不规则空间采样的DMO均衡

地震数据采集中常常出现空间采样的不规则问题。障碍物、电缆水平偏转和其它一些因素的变化,都能在偏移距、覆盖次数和方位角上引起不规则性。叠加、多道滤波、倾角时差校正(DMO)和叠前偏移等数据处理算法,通常假设几何采集形式是规则的,而实际上它们都受到空间采样不足的影响。对于目的是改善那些实际有害数据的处理方法来说,DMO 和偏移等波动方程处理方法在一定程度上也受到这一影响。本文中,我们研究不规则采样对 DMO 的影响。为了分析由漏测数据或多余数据产生的 DMO 算子,导出一个插入 DMO 处理之中的校正逆算子,我们采用对 DMO 算子进行倾角分解和方位角分解的方法(Jakubowicz,1990)。与其它方法不同,我们的方法既不受倾角限制,也不依赖于基础的数据模型。计算和应用均衡算子在计算上是有效的,并能插入任一 DMO 算法之中。合成数据和野外数据的例子表明,漏测数据的影响是相当大的,而我们的方法能够基本上克服这些问题。对采样非常稀疏的数据和几乎假频化的数据均有很好的改善作用。当然,要获取最好的信号响应必须确保以最佳的空间采样来采集数据。最重要的可以说是 DMO 均衡算子能用于测定空间采样的质量。因此可用于地震测量的设计与采集方面,以便从一开始就确保空间采样的质量。