基于数据一致性原理预测与压制自由表面多次波的效果分析

 本文基于数据一致性预测与压制自由表面多次波方法原理,研制了迭代自适应压制多次波方法,用于模型数据和海洋实际地震数据的多次波压制处理。模型试算和实际海洋地震数据处理结果表明,与现有的常规多次波消除方法相比,此方法收敛速度快,并能很好地保持有效波能量。在应用此法时,要特别注意以下几点：①基于数据一致性原理,通过时间—空间域褶积预测自由表面多次波,多次波预测算子可以是含多次波的原始数据,也可利用已部分消除多次波的数据（如抛物线拉东变换滤波方法压制多次波后的数据）,这样能更快地获得较好的多次波压制效果;②在一定简化条件下,预测与压制自由表面多次波可表达为一个线性最小平方反演的过程,实现过程是一个迭代自适应过程,只需要很少的几次迭代就能获得较好的多次波压制效果;③对于地下地层结构非常复杂时的多次波压制,文中方法在更有效地压制各种自由表面相关多次波的同时,还可以压制部分层间多次波,同时也能更好地保持一次波有效能量。     

利用改进的扩展多道匹配相减法压制多次波

 本文采用基于时差方程的多次波预测方法预测多次波模型记录,结合单道匹配、常规多道匹配、伪多道匹配和扩展多道匹配四种相减方法的优缺点,给出了改进的多道匹配相减方法和改进的扩展多道匹配相减方法的计算步骤,并尝试在匹配相减方法中评估迭代思想的作用。通过理论模型和实测资料的测试,得出了以下主要结论：①在已知水层深度这一先验信息的前提下,利用时差方程方法预测多次波模型记录,计算速度快,精度基本满足要求,是一种预测海底多次波的有效方法;②改进的扩展多道匹配相减方法适应能力较强,具有较好的信号保真度,在模型测试和实际数据应用中,均取得了较为满意的效果,并可与其他预测方法搭配使用;③滤波因子长度、时窗大小和相邻匹配道数这三个主要控制参数,对匹配相减的效果有影响,在应用匹配相减方法时,需要针对数据本身的特点,选择合适的匹配参数。经过对比迭代匹配相减的结果发现,迭代运算对于提高匹配精度的作用不大。     

一种基于相似系数谱约束的多次波自适应减去方法

多次波压制主要分预测和减去两个环节,提出了一种基于相似系数谱约束的多次波自适应减去方法,可以有效地实现多次波的自适应减去。首先通过Radon谱约束的最小二乘反演来实现局部τ-p变换,以获得更高的分辨率,同时压制随机噪声;在局部τ-p域,利用预测多次波模型的相似系数谱来指示原始记录中多次波存在的位置;根据预测多次波模型相似系数谱的约束设计滤波器,将多次波模型和原始记录中的多次波进行振幅、相位和旅行时匹配,实现多次波的自适应减去。与常规基于L2范数的多次波减去方法相比,当一次波和多次波非正交时,局部τ-p域多次波减去方法可以在减去多次波的同时,更有效地保存一次波。相似系数谱的约束为振幅匹配提供了一种更有效、更稳定的方式,在振幅匹配的同时进行相位和旅行时匹配,可以弱化子波对匹配过程的影响。模型数据和实际地震资料的试验结果证明了这种多次波自适应减去方法的有效性。     

海上地震资料处理中的组合压制多次波技术

本文针对澳大利亚海上地震资料中全程多次波和层间多次波发育的特点,分析了各类多次波压制方法的优缺点,提出了针对该区海上地震资料多次波压制策略:①在第一次速度分析后应用Radon变换压制大部分全程多次波;②应用预测反褶积压制大部分层间多次波;③在第二次速度分析后,应用高精度Radon变换压制剩余多次波;④在叠前偏移CRP道集上应用Radon变换和内切除压制小时差层间多次波。应用上述组合方式可以有效地压制多次波,突出一次有效反射波。     

基于GPU的表面多次波预测技术

 SRME方法预测表面多次波需要进行大量的空间褶积运算,具体表现为每个频率分量上的矩阵乘法运算。对此,本文充分利用GPU的计算优势,在每个频率分量上,将密集型运算矩阵乘法转移到GPU上完成,以提高预测表面多次波的效率,而其他运算由CPU顺序完成,进而由GPU/CPU协同并行计算完成表面多次波的压制,并分别利用GPU和CPU预测SMAART模型的表面多次波。两种方法计算时间对比表明,GPU通用计算技术的应用加速了多次波预测速度。通过最小能量自适应减去法对GPU和CPU预测的表面多次波进行了压制,结果表明GPU上的运算精度完全保持了CPU上的运算精度。     

