CN102176053A - 提升波动方程叠前深度偏移成像效果的方法 - Google Patents

Abstract

提升波动方程叠前深度偏移成像效果的方法，应用于地震勘探中反射地震资料处理，改善波动方程叠前深度偏移应用效果。通过建立深度-角度域剩余动校正关系和层速度反演方法，直接基于角道集的剩余动校量更新波动方程叠前深度偏移的偏移速度模型，以此提升波动方程叠前深度偏移的成像效果。利用深度-角度域剩余动校正关系，该方法实现了波动方程叠前深度偏移的偏移道集的剩余动校正和噪音及拉伸切除，改善了偏移叠加剖面的信噪比和分辨率；改进了应用于叠前反演的角道集的质量，能更好地实现直接识别地下构造的含油、气或水；能应用于反射地震资料的二维和三维波动方程叠前深度偏移，对油气、矿产资源勘探有重要应用价值。

Description

提升波动方程叠前深度偏移成像效果的方法

技术领域

本发明属于地震勘探中反射地震资料处理技术领域，涉及地震资料处理过程中的波动方程叠前深度偏移成像，是针对波动方程叠前深度偏移方法在应用中所遇到的实际问题而发展的一系列改善其应用效果的技术。

背景技术

地震资料处理流程中，叠前偏移成像是关键的环节，它的主要任务是将地表记录的反射地震信号“聚焦”到地下发生反射的真实位置。当地下构造的上覆地层速度变化剧烈时，基于金字塔面(pyramid)旅行时假设的叠前时间偏移和基于渐进(射线)理论的积分法叠前深度偏移就不能正确反映实际地震波的传播过程，因此不能准确地将反射地震信号“聚焦”到地下发生反射的真实位置。波动方程叠前深度偏移是用较准确的波动理论来描述地震波的传播过程，能正确模拟复杂上覆地层导致的多次到达等复杂的波传播现象和地震波传播的弥散现象，因此即可对复杂构造正确成像，又有望得到正确反映地下构造反射强弱的成像幅值。但服务于复杂构造成像的波动方程叠前深度偏移在实际应用中仍然存在一系列问题。

偏移速度模型是正确描述地震波传播效应进而进行波动方程偏移的关键，但波动方程偏移速度建模方法需要进行多次波动方程偏移计算，完全基于波动方程偏移方法进行速度建摸目前还难以实现。目前工业界广泛应用的仍然是基于地震波走时的速度分析方法，将由此得到的速度模型应用于波动方程偏移，就会产生速度建模方法与偏移方法不匹配问题。目前实际生产中广泛应用的波动方程叠前深度偏移多是通过分炮偏移实现的。由此产生的随炮点变化的共像点道集也为后续的处理工作带来了许多不便。为此我们发展了一系列基于波动方程深度偏移所产生角道集的应用技术。

首先以层状介质为基础，提出了以均方根速度误差为等效速度误差，得到基于角道集同相轴曲率与等效偏移速度误差的深度域剩余动校关系。由于得到成像点处的等效速度误差是反映成像点上覆各个层速度贡献的总和效应，要想得到新的速度模型用于准确的偏移成像，我们还必须将这些综合速度误差反演到每个层速度上，这就需要发展一种简单有效的速度反演方法。

已发展的一些偏移速度反演方法，包括基于地震波走时速度分析方法，基于波动方程的层析成像方法，基于双程波动方程的非线性波形反演方法，和基于波动方程偏移的速度分析方法。尽管非线性波形反演和波动方程偏移速度分析方法展示了很好的前景，但由于反复迭代，尤其是在初始速度模型不理想情况下收敛速度很慢，都需要巨大的计算量，虽然目前的计算机技术有了很大的进步，但这些方法在工业界实际应用仍还有一定的距离；目前工业界使用的主流方法仍是基于地震波走时的速度分析方法，包括同时拾取走时和入射角方向的层析成像方法，拾取共聚集算子的CFP方法，和KKF积分偏移的速度分析方法。层析成像方法的核心是使得射线的计算走时与在地震记录中拾取的相同，CFP方法的核心是使得基于CFP算子合成的CFP道集与CFP算子有相同的走时，偏移速度分析的核心是将共成像点的同相轴拉平。这些方法除了有与波动方程偏移的匹配问题外，所需的计算量也比较大。

