CN102147481B - 用于三维表面相关多次波预测中的数据重建的基于倾角的校正 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及用于三维表面相关多次波预测中的数据重建的基于倾角的校正。为将被重建的期望迹线,确定在地震数据中的最适合迹线。对于最适合迹线和期望迹线之间的方位角、共中心点坐标、及位移的差,每迹线和每采样地计算基于倾角的校正。将基于倾角的校正应用到最适合迹线,以重建用于3D表面相关多次波预测的期望迹线。
Description
相关申请交叉引用
本申请是提交于2010年1月20日的美国专利申请序号12/657,412的部分继续申请(CIP),其与本申请共同待审。
联邦赞助研究或开发不适用。
序列列表、表格、或计算机列表不适用。
技术领域
本发明大体涉及地球物理勘探领域。更具体地,本发明涉及在海洋地震勘测中表面相关多次波预测(multipleprediction)的领域。
背景技术
在石油和天然气工业中,经常使用地球物理勘探来帮助搜寻和估计地层。地球物理勘探技术得到了关于地球的地下结构的知识,其对找到和提取有价值的矿产资源,特别是诸如石油和天然气的碳氢化合物沉积是有用的。地球物理勘探的一种公知技术是地震勘测。
处理在执行地震勘测中所获得的结果得到的地震数据,以得到与被勘测区域中地层的地质结构和特性相关的信息。处理所处理的地震数据,以显示和分析这些地层的潜在的碳氢化合物含量。地震数据处理的目的是从地震数据中提取尽可能多的关于地层的信息,以便充分地对地下地质成像。为了识别在地球的地下中可能找到石油聚集的位置,花费了大量金钱来收集、处理和解释地震数据。从记录的地震数据构建定义感兴趣地下地层的反射层表面的过程以深度或时间提供地球的图像。产生地球地下的结构的图像,以使解释器能够选择石油聚集的可能性最大的位置。
在海洋地震勘测中,地震能量源被用来产生地震信号,在传播到地球中后,所述地震信号至少部分由地下地震反射层反射。此类地震反射层通常是具有不同弹性特性地层之间的界面,所述不同弹性特性特别是声波速度和岩石密度,其导致了界面处声阻抗的差异。通过地震传感器(也被称之为地震接收器)来检测被反射的地震能量,并记录地震能量。
在海洋地震勘测中用于产生地震信号的合适地震源通常包括由船舶拖拽并被周期性激活以产生声波场的水下地震源。产生波场的地震源通常是空气喷枪或空气喷枪的空间分布阵列。
合适类型的地震传感器通常包括安装在拖拽的地震拖缆(seismicstreamer)(也称为地震电缆)内安装的粒子速度传感器(在本领域中也称为地震检波器)和水压传感器(在本领域中也称为水听器)。地震传感器可被独立地部署,但通常以拖缆内传感器阵列部署。
在被反射的波达到地震传感器后,所述波继续传播到水面处的水/空气界面,从那里所述波被向下反射,并再次被传感器检测到。反射波继续传播并可再次通过水底或其它地层界面而被向上反射。被反射多于一次的反射波被称为“多次波(multiple)”,并且它们通常被作为噪声处理。噪声的特定种类包括从水面至少反射一次的多次波,其被称之为表面相关多次波。
三维表面相关多次波预测(3DSRMP),一种在地震数据中估计表面相关多次波的过程,它是3D表面相关多次波消除(3DSRME)的一部分,3DSRME力图通过预测-减法过程来削弱表面相关多次波。表面相关多次波首先从地震数据预测,然后从地震数据中减去预测的多次波以留下噪声削弱信号。在该过程中的第一步包括构建用于源-接收器迹线(trace)的多次波组成(contribution)聚集,其包括计算在空间区域上迹线对的卷积。第二步包括构建包含主多次波反射的预测的多次波迹线,其包含叠加属于源-接收器迹线的所有多次波组成迹线。第三步包括从原始地震数据中减去预测的多次波迹线。
