初至智能拾取技术

地震记录的初至自动拾取一直是复杂地形和表层条件下地震勘探工作的一个难题。为此,提出了初至智能拾取技术,模拟人机交互初至半自动拾取过程进行初至拾取。首先通过改进Coppens的滑动时窗能量比方法进行"好初至波"拾取;然后通过模拟人工辅助线的"架桥"技术获得可用初至波;再采用波峰(谷)相位域追踪技术获得初至波峰点,进一步采用炸药震源初至波起跳点的相位域估算技术获得初至波起跳点。在南方复杂地区,采用自主研发的Hunter初至智能拾取软件对靶区地震资料进行了初至拾取,并与OMEGA商业软件初至自动拾取结果进行了比较。结果表明,初至智能拾取方法及软件不仅能够实现高精度、高命中率的智能化初至拾取,而且能够提供初至时间、初至波周期和初至波品质等更多的信息;在复杂地区低信噪比地震资料中更能体现Hunter初至智能拾取软件的优越性。

基于非线性函数的速度谱智能拾取

随着地震勘探的不断发展以及勘探领域的不断扩大,需要处理的勘探资料也不断增加,对速度分析中速度谱的拾取效率和精度提出了更高的要求.一直以来,速度谱中叠加速度的拾取,受限于人眼对速度谱能量团聚焦中心的识别能力,从而使得拾取速度精确度不高.基于非线性函数的智能拾取是通过确定的目标函数,运用非线性函数作为合理约束条件来实现的.此方法针对速度谱的能量团分布规律自动设置约束参数.应用效果表明该方法不仅能实现速度谱智能拾取,而且拾取的叠加速度在精度上逼近真实的叠加速度.

一种基于PPNet的地震直达P波到时拾取方法

针对现有地震直达P波到时拾取网络精度低、误差大等问题,结合UNet++编码、解码器,融入特征过滤器设计一种具有地震震相特征分析与融合能力的轻量级P波到时拾取网络PPNet,实现对地震P波的高精度、低误差拾取。首先,该网络在编码器模块采用大卷积核、低通道数的卷积层,对输入的地震信号进行深度特征提取;其次,在解码器模块的特征还原过程中加入特征融合机制,补全特征信息,避免序列特征污染问题;最后,仅对编码器后三个下采样模块添加特征过滤器,深入挖掘特征序列,通过细化P波到时特征,提升到时拾取精度。实验结果表明,提出的网络在0.1 s、0.2 s、0.3 s误差阈值下P波拾取率分别为80.73%、94.01%、97.81%,平均绝对误差0.078 s,均方误差0.021,与现有P波拾取传统方法和深度学习算法相比性能更优。

鄂尔多斯盆地南部黄土塬高密度三维地震处理技术与效果

长期以来,地震勘探技术在鄂尔多斯盆地油气勘探中发挥了重要作用(何文渊等,2011)。近年来,中石化在鄂尔多斯盆地南部黄土塬地区逐步开展准高密度、高密度三维地震勘探。黄土塬区地震地质条件异常复杂。一方面,地表覆盖巨厚黄土层,压实作用较弱,结构松散,地震波在传播过程中产生严重的吸收衰减作用和能量屏蔽作用.