集叠加方法的误差分析

常规共中心点抽道集叠加方法是以水平观测面,水平反射界面、均匀介质为条件,当前提条件不能完全具备时,会带来两个方面的误差,其一是CMP道集整体离散误差,其二是CMP道集内部各道之间的离散误差。通过建立相应数学模型并进行运算分析,界定了误差(离散量)的大小范围及分布规律:离散量与观测面反射界面之间的夹角、观测面高程、反射界面倾角及同道集炮检距等相关,其变化值越大,离散距离越大;相反离散距离会随观测面与反射点空间距离的增大而变小;另外介质波速越小,其垂直离散距离越大;中心点自激自收其离散量为0。对于CMP道集中诸道△t_0离散量常存在大于目的层反射波T/4的现象;炮距越大、观测界面倾角越大、介质波速越小,其△t_0离散值越大,其中△t_0离散值与炮检距呈非线性关系;相反反射界面埋深越大,其△t_0离散越小。根据离散量对资料影响程度的分析,指出了目前共中心点抽道集叠加方法存在着局限性。

共中心点域浅层折射波解释方法及应用实例

如果把一个共中心点道集内折射层的速度近似为常数，顶面近似为 平滑斜面，那么，折射 旅行时与偏移距满足直线方程。直线的斜率为折射层速度的倒数，截距为共中心点的时间深度，据此提出了共中心点域折射波解释方法。模型试验表明，该方法简单、不需要约束条件 、计算快速、解稳定、适应性强。运用该方法确定了我国西部某油气勘探区的近地表模型， 较好地解决了该区的长波长静校正问题。

微动线型台阵快速探测方案设计

针对城区浅层微动探测精细化高效化的需求,设计一套适用于微动线型台阵的快速探测方案。基于检波器多次覆盖利用和线型台阵高效滚动的观测特点,结合实践经验,设计微动线型台阵快速探测方案输出系统,并利用该系统在城区具体场地开展从数据采集到处理的微动探测实验。结果表明,本文方案能有效提高外业观测效率,为台阵快速布设及平移等提供参考。

叠前时间偏移成像技术及其应用

零炮检距剖面是地震反射成像过程中的重要成果。通过弯曲反射界面模型,分析了共中心点(CMP)道集与共反射点(CRP)道集的差别,认为当反射界面倾斜时,常规处理中的CMP叠加不能得到准确的零偏移距剖面,而沿CRP道集叠加的叠前时间偏移能得到准确的零偏移距剖面,另外,还介绍了叠前时间偏移的实现方法和步骤,包括预处理、偏移速度场的建立和偏移后CRP道集的处理等,并结合实际资料进行了效果分析。

折射波剩余静校正方法

山地、沙漠及其他复杂地表地区地震资料的线性散射噪声和随机噪声很强,有效反射信号弱,资料信噪比较低,静校正问题严重,使用常规剩余静校正方法难以见效。本文利用折射波信噪比高的特点,将反射波剩余静校正方法应用于折射波资料处理,通过交互手段,逐段估算折射波的速度,用合适的速度对地震记录进行线性动校正,在共炮点或共中心点道集上,用相关方法计算各道与模型道时差,再用统计方法计算出炮点和检波点剩余静校正量。将该方法应用于信噪比较低、反射波剩余静校正方法难以奏效的复杂地表区,获得良好处理效果。

叠前偏移技术探讨及应用

地震资料处理中，偏移成像是关键步骤之一。本文介绍偏移技术分类、偏移成像方法、叠前时问偏移、叠前深度偏移以及叠前偏移的基础资料准备等偏移的关键方法及技术环节。并以实际资料分析叠前偏移处理获得的地质效果。

矢量分解法压噪

本文从“相邻道信号具有相关性”的基本假设出发,引入了“单位相关矢量”的概念,并利用矢量分解法将多道信号的振幅值分解为“相关分量”和“非相关分量”两部分,通过压缩“非相关分量”,即可达到提高信噪比的目的。矢量分解法就其实质来说,它是利用噪音偏离信号的夹角来压制噪音的,因此,此法是一种角度滤波。矢量分解法用于地面地震资料的叠前和叠后处理,以及VSP三分量记录的处理,都收到了良好的效果。

全波场地震勘探技术

反射波地震采集设计基于层状介质假设,信号分析过程压制了绕射波、散射波等弱信号,反射波地震成像处理后频带狭窄,这些均限制了原始宽频数据的充分利用。从均衡利用反射波、绕射波、散射波信息入手,重新定义全波场地震勘探的内涵,明确其特点和适应条件,提出一套适用于全波场地震勘探的关键技术。在地震采集阶段,需要采用多套观测系统或一次性部署分期采集设计,即要在常规观测系统中镶嵌小面元、小偏移距、小道间距数据,利用共中心点道集离散化、小偏移距高覆盖等方法,增强原始地震数据中绕射波、散射波等弱信号的能量。在地震处理过程中,原始地震数据中的信号与噪音需要重新定义,通过多观测系统数据融合处理,实现地震数据有效信号的增强;通过不同面元、不同排列方式数据的差异化应用,使不同态式地震波能被有效分解和分别成像。在地震解释过程中,充分利用全波场地震资料,依靠多尺度、多维度井-震标定,实现多态式、多域地震属性解释,揭示复杂岩性体的内幕结构,提高非层状储集层横向分辨能力。

基于小波域从叠前地震数据提取地层品质因子Q

结合小波理论,利用地震波在黏弹性介质中的吸收衰减传播规律,在小波域以修正的复Morlet小波为基本小波,实现了从叠前炮集和共中心点道集地震数据,提取等效地层品质因子,然后通过剥层法估算层品质因子。文中采用地面地震正演记录和实际海上地震资料试算,验证了本文提出的方法的正确性.结果表明,方法正确可行,可靠有效,最后提出改善效果的措施和实际应用中应注意的问题。

基于深度学习的速度场建模方法

地震速度场建模在油气田勘探开发中起着至关重要的作用.随着神经网络的发展,深度学习凭借其强大的非线性映射能力,被广泛应用到速度场建模中.但由于速度模型与地震数据之间映射关系复杂,使用共炮点道集进行训练,容易出现网络训练不稳定,网络训练泛化能力差等问题.为了解决这个问题,本文基于U-Net++神经网络,提出了一种通过共中心点道集和叠加速度谱映射层速度模型的方法.该方法在已提出的共炮点道集和叠加速度谱映射层速度模型的基础上,进一步利用共中心点道集与层速度模型相对应的特点,通过U-Net++强大的特征提取和还原能力,学习地震资料中的关键特征,生成精确的地下层速度模型.测试数据集实验表明,共中心点道集和叠加速度谱的特征组合稳定性和抗噪性要优于共炮点道集和叠加速度谱的特征组合.深度学习构建层速度模型,只需经过网络训练,就可以对具有相似的地下构造的速度模型进行预测,构建层速度模型的效率大大提高,因此地球物理与深度学习的结合在实际地震勘探中具有重要的应用前景.