CN102540252A

CN102540252A - 基于互相关的高精度中值叠加方法

Info

Publication number: CN102540252A
Application number: CN2011104223359A
Authority: CN
Inventors: 罗红明; 何光明; 陈爱萍; 曹中林; 张华�; 刘鸿; 吕文彪; 白静
Original assignee: Geophysical Prospecting Co of CNPC Chuanqing Drilling Engineering Co Ltd
Current assignee: China National Petroleum Corp; BGP Inc
Priority date: 2011-12-15
Filing date: 2011-12-15
Publication date: 2012-07-04
Anticipated expiration: 2031-12-15
Also published as: CN102540252B

Abstract

提供一种基于互相关的高精度中值叠加方法，该方法包括：(1)对动校正处理后的道集进行叠加和滤波，得到模型道；(2)计算模型道和当前道集的一个地震道的互相关时差，并校正时差；(3)计算模型道和当前道集的下一地震道的互相关时差，并校正时差，直到完成当前道集的所有地震道的时差校正；(4)剔除参与叠加的样点中的异常值，并对剩余的样点求算术平均值，剔除与算术平均值符号相反的样点值；(5)在剩余的样点中产生参与叠加的各个样点的权值；(6)对当前道集的参与叠加的各个样点的权值进行归一化处理；(7)根据归一化后的权值，完成各个样点的加权叠加；(8)重复执行步骤(1)-(7)，进行下一道集的各个样点的加权叠加，直到完成所有道集的各个样点的加权叠加。

Description

基于互相关的高精度中值叠加方法

技术领域

本发明涉及石油天然气地震勘探资料采集领域，具体地讲，涉及一种基于互相关的高精度中值叠加方法，主要应用于石油天然气地震勘探的野外地震资料处理解释。

背景技术

复杂地区叠加成像方法研究是石油地球天然气物理勘探中长期存在并在目前尚未完全解决的前沿性研究课题，目前研究取得了很多理论和实际应用成果。目前的研究大多集中于以下两个方面：

1、研究如何获得更理想的动校正道集的方法

在实际地震资料处理中，动校正道集的同一反射点的同相轴一般无法严格校平，常通过考虑各向异性系数或高次项来实现远偏移距的道集拉平，但是在实际地震资料处理中，由于地表的因素无法完全消除，并且浅层速度的横向变化通常使得近偏移距或中偏移距仍会存在无法校平的现象，这些无法通过地震传播的手段来实现校平，所以通过构造模型道，利用数学的相关理论在时窗中实现剩余静校正的处理，获得更加理想的道集。

上述研究主要包括两部分内容：一是提高叠加速度的计算精度，主要方法是利用各向异性速度分析得到叠加速度和各项异性参数等，从而实现动校正道集的中、远偏移距正确归位；二是提高动校正计算的精度，如利用高阶动校正方法等实现动校道集的中、远偏移距正确归位。由于复杂构造区地震速度的影响因素很多，上述方法虽然在一定程度上提高了速度分析的精度，但并不能保证获得精确的叠加速度场。

2、利用更灵活的叠加方法来实现对道集的高精度成像

目前该类方法是主要的研究热点，已取得了一些研究成果，获得了较为广泛的应用。但是这方面的研究主要仍各侧重于某一个方面，例如，相关叠加只是考虑道集的相关计算，选择叠加只是考虑对异常值的剔除。这些方法只能输出叠加后的数据，无法在多个方面同时兼顾，因此，通常不得不有所取舍，这样必然会影响成像的精度。上述方法即使采用加权处理，其权值计算也很复杂，应用不准确，而且没有考虑有些参与叠加的地震道本应剔除，剔除后会更有利于剖面的叠加成像。