本发明发展的直接速度模型更新方法为避免将浅层的误差累积扩散至深层的速度校正，对每一水平分析点采用上、下同时计算的最小二乘速度校正方法。在初始模型较合理的情况下，应用一次炮域波动方程偏移计算，即可得到较准确的、适用于波动方程偏移的速度模型。该方法可用于解决由地震波走时技术求得的速度模型与波动偏移方法不匹配的问题，避免了直接由波动方程偏移进行速度建模所需要的多次偏移计算。

各类偏移技术在实际应用中，即使速度模型建的很好，偏移产生的叠前道集也不可避免存在一定的弯曲，同相轴完全平直在实际应用中只能是目标；这既源于速度建模的微小误差，也源于宏观速度模型和传播算子不能完全反映实际介质的波传播效应。

现行的叠前时间偏移都有完善的偏移孔径技术来控制远道数据，在叠加过程中将波形拉伸和噪音较大部分切除，KKF积分偏移等偏移技术的工业流程也都包括一个最后的剩余动校及拉伸部分切除步骤；这一步骤强行将存在微小弯曲的同相轴拉平并切除无法拉平和存在拉伸的部份。尽管剩余动校量是较小的，但它使得同相轴的波峰和波谷对的更齐，因而在叠加过程中更好地保持了高频成份；而切除也压制了随机噪音和波形拉伸部分，在很大程度上提高了成像剖面的信噪比。

就炮域偏移而言，由于产出的是随炮点变化的共像点道集，同相轴的弯曲没有一定的规律，有效成像段并不一定在中心部分，将剩余动校及拉伸切除应用于波动方程偏移就产生了困难。由于在炮域波动方程偏移过程中对于大角度波场的消除也并不彻底，这也导致所产生的共像点道集在远道数据上噪音比较明显，同时传统的共像点道集由于炮点坐标的随机性而不方便切除远道拉伸和噪音较大的部份，因此工业界目前还没有成熟的应用于波动方程叠前偏移过程中的噪音压制技术。

本发明所应用的角道集恰好解决了这一困难，基于角道集的剩余动校正可以找到一个量化的剩余动校关系，从而可以依照此关系将略有弯曲的同相轴拉平，以达到最优叠加的目的。基于角道集的大角度波形拉伸与噪音较大部分切除的噪音压制技术也变得和与KKF积分偏移一样容易，可极大地提高成像的信噪比，改善成像效果。

发明内容

本发明的目的是：提供一种提升波动方程叠前深度偏移成像效果的方法，利用速度分析与速度模型直接更新方法，解决由地震波走时技术求得的速度模型与波动偏移方法不匹配的问题，避免直接由波动方程偏移进行速度建模所需要的多次偏移计算；基于角道集的深度-角度域剩余动校正和切除出现明显拉伸和噪音部分可以将略有弯曲的同相轴拉平，使得同相轴的波峰和波谷对的更齐，因而在叠加过程中更好地保持了高频成份，提高成像的信噪比，改善成像效果。

本发明采用的技术方案是：提升波动方程叠前深度偏移成像效果的方法，具体步骤包括：

(1)用多条拖缆或多条测线记录由人工震源激发的地震波经过地下地层分界面反射回地面的地震信号，记录到磁带上；

(2)从磁带上读取地震信号，对叠前地震资料应用波动方程叠前深度偏移方法，形成共反射角成像道集；

(3)依据共反射角成像道集中同相轴的弯曲程度进行速度分析，在初次偏移速度不准确的情况下更新波动方程叠前深度偏移的偏移速度模型；

(4)利用更新后的偏移速度模型，再次对叠前地震资料应用波动方程叠前深度偏移方法，并生成共反射角成像道集；

(5)将存在微小弯曲的部分角道集应用发展的角道集深度-角度域剩余动校正技术进行拉平，并对全体角道集进行切除远道拉伸与噪音较大部分。

(6)对剩余动校正和切除后的共反射角成像道集应用常规噪音压制技术，形成用于叠前反演的角道集，用于直接识别地下构造中的含油气和水情况；

(7)将全部角道集中不同反射角的结果叠加，形成偏移叠加剖面；

(8)通过显示软件将偏移叠加剖面数值转换为地下反射构造的剖面图像，剖面图像将更清楚地指示地下构造的形态、断裂部位、地层沉积样式和地层的波阻抗特征，其中构造的形态和地层沉积样式用于确定地下生油构造，研究油田的生油环境以指导进一步的勘探方向；地下构造的形态、断裂部位与地层的波阻抗特征，用于估计储油构造的大小，为油田的实际生产提供储量估计并确定钻井的井位。

