CN102879819A - 保持地震波场运动学特征的地震数据处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种保持地震波场运动学特征的地震数据处理方法及装置，该方法包括：根据初至波数据反演近地表速度模型；根据初至波数据与野外测量地表高程的起伏对应关系计算炮检点匹配静校正量；对野外测量地表高程进行平滑，建立圆滑地表高程模型；计算野外测量地表高程变更为圆滑地表高程所对应的炮检点地形静校正量，并结合炮检点地形静校正量，对地震数据进行小扰动量的时移处理；近地表速度模型嵌入到所述整体速度模型以得到浅层速度模型；基于圆滑地表高程模型与浅层模型进行深度域中深层速度建模；建立新的共成像点或共反射角道集；建立共成像点或共反射点道集的反复迭代，得到包括浅中深层速度的整体速度模型；通过圆滑地表高程出发的叠前深度偏移算法，进行叠前深度偏移成像。

Description

保持地震波场运动学特征的地震数据处理方法及装置

技术领域

本发明涉及地震数据处理领域，具体地，涉及一种保持地震波场运动学特征的地震数据处理方法及装置。

背景技术

常规地震数据处理流程是建立在多次覆盖同相轴水平叠加基础之上，假设地表和地下构造均为水平、层状、均匀介质。对于不满足该假设条件的地震数据（如山地），则通过地形校正、低降速带校正和反射波剩余静校正等一系列处理手段，对其进行修正，最终满足水平叠加的需要。因此，地形校正、低降速带校正和反射波剩余静校正是构成常规处理流程的核心。

常规地震资料处理流程中，地形和低降速带校正目的是为了消除地形和表层低降速带对水平叠加的影响，它们均以地表一致性为假设前提，即所有来自地层的反射都以近似90°出射角出射地表，静校正量的值只与激发和接受点的空间位置有关，与反射层位置和炮检距无关。这种假设在我国东部平原地区还基本吻合，但在西部复杂山地，情况就完全不同了：

首先，地表高程变化剧烈，高差大，做地形校正相当于在地表和基准面之间增加一个厚度较大的虚拟地层，通过该层地震射线的传播路径为垂直射线，这明显不符合地震波场传播的运动学规律；

其次，由于老地层出露，有的区域近地表速度与其下覆地层速度差别不大，同时由于地下构造复杂、反射层的倾角较大，这时反射波不再满足垂直出射的假设前提，静校正量的计算也不再满足地表一致性假设，而与地震波在近地表真实的传播路径有关。此时，采用常规的地形和基准面校正就会破坏地震波场的运动学特征，使得偏移过程中地震波能量得不到很好的聚焦，对高频信号的影响尤为明显；

第三，地形和基准面校正在改变地震波场信息的同时，也改变了地震道集的速度信息。通常偏移中所用的速度与所选取的基准面有直接的对应关系，如果基准面校正产生波场误差，速度场同样会产生畸变，结果导致偏移成像的误差；

第四，反射波剩余静校正是用来对反射波进行双曲线形式的剩余校正。具体到叠前深度域成像来说，同相轴对齐为判别准则的反射波剩余静校正，会对地震数据中包含的地表高差、地层倾斜和速度横向变化等信息进行修正，将地震波在复杂介质中，沿弯曲路径传播的射线，或多或少转变为直射线形式，造成射线的扭曲，导致成像结果失真。图1为应用常规静校正对叠前深度域成像影响对比图，其中图1(a)为不应用常规静校正的偏移剖面，图1(b)为应用常规静校正后偏移剖面；应用常规静校正后成像结果一定程度上失真。

