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偏移距规则化技术在叠前时间偏移中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
叠前时间偏移生成的共成像点道集是海相碳酸盐岩天然气储层叠前预测的基础数据,要求具有较高的信噪比、分辨率和振幅保真性。叠前时间偏移共成像点道集中振幅相对关系受到破坏的一个重要原因,是野外地震数据偏移距空间分布的非均匀性。研究开发了具有针对性的叠前偏移距规则化技术——基于偏移距分布密度的叠前振幅加权方法,其实质是根据每个偏移距的空间分布密度确定适当的振幅比例因子,对所有分组后的共偏移距数据做振幅加权处理,再进行叠前时间偏移。选取了某个正在进行海相碳酸盐岩储层研究的勘探区域,采用上述方法消除了野外偏移距不规则分布造成的成像假象,得到了相对振幅特征保持良好、信噪比和分辨率明显提高的共成像点道集。 相似文献
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叠前地震数据的规则化 总被引:6,自引:1,他引:5
本文通过对动校正前积分法DMO原理的探讨,在借鉴Canning(1996)提出的利用DMO实现三维数据规则化的方法和Biondi(1998)提出的三维叠前地震数据方位角校正方法的基础上,从方位角校正的角度入手,利用DMO和DMO^-1相结合的处理流程对地震数据进行规则化,以得到新的规则的观测系统下具有所需特定方位角的观测数据。此方法可用于解决叠前地震数据道插值、陆上地震勘探中不规则观测数据的规则化和海上地震勘探中的羽状现象校正等问题,可将已有地震观测数据转变为特定观测系统的叠前地震数据,以便于某些处理方法的应用。此方法原理简单并具有广泛的适用性。 相似文献
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数据规则化技术是地震资料处理中的重要技术,它对改善地震数据的面元属性,提高地震资料处理质量具有重要意义。进行叠前时间偏移处理时,更多关注的是偏移速度场精度及偏移参数对偏移成像效果的影响,忽视了不规则空间采样的叠前数据对叠前偏移成像效果的影响。文中在分析叠前数据规则化常用技术方法优缺点的基础上,研究了反假频傅里叶变换的叠前数据规则化方法,实现了陆地地震勘探资料不规则空间采样的叠前数据规则化,满足了叠前时间偏移技术对输入数据的要求,在济源后邓地区稀疏三维地震老资料重新处理中取得了较好的应用效果。 相似文献
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三维地震叠前时间偏移处理技术应用与展望 总被引:9,自引:5,他引:4
三维叠前时间偏移是一种日趋成熟的地震成像处理新技术,已逐渐成为地震偏移成像的主导技术,在国内外油气勘探中发挥着越来越重要的作用。叠前时间偏移是现阶段复杂构造成像较为理想的适用配套地震新技术,可用于中国大部分探区的精细构造解释和岩性一地层油气藏勘探,能够获得更好的构造及地层成像效果和储集层预测效果。同时,叠前时间偏移也是一项系统工程,必须将叠前偏移的技术思路贯穿于采集、处理的每一环节,才能最大限度地发挥该技术的优势,取得最佳效果。目前实际应用中叠前时间偏移处理以Kirchhoff积分法为主,需要加快研发成像精度更高的叠前时间偏移算法及其实用配套技术,以满足油气勘探开发对地震成像精度的更高要求。 相似文献
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叠前时间偏移技术及其在东海复杂地震资料处理中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在简述Kirchhoff叠前时间偏移的原理基础上,对其方法实现过程进行说明,并结合东海地震资料叠前时间偏移的应用实例,对比叠后时间偏移的处理结果,表明叠前时间偏移技术在实现复杂地质构造、岩性及速度横向变化较大的地震资料成像中具有的良好处理效果。 相似文献
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以辽河西部二界沟地区新采集三维地震资料为研究对象,对叠前时间偏移技术进行深入研究。针对叠前道集中各种噪声、中深层信噪比低的特点,研究了随机噪声衰减技术,多域组合去多次波技术,总结出叠前道集提高信噪比的技术思路。为了提高深层的能量,应用了地表一致性振幅补偿技术,在偏移成像方面,对偏移算法进行了细致研究,对偏移速度场构建过程形成较完整的处理流程。 相似文献
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叠前时间偏移处理技术是整个地震资料处理过程中的重要一环,GeoEast处理系统具有完整配套的基尔霍夫积分法叠前时间偏移成像处理模块。本文就这一技术的功能、实现过程及效果作一介绍。 相似文献
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地震叠前时间偏移处理技术 总被引:16,自引:5,他引:11
叠前时间偏移处理技术对速度场精度的要求较低,在构造复杂但速度横向变化不大的情况下有较好的成像效果,近年来在中国石油天然气股份有限公司各探区得到高度重视和推广应用。对叠前时间偏移处理的关键技术(叠前去噪、振幅补偿、反褶积、静校正、速度建模)进行了分析总结,并对其在富油凹陷整体评价、复杂断块精细勘探、碳酸盐岩岩溶地形识别、岩性地层油气藏勘探等方面的应用效果进行了分析,实践证明,叠前时间偏移是一项具有明显技术优势、应用前途广阔的地震精确成像技术,适合于在横向速度变化不大地区的地震资料处理。图6参7 相似文献
