一种地震偏移速度自动分析方法技术

技术编号:34278679 阅读:27 留言:0更新日期:2022-07-24 17:46
本发明专利技术公开了一种地震偏移速度自动分析方法,包括步骤:获取目标工区的叠前地震数据;确定叠前地震数据对应的成像叠加剖面;确定若干个时间窗口以及目标函数,并反演得到偏移速度值;根据所有时间窗口对应的偏移速度值,确定目标工区的偏移速度模型;基于偏移速度模型,对叠前地震数据进行叠前时间偏移成像,得到新的成像叠加剖面。本发明专利技术先通过目标工区的叠前地震数据,得到成像叠加剖面,并选取时间窗口,然后基于目标函数,反演得到时间窗口对应的偏移速度值,偏移速度值更准确,根据偏移速度值建立的偏移速度模型更准确,基于偏移速度模型对叠前地震数据进行叠前时间偏移成像,得到新的成像叠加剖面,成像效果较佳。成像效果较佳。成像效果较佳。

An automatic analysis method of seismic migration velocity

【技术实现步骤摘要】
一种地震偏移速度自动分析方法


[0001]本专利技术涉及地震勘探
,尤其涉及的是一种地震偏移速度自动分析方法。

技术介绍

[0002]速度模型是地震偏移成像的关键,现有偏移速度建模技术主要还是通过基于叠前道集的速度谱能量团拾取方法获得叠加速度,通常把它作为叠前时间偏移的初始偏移速度,实际应用时一般需要多次迭代更新才能得到一个比较合适的偏移速度模型,因此整个过程通常需要花费较高的人力和计算资源成本。偏移速度分析主要是基于成像道集的剩余时差,将成像道集是否拉平作为偏移速度是否准确的判断准则。对于大规模三维实际地震数据而言,人工拾取速度需要的工作量巨大,甚至已经占据了地震数据处理流程的一半,迫切需要自动高效的偏移速度分析方法及技术。
[0003]现有的自动偏移速度分析方法主要有基于成像道集的剩余时差反演以及基于成像叠加剖面全局搜索的常速度扫描分析方法。剩余时差反演需要拾取准确的时差反复进行偏移迭代,计算效率低,同时难以适应小偏移距缺失及低信噪比数据(剩余时差难以准确拾取);偏移速度扫描技术通过判断不同常速度条件下反射同相轴的聚焦成像效果选取速度参数,依赖技术人员的经验判断,不同技术人员处理结果可能不一致,且容易受多次波等相关干扰影响。此外,该方法技术一般只适应于局部偏移速度更新,难以对大规模三维数据进行全局速度分析。因此,现有方法技术难以高效准确的获得大规模三维地震数据的时间域偏移速度模型,严重制约了地震偏移成像的效果及后续反演解释。
[0004]因此,现有技术还有待于改进和发展。
专利技术内
[0005]本专利技术要解决的技术问题在于,针对现有技术的上述缺陷,提供一种地震偏移速度自动分析方法,旨在解决现有技术中人工干预多且偏移速度模型准确性低导致成像效果差的问题。
[0006]本专利技术解决技术问题所采用的技术方案如下:
[0007]一种地震偏移速度自动分析方法,其中,包括步骤:
[0008]获取目标工区的叠前地震数据;
[0009]确定所述叠前地震数据对应的成像叠加剖面;
[0010]确定所述成像叠加剖面中若干个时间窗口;其中,所述时间窗口位于所述成像叠加剖面中反射同相轴上;
[0011]确定所述时间窗口对应的目标函数,并反演得到所述时间窗口对应的偏移速度值;
[0012]根据所有时间窗口对应的偏移速度值,确定所述目标工区的偏移速度模型;
[0013]基于所述偏移速度模型,对所述叠前地震数据进行叠前时间偏移成像,得到新的成像叠加剖面。
[0014]所述的地震偏移速度自动分析方法,其中,所述确定所述叠前地震数据对应的成像叠加剖面,包括:
[0015]确定所述叠前地震数据对应的时间域速度模型;
[0016]基于所述时间域速度模型,对所述叠前地震数据进行叠前时间偏移成像,得到所述叠前地震数据对应的成像叠加剖面。
[0017]所述的地震偏移速度自动分析方法,其中,所述时间域速度模型包括:均方根速度场;
[0018]所述确定所述叠前地震数据对应的时间域速度模型,包括:
[0019]对所述叠前地震数据进行预处理后,抽取共中心点道集;
[0020]对所述共中心点道集进行叠加速度分析得到均方根速度场。
[0021]所述的地震偏移速度自动分析方法,其中,所述目标函数根据互相关叠加函数和加权函数确定,所述互相关叠加函数根据不同偏移距间的局部偏移成像道集进行互相关叠加得到,所述局部偏移成像道集基于偏移速度进行该时间窗口内叠前偏移成像得到。
[0022]所述的地震偏移速度自动分析方法,其中,所述目标函数为:
[0023][0024][0025]其中,f表示目标函数,||
·
||表示范数,w(Δτ)表示互相关叠加函数,T(Δτ)表示加权函数,Δτ表示互相关时差,h
l
表示偏移距组l的偏移距,i,j表示水平方向成像点位置索引,n表示时窗采样点数,I表示局部偏移成像道集,τ0表示成像点时间深度,m表示时移量。
[0026]所述的地震偏移速度自动分析方法,其中,所述加权函数为:
[0027][0028]其中,α表示与窗函数宽度相关的常数,e表示自然对数函数的底数;和/或