综上所述，现有的地震数据处理流程无法有效地保持地震波场的运动学特征，从而降低了地震数据处理的准确性。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种保持地震波场运动学特征的地震数据处理方法及装置，以解决现有的地震数据处理流程无法有效地保持地震波场的运动学特征，从而降低了地震数据处理的准确性的问题。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种保持地震波场运动学特征的地震数据处理方法，所述的方法包括：拾取地震数据中的初至波数据；根据拾取的所述初至波数据、通过旅行时层析方法和波形层析方法反演近地表速度模型；根据拾取所述初至波数据与野外测量地表高程的起伏对应关系计算炮检点匹配静校正量；根据预期的速度拾取间隔确定平滑半径，对所述野外测量地表高程进行平滑，建立小空间算子平滑处理后的圆滑地表高程模型；根据所述的圆滑地表高程模型、近地表速度模型、以及所述野外测量地表高程，计算所述野外测量地表高程变更为圆滑地表高程所对应的炮检点地形静校正量；根据所述炮检点匹配静校正量和炮检点地形静校正量，对所述地震数据进行小扰动量的时移处理；根据所述的圆滑地表高程模型和近地表速度模型，在叠前深度域偏移后的道集上进行中深层速度建模，得到包括浅中深层速度在内的整体速度模型；根据所述的整体速度模型，通过圆滑地表高程出发的叠前深度偏移算法，进行叠前深度偏移成像。

所述拾取地震数据的初至波数据包括：在所述初至波所在位置拾取所述初至波数据的走时值；拾取所述走时值一定范围内的地震数据波峰或波谷的走时值；将所述地震数据波峰或波谷的走时值时移至所述初至波起跳的过零点位置作为最终的初至波走时值。

根据拾取的所述初至波数据、通过旅行时层析方法和波形层析方法反演近地表速度模型包括：通过旅行时层析方法对初始近地表速度模型进行正演获得地震记录初至的理论最小旅行时；根据所述理论最小旅行时与所述最终的初至波走时值之间的残差进行迭代反演，修正所述初始近地表速度模型；通过所述初始近地表速度模型正演及所述最终的初至波走时值残差反演进行迭代，获得较准确的近地表速度模型；通过波形层析方法进行迭代反演处理，继续修正所述较准确的近地表速度模型以得到精度更高的近地表速度模型。

根据拾取所述初至波数据与野外测量地表高程的起伏对应关系计算炮检点匹配静校正量包括：根据所述最终的初至波走时值与数据采集位置地形起伏的对应关系，利用初至中直达波、回转波和折射波，获得初至波与地形匹配相关的匹配速度信息；根据所述匹配速度信息，通过地形与初至波信息的匹配计算，得到所述炮检点匹配静校正量。

根据预期的速度拾取间隔确定平滑半径，对所述野外测量地表高程进行平滑，建立小空间算子平滑处理后的圆滑地表高程模型包括：根据预期速度分析时的拾取间隔确定平滑算子的平滑半径，利用所述平滑半径对野外测量地表高程进行平滑处理；将小空间算子平滑处理后的地表高程作为贴近真实地表高程的圆滑地表高程模型。

根据所述炮检点匹配静校正量和炮检点地形静校正量，对所述地震数据进行小扰动量的时移处理包括：应用所述炮检点匹配静校正量，消除所述初至拾取值与地形起伏值之间的不对应关系；应用所述炮检点地形静校正量，校正地表采集的地震数据为圆滑地表采集的地震数据。

根据所述的圆滑地表高程模型和近地表速度模型，在叠前深度域偏移后的道集上进行中深层速度建模，得到包括浅中深层速度在内的整体速度模型包括：将所述近地表速度模型嵌入到所述整体速度模型以得到浅层速度模型；根据所述的圆滑地表高程模型及浅层速度模型，进行深度域中深层速度建模；在速度模型的基础上通过圆滑地表高程出发深度域成像算法，建立新的共成像点或共反射角道集；通过深度域中深层速度建模和圆滑地表高程出发深度域成像算法建立共成像点或共反射点道集的反复迭代，得到包括浅中深层速度的整体速度模型。

