一种基于波动方程全波Q层析方法技术

本发明专利技术提供一种基于波动方程全波Q层析方法，包括：根据已有的地震记录，对其进行FFT变换，确定雷克子波的频率；使用步骤1确定的雷克子波频率进行正演模拟，获取地震相关数据；将所述地震相关数据转换到局部域并对其中的数据进行FFT从而获取单个地震事件的频率；根据单个地震事件的频率，求取各地震事件在局部域的峰值频移；根据所述峰值频移获取伴随源；根据所述伴随源进行波场延拓计算得到反传波场；利用所述反传波场求取梯度；根述梯度使用共轭梯度法进行迭代更新，最终得到更新的Q模型。本发明专利技术提供的方法可以进行模拟并得到相对准确的Q模型。的Q模型。的Q模型。

【技术实现步骤摘要】
一种基于波动方程全波Q层析方法


[0001]本专利技术涉及地震勘探
，尤其涉及一种基于波动方程全波Q层析方法。

技术介绍

[0002]地球是滞弹性的，会扭曲传播的地震波的振幅和相位。地震波的衰减可以用品质因子Q来量化，该品质因子说明了作为传播波的频率含量和行进距离的函数的相移和振幅损失。较低的Q值意味着每个周期波的能量损失较大或衰减较大，如果不对这些衰减进行补偿，就会导致成像分辨率降低以及成像位置不准确。因此如何准确地解决这些影响对于成像的品质至关重要。
[0003]Q补偿偏移算法可以消除这些不必要的干扰，从而获得更高分辨率的偏移图像。但是，所有Q偏移算法都需要一个相对准确的Q模型。传统的波方程Q层析成像也可以通过消除观测到的早至波与人工合成的早至波之间的峰值频率差异来反演Q模型，但只能对地表附近或者大范围的Q模型进行层析反演，无法对每个地层的Q值进行相对准确的估计。使用全波形反演也可以获得更高精度的Q模型，但是计算效率太低。