虽然各向异性动校正和高阶动校正方法具有精度高的优点，但是它们不适用于复杂构造成像，现有的叠加方法功能单一，针对复杂地区实际操作意义不大。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于互相关的高精度中值叠加方法，所述方法包括：(1)对动校正处理后的道集进行叠加，并且对叠加的数据进行滤波，将滤波后的数据作为用于当前道集的地震道校正计算的模型道；(2)在给定的时窗内，计算模型道和当前道集的参与计算的一个地震道之间的互相关时差，并对所述参与计算的一个地震道进行时差校正；(3)计算模型道和当前道集的参与计算的下一地震道之间的互相关时差，并对所述参与计算的下一地震道进行时差校正，直到完成当前道集的参与计算的所有地震道的时差校正；(4)剔除参与叠加的样点中的异常值，并对剩余的样点求算术平均值，剔除与算术平均值符号相反的样点值；(5)在剩余的样点中产生参与叠加的各个样点的权值；(6)对当前道集的参与叠加的各个样点的权值进行归一化处理；(7)根据计算的归一化后的权值，完成各个样点的加权叠加；(8)重复执行步骤(1)至步骤(7)，进行下一道集的各个样点的加权叠加，直到完成所有道集的各个样点的加权叠加，以便实现地下复杂构造的精确成像。

在步骤(1)中，动校正处理后的道集可以是共中心点道集。

在步骤(5)中，可采用样点幅值与均值反距离加权的方式，在剩余的样点中产生参与叠加的各个样点的权值。

可按照下面的公式计算各个样点的权值：

W_{i} = \frac{1}{{(x_{i} - A)}^{n}}

其中，A为样点的算术平均值，x_i为当前样点值，n为指数，i为各个样点的序号。

在步骤(4)中，样点中的异常值可以是样点中的极值。

根据本发明的基于互相关的高精度中值叠加方法可适用于复杂山地的构造处理与成像，具有计算简便、计算效率高和成像效果良好等特点，在复杂山地地震资料处理中具有广阔的应用前景。

附图说明

通过结合附图，从下面的实施例的描述中，本发明这些和/或其它方面及优点将会变得清楚，并且更易于理解，其中：

图1是根据本发明的基于互相关的高精度中值叠加方法的流程图。

具体实施方式

在本发明中，对动校正处理后的共中心点道集进行叠加得到道集数据，然后对该数据进行滤波处理，将得到的数据作为用于当前道集的地震道校正计算的模型道。通过在给定的时窗中计算该模型道和当前道集的参与计算的一个地震道(可称为计算道)之间的互相关时差，对参与计算的地震道进行时差校正。同样，对当前道集的参与计算的其它地震道也采用该给定的时窗，计算互相关时差并校正互相关时差，从而完成对当前道集的参与计算的所有地震道的时差校正。

然后，采用选择叠加的方式，剔除参与叠加的样点中的异常值，并对剩余的样点求算术平均，剔除与平均值符号相反的样点值。在剩余的样点中(采用样点幅值与均值)反距离加权的方式，产生参与叠加的各个样点的权值，最终实现加权叠加。

可通过类似的方式进行下一道集的时差校正，直到完成所有道集的时差校正，从而实现地下复杂构造更精确的成像。

以下，参照图1来详细描述基于互相关的高精度中值叠加方法。图1是根据本发明的基于互相关的高精度中值叠加方法的流程图。

参照图1，在步骤101，对动校正处理后的道集进行叠加，并且对叠加的数据进行滤波，将滤波后的数据作为用于当前道集的地震道校正计算的模型道。优选的是，动校正处理后的道集是共中心点道集。

在步骤102，在给定的时窗内，计算模型道和当前道集的参与计算的一个地震道之间的互相关时差，并对所述参与计算的一个地震道进行时差校正。

在步骤103，计算模型道和当前道集的参与计算的下一地震道之间的互相关时差，并对所述参与计算的下一地震道进行时差校正。

在步骤104，确定是否完成了当前道集的参与计算的所有地震道的时差校正。

如果没有完成当前道集的参与计算的所有地震道的时差校正，则返回到步骤103，继续进行当前道集的参与计算的其它地震道的时差校正。

如果完了当前道集的参与计算的所有地震道的时差校正，则在步骤105，剔除参与叠加的样点中的异常值，并对剩余的样点求算术平均值，剔除与算术平均值符号相反的样点值。优选的是，样点中的异常值可以是样点中的极值。