本发明实施例还提供一种保持地震波场运动学特征的地震数据处理装置，所述的装置包括：初至波数据拾取单元，用于拾取地震数据中的初至波数据；近地表速度模型反演单元，用于根据拾取的所述初至波数据、通过旅行时层析方法和波形层析方法反演近地表速度模型；匹配静校正量计算单元，用于根据拾取所述初至波数据与野外测量地表高程的起伏对应关系计算炮检点匹配静校正量；圆滑地表高程模型建立单元，用于根据预期的速度拾取间隔确定平滑半径，对所述野外测量地表高程进行平滑，建立小空间算子平滑处理后的圆滑地表高程模型；静校正量计算单元，用于根据所述的圆滑地表高程模型、近地表速度模型、以及所述野外测量地表高程，计算所述野外测量地表高程变更为圆滑地表高程所对应的炮检点地形静校正量；时移处理单元，用于根据所述炮检点匹配静校正量和炮检点地形静校正量，对所述地震数据进行小扰动量的时移处理；整体速度模型确定单元，用于根据所述的圆滑地表高程模型和近地表速度模型，在叠前深度域偏移后的道集上进行中深层速度建模，得到包括浅中深层速度在内的整体速度模型；叠前深度偏移成像处理单元，用于根据所述的整体速度模型，通过圆滑地表高程出发的叠前深度偏移算法，进行叠前深度偏移成像。

上述初至波数据拾取单元包括：第一拾取模块，用于在所述初至波所在位置拾取所述初至波数据粗略的走时值；第二拾取模块，用于拾取所述走时值一定范围内的地震数据波峰、波谷的走时值；最终初至波走时值获取模块，用于将所述地震数据波峰或波谷的走时值时移至所述初至波起跳的过零点位置作为最终的初至波走时值。

上述近地表速度模型反演单元包括：理论最小旅行时获得模块，用于通过旅行时层析方法对初始近地表速度模型进行正演获得地震记录初至的理论最小旅行时；初始近地表速度模型修正模块，用于根据所述理论最小旅行时与所述最终的初至波走时值之间的残差进行迭代反演，修正所述初始近地表速度模型；较准确近地表速度模型获得模块，用于通过所述初始近地表速度模型正演及所述最终的初至波走时值残差反演进行迭代，获得较准确的近地表速度模型；近地表速度模型获得模块，用于通过波形层析方法进行迭代反演处理，继续修正所述较准确的近地表速度模型以得到精度更高的近地表速度模型。

上述匹配静校正量计算单元包括：近地表速度信息获得模块，用于根据所述最终的初至波走时值与数据采集位置地形起伏的对应关系，利用初至中直达波、回转波和折射波，获得初至波与地形匹配相关的匹配速度信息；匹配静校正量计算模块，用于根据所述匹配速度信息，通过地形与初至波信息的匹配计算，得到所述炮检点匹配静校正量。

上述圆滑地表高程模型建立单元包括：平滑处理模块，用于根据预期速度分析时的拾取间隔确定平滑算子的平滑半径，利用所述平滑半径对野外测量地表高程进行平滑处理；圆滑地表高程模型建立模块，用于将小空间算子平滑处理后的地表高程作为贴近真实地表高程的圆滑地表高程模型。

上述时移处理单元包括：第一处理模块，用于应用所述炮检点匹配静校正量，消除所述初至拾取值与地形起伏值之间的不对应关系；第二处理模块，用于应用所述炮检点地形静校正量，校正地表采集的地震数据为圆滑地表采集的地震数据。

上述整体速度模型确定单元包括：浅层速度模型获得模块，用于将所述近地表速度模型嵌入到所述整体速度模型以得到浅层速度模型；深度域中深层速度建模模块，用于根据所述的圆滑地表高程模型及浅层速度模型，进行深度域中深层速度建模；共成像点建立模块，用于在速度模型的基础上通过圆滑地表高程出发深度域成像算法，建立新的共成像点或共反射角道集；整体速度模型获得模块，用于通过深度域中深层速度建模和圆滑地表高程出发深度域成像算法建立共成像点或共反射点道集的反复迭代，得到包括浅中深层速度的整体速度模型。

借助于上述技术方案至少之一，通过利用层析及波动方法反演近地表速度模型，并融合近地表速度模型进行深度域整体速度建模，从而可以将得到的速度模型直接用于叠前深度域成像，克服了现有的地震数据处理流程无法有效地保持地震波场的运动学特征的问题，通过本发明实施例可以提高复杂构造深度域速度建模和叠前成像精度，从而提高地震数据处理的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为应用常规静校正对叠前深度域成像影响对比图，其中图1(a)为不应用常规静校正的偏移剖面，图1(b)为应用常规静校正后偏移剖面；