因此,针对特定源和特定接收器位置组合的、从地震数据预测3D表面相关多次波的过程包含:累积在可能链接(linkage)位置的表面区域上对成对迹线卷积的结果。然而,将在所有链接位置处卷积的所有迹线对不是总能容易地从地震数据采集中得到。这是由于源和接收器位置的欠采样,特别是在交叉线(crossline)方向上,这是在使用拖拽拖缆的海洋地震数据采集中所固有的。此外,定位和导航系统的实际限制以及引起拖缆和源配置偏离(feathering)的波流使源和接收器无法精确定位到它们期望的位置。
存在很多方法旨在调整数据,以便重建丢失的数据。这些方法可被应用以产生用于3D表面相关多次波预测的数据。这些业界已知的方法基于NMO(正常时差)、全DMO(倾角时差)-反DMO、AMO(方位角时差)、或偏移算子。这些方法的共同点在于它们旨在从采集的数据产生与期望迹线更相似的新数据。
因此,存在这样的需要:一种用于数据重建的方法,其从已采集的迹线集合产生期望的迹线,以便获得更准确的3D表面相关多次波预测。
发明内容
本发明是一种用于3D表面相关多次波预测中数据重建的、基于倾角的校正方法。为将被重建的期望迹线确定地震数据中的最佳拟合(bestfitting)迹线。对于最佳拟合迹线和期望迹线之间的方位角、共中心点坐标、及位移(offset)的差,每采样地计算基于倾角的校正。将校正应用到最佳拟合迹线,以重建用于3D表面相关多次波预测的期望迹线。
附图说明
参考下文的详细说明书及附图,将更容易理解本发明及其优点,在附图中:。
图1是如在本发明方法中的、用于3D表面相关多次波预测的数据重建的迹线的示意图;。
图2是图解说明本发明的实施例的针对用于3D表面相关的多次波预测的数据重建的基于倾角的校正的流程图;以及。
图3是图解说明本发明的另一个实施例的针对用于3D表面相关的多次波预测的数据重建的基于倾角的校正的流程图。
尽管本发明将结合其优选实施例进行描述,但应该理解的是本发明并不限于此。相反,本发明意在覆盖可以包含在所附权利要求所定义的本发明范围之内的全部替换方案、修改、和等价方式。
具体实施方式
一般地,本发明是一种用于将地震数据变换为噪声削弱数据的方法。具体地,本发明是一种地震数据重建的方法,其使用了用于表面相关多次波预测方案的基于倾角的校正。本发明用在3D预测-减法过程的预测阶段,以削弱地震数据中的表面相关多次波。从地震数据预测3D表面相关多次波的过程包括对选定源位置和选定接收器位置的每个组合,累积在可能链接位置的表面区域上对迹线对进行卷积的结果。
图1是如本发明方法中的、用于3D表面相关多次波预测的数据重建的迹线的示意图。通过源-接收器迹线10来确定表面相关多次波将被预测(以及减去)的位置。通过选定的源位置11和选定的接收器位置12的组合来给定源-接收器迹线10。从用于该源-接收器迹线10的地震数据来预测表面相关多次波的步骤包括:对迹线对进行卷积,以及然后在表面区域13上累积卷积结果。在卷积迹线的每一对中的第一迹线被称之为源侧链接迹线14,并且具有位于源-接收器迹线10的选定源位置11处的源位置和具有位于选定链接位置15处的接收器位置。该对中的第二迹线16被称之为接收器侧链接迹线16,并且其源位置位于相同选定链接位置15处并且具有位于源-接收器迹线10的选定接收器位置12处的接收器位置。
用于接收器侧链接迹线16和源侧链接迹线14的所有对的链接位置15在表面区域13上分布。每个链接位置15对应于与该源-接收器迹线10相关联的表面相关多次波的潜在表面反射点。对接收器侧链接迹线16和源侧链接迹线14的对进行卷积所产生的迹线被称之为多次波组成迹线,并且将这些多次波组成迹线的系综(ensemble)(在累积前)称之为多次波组成聚集。将多次波组成迹线累积为预测的表面相关多次波包括通常公知为Fresnel叠加的过程。如并入(在累积后)到预测中的表面反射点的表面区域13中的范围或覆盖范围通常被称之为预测孔。
可以作为最简单的情况来选择该孔,即包围对于特定源位置11和特定接收器位置12的源-接收器迹线10的中心点17的矩形表面区域13。通过主测线方向18和交叉线方向19可参数化矩形表面区域13。然而,孔的表面区域13并不必须是矩形区域或定向在主测线18和交叉线方向19上。这不是对本发明的限制,而仅仅是为了简化描述而使用。