与界面有关的层间多次波预测及压制

现今有关层间多次波的压制方法大多针对强反射界面向下反射的能量形成的层间多次波。本文通过理论分析和模型验证,扩展了与界面有关层间多次波的概念,提出了强反射界面向上反射的能量形成的层间多次波,即LLRIM多次波(Lower layer related internal multiple)。除上述概念以外,本文根据层间多次波压制理论,解剖了与界面有关的层间多次波预测算法,给出了理论推导过程以及时域和频域表达式。通过分析和实验验证,界面向上反射形成的层间多次波的预测可以由界面向下反射形成的层间多次波的预测方法类推得到,本文给出了预测表达式和模拟实验结果,证明了方法的有效性。     

基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法

自适应相减是预测减去法压制多次波的重要环节。基于匹配滤波器的多次波自适应相减方法通常采用逐个数据窗口进行匹配来估计滤波器。逐个大数据窗口求解长滤波器进行多次波自适应相减会导致较低的计算效率,另一方面在复杂地质构造中,逐个小窗口匹配估计的短滤波器不足以表征预测多次波与真实多次波之间的复杂差异。为进一步有效均衡一次波保护和多次波压制并且提高计算效率,引入多个窗口联合优化来求解滤波器,同时利用多个小窗口的预测多次波信息来匹配原始数据。引入快速迭代收缩阈值算法(FISTA)求解多个小窗口估计一次波的L₁范数最小化约束问题,从而有效分离一次波与多次波。模型数据和实际数据处理结果表明,与传统的逐个大数据窗口进行多次波自适应相减的方法相比,基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法在保持计算精度的同时提高了计算效率;与传统的逐个小数据窗口进行多次波自适应相减的方法相比,基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法可以更有效地平衡多次波去除和一次波保护。     

应用逆散射级数波场预测和2D卷积盲分离压制层间多次波

多次波压制是地震数据处理的重要环节。基于波动方程的预测相减法是压制层间多次波的常用方法,它包括层间多次波预测以及自适应相减两个步骤。文中提出了一种改进的层间多次波压制方法,通过引入阶跃函数、有限积分区间等假设条件简化逆散射级数公式,实现层间多次波的预测;然后引入2D卷积盲分离方法实现层间多次波的自适应匹配相减。理论模型试算及实际资料应用效果表明,该方法能在不依赖速度模型前提下高效实现层间多次波预测;采用的多道卷积盲分离自适应相减方法,比传统L₂范数最小化自适应相减方法和单道卷积盲分离自适应相减方法,能在有效压制层间多次波的同时,更好地保护一次波。     

多次波压制的自适应方法

多次波压制的自适应方法以预测相减的思路进行与地表相关的多次波压制，它需要根据能量最小准则反演子波。本文详细介绍了该方法的原理，并提出了一种快速有效的实现算法。由于子波长度远小于地震记录长度，利用SINC插值在频率域以稀疏的谱点确定子波形态。在此基础上进行计算，大大减少了反演参数的个数，并大大提高了方法的精度和速度。     

基于3D匹配滤波器和伪地震数据算法的多次波自适应相减方法

多次波自适应相减是预测减去法压制多次波的关键步骤。为进一步去除残余多次波,基于常规2D匹配滤波方法,文中引入3D匹配滤波器,同时利用多个预测多次波道集以匹配原始数据。针对3D匹配滤波器可能造成的一次波损伤现象,利用相同的3D匹配滤波器同时拟合多个原始数据道集;同时,引入伪地震数据算法求解对一次波施加Huber范数最小化约束的优化问题,不需满足一次波与多次波正交的假设,能有效分离一次波与多次波。另外,在整个迭代过程中,伪地震数据算法只需利用Cholesky分解算法进行一次矩阵分解,计算效率较高。模型和实际数据的处理结果表明,与基于一次波能量最小化的3D匹配滤波器方法和基于伪地震数据算法的2D匹配滤波器方法相比,所提方法能更好地均衡一次波保护与多次波分离。     

多次波识别与衰减

多次波衰减一直是地震数据处理中的难题 ,随着地震勘探向岩性勘探与油藏描述等的深入 ,多次波问题越来越引起人们重视。本届EAGE年会介绍了几种多次波识别与衰减新技术。模型逼近法可识别层间多次波 ;迭代法可以有效预测多次波 ;将多次波衰减技术与叠前深偏移技术结合能提高地震剖面的质量 ;反偏移技术将叠后预测多次波的稳定性与叠前预测多次波的准确性结合起来 ,提高了预测多次波的精度。     