图2是根据本发明实施例的保持地震波场运动学特征的地震数据处理方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的保持地震波场运动学特征的地震数据处理方法的另一流程图；

图4为拾取初至与地表高程对应关系曲线图；

图5为近地表层析反演速度模型图，其中图5(a)为常规方法层析反演速度模型，图5(b)为高精度层析反演速度模型；

图6为近地表速度与地下地层速度融合前后模型对比，其中图6(a)为融合前速度模型，图6(b)为融合后速度模型；

图7为常规静校正叠前深度偏移与地形匹配静校正叠前深度偏移对比，其中图7(a)为常规静校正叠前深度偏移剖面，图7(b)地形匹配静校正叠前深度偏移剖面；

图8为偏移基准面对偏移成像影响对比，其中图8(a)为从实际地表出发叠前深度偏移剖面，图8(b)为从小平滑面出发叠前深度偏移剖面；

图9是根据本发明实施例的保持地震波场运动学特征的地震数据处理装置的结构框图；

图10是根据本发明实施例的初至波数据拾取单元的结构框图；

图11是根据本发明实施例的近地表速度模型反演单元的结构框图；

图12是根据本发明实施例的匹配静校正量计算单元的结构框图；

图13是根据本发明实施例的圆滑地表高程模型建立单元的结构框图；

图14是根据本发明实施例的时移处理单元的结构框图；

图15是根据本发明实施例的整体速度模型确定单元的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供一种保持地震波场运动学特征的地震数据处理方法及装置，以下结合附图来详细描述本发明实施例。

实施例一

本发明实施例提供一种保持地震波场运动学特征的地震数据处理方法，如图2所示，该方法包括：

步骤201，拾取地震数据中的初至波数据；

步骤202，根据拾取的初至波数据、通过旅行时层析方法和波形层析方法反演近地表速度模型；

步骤203，根据拾取初至波数据与野外测量地表高程的起伏对应关系计算炮检点匹配静校正量；

步骤204，根据预期的速度拾取间隔确定平滑半径，对野外测量地表高程进行平滑，建立小空间算子平滑处理后的圆滑地表高程模型；

步骤205，根据圆滑地表高程模型、近地表速度模型、以及野外测量地表高程，计算野外测量地表高程变更为圆滑地表高程所对应的炮检点地形静校正量；

步骤206，根据炮检点匹配静校正量和炮检点地形静校正量，对地震数据进行小扰动量的时移处理；

步骤207，根据圆滑地表高程模型和近地表速度模型，在叠前深度域偏移后的道集上进行中深层速度建模，得到包括浅中深层速度在内的整体速度模型；

步骤208，根据整体速度模型，通过圆滑地表高程出发的叠前深度偏移算法，进行叠前深度偏移成像。

本发明实施例通过利用层析及波动方法反演近地表速度模型，并融合近地表速度模型进行深度域整体速度建模，从而可以将得到的速度模型直接用于叠前深度域成像，克服了现有的地震数据处理流程无法有效地保持地震波场的运动学特征的问题，通过本发明实施例可以提高复杂构造深度域速度建模和叠前成像精度，从而提高地震数据处理的准确性。

具体地，上述拾取地震数据的初至波数据包括：在初至波所在位置拾取初至波数据的走时值；拾取走时值一定范围内的地震数据波峰或波谷的走时值；将地震数据波峰或波谷的走时值时移至初至波起跳的过零点位置作为最终的初至波走时值。

上述根据拾取的初至波数据、通过旅行时层析方法和波形层析方法反演近地表速度模型包括：通过旅行时层析方法对初始近地表速度模型进行正演获得地震记录初至的理论最小旅行时；根据理论最小旅行时与最终的初至波走时值之间的残差进行迭代反演，修正初始近地表速度模型；通过初始近地表速度模型正演及最终的初至波走时值残差反演进行迭代，获得较准确的近地表速度模型；通过波形层析方法进行迭代反演处理，继续修正较准确的近地表速度模型以得到精度更高的近地表速度模型。

上述根据拾取初至波数据与野外测量地表高程的起伏对应关系计算炮检点匹配静校正量包括：根据最终的初至波走时值与数据采集位置地形起伏的对应关系，利用初至中直达波、回转波和折射波，获得初至波与地形匹配相关的匹配速度信息；根据匹配速度信息，通过地形与初至波信息的匹配计算，得到炮检点匹配静校正量。