在步骤106，在剩余的样点中产生参与叠加的各个样点的权值。优选的是，可采用样点幅值与均值反距离加权的方式，在剩余的样点中产生参与叠加的各个样点的权值。

各个样点的权值计算公式如下：

W_{i} = \frac{1}{{(x_{i} - A)}^{n}}

在步骤107，对同一道集(当前道集)的参与叠加的各个样点的权值进行归一化处理。

在步骤108，根据计算的归一化后的权值，完成各个样点的加权叠加。

在步骤109，重复执行步骤101-108，进行下一道集的各个样点的加权叠加。

在步骤110，确定是否完成了所有道集的各个样点的加权叠加。

如果没有完成所有道集的各个样点的加权叠加，则返回到步骤101，继续进行其它道集的各个样点的加权叠加。

如果完成了所有道集的各个样点的加权叠加，则该方法终止，最终实现所有道集的各个样点的加权叠加，以便实现地下复杂构造的精确成像。

例如，对于一系列样点值，如果每个样点值都等于这一系列样点值的平均值，则这些样点值的叠加值就等于其样点值。例如，如果有四个样点值：5、5、5、5，其叠加值M＝(5+5+5+5)/4＝5；如果其中某个样点值为异常值(例如四个样点值分别为5、5、9、5)，则其叠加值M′＝(5+5+9+5)/4＝6，因此不能反映原来的真实值M＝5，此时按照如上所述公式计算各个样点的权值(其中n＝2)：

W_{i} = \frac{1}{{(x_{i} - A)}^{n}}

计算出的各个样点的权值分别为1、1、1/9、1，其归一化值分别为9/28、9/28、1/28、9/28，因此这些样点的加权叠加值为：5×9/28+5×9/28+9×1/28+5×9/28＝5.142，这样比M′＝6更接近真实值5。因此，即使在通过前面所述的步骤105剔除异常值后还存在个别异常值，也能通过各个样点的加权叠加剔除异常值的干扰，便于实现地下复杂构造的更精确的成像。

根据本发明的基于互相关的高精度中值叠加方法可具有如下优点：

1、采用直接叠加产生模型道，计算结果更准确，计算效率也大大提高；

2、利用模型道和计算道之间的互相关时差计算与校正的方式，计算精度也得到大幅提高。

根据本发明的基于互相关的高精度中值叠加方法特别适用于复杂山地的构造处理与成像，具有计算简便、计算效率高和成像效果良好等特点，在复杂山地地震资料处理中具有广阔的应用前景。

虽然本发明是参照其示例性的实施例被具体描述和显示的，但是本领域的普通技术人员应该理解，在不脱离由权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行形式和细节的各种改变。

Claims

1.一种基于互相关的高精度中值叠加方法，包括：

(1)对动校正处理后的道集进行叠加，并且对叠加的数据进行滤波，将滤波后的数据作为用于当前道集的地震道校正计算的模型道；

(2)在给定的时窗内，计算模型道和当前道集的参与计算的一个地震道之间的互相关时差，并对所述参与计算的一个地震道进行时差校正；

(3)计算模型道和当前道集的参与计算的下一地震道之间的互相关时差，并对所述参与计算的下一地震道进行时差校正，直到完成当前道集的参与计算的所有地震道的时差校正；

(4)剔除参与叠加的样点中的异常值，并对剩余的样点求算术平均值，剔除与算术平均值符号相反的样点值；

(5)在剩余的样点中产生参与叠加的各个样点的权值；

(6)对当前道集的参与叠加的各个样点的权值进行归一化处理；

(7)根据计算的归一化后的权值，完成各个样点的加权叠加；

(8)重复执行步骤(1)至步骤(7)，进行下一道集的各个样点的加权叠加，直到完成所有道集的各个样点的加权叠加，以便实现地下复杂构造的精确成像。

2.根据权利要求1所述的高精度中值叠加方法，其中，在步骤(1)中，动校正处理后的道集是共中心点道集。

3.根据权利要求2所述的高精度中值叠加方法，其中，在步骤(5)中，采用样点幅值与均值反距离加权的方式，在剩余的样点中产生参与叠加的各个样点的权值。

4.根据权利要求3所述的高精度中值叠加方法，其中，按照下面的公式计算各个样点的权值：

W_{i} = \frac{1}{{(x_{i} - A)}^{n}}

5.根据权利要求2所述的高精度中值叠加方法，其中，在步骤(4)中，样点中的异常值是样点中的极值。