然而,如在上述背景技术中所讨论的,并不是在所有链接位置被卷积的全部迹线对总能容易地从海洋地震数据采集中得到。本发明是一种用于地震数据重建的方法,其借助基于倾角的校正来解决这个问题。所需的倾角信息涉及局部地质,并且可以预先确定或可在数据重建期间确定。
传统方法是从采集的地震数据中最接近的迹线重建期望迹线。地震数据被表达为(xCMP,yCMP,h,φ,t),其中如果必要就将所采集的地震数据变换为这种格式。CMP(共中心点)为迹线定义了在源和接收器位置之间中间位置处的x和y定位,其将被称之为CMP坐标。这里,x和y是处理网格中的正交坐标,通常是定向的,以使得x在地震勘测的主测线方向上且y在地震勘测的交叉线方向上,不过这些定向是可由用户定义的。方位角φ在这里被定义为数据采集方向(通常,在海洋数据采集中是航行线路方向)与源和接收器位置之间直线之间的角度。位移h被定义为单独迹线的源和接收器位置之间的总距离。到达时间t是事件被记录在迹线上的时间。
在该方法中,期望迹线被选为最佳可用迹线,其最小化最佳拟合(最接近)迹线和期望迹线之间的差。差Φ是最接近迹线和期望迹线之间的CMPx和y位置、位移h及方位角φ的差的加权和,其可被表示为:
其中,α、β和ε是用户定义的权重,并且下标b和d分别表示最佳拟合迹线和期望迹线。
不幸的是,出于上述原因,带有正确CMPx和y位置、位移h及方位角φ的期望迹线经常不在所采集的迹线的集合中。传统的数据采集经常以源和接收器的分布为目的,以使得在每个CMP面元(bin)(包含小范围的CMPx和y位置)和位移面元(包含小范围的位移h)处有一个迹线是可用的。在这种情况下,对于给定的CMP面元和位移面元的组合,仅有一个方位角φ是可用的。然而,等式(1)的最小化并不限于单个CMP面元和位移面元的组合。此外,某种现代数据采集几何学的目的在于:使这种CMP面元和位移面元位置处具有多于一个的迹线是可用的。在这些情况下,多于一个的迹线是可用的,每个迹线对于CMP面元和位移面元的组合具有它们自己的方位角φ。
这意味着在传统实践中,通过最小化仅作为CMPx和y及位移h的差的加权和的差Φ来找到最佳拟合迹线,从而忽略了方位角φ。因此,以下述简短版本来应用等式(1):
其中没有方位角φ形式的最后一个差项。
在找到最佳拟合或最接近迹线后,对该数据迹线应用差别撤销(move-out),以便校正期望迹线和最佳拟合迹线之间的位移差。差别撤销算子仅仅校正了位移差;它不能校正在期望迹线和最佳拟合迹线之间的方位角差、CMP坐标x和y的差或与位移相关的依赖倾角的定时差。
本发明是一种在上述数据重建方案中并入对于期望迹线和最佳拟合迹线之间的方位角、CMP坐标、及位移相关的差的、每迹线和每采样地确定和应用的基于倾角的校正的方法。找到最佳拟合迹线,基于局部倾角信息计算用于期望和最佳拟合迹线的校正,并然后将校正在每个采样处应用到最佳拟合迹线。局部倾角信息涉及局部地质并被预先确定或在从本地可用数据应用重建方案期间被确定。由于每迹线和每采样地确定校正然后应用校正,因此本发明的方法在计算上非常高效。本发明的方法因此从根本上不同于背景技术部分中描述的数据调整方案。使用本发明的方法,以在用于3D表面相关多次波预测的数据重建期间应用基于倾角的校正。
图2-3显示了流程图,其图解说明了用于3D表面相关的多次波预测的数据重建的、基于倾角的校正的本发明的实施例。图2是图解说明本发明一般实施例的流程图。图3是图解说明本发明更具体实施例的流程图。
图2是图解说明本发明的实施例的针对用于3D表面相关的多次波预测的数据重建的基于倾角的校正的流程图。
在块20,为将被重建的期望迹线确定最佳拟合迹线。
在块21,对于最佳拟合迹线和期望迹线之间的方位角、CMP坐标、以及位移的差,计算基于倾角的校正。对于迹线上的每个采样计算校正。
在块22,将基于倾角的校正应用到最佳拟合迹线,以重建用于3D表面相关多次波预测的期望迹线。
图3是图解说明本发明的另一个实施例的针对用于3D表面相关的多次波预测的数据重建的基于倾角的校正的流程图。图3是比参考图2的流程图讨论的更加详细的本发明方法的实施例。