上述根据预期的速度拾取间隔确定平滑半径，对野外测量地表高程进行平滑，建立小空间算子平滑处理后的圆滑地表高程模型包括：根据预期速度分析时的拾取间隔确定平滑算子的平滑半径，利用平滑半径对野外测量地表高程进行平滑处理；将小空间算子平滑处理后的地表高程作为贴近真实地表高程的圆滑地表高程模型。

上述根据炮检点匹配静校正量和炮检点地形静校正量，对地震数据进行小扰动量的时移处理包括：应用炮检点匹配静校正量，消除初至拾取值与地形起伏值之间的不对应关系；应用炮检点地形静校正量，校正地表采集的地震数据为圆滑地表采集的地震数据。

上述根据圆滑地表高程模型和近地表速度模型，在叠前深度域偏移后的道集上进行中深层速度建模，得到包括浅中深层速度在内的整体速度模型包括：将近地表速度模型嵌入到整体速度模型以得到浅层速度模型；根据圆滑地表高程模型及浅层速度模型，进行深度域中深层速度建模；在速度模型的基础上通过圆滑地表高程出发深度域成像算法，建立新的共成像点或共反射角道集；通过深度域中深层速度建模和圆滑地表高程出发深度域成像算法建立共成像点或共反射点道集的反复迭代，得到包括浅中深层速度的整体速度模型。

以下结合图3所示的流程来详细本发明实施例。

如图3所示，上述保持地震波场运动学特征的地震数据处理流程主要包括以下步骤：

1）地震数据的初至波拾取；

2）利用旅行时及波形层析方法反演近地表速度模型；

3）利用初至波与地形起伏的对应关系，结合近地表速度模型计算炮检点匹配静校正量；

4）参考近地表速度模型，根据速度拾取间隔选择平滑半径，建立小空间算子平滑处理后的圆滑地表高程模型；

5）由圆滑地表高程、近地表速度模型、以及野外测量地表高程，计算野外测量地表高程变更为圆滑地表高程所对应的炮检点静校正量；

6）应用计算得到的炮检点匹配静校正量和炮检点地形静校正量；

7）融合近地表速度模型进行深度域地表地下整体速度建模；

8）从小平滑高程出发做深度域叠前成像。

以下详细描述上述各步骤。

1）地震数据的初至波拾取。

可以通过交互软件人工在初至波所在位置通过点击拾取粗略的走时值，然后在人工拾取走时值上下一定范围内自动选择地震数据波峰、波谷或任一点作为人工拾取的走时值，最后将人工拾取值时移到初至波起跳的过零点位置作为最终初至走时。上述走时拾取准则能够满足后续初至波匹配静校正与反演近地表速度模型的精度要求。

2）利用旅行时及波形层析方法反演近地表速度模型。

近地表速度模型是指地表以下一定深度范围内描述地震波传播速度的模型，旅行时层析反演是先由一个初始近地表速度模型正演获得地震记录初至的理论最小旅行时，利用正演获得的最小旅行时与拾取的初至时间之间的残差进行迭代反演，来修正初始的近地表速度模型得到新的更加精确的模型。波形反演则是通过迭代反演来修正近地表速度模型使正演初至波形与实际地震记录的初至波形更加吻合。基于旅行时及波形反演近地表速度模型后还需要利用初至波与地形对应关系求取匹配静校正量以提高精度。

旅行时与波形反演按照如下公式进行：

Γ=R·Φ

其中，Γ为最小旅行时与拾取的初至时间之间的残差矩阵，Φ为速度变化矩阵，R为射线传播路径矩阵。

对于旅行时层析反演，其速度矩阵最小二乘解为：

Φ=ΓR^T(R^TR)