[0029]所述局部偏移成像道集为:
[0030][0031][0032][0033][0034]其中,τ
s
表示成像点(x,y,t0)到炮点(x
s
,y
s
)的走时,x,y分别表示成像点的x轴、y
轴上的坐标,t0表示成像点的零偏移距单程旅行时,x
s
,y
s
分别表示炮点的x轴、y轴上的坐标,τ
g
表示成像点(x,y,t0)到检波点(x
g
,y
g
)的走时,x
g
,y
g
分别表示检波点的x轴、y轴上的坐标,h表示炮检点的偏移距,V
e
表示偏移速度,μ
p
表示第p道地震数据,q表示地震总道数。
[0035]所述的地震偏移速度自动分析方法,其中,
[0036]所述确定所述时间窗口对应的目标函数,并反演得到所述时间窗口对应的偏移速度值,还包括:
[0037]确定偏移速度的全局约束范围;
[0038]在所述全局约束范围下,迭代反演以最大化所述时间窗口对应的目标函数,直至满足预设条件时,得到所述时间窗口对应的偏移速度值;其中,在迭代反演过程中根据所述目标函数的方向性动态调整所述全局约束范围。
[0039]所述的地震偏移速度自动分析方法,其中,
[0040]所述预设条件包括:
[0041]目标函数值大于预设阈值,或迭代次数大于预设迭代次数;和/或
[0042]所述全局约束范围具有目标工区内最小偏移速度和目标工区内最大偏移速度,所述目标函数的方向性根据所述叠加互相关函数的自变量最大值确定。
[0043]一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其中,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任一项所述方法的步骤。
[0044]一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的方法的步骤。
[0045]有益效果:本专利技术先通过目标工区的叠前地震数据,得到成像叠加剖面,并选取时间窗口,然后基于目标函数,反演得到时间窗口对应的偏移速度值,偏移速度值更准确,根据偏移速度值建立的偏移速度模型更准确,基于偏移速度模型对叠前地震数据进行叠前时间偏移成像,得到新的成像叠加剖面,成像效果较佳。
附图说明
[0046]图1是本专利技术实施例的地震偏移速度自动分析方法的流程示意图。
[0047]图2是本专利技术实施例的速度叠前偏移成像剖面及选取的局部时窗示意图。
[0048]图3是本专利技术实施例的时间窗口处速度分析局部成本文档来自技高网
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地震偏移速度自动分析方法,其特征在于,包括步骤:获取目标工区的叠前地震数据;确定所述叠前地震数据对应的成像叠加剖面;确定所述成像叠加剖面中若干个时间窗口;其中,所述时间窗口位于所述成像叠加剖面中反射同相轴上;确定所述时间窗口对应的目标函数,并反演得到所述时间窗口对应的偏移速度值;根据所有时间窗口对应的偏移速度值,确定所述目标工区的偏移速度模型;基于所述偏移速度模型,对所述叠前地震数据进行叠前时间偏移成像,得到新的成像叠加剖面。2.根据权利要求1所述的地震偏移速度自动分析方法,其特征在于,所述确定所述叠前地震数据对应的成像叠加剖面,包括:确定所述叠前地震数据对应的时间域速度模型;基于所述时间域速度模型,对所述叠前地震数据进行叠前时间偏移成像,得到所述叠前地震数据对应的成像叠加剖面。3.根据权利要求2所述的地震偏移速度自动分析方法,其特征在于,所述时间域速度模型包括:均方根速度场;所述确定所述叠前地震数据对应的时间域速度模型,包括:对所述叠前地震数据进行预处理后,抽取共中心点道集;对所述共中心点道集进行叠加速度分析得到均方根速度场。4.根据权利要求1

3任意一项所述的地震偏移速度自动分析方法,其特征在于,所述目标函数根据互相关叠加函数和加权函数确定,所述互相关叠加函数根据不同偏移距间的局部偏移成像道集进行互相关叠加得到,所述局部偏移成像道集基于偏移速度进行该时间窗口内叠前偏移成像得到。5.根据权利要求4所述的地震偏移速度自动分析方法,其特征在于,所述目标函数为:5.根据权利要求4所述的地震偏移速度自动分析方法,其特征在于,所述目标函数为:其中,f表示目标函数,||
·
||表示范数,w(Δτ)表示互相关叠加函数,T(Δτ)表示加权函数,Δτ表示互相关时差,h
l
表示偏移距组l的偏移距,i,j表示水平方向成像点位置索引,n表示时窗采样点数,I表示局部偏移成像道集,τ0表示成像点时间深度,m表示时移量。6.根据权利要求5所述的地震偏移速度自动分析方法,其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员:徐锦承张剑锋
申请(专利权)人:南方科技大学
类型:发明
国别省市:

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