井震深度差约束条件下的TTI介质速度建模方法

提出了一种TTI介质中井震深度差约束条件下的速度建模方法。针对空间中测井位置分布的稀疏性,通过引入一个所谓的"桥"函数,根据已知的地质构造将井位处地层的井震深度差信息延拓到整个模型区域,并将此拓展信息作为层析成像反演的约束条件。该方法降低了TTI模型反演参数之间的不确定性,改善了反演算子的病态性,提高了层析成像反演的稳健性。SEAM人工模拟数据和墨西哥湾实际广角地震数据测试结果表明,井震深度差约束条件下的TTI介质速度建模方法的反演结果提高了深度偏移后地层定位精度,改善了共成像点道集中同相轴的拉平程度。

波场分解算法与逆时偏移角道集

逆时偏移生成的角度域共成像点道集(ADCIGs)有利于提高成像质量,可用于偏移速度分析和AVA/AVO研究等。使用Poynting矢量估计波传播方向可以快速生成角道集,但当模型和波场比较复杂时,不同方向传播的波场分量相互重叠,无法准确计算波的传播方向。波场分解可以提高Poynting矢量的准确性。为此,研究了波场分解算法,在计算Poynting矢量之前先将波场分解成不同方向传播的分量,用于生成角道集。为解决传统的傅里叶变换在频率-波数域进行波场分解时计算量大的问题,对波场分解算法进行了优化,并提出了SSE(单指令多数据流扩展)向量化和多线程并行计算实现算法,从而提高了计算效率。理论和数值计算结果表明:使用波场分解可以显著提高逆时偏移角道集的质量,此优化算法能够得到与传统方法一致的结果并且提高了计算效率。二维Sigsbee2A模型和三维SEAM TTI模型的数值计算也证明了该算法用于生成高质量角道集和逆时偏移图像的有效性和稳定性。优化后的波场分解算法并不局限于上、下行波分解,可容易地拓展到其它方向的波场分解,也可应用于最小二乘偏移和全波形反演,以消除成像噪声,提高成像质量。