所述的依据共反射角成像道集中同相轴的弯曲程度，更新波动方程叠前深度偏移的偏移速度模型是这样实现的：设像点深度为z，单位为m，入射角为γ，以弧度为单位，将成像点以上介质的均方根速度v_rms作为等效速度，其单位为m/s。当角道集同相轴有弯曲时，此时可以认为是由于等效速度不准确造成的，设其为v′_rms，将ρ＝v′_rms/v_rms定义为剩余动校正系数，为一无量纲比例系数。由几何关系可得剩余动校正关系为：

□z＝ztan²γ(ρ-1)

依据该关系将深度域角道集的平面(z，γ)依据上述的剩余动校关系变换到深度域速度误差的谱值(z，ρ)。具体的过程如下：

1首先确定最大最小深度，等效速度相对误差值ρ的最大最小值及间隔；

2确定深度窗长度M，一般等于子波的深度采样点个数；

3对某一对(z，ρ)，按照上述的剩余曲率关系计算该深度和等效速度误差所对应每一角度的剩余深度Δz；

4在角道集上对于每一角度以对应的z+Δz为中心，深度窗长为M的窗内进行如下计算：

$S_j=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{i,j}$

$P_Z=\frac{1}{N}\left(\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{S}_j^2\right)/(\underset{j}{\mathrm{\Σ}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{w}_{i,j}^2+\mathrm{\ϵ})$

上式中，N代表角道集中参与速度误差谱计算的角度道数，M代表深度窗内的采样点数，w_i，j代表角道集幅值，S_j是对个道幅值求和的结果，P_z就是计算的点(z，ρ)的谱值。

5对每一对(z，ρ)都进行上面的计算，就得到深度域等效速度误差谱。

6在速度误差谱上对应某一深度选择最大的ρ，就是对应深度分速度相对误差值。

根据上述速度误差能量谱拾取的不同深度同相轴对应的速度误差ρ_n，进而得到该深度处的准确均方根速度为：

${\left(v_{\mathrm{rms}}^n\right)}^2={\mathrm{\ρ}}_n^2\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{v}}_i{z}_i\right)/(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{z}_i/{\stackrel{\‾}{v}}_i)$

式中z_i是依据同相轴进行层位解释时得到的各层厚度，单位为m，是该层对应的偏移速度，单位为m/s。该技术提供了两种偏移速度更新算法，一是对每一层位定义一个唯一的修正系数r_i；二是在各层位处设置偏移速度的修正系数r_i，而两个层位间速度的修正系数由r_i和r_i+1线性插值得到。前者适用于层间速度是常量的情况，后者适用于层间速度按梯度变化情况。

其中第一种更新算法，由修正系数r_i，得速度更新后的均方根速度为：

${\left({\tilde{v}}_{\mathrm{rms}}^i\right)}^2=\left(\underset{j=1}{\overset{i}{\mathrm{\Σ}}}{z}_j{v}_j{r}_j\right)/[\underset{j=1}{\overset{i}{\mathrm{\Σ}}}{z}_j/\left(v_j{r}_j\right)]$

定义误差函数

由

得到有关r_i的线性方程：

进而解得r_i。

第二种更新算法中仍由修正系数r_i得到的速度更新后的均方根速度为：

${\left({\stackrel{\‾}{v}}_{\mathrm{rms}}^n\right)}^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m_i}{\mathrm{\Σ}}}{\stackrel{\‾}{v}}_{\mathrm{ij}}(r_i+\frac{j-1}{m_i-1}(r_{i+1}-r_i))/\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{m_i}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\stackrel{\‾}{v}}_{\mathrm{ij}}}{(r_i+\frac{j-1}{m_i-1}(r_{i+1}-r_i))}^{-1}\right)$