多次波识别与衰减

多次波衰减一直是地震数据处理中的难题，随着地震勘探向岩性勘探与油藏描述等的深入，多次波问题越来越引起人们重视。本届EAGE年会介绍了几种多次波识别与衰减新技术。模型逼近法可识别层间多次波；迭代法可以有效预测多次波；将多次波衰减技术与叠前深偏移技术结合能提高地震剖面的质量；反偏移技术将叠后预测多次波的稳定性与叠前预测多次波的准确性结合起来，提高了预测多次波的精度。     

数据增广的编解码卷积网络地震层间多次波压制方法

层间多次波压制是地震资料去噪领域的一项前沿技术挑战，对获取高质量数据、了解地下真实构造具有十分重要的意义。现有的层间多次波压制方法耗时长，对人工参数调整要求高，处理低信噪比数据时可能导致层间多次波泄露。为此，提出一种基于数据增广的编解码卷积神经网络层间多次波压制方法。首先，利用基于虚同相轴的层间多次波压制方法从原始数据中估计出一次波和层间多次波，生成一次波标签数据。然后，构建两种增广训练集：一方面，通过改变训练样本中层间多次波的振幅、极性及旅行时，进行层间多次波波场数据的增广，提高层间多次波压制网络的泛化能力；另一方面，通过对原始数据添加不同信噪比的高斯噪声进行噪声注入的数据增广，提高网络的抗噪性能。最后，结合去噪卷积神经网络(DnCNN)和U形全卷积神经网络(U-Net)的优势搭建了适合层间多次波压制的深层编、解码网络，进行神经网络训练和预测。合成数据和实际数据的处理结果表明，该方法能够有效压制地震层间多次波并保护一次波，具有较强的泛化能力和抗噪性能，可显著提高计算效率。     

基于振幅拟合及信号匹配重构压制剩余多次波的方法

针对f—k、τ—p等滤波法不能有效衰减近偏移距多次波的问题,提出一种基于振幅拟合及信号匹配重构压制剩余多次波的方法,与滤波法组合使用,能有效衰减不同产生机制的多次波,计算效率高,能适应海量三维数据。对模型和实际资料应用后表明,该方法对剩余多次波压制后,能有效提高剖面的成像质量,降低解释难度;同时改善CRP道集的横向能量关系,为后续利用叠前道集进行AVO分析提供良好的基础资料。     

井中震源SVSP的一次波和各级多次波的分别计算

分别计算SVSP中的一次波和各级多次波,有助于在实际VSP资料上识别和研究一次波和各级多次波。文中将Wyatt计算一次波和各级多次波的方法加以改进,使之适用于震源在任意的深度。该方法首先要分别计算出震源向上激发和向下激发子波所产生的一次波和各级多次波,然后把相应级次的波再进行叠加,即可得到井中震源SVSP的一次波和各级多次波。理论试算表明,该方法是行之有效的。     

油田注入水碳酸钙结垢预测研究

碳酸钙结垢是油田注水井中主要的结垢类型,严重影响油田的开发效果。目前预测碳酸钙结垢趋势和结垢量,都需要通过查图版来获得关键参数,结垢预测计算比较复杂。通过分析碳酸钙结垢机理,以实验测得的参数值为基础,采用多元回归的方法对待查图版的曲线进行拟合,编制计算程序,简化了结垢预测的计算,并能对影响结垢的因素进行敏感性分析。实例计算证明了这种方法的可靠性,为控制油田注入水水质提供了理论依据。     

多元回归方法在油田开发中的应用

多元回归在油田开发中得到了广泛的应用,常用的采收率经验公式就是一种典型应用。为了提高生产历史较短开发区块的预测精度,从3个方面研究介绍了该方法的应用情况：一是预测递减指数和初始递减率;二是预测年对年自然递减率;三是预测油田注采比。实际应用表明,建立的多元回归公式在短期预测时达到了较高的精度,具有较高的应用价值。     

石油地球物理勘探的新阶段

本文论述了石油地球物理勘探技术已进入了一个新的发展阶段,主要表现为以下几方面:从间接找油气到直接找油气;从简单反演到多层次反演;从单一参数到多参数复合;从简单判别到多重判别;从二维预测到三维预测。