叠前地震数据特征波场分解、偏移成像与层析反演

本文提出了一套叠前地震数据稀疏表达(特征波场合成)、深度偏移成像和层析成像的处理流程.不同于传统的变换域中的数据稀疏表达理论,本文利用局部平面波的传播方向(慢度矢量),在中心炮检点处同时进行波束合成,从而将地震数据投影到局部平面波域(高维空间)中.由于波束合成后的地震数据描述了局部平面波的方向特征,因此称之为特征波场.然而波束合成算法需要估计局部平面波的慢度矢量.当地震数据受噪声干扰时,难以在常规τ-p谱中自动估计局部平面波的射线参数(慢度矢量).本文提出了基于反演理论的特征波场合成方法,可以同时反演局部平面波及其传播方向,从而提高特征波合成的自动化程度并保持方法的稳健性.通过特征波场合成,可以将地震数据分解为单独的震相(波形).这样的数据可以直接用来成像及反演.在局部平面波域中,由于局部平面波的入射与出射射线参数已知,传统的Kirchhoff叠前深度偏移(PSDM)和高斯束/控制束PSDM可以实现从"沿等时面的画弧"到"向反射点(段)的直接投影"的转变,叠前偏移的效率以及成像质量可以同时提高.此外,特征波场与地下反射点(段)的一对一映射关系使得叠前深度偏移与层析成像融为一体,可以极大地提高速度反演的效率.数值试验证明了特征波场合成、叠前深度成像以及层析反演的有效性.

数据域特征波反射走时反演

地震波的运动学信息(走时、斜率等)通常用于宏观速度建模.针对走时反演方法,一个基本问题是走时拾取或反射时差的估计.对于成像域反演方法,可以通过成像道集的剩余深度差近似计算反射波时差.在数据域中,反射地震观测数据是有限频带信号,如果不能准确地确定子波的起跳时间,难以精确地确定反射波的到达时间.另一方面,如果缺乏关于模型的先验信息,则很难精确测量自地下同一个反射界面的观测数据同相轴和模拟数据同相轴之间的时差.针对走时定义及时差测量问题,首先从叠前地震数据的稀疏表达出发,利用特征波场分解方法,提取反射子波并估计局部平面波的入射和出射射线参数.进一步,为了实现自动和稳定的走时拾取,用震相的包络极值对应的时间定义反射波的到达时,实现了立体数据中间的自动生成.理论上讲,利用包络极值定义的走时大于真实的反射波走时,除非观测信号具有无限带宽(即delta脉冲).然而,走时反演的目的是估计中-大尺度的背景速度结构,因此走时误差导致的速度误差仍然在可以接受的误差范围内.利用局部化传播算子及特征波聚焦成像条件将特征波数据直接投影到地下虚拟反射点,提出了一种新的反射时差估计方法.既避免了周期跳跃现象以及串层等可能性,又消除了振幅因素对时差测量的影响.最后,在上述工作基础之上,提出了一种基于特征波场分解的新型全自动反射走时反演方法(CWRTI).通过对泛函梯度的线性化近似,并用全变差正则化方法提取梯度的低波数部分,实现了背景速度迭代反演.在理论上,无需长偏移距观测数据或低频信息、对初始模型依赖性低且计算效率高,可以为后续的全波形反演提供可靠的初始速度模型.理论和实际资料的测试结果证明了本文方法的有效性.