式中m_i是各层中的深度采样点数，

是第i层中第j个节点的实际偏移速度，单位为m/s。仍定义误差函数

由

得到有关r_i的线性方程：

其中：

$M_{\mathrm{in}1}=\underset{j=1}{\overset{m_i}{\mathrm{\Σ}}}(v_j+\frac{{\left(v_{\mathrm{rms}}^n\right)}^2}{v_j})\frac{j}{m_i}$ $M_{\mathrm{in}2}=\underset{j=1}{\overset{m_{i+1}}{\mathrm{\Σ}}}(v_j+\frac{{\left(v_{\mathrm{rms}}^n\right)}^2}{v_j})\frac{m_{i+1}-j}{m_{i+1}}$ $V_{\mathrm{in}}=\underset{j=1}{\overset{m_i}{\mathrm{\Σ}}}(v_j+\frac{{\left(v_{\mathrm{rms}}^n\right)}^2}{v_j})$

由解得r_i经过相同的插值方式即得到各个偏移深度的速度更新系数。

对不同水平位置的角道集求得对应的r_i，进行空间插值和平滑，形成修正系数的空间数据体。用这一数据体乘上原来的偏移速度，即实现了速度更新。

对共反射角成像道集应用深度一角度域剩余动校正，切除出现明显拉伸和噪音部分是这样实现的：根据不同的实现方式，基于角道集的深度域剩余动校正技术可分为剩余动校正系数ρ扫描剩余动校正与最优叠加剩余动校正两种实现方法，前者可以和速度模型更新结合起来，能够方便快捷的得到较高信噪比的偏移叠加结果，后者则可直观得拾取能够使叠加效果最优的ρ值，以达到最优叠加的目的。

剩余动校正系数ρ扫描剩余动校正的特征是应用剩余动校正系数谱在不同的位置依据能量谱的最大值来定量拾取数个剩余动校正系数ρ，并将数值通过插值平滑到整个数据域，然后对应每一个角道集开辟一个新的道集，在对应的深度与角度值上联合相应位置的ρ由上述剩余动校正公式计算相应的□z，然后在初始道集的(z+□z，γ)位置取值放置到新道集的(z，γ)即完成了剩余动校正。

后一种方法的特征是由不同的ρ值依据剩余动校关系对所得到的角道集直接进行叠加，在叠加时要沿角度轴依据ρ计算的□z，在z+□z取值进行叠加。为了能够方便比较选择，一般还要选择一定的窗长对相邻道进行相同ρ值的叠加，然后直观地在不同深度上选择能够使叠加效果最好的ρ值，并将这些数值插值到整个数据域，然后依照前一种方法所提到的剩余动校正方式进行剩余动校，能直观的达到最优叠加的目的。

以噪音压制为目的的切除，首先拾取角道集沿深度方向上几个强反射轴的远道切除边界，然后将其在深度方向上插值平滑至整个数据域，对于每一个角道集的操作只需要将对应切除边界读取出来将边界外数据赋零值即可。

本发明的基于角道集的深度域剩余动校关系，能在将均方根速度作为等效速度的情况下进行波动方程偏移速度分析。

本发明的最小二乘速度模型直接更新技术，能可解决由地震波走时技术求得的速度模型与波动偏移方法不匹配的问题，避免了直接由波动方程偏移进行速度建模所需要的多次偏移计算。

本发明的基于角道集的深度域剩余动校正技术，将略有弯曲的角道集同相轴拉平，以达到最优叠加的目的，改善最终叠加剖面质量。

本发明的基于角道集的切除以压制噪音技术，能极大地提高成像的信噪比，改善成像效果。

本发明的波动方程深度偏移直接产生角道集方法，可应用于二维和三维波动方程叠前深度偏移。

本发明的有益效果：提升波动方程叠前深度偏移成像效果的方法，应用于改善波动方程叠前深度偏移的实际应用效果，利用速度分析与速度模型直接更新方法，解决由地震波走时技术求得的速度模型与波动偏移方法不匹配的问题，避免了直接由波动方程偏移进行速度建模所需要的多次偏移计算，基于角道集的角度-深度域剩余动校正和基于角道集的大角度波形拉伸与噪音较大部分切除将略有弯曲的同相轴拉平，以达到最优叠加，改善成像效果的目的。该方法在节省拉计算量的同时改善波动方程叠前深度偏移的成像效果，便于后续的解释和处理工作，拓展和提升了波动方程叠前深度偏移的应用范围和效果。能确定和寻找地下生、储油构造，为油田的实际生产提供储量估计与确定井位。该方法对地下复杂地区的油气、矿产资源勘探有重要应用价值。