在块30,以(xCMP,yCMP,h,φ,t)的格式获得海洋地震数据,其中如果必要就将所采集的地震数据变换为这种格式。
在块31,对于来自块30的每个数据采样,利用CMP坐标xCMP和yCMP以及时间采样t来确定x和y方向上的显著(predominant)倾角。可通过本领域中已知的任何合适方法来确定倾角。可从总体采集的数据体(volume)的任何合适子集(例如从共同位移体)确定倾角。这些确定产生了倾角估计体。
倾角是在相同地震事件的聚集中两个相邻迹线之间的坡度。倾角被测量为时间差和空间差之比(类比于dt/dx)。倾角通常被分解为两个分量,它们沿着所使用的处理网格中的x和y坐标定向。尽管倾角事件一般意味着不水平,但并不排除水平事件。
本发明的方法并不限于需要为每个将被重建的期望迹线估计倾角。在替换性实施例中,可在稀疏网格上应用倾角估计,其中通过内插在稀疏网格上采集的倾角估计来获得中间位置的倾角估计。
在另一个替换性实施例中,可针对任何数据采样估计有限数量的显著倾角。可通过使用诸如倾斜-叠加滤波的公知倾角分解方法或者通过在倾角估计前使用例如f-k(频率-波数)或Radon滤波的公知方法分离不同倾角分量,而获得该多次波倾角估计。然后最后被应用的基于倾角的校正将是对每个倾角单独校正的加权和。
在块32,如果需要,将诸如中值滤波器的滤波器应用到来自块31的倾角估计体,以平滑不连续性。该步骤是可选的。
在块33,选择要重建的迹线集合。该迹线集合包括需要重建以获得用于3D表面相关多次波预测的期望迹线的迹线。
在块34,对于来自块33的迹线集合中的每个迹线,从来自块30的地震数据确定最佳拟合迹线。在一个实施例中,通过应用等式(2)来确定最佳拟合迹线。然而,这并非本发明的限制。在另一个实施例中,从来自块30的地震数据确定接近将被重建的迹线的迹线,但并不一定是最佳拟合迹线,直到在下文块36中应用了基于倾角的校正后。
在块35,对于来自块33的期望迹线和来自块34的最佳拟合迹线,确定基于倾角的校正。基于倾角的校正代表了来自块34的最佳拟合迹线和从块33被重建的期望迹线之间的差。校正被应用到来自块34的最佳拟合迹线的每个时间采样t。如上所述,校正可以是数据采样处的每个倾角校正的加权和。
在一个实施例中,基于半位移(half-offset)、到达时间、方位角、迟缓性(slowness)、CMP坐标、倾角、以及倾角方向来确定针对方位角差的基于倾角的校正。在一个实施例中,所使用的方位角校正如下给出:
其中迟缓性p的大小如下给出:
并且迟缓性方向pθ如下给出:
其中,h’是半位移,t是到达时间,p是迟缓性,是最佳拟合迹线的方位角,是期望迹线的方位角,是沿x坐标的局部倾角,并且是沿y坐标的局部倾角。
在另一个实施例中,基于半位移、到达时间、方位角、迟缓性、倾角、以及倾角方向来确定针对位移差的基于倾角的校正。在一个实施例中,位移校正如下给出:
其中,h’d是期望迹线的半位移,并且是最佳拟合迹线和期望迹线的半位移之间的差。
在另一个实施例中,基于CMP坐标、迟缓性、倾角、以及倾角方向来确定针对CMP位置差的基于倾角的校正。在一个实施例中,所使用的CMP位置校正如下给出:
其中,CMPx坐标差如下给出:
并且CMPy坐标差如下给出:
。
在另一个实施例中,从用于最佳拟合迹线和期望迹线之间单独差的校正组合来确定所使用的基于倾角的校正。
在块36,将来自块35的基于倾角的校正应用到来自块34的最佳拟合迹线,以重建用于3D表面相关多次波预测的相应期望迹线。在选择了最佳拟合迹线后,每迹线和每采样地应用校正因子。结果,本方法在计算上非常高效。
此外,通过本发明方法确定的基于倾角的校正与波场传播速度无关,因此在上述等式(3)、(6)和(7)中无需波场传播速度的先验知识。然而,这种速度无关方法可能是一个优点,但并不是本发明的必需限制。在其它实施例中,可导出获得相同效果(基于倾角的校正)的其它等式,但将需要更详细的地下信息,例如波场传播速度。例如,下述等式可以被用来确定方位角校正:
其中,h’是半位移,v是介质的速度,t是到达时间,ψ是倾角角度,φ是源-接收器方位角,并且θ是倾角方向。下标b和d分别表示最佳拟合迹线和期望迹线。