技术实现思路

[0004]针对上述问题，本专利技术目的是提供一种基于波动方程的全波Q层析方法，该方法可以更精确地计算地下Q值，并且分别适用于早至波和全波。
[0005]为实现上述目的，本专利技术包括以下步骤：
[0006]一种基于波动方程全波Q层析方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1：根据已有的地震记录，对其进行FFT变换，求取其主频，确定雷克子波的频率；
[0008]步骤2：根据速度模型与进行层析的初始Q模型，使用步骤1确定的雷克子波频率进行正演模拟，获取地震相关数据；
[0009]步骤3：将所述地震相关数据转换到局部域并对其中的数据进行FFT从而获取单个地震事件的频率；
[0010]步骤4：根据所述单个地震事件的频率，求取各地震事件在局部域的峰值频移；
[0011]步骤5：根据所述峰值频移获取伴随源；
[0012]步骤6：根据所述伴随源，进行准确的波场延拓计算，得到反传波场q(x
s
,t,x
r
)和s(x
s
,t,x
r
)；
[0013]步骤7：通过正传波场和反传波场的互相关，利用所述反传波场求取梯度；
[0014]步骤8：根据所述梯度使用共轭梯度法进行迭代更新，最终得到更新的Q模型。
[0015]进一步地，如上所述的基于波动方程全波Q层析方法，所述步骤2获取地震相关数据包括：使用雷克子波频率以及公式(1)、公式(2)进行正演模拟：
[0016][0017]其中，P为压力场数据，v＝{v
x
,v
z
}表示粒子速度矢量，r
p
表示记忆变量，K表示介质的体积模量，S(x
s
,t)表示震源位于x＝x
s
处，应力应变松弛参数τ、τ
ε
和τ
σ
是与Q和角频率ω有关的，他们的关
[0018]系如下式所示：
[0019][0020]进一步地，如上所述的基于波动方程全波Q层析方法，步骤3
[0021]包括：
[0022]根据公式(3)，将所述地震相关数据转换到局部域并对其中的数据进行FFT从而获取单个地震事件的频率；
[0023]S(t,k)＝s(t)w(t
‑
k),S
f
(f,t)＝FFT(S(k,t)),
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0024]其中，S和s表示局部域和数据域中的地震记录，w表示高斯时窗,S
f
表示局部频率，包含每个地震事件的频率。
[0025]进一步地，如上所述的基于波动方程全波Q层析方法，步骤4
[0026]包括：利用公式(4)和公式(5)求取各地震事件在局部域的峰值频移：
[0027][0028][0029]其中，为观测数据的局部频谱，为预测数据的局部频谱，f为频率，f
s
为权系数，权系数与互相关乘积的二范数最小时所代表的f
s
就是峰值频移；C(f
s
,t)代表局部域中观测数据的频谱与预测数据频谱的互相关。
[0030]进一步地，如上所述的基于波动方程全波Q层析方法，步骤5包括：利用公式(6)来伴随源：
[0031]ΔP(x
s
,t,x
r
)＝P(x
s
,t,x
r
)*Δf(x
s
,t,x
r
)*C.
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0032]其中，ΔP为伴随源，X
s
代表震源所在的位置、X
r
代表检波器所在的位置、t代表时间；C代表局部域中观测数据的频谱与预测数据频谱的互相关。
[0033]进一步地，如上所述的基于波动方程全波Q层析方法，步骤6
[0034]包括：通过公式(7)进行准确的波场延拓计算来获取反传波场q(x
s
,t,x
r
)和s(x
s
,t,x
r
)：
[0035][0036]其中ΔP为伴随源为震源项，q和u为P和v的伴随向量，s为r
p
的伴随向量。
[0037]进一步地，如上所述的基于波动方程全波Q层析方法，步骤7包括：
[0038]利用所述反传波场以及公式(8)求取梯度；
[0039][0040]其中,v(x
s
,t,x
r
)为正演过程中的粒子速度矢量，q(x
s
,t,x
r
)为反向传播过程中粒子速度矢量，s(x
s
,t,x
r
)为反向传播过程中的记忆变量。
[0041]本专利技术采取以上技术方案，具有以下优点：
[0042](1)在地下深层，如果存在气层，或者强衰减的区域，利用传统的基于早至波的波动方程Q层析无法进行模拟，而本专利技术提出的基于全波的Q层析方法可以进行模拟并得到相对准确的Q模型；
[0043](2)提出新的在局部域计算峰值频率的方法，可以避免周围的地震事件造成的串扰噪音；
[0044](3)利用所有的地震事件，可以获得高分辨率的Q模型，层析得到的Q模型可以作为任何偏移补偿成像的背景模型。本专利技术提供的方法可以广泛应用于气藏等强衰减地区的偏移成像领域。
附图说明
[0045]图1为本专利技术基于波动方程全波Q层析方法的流程图；
[0046]图2为局部域求取地震事件的峰值频移方法示意图，其中,(2a)为两个简单的地震记录且每条包含的峰值频移不同，(2b)为使用本专利技术方法求取的峰值频移；
[0047]图3为证明本专利技术方法正确性而进行实验的模型图；其中，(3a)为速度模型，(3b)为真实的品质因子Q模型,(3c)为层析初始本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于波动方程全波Q层析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据已有的地震记录，对其进行FFT变换，求取其主频，确定雷克子波的频率；步骤2：根据速度模型与进行层析的初始Q模型，使用步骤1确定的雷克子波频率进行正演模拟，获取地震相关数据；步骤3：将所述地震相关数据转换到局部域并对其中的数据进行FFT从而获取单个地震事件的频率；步骤4：根据所述单个地震事件的频率，求取各地震事件在局部域的峰值频移；步骤5：根据所述峰值频移获取伴随源；步骤6：根据所述伴随源，进行准确的波场延拓计算，得到反传波场；步骤7：通过正传波场和反传波场的互相关，利用所述反传波场求取梯度；步骤8：根据所述梯度使用共轭梯度法进行迭代更新，最终得到更新的Q模型。2.根据权利要求1所述的基于波动方程全波Q层析方法，其特征在于，所述步骤2获取地震相关数据包括：使用雷克子波频率以及公式(1)、公式(2)进行正演模拟：其中，P为压力场数据，v＝{v
x
,v
z
}表示粒子速度矢量，r
p
表示记忆变量，K表示介质的体积模量，S(x
s
,t)表示震源位于x＝x
s
处，应力应变松弛参数τ、τ
ε
和τ
σ
是与Q和角频率ω有关的，他们的关系如下式所示：3.根据权利要求1所述的基于波动方程全波Q层析方法，其特征在于，步骤3包括：根据公式(3)，将所述地震相关数据转换到局部域并对其中的数据进行FFT从而获取单个地震事件的频率；S(t,k)＝s(t)w(t
‑
k),S
f
(f,t)＝FFT(S(k,t)),
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)其中，S和s表示局部域和数据域中的地震记录，w表示高斯时窗,S
f
表示局部频率，包含每个地震事件的频率。4.根据权利要求1所述的基于波动方程全波Q层析方法，其特征在于，步骤4包括：利...

【专利技术属性】
技术研发人员：李卿卿，符力耘，冉亚楠，胡华宇，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：