附图说明

图1是大庆LMD地区开发地震的典型弹炮记录，采集是16线，双边观测，道间距40m；本次采用波动方程偏移直接生成角道集方法共使用了3600炮，满覆盖11.2平方公里。

图2是初次偏移得到的偏移剖面与角道集，偏移深度5km，角道集最大成像角度为60°。其中：图2a为偏移剖面，图2b为角道集。

图3是大庆LMD地区线号322、CDP号400处实际地震的速度更新过程展示，其中图3a为初次偏移生成的角道集，图3b为等效速度误差谱，图3c为速度更新前后速度对比，其中虚线为初次偏移速度，实线为更新后速度，图3d为应用更新后速度再次偏移得到的角道集。

图4是该地区典型角道集线号322、CDP号400处的ρ扫描剩余动校示意图，图4由图4a、图4b和图4c组成。其中：图4a为初始角道集，图4b为ρ谱，图4c为拉平后角道集。

图5是相同角道集的最优叠加剩余动校示意图，其中图5a为初始角道集，图5b为最优叠加谱，图5c为拉平后角道集。

图6是角道集大角度波形拉伸与噪音较大部分切除示意图，展示了角道集的切除效果，其中图6a为初始道集，图6b为切除完成后角道集。

图7是该地区数据线号322处的速度模型更新前(a)和更新后(b)剖面对比，可见速度更新后剖面断层更加清晰，偏移归位更加合理。

图8是该地区数据线号322处的剩余动校正与大角度波形拉伸与噪音较大部分切除前(a)和更新后(b)剖面对比，可见经过处理后偏移剖面信噪比得到了很大提高。

具体实施方式

实施例1：针对大庆LMD地区的三维地震观测得到的3600炮地震资料为例，对提升波动方程叠前深度偏移成像效果的方法，进行更详细说明。具体步骤为：

(1)用多条拖缆或多条测线记录人工震源激发的经地下地层反射的地震信号，记录到磁带上。具体是，在大庆LMD地区用多条测线采集方式获取炸药震源激发的反射地震信号，记录到磁带上，采集是16线，双边观测，道间距40m；本次采用波动方程偏移直接生成角道集方法共使用了3600炮，满覆盖11.2平方公里。图1是常规噪音压制处理后的典型单炮记录。

(2)从磁带上读取地震信号，对叠前地震资料应用波动方程叠前深度偏移方法，形成偏移剖面和共反射角成像道集，参阅图2。

(3)依据共反射角成像道集中同相轴的弯曲程度进行速度分析，在初次偏移速度不准确的情况下更新波动方程叠前深度偏移的偏移速度模型。

在该步骤中，首先基于深度域角道集的速度误差关系表示为：

□z＝ztan²γ(ρ-1)

其中□z为像点深度为z剩余动校正量，他们的单位均为m，γ为入射角，单位为弧度，ρ＝v′_rms/v_rms为剩余动校正系数，为一无量纲比例系数，其中v_rms和′_rms分别为成像点以上介质的真实均方根速度与偏移均方根速度，单位为m/s。

利用该速度误差关系就可以制作剩余动校能量谱，具体方法是依据上述剩余动校正关系将深度域角道集的平面(z，γ)变换到深度域速度误差的谱值(z，ρ)，其中此时的变量及其单位与上文所提及的相同。第一步先确定最大最小深度，其中最小深度为0km，最大深度为5km，等效速度相对误差值ρ的最大最小值及间隔，此时定义ρ的最小值为80％，最大值为120％，间隔为0.1％，以及确定深度窗长度M，此时等于子波的深度采样点个数11；对某一对(z，ρ)，按照上述的剩余动校正关系计算该深度和等效速度误差所对应每一角度的剩余深度Δz；在角道集上对于每一角度以对应的z+Δz为中心，深度窗长为M的窗内进行如下计算：

$S_j=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{i,j}$

$P_Z=\frac{1}{N}\left(\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{S}_j^2\right)/(\underset{j}{\mathrm{\Σ}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{w}_{i,j}^2+\mathrm{\ϵ})$