在另一个实施例中,下述等式可能被用来确定位移校正:
其中,是半位移的差。
在另一个实施例中,下述等式可能被用来确定CMP位置校正:
其中,是CMP位置之间在x坐标上的差,并且是CMP位置之间在y坐标上的差。
在另一个实施例中,下述等式可能被用来确定CMP位置校正:
。
在另一个实施例中,本发明的方法还可被用于预测3D层间多次波,而不是表面相关多次波的过程中。在3DIMP(层间多次波预测)中,三个迹线的组和两个卷积被用作方法的一部分,而不像在3DSRMP中将两个迹线和单个卷积用作方法的一部分。本发明的方法可被用来为两个卷积中的每一个重建丢失的迹线。
在上文中本发明已经仅出于解释说明的目的而被论述为方法,但其也可实现为系统。本发明的系统优选地通过计算机,特别是数字计算机连同其它传统的数据处理设备来实现。这种在本领域是公知的数据处理设备将包括任何合适的计算机处理设备的组合或网络,所述计算机处理设备包括但不限于硬件(处理器、临时和永久存储装置、及任何其它合适的计算机处理装置)、软件(操作系统、应用程序、数学程序库、及任何合适的软件)、连接件(电子、光学、无线、或其它)、和外设(诸如键盘、定点设备、及扫描仪的输入和输出装置;诸如监视器和打印机的显示装置;诸如磁带、磁盘、及硬件驱动器的计算机可读存储介质,以及其它任何合适设备)。
在另一个实施例中,本发明可实现为上述方法,特别是使用可编程计算机来实施以执行该方法。在另一个实施例中,本发明将被作为存储在计算机可读介质中的计算机程序来实现,其中该程序具有可操作来使得可编程计算机执行上述方法的逻辑。在另一个实施例中,本发明将作为计算机可读介质来实现,其具有存储在其上的计算机程序,以使得程序具有可操作来使得可编程计算机执行上述方法的逻辑。
应该理解的是,上文仅仅是对本发明特定实施例的具体描述,可根据本文的公开对所公开的实施例进行多种变形、改进和替代方式,而不会超出本发明的范围。因此,前述说明书并无意于限制本发明的范围。相反,本发明的范围仅由所附权利要求及其等价描述来确定。
Claims (7)
1.一种用于3D表面相关多次波预测的海洋地震数据重建的方法,包括:
在所述地震数据中,为将被重建的期望迹线确定最佳拟合迹线;
对于所述最佳拟合迹线和所述期望迹线之间的方位角、共中心点坐标、及位移的差,每采样地计算基于倾角的校正;以及
将所述基于倾角的校正应用到所述最佳拟合迹线,以重建用于3D表面相关多次波预测的期望迹线。
2.根据权利要求1所述的方法,其中计算基于倾角的校正包括:
基于半位移、到达时间、迟缓性、倾角角度、以及倾角方向,为最佳拟合迹线和相应的期望迹线计算基于倾角的校正。
3.根据权利要求1所述的方法,其中确定最佳拟合迹线进一步包括:
获得(xCMP,yCMP,h,φ,t)格式的地震数据;
在所述地震数据中的每个迹线中,确定用于共中心点CMP坐标xCMP和yCMP和到达时间t的、x和y方向上的显著倾角,以及;
对倾角应用滤波器,以平滑不连续性;
选择要重建的期望迹线集合;以及
从所述地震数据为所选择迹线集合中的每个期望迹线确定最佳拟合迹线;
其中CMP表示迹线在源和接收器位置之间中间位置处的x和y定位;
位移h是单独迹线的源和接收器位置之间的总距离;
方位角φ是数据采集方向与源和接收器位置之间直线之间的角度。
4.根据权利要求3所述的方法,其中所应用的滤波器是中值滤波器。
5.根据权利要求3所述的方法,其中确定最佳拟合迹线包括以最佳拟合迹线和期望迹线之间的CMPx和y位置xCMP和yCMP、位移h及方位角φ的差的加权和来最小化差Φ。
6.根据权利要求5所述的方法,其中最小化差Φ包括应用下式:
其中,α、β和ε是用户定义的权重,并且下标b和d分别表示最佳拟合迹线和期望迹线。
7.根据权利要求5所述的方法,其中最小化差Φ包括应用下式:
其中,α和β是用户定义的权重,并且下标b和d分别表示最佳拟合迹线和期望迹线。
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