本发明专利技术公开了一种Viterbi-BMC算法的自动速度分析方法，在一个确定的t0下，采用短排列CMP道集，进行常规速度分析，得到一个初始的动校正速度Vnmo；将Vnmo和t0代入非双曲时差公式，对大排列地震数据进行扫描，得到一个初始的η值代入非双曲时差公式，对大排列地震数据进行扫描，重新确定动校正速度Vnmo；反复迭代Vnmo和η两到三次，获得稳定的Vnmo和η；对下一个t0进行扫描，执行前面迭代过程，直到全部的t0被扫描完成，输出速度Vnmo谱和η谱。本发明专利技术的有益效果是能够处理大排列地震数据，处理结果准确。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于地震测量
，涉及一种Viterbi-BMC算法的自动速度分析方 法。
技术介绍
在勘探地震学中，速度信息是一个非常重要的参数，不仅在地震，测井，岩石物性 之间起到了桥梁的作用，而且是整个地震数据处理的基石（NM〇, DMO,偏移，时深转换等）。 速度分析具有如下的三个作用：a.主要提供叠加速度，从而提高叠加剖面的信噪比和分辨 率；b.为偏移和时深转换，VVAZ等提供速度场信息；c.为岩性的划分提高可靠的速度信息。 自Dix(1955)提出基于各项同性介质常规反射P波的双曲时差公式后，该理论一 直被地震勘探界广泛的应用。但是随着地震勘探技术的发展，地震数据由短排列向大排列 发展，介质的模型由各向同性向各向异性发展，常规速度分析的精度已经不能满足工业界 的需求。基于这个问题，我们对于三维的大排列地震数据，采用基于VTI介质的Akhaliaf 非双曲速度分析计算，形成Vnmo谱和n谱，然后采用viterbi自动拾取优化算法，拾取v-t 曲线，采用BMS动校正法，进行动校正处理，提高对浅层远偏移距的地震数据的信息保留， 提高速度分析及动校正的精度和效率。目前常规速度分析技术有： 1.非双曲速度分析；非双曲线速度分析是建立在各向异性地质模型上的一种地 震波速度反演方法，在常规速度分析的基础上采用了非双曲时差公式进行迭代反演方法。 在传统的速度分析技术中是将地层假设为各向同性的，地震波在水平层状介质中传播时， 其反射波的走时曲线是成双曲线方程的。实际地层大多是各向异性的，如果运用常规速度 分析对地震资料处理，所获得的速度信息会产生极大的误差，使得动校正无法将远道拉平， 从而得不到可靠与满意的效果。根据各向异性介质模型，建立非双曲线速度分析方法，不仅 更符合实际地质情况，而且也能得到更精确的速度，从而得到更高精度的地震资料。 2. Viterbi自动拾取；Viterbi算法是基于随机过程的Morkov链理论的，寻找最短 路径的一种最优化搜索算法，它被通讯行业里被广泛的应用于编译卷积码。该算法的原理 是：如果点和间的最短路径通过中间点，那么，和间的这个路径段也是该路径段间的最短路 径。这个算法包括两个步骤：向前最短路径累积（积分）计算和向后递减跟踪。本技术在 速度自动拾取的应用中，我们称为"向前最大速度谱能量团累积计算和向后递减跟踪"。 3. BMS动校正法；自从Buchholtz首次揭示常规NM0校正的拉伸效应以及Dunkin 等对其进行研宄以来，致力于消除拉伸效应的研宄一直十分活跃。Rupert(1969)等提出了 称作BMS的校正方法，该方法根据同相轴的分布交错划分一系列数据块，对不同的块实行 静态平移，然后对平移后的块再进行合并的动校正技术。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供，解决了目前 常规速度分析对于大排列地震数据失效的问题。 本专利技术所采用的技术方案是按照以下步骤进行： 步骤1 :输入地震数据，对于P波地震数据采用非双曲速度分析的双谱算法： _0] Step one :在一个确定的h下，采用短排列CMP道集，进行常规速度分析，得到一 个初始的动校正速度V?。； Step two :将Step one中得到初始动校正速度Vm。和t。代入非双曲时差公式，对 大排列地震数据进行扫描，得到一个初始的n值； St印three:用初始n值代入非双曲时差公式，对大排列地震数据进行扫描，重 新确定动校正速度V_; Step four :重复执行Step two和Step three反复迭代Vnm。和n两到三次，获得 稳定的。和n ; Step five :对下一个h进行扫描，执行前面四步，直到全部的被扫描完成，输出 速度￥_谱和n谱。 步骤2 :对步骤1中得到速度vM。谱和n谱进行自动拾取得到Vm。-tQ曲线和n-tQ 曲线。 步骤3 :对步骤2中的v-t曲线和n -t曲线进行线性插值得到新的v-to曲线和 n-to曲线； 步骤4 :基于非双曲时差的BMS动校正法：采用BMS动校正方法进行插值搬移； 先假设在CMP道集中任意反射波脉冲的波形是完全相同的，首先将CMP道集中零 偏移距的地震道分成若干时窗长度为BL的有重叠单元，假设每一段的长度都可以容下一 个完整反射地震波脉冲，沿着非双曲时差曲线投影到其他的地震道上形成等价单元，然后 进行非双曲搬移，对于其它单元重复操作，校平整个道集。 