上式中，N代表角道集中参与速度误差谱计算的角度道数，此时为30，M代表深度窗内的采样点数，此时为11，w_i，j代表角道集幅值，为一无量纲相对量，S_j是对个道幅值求和的结果，ε是保证式子稳定的一个小值，此时取0.01，P_z就是计算的点(z，ρ)的谱值。

对每一对(z，ρ)都进行上面的计算，就得到深度域等效速度误差谱。在速度误差谱上对应某一深度选择最大的ρ，就是对应深度分速度相对误差值。参阅图3b。

由上述的速度误差谱可根据图中最大能量团位置直接拾取不同深度同相轴对应的ρ_n，就可以据此进行速度更新。此处所应用的偏移速度更新方法是，在各层位处设置偏移速度的修正系数r_i，而两个层位间速度的修正系数由r_i和r_i+1线性插值得到，适用于层间速度按梯度变化情况。

首先按照速度误差拾取点来对初始偏移速度进行分层，解下面的线性方程组：

其中：

$M_{\mathrm{in}1}=\underset{j=1}{\overset{m_i}{\mathrm{\Σ}}}(v_j+\frac{{\left(v_{\mathrm{rms}}^n\right)}^2}{v_j})\frac{j}{m_i}$ $M_{\mathrm{in}2}=\underset{j=1}{\overset{m_{i+1}}{\mathrm{\Σ}}}(v_j+\frac{{\left(v_{\mathrm{rms}}^n\right)}^2}{v_j})\frac{m_{i+1}-j}{m_{i+1}}$ $V_{\mathrm{in}}=\underset{j=1}{\overset{m_i}{\mathrm{\Σ}}}(v_j+\frac{{\left(v_{\mathrm{rms}}^n\right)}^2}{v_j})$

其中n是依据同相轴进行层位解释时得到速度分层层数，z_i、v_i和分别是第i层的厚度、层速度与层底界面以上的均方根速度，单位分别为m、m/s与m/s，r_i为该层的速度更新系数，m_i是各层中的深度采样点数。将解得的r_i放置到对应的速度误差拾取点位置，进行空间插值和平滑，形成修正系数的空间数据体。用这一数据体乘上原来的偏移速度，即实现了速度更新。参阅图3c。

(4)利用更新后的偏移速度模型，再次对叠前地震资料应用波动方程叠前深度偏移方法，并生成共反射角成像道集。参阅图3d。

(5)将存在微小弯曲的部分角道集应用发展的角道集深度-角度域剩余动校正技术进行拉平，并对全体角道集进行切除远道拉伸与噪音较大部分。根据不同的实现方式，基于角道集的深度-角度域剩余动校正技术可分为剩余动校正系数ρ扫描剩余动校正与最优叠加剩余动校正两种实现方法。

剩余动校正系数ρ扫描剩余动校正的特征是应用剩余动校正系数谱在不同的位置依据能量谱的最大值来定量拾取数个剩余动校正系数ρ，并将数值通过插值平滑到整个数据域，然后对应每一个角道集开辟一个新的道集，在对应的深度与角度值上联合相应位置的ρ由上述剩余动校正公式计算相应的□z，然后在初始道集的(z+□z，γ)位置取值放置到新道集的(z，γ)即完成了剩余动校正。参阅图4。

最优叠加剩余动校正的特征是由不同的ρ值依据剩余动校关系对所得到的角道集直接进行叠加，在叠加时要沿角度轴依据ρ计算的□z，在z+□z取值进行叠加。为了能够方便比较选择，一般还要选择一定的窗长对相邻道进行相同ρ值的叠加，此时的窗长选择为20，然后就能直观地在不同深度上选择能够使叠加效果最好的ρ值，并将这些数值插值到整个数据域，然后依照前一种方法所提到的剩余动校正方式进行剩余动校，能直观的达到最优叠加的目的。参阅图5。

以噪音压制为目的的切除技术，首先拾取角道集沿深度方向上几个强反射轴的远道切除边界，然后将其在深度方向上插值平滑至整个数据域，对于每一个角道集的操作只需要将对应切除边界读取出来将边界外数据赋零值即可。参阅图6。