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叠前时间偏移处理技术及应用 总被引:16,自引:2,他引:14
随着计算机技术的迅猛发展,尤其是高性能PC机群的出现,叠前时间偏移处理技术作为常规偏移成像处理手段得到广泛应用,成为改善构造复杂、速度横向变化不大地区地震资料成像效果的一种有效处理手段。目前普遍应用的叠前时间偏移技术主要包括基于波动方程积分解的Kirchhoff积分法和基于波动方程差分解的有限差分法。Kirchhoff积分法虽然计算精度较低,但速度分析快捷,运算效率高,适应能力强,是目前最为常用的方法。实际资料处理结果表明;叠前时间偏移处理技术可明显提高地震资料的成像精度,并可充分利用CRP道集进行AVO反演、叠前波阻抗反演及地震属性的提取。 相似文献
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最小平方逆时偏移真振幅成像 总被引:3,自引:0,他引:3
针对常规逆时偏移算法具有较强的低频噪声、对观测系统要求较高、较难进行透射损失补偿等问题,本文在构建线性化波动方程算子(反偏移算子)的基础上,详细推导了最小平方逆时偏移迭代算法,在反演的理论框架下解决了上述问题的影响,实现了真振幅成像。通过简单多层介质模型及复杂Marmousi模型试算,验证了最小平方逆时偏移在真振幅成像方面的优势。实验结果表明,此法不仅具有更高的成像分辨率,而且还能有效地压制成像噪声。 相似文献
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叠前时间偏移方法综述 总被引:32,自引:7,他引:32
对叠前时间偏移的基本概念、实现方法进行了分类和阐述。从实现目标来说,叠前时间偏移方法主要分为两类,即用于准确构造成像的叠前时间偏移和振幅保持叠前时间偏移。每一类方法都有两种实现方式:Kirchhoff型和波动方程型。对这些叠前时间偏移实现方法的原理和特点进行了比较详细的论述。同时指出,叠前时间偏移和深度偏移的联合应用,能够起到优势互补的作用,是叠前时间偏移在实际应用中的发展方向;而叠前配套技术的研究和更好适应不同观测系统的全三维、高精度、振幅保持叠前时间偏移方法,是地震叠前时间成像研究领域的发展方向。 相似文献
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基于叠前时间偏移资料的AVO处理技术 总被引:15,自引:3,他引:12
与国外的处理流程相比,国内AVO资料处理过程中一般不作归位处理,这使AVO资料在应用上受到一定限制。针对这一问题,在胜利油田永安地区的AVO资料处理过程中,使用克杀霍夫叠前时间偏移技术对常规CMP道集进行归位,得到了CRP道集。在此基础上进行AVO分析,不但较好地解决了AVO异常的归位问题,而且叠前时间偏移使绕射能量归位,削弱了随机噪音的干扰,使AVO响应更清晰,提高了AVO资料的分析质量。介绍了AVO资料处理过程中叠前时间偏移的实现步骤,包括数据准备、偏移速度场的建立、偏移实现过程和偏移后CRP道集处理等,并结合实际资料进行了效果分析。 相似文献
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由于反演问题的不适定性,最小二乘逆时偏移(LSRTM)收敛速度缓慢,甚至陷入局部极值,无法收敛。另一方面,由于观测系统及地层吸收衰减的影响,往往造成地下照明盲区,LSRTM无法恢复照明盲区的构造。为此,通过测井数据构建先验反射系数模型,将其作为正则化项加入LSRTM约束反演过程,发展了基于先验模型约束的最小二乘逆时偏移算法(RLSRTM),并通过动态的正则化参数及对正则化项的预处理改善了约束效果。在实现算法的基础上对稀疏Marmousi模型进行了成像测试,计算结果表明:1常规LSRTM能够压制逆时偏移(RTM)结果中的成像噪声,补偿深部反射同相轴能量,但是对于照明不均匀现象的补偿效果有限,并且照明盲区的构造信息无法恢复;2正则化项预处理RLSRTM能够进一步恢复LSRTM照明补偿不足区域的构造信息,尤其对深部的背斜构造边界及其他地层刻画得更加清楚,也可以恢复部分照明盲区的构造信息;3无正则化项预处理RLSRTM的部分构造边界模糊,甚至出现假构造。因此正则化项梯度预处理RLSRTM能够加快收敛速度,改善弱照明及照明盲区的成像分辨率和保幅性,可以保证反演结果稳定,防止在反射率模型中引入极值,相比LSRTM,RLSRTM对低信噪比炮记录具有更好的适应性。 相似文献
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相对于纵波勘探,多波地震勘探能够得到更多的地下介质信息,弹性波逆时偏移(Elastic reverse time migration,ERTM)是当前偏移方法中较为精确的方法。最小二乘逆时偏移成像基于反演理论,可为岩性储层评价提供更加保真的高分辨率反射系数成像剖面,成为当前成像方法的研究热点和发展趋势。从建立线性一阶速度-应力弹性波方程出发,应用伴随状态法得到了逆时偏移数据重构算法,并引入最小二乘理论,利用汉森矩阵的逆对梯度进行预处理,实现了预条件弹性介质最小二乘逆时偏移成像算法(Preconditioning elastic least-squares reverse time migration,P-ELSRTM)。在实现算法的基础上,对SEG/EAGE二维盐丘模型进行测试。结果表明:与常规弹性波最小二乘逆时偏移(Elastic leastsquares reverse time migration,ELSRTM)相比,P-ELSRTM成像分辨率更高,保幅性更好,收敛速度更快。另外,P-ELSRTM对含有随机噪音的观测数据适应性更强。 相似文献