进一步，所述步骤2中，自动拾取的步骤为： Step one :速度谱和n谱的圆滑处理； 设共中心点道集（CMP)有N道地震记录，该CMP道集数据表达为u(i，j)，根据速 度谱计算原理和Taner的相似系数准则可获得速度谱Sa^V^J和n谱Sa^ n)表达如下 式： 式中i=(1，2, N)-地震道道号j=(0, 1，2,…，M)-地震道内采样点序号一地震波偏移距延迟时间的序号 tj 一偏移距引起的延迟时间 At-时间采样间隔 Sajj-相似系数 t0；一零偏移距的双程旅行时 -动校正速度现在为了方便表达，设U(Xi, y」）=，式中 Xi=t。，i=(0, 1，2-m)，yj=V_(j = 0, 1，…，n)，Xi为零偏移距双程旅行时序列，y」为动校正速度序列，引入另一个 量w(i，j)来表示圆滑后的速度谱其关系如下： 式中 Wi= i_l w/2, w2= i+1 w/2，li= j_l w/2，12= j+1 w/2，lw为滑动窗口的长度； Step two :使用Viterbi算法进行速度自动拾取； 由Viterbi算法可知，V = V/二（Vi, V2，…VT)为一个所观测的动校正速度的序列， 则其联合概率分布总可表示为： 式中，P(')为初始动校正速度观测序列，尸IV/-丨)为观测序列条件分布概率，t =1，2…，T，上式表明：在t时刻，观测序列\的条件分布概率依赖于V h前的所有的值， p^h)为其先验概率I vr1)为其后验概率； 假设在t时刻的动校正速度状态以_\是{1，…，M}内一个有限的数，该状态的 向量表示为： V_= {(VJJL (H (V_)2，…(V_)T) (5) 根据随机过程一阶Markov链理论和Bayes规则，前面的观测动校正速度序列V/ 和状态序列之间的概率关系为： 式（6)中P(Vt| (V_)t)为发射概率，即两种序列联合条件分布概率，P(V广〇为先 验概率，联合条件分布概率P(vt| (V_)t)为后验概率。式（7)中，P(Vt+1| (V_)t)为传递概 率，即状态序列分布概率，P(V/)为先验概率，P(Vt+11 (V_)t)为后验概率； 由式（6)和式（7)可知，当要预测动校正速度序列，动校正速度状态值是过去所有 相关的动校正速度状态值和观测序列值的函数，根据独立概率分布的假设可知，观测序列 和状态变量的联合概率分布的关系表不为： 通过最大概率状态，这可以利用下面的最大算法得到：式中g厂为条件分布概率^(匕f I V/ )的最大值， Viterbi算法求解最大值首先定义 iu = 〇"丄，jv = (VJwt = 1，2, 3,…，T，P(Vt| 〇_丄=iv)表示在时刻 t 的 观测动校正速度观测序列和状态函数的联合概率分布，M(iu，本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种Viterbi‑BMC算法的自动速度分析方法，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1：输入地震数据，对于P波地震数据采用非双曲速度分析的双谱算法：Step one：在一个确定的t0下，采用短排列CMP道集，进行常规速度分析，得到一个初始的动校正速度vnmo；Step two：将Step one中得到初始动校正速度vnmo和t0代入非双曲时差公式，对大排列地震数据进行扫描，得到一个初始的η值；Step three：用初始η值代入非双曲时差公式，对大排列地震数据进行扫描，重新确定动校正速度vnmo；Step four：重复执行Step two和Step three反复迭代vnmo和η两到三次，获得稳定的vnmo和η；Step five：对下一个t0进行扫描，执行前面四步，直到全部的t0被扫描完成，输出速度vnmo谱和η谱。步骤2：对步骤1中得到速度vnmo谱和η谱进行自动拾取得到Vnmo‑t0曲线和η‑t0曲线；步骤3：对步骤2中的v‑t曲线和η‑t曲线进行线性插值得到新的v‑t0曲线和η‑t0曲线；步骤4：基于非双曲时差的BMS动校正法：采用BMS动校正方法进行插值搬移；先假设在CMP道集中任意反射波脉冲的波形是完全相同的，首先将CMP道集中零偏移距的地震道分成若干时窗长度为BL的有重叠单元，假设每一段的长度都可以容下一个完整反射地震波脉冲，沿着非双曲时差曲线投影到其他的地震道上形成等价单元，然后进行非双曲搬移，对于其它单元重复操作，校平整个道集。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李勇，范欣然，丁昭恒，何剑，赵炜捷，罗鹏曦，龙姣，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：四川;51
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