(6)对剩余动校正和切除后的共反射角成像道集应用常规噪音压制技术，形成用于叠前反演的角道集，参阅图6b，用于直接识别地下构造中的含油气和水情况。

(7)将全部角道集中不同反射角的结果叠加，形成偏移叠加剖面。参阅图7和图8。图7表明经过速度模型更新后得到的剖面断层断点更加清晰，偏移归位更加合理。通过图8可见经过剩余动校正和大角度波形拉伸与噪音较大部分切除处理后剖面信噪比得到了很大提高。

(8)通过显示软件将偏移叠加剖面数值转换为地下反射构造的剖面图像，剖面图像将更清楚地指示地下构造的形态、断裂部位、地层沉积样式和地层的波阻抗特征，用于确定和地下生、储油构造，为油田的实际生产提供储量估计信息与确定井位。

实施例2：利用大庆LMD地区的三维地震观测得到的3600炮地震资料，再进行一次提升波动方程叠前深度偏移成像效果的处理。实施例2与实施例1不同点是利用了第一种更新算法进行处理。

第一种更新算法的处理过程是：在步骤(3)中，由速度误差谱根据最大能量团位置直接拾取不同深度同相轴对应的ρ_n，并以速度误差拾取位置对初始速度模型进行分层。对每一层位定义一个唯一的修正系数r_i；然后解下面线性方程组：

其中n是依据同相轴进行层位解释时得到速度分层层数，z_i、v_i和分别是第i层的厚度、层内平均速度与层底界面以上的均方根速度，单位分别为m、m/s与m/s，r_i为该层的速度更新系数，求得各个速度层的速度校正系数后，将r_i赋值到对应深度上，然后分别在深度域和空间域对速度更新系数进行插值和平滑，最后将其与初始偏移速度相乘即完成速度更新。实施例2的其他步骤与实施例1相同。

Claims (3)

1.一种提升波动方程叠前深度偏移成像效果的方法，其特征在于采用以下步骤：A)用拖缆或测线记录由人工震源激发的经地下地层反射的地震信号，记录到磁带上；B)从磁带上读取地震信号，对叠前地震资料应用波动方程叠前深度偏移方法，形成共反射角成像道集；C)依据共反射角成像道集中同相轴的弯曲程度，更新波动方程叠前深度偏移的偏移速度模型；D)利用更新后的偏移速度模型，再次对叠前地震资料应用波动方程叠前深度偏移方法，形成共反射角成像道集；E)对共反射角成像道集应用深度-角度域剩余动校正，切除出现明显拉伸和噪音部分；F)对剩余动校正和切除后的共反射角成像道集应用常规噪音压制技术，形成用于叠前反演的角道集，用于直接识别地下构造中的含油气和水情况；G)将全部角道集中不同反射角的结果叠加，形成偏移叠加剖面；H)通过显示软件将偏移叠加剖面数值转换为地下反射构造的剖面图像，剖面图像将更清楚地指示地下构造的形态、断裂部位、地层沉积样式和地层的波阻抗特征，用于确定和寻找地下生、储油构造，为油田的实际生产提供储量估计与确定井位。

2.根据权力要求1所述的一种提升波动方程叠前深度偏移成像效果的方法，其特征在于：在C步骤中，所述的依据共反射角成像道集中同相轴的弯曲程度，更新波动方程叠前深度偏移的偏移速度模型是这样实现的：

首先基于深度域角道集的剩余动校正关系，即速度误差关系表示为：

□z＝ztan²γ(ρ-1)

其中□z为像点深度为z剩余动校正量，他们的单位均为m，γ为入射角，单位为弧度，ρ＝v′_rms/v_rms为剩余动校正系数，为一无量纲比例系数，其中v_rms和v′_rms分别为成像点以上介质的真实均方根速度与偏移均方根速度，单位为m/s；

利用该剩余动校正关系制作剩余动校能量谱，具体方法是依据上述剩余动校正关系将深度域角道集的平面(z，γ)变换到深度域速度误差的谱值(z，ρ)，其中此时的变量及其单位与上文所提及的相同；第一步先确定最大最小深度，等效速度相对误差值ρ的最大最小值及间隔以及确定深度窗长度M，等于子波的深度采样点个数；对某一对(z，ρ)，按照上述的剩余动校正关系计算该深度和等效速度误差所对应每一角度的剩余深度Δz；在角道集上对于每一角度以对应的z+Δz为中心，深度窗长为M的窗内进行如下计算：

$S_j=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{i,j}$

$P_Z=\frac{1}{N}\left(\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{S}_j^2\right)/(\underset{j}{\mathrm{\Σ}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{w}_{i,j}^2+\mathrm{\ϵ})$

上式中，N代表角道集中参与速度误差谱计算的角度道数，M代表深度窗内的采样点数，w_i，j代表角道集幅值，为一无量纲相对量，S_j是对个道幅值求和的结果，ε是保证式子稳定的一个小值，P_z就是计算的点(z，ρ)的谱值；

对每一对(z，ρ)都进行上面的计算，就得到深度域等效速度误差谱；在速度误差谱上对应某一深度选择最大的ρ，就是对应深度分速度相对误差值；

由上述的速度误差谱根据图中最大能量团位置直接拾取不同深度同相轴对应的ρ_n，据此进行速度更新；有两种偏移速度更新算法，一是对每一层位定义一个唯一的修正系数r_i；二是在各层位处设置偏移速度的修正系数r_i，而两个层位间速度的修正系数由r_i和r_i+1线性插值得到；前者适用于层间速度是常量的情况，后者适用于层间速度按梯度变化情况；

其中第一种更新算法要解下面线性方程组：

其中n是依据同相轴进行层位解释时得到速度分层层数，z_i、v_i和分别是第i层的厚度、层速度与层底界面以上的均方根速度，单位分别为m、m/s与m/s，r_i为该层的速度更新系数，求得各个速度层的速度校正系数后只要将其与初始偏移速度相乘即完成速度更新；

第二种更新算法只需按照速度误差拾取点来对初始偏移速度进行分层，要解的线性方程组为：

其中：

$M_{\mathrm{in}1}=\underset{j=1}{\overset{m_i}{\mathrm{\Σ}}}(v_j+\frac{{\left(v_{\mathrm{rms}}^n\right)}^2}{v_j})\frac{j}{m_i}$ $M_{\mathrm{in}2}=\underset{j=1}{\overset{m_{i+1}}{\mathrm{\Σ}}}(v_j+\frac{{\left(v_{\mathrm{rms}}^n\right)}^2}{v_j})\frac{m_{i+1}-j}{m_{i+1}}$ $V_{\mathrm{in}}=\underset{j=1}{\overset{m_i}{\mathrm{\Σ}}}(v_j+\frac{{\left(v_{\mathrm{rms}}^n\right)}^2}{v_j})$

m_i是各层中的深度采样点数，其他参数与上一种方法相同；将解得的r_i放置到对应的速度误差拾取点位置，进行空间插值和平滑，形成修正系数的空间数据体；用这一数据体乘上原来的偏移速度，即实现了速度更新。

3.根据权力要求1所述的一种提升波动方程叠前深度偏移成像效果的方法，其特征在于：在E步骤中，所述的对共反射角成像道集应用深度-角度域剩余动校正，切除出现明显拉伸和噪音部分是这样实现的：

根据不同的实现方式，基于角道集的深度-角度域剩余动校正技术分为剩余动校正系数ρ扫描剩余动校正与最优叠加剩余动校正两种实现方法；前者的特征是应用剩余动校正系数谱在不同的位置依据能量谱的最大值来定量拾取数个剩余动校正系数ρ，并将数值通过插值平滑到整个数据域，然后对应每一个角道集开辟一个新的道集，在对应的深度与角度值上联合相应位置的ρ由上述剩余动校正公式计算相应的□z，然后在初始道集的(z+□z，γ)位置取值放置到新道集的(z，γ)即完成了剩余动校正；

后一种方法的特征是由不同的ρ值依据剩余动校关系对所得到的角道集直接进行叠加，在叠加时要沿角度轴依据ρ计算的□z，在z+□z取值进行叠加；为了能够方便比较选择，一般还要选择一定的窗长对相邻道进行相同ρ值的叠加，然后就能直观的在不同深度上选择能够使叠加效果最好的ρ值，并将这些数值插值到整个数据域，然后依照前一种方法所提到的剩余动校正方式进行剩余动校，直观的达到最优叠加的目的；

以噪音压制为目的的切除，首先拾取角道集沿深度方向上几个强反射轴的远道切除边界，然后将其在深度方向上插值平滑至整个数据域，对于每一个角道集的操作只需要将对应切除边界读取出来将边界外数据赋零值。

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