对于波形层析反演，其速度矩阵的解为：

Φ_l+1=Φ_l+s_l·D_l

其中l为迭代次数，s_l为迭代步长，D_l为收敛因子。

3）利用初至波与地形起伏的对应关系，结合近地表速度模型计算炮检点匹配静校正量。

初至波的形态与地形起伏的形态基本一致，利用初至波走时值与数据采集位置地形起伏的对应关系，利用初至中直达波、回转波和折射波，获得初至波与地形匹配相关的匹配速度信息，如图4所示。初至波中、高频抖动则表明存在地表匹配静校正问题。基于上述考虑采用一种保留地形变化，消去高频抖动。基于初至拾取时间，利用初至中直达波、回转波和折射波，求取近地表速度信息，通过计算走时得到与地形影响或浅地表速度有关的地表一致性匹配静校正量。如果不具备相应的处理软件也可利用层析静校正中的高频分量作为匹配静校正量。

4）参考近地表速度模型，根据速度拾取间隔选择平滑半径，建立小空间算子平滑处理后的圆滑地表高程模型。

具体地，根据预期速度拾取间隔确定平滑半径，对野外测量地表高程进行平滑，建立小空间算子平滑处理后的、贴近真实地表高程的圆滑地表高程模型；近地表速度模型为旅行时和层析反演所得到的速度模型，如图5所示，其中图5(a)为常规方法层析反演速度模型，图5(b)为高精度层析反演速度模型。建立深度域速度模型时需要人工在空间方向按照一定采样点数间隔进行速度分析，利用空间方向上的采样点数对高程进行平滑，用平滑后的高程作为偏移的启始面，其他高于或者低于该高程的量都作为匹配静校正量对地震道进行校正。

5）由圆滑地表高程、近地表速度模型、以及野外测量地表高程，计算野外测量地表高程变更为圆滑地表高程所对应的炮检点地形静校正量。

具体地，根据圆滑地表高程与野外测量地表高程之间的差异，结合之前所述匹配速度信息计算野外测量地表高程到圆滑地表高程所对应的炮检点地形静校正量。

6）应用计算得到的炮检点匹配静校正量和炮检点地形静校正量。

应用炮检点匹配静校正量和炮检点地形静校正量，对所述地震数据进行小扰动量的时移处理；由上述3）和5)求出炮检点匹配静校正量和炮检点地形校正量后，应用校正量使地震记录按照校正量进行时移，移动后的地震记录为应用静校正量后的地震记录。

7）融合近地表速度模型进行深度域地表地下整体速度建模。

深度域整体速度建模以得到包括浅中深层速度在内的整体速度模型；由上述4)获得圆滑地表高程及浅层速度模型，进行深度域中深层速度建模，基于此近地表速度模型开始进行深度域速度建模，建模遵循由浅入深的原则，先确定浅层速度模型后再确定深层速度模型，浅层速度确定时先将近地表速度嵌入到整体速度模型中，如图6(a)所示，按照实际情况留出一定深度范围作为过渡带，逐步调整过渡带速度确定浅层速度模型，如图6(b)所示。图6为近地表速度与地下地层速度融合前后模型对比，其中图6(a)为融合前速度模型，图6(b)为融合后速度模型。

在整体速度模型更新过程中保持浅层速度不变。在速度模型的基础上通过圆滑地表高程出发深度域成像算法，建立新的共成像点或共反射角道集，通过深度域中深层速度建模和圆滑地表高程出发深度域成像算法建立共成像点或共反射点道集的反复迭代，得到包括浅中深层速度的整体速度模型。

8）从小平滑高程出发做深度域叠前成像。

由上述4)生成的小平滑高程面出发利用起伏地表叠前深度偏移算法进行叠前深度偏移成像。起伏地表叠前深度偏移按照起伏地表叠前深度偏移走时公式计算出走时，在偏移孔径内将计算出的走时位置处的振幅值放置在成像点位置做为成像结果。起伏地表叠前深度偏移走时计算可按下列公式实现：

$t=t_0+\mathrm{\Φ}\sqrt{{\mathrm{\Δz}}^2+{\mathrm{\Δx}}^2+{\mathrm{\Δy}}^2}$

其中t₀为自激自收旅行时，Φ为速度变化矩阵，Δz为延拓步长，Δx为入射与出射点x方向距离，Δy为入射与出射点y方向距离。

本发明的一种保持地震波场运动学特征的地震数据处理流程，利用初至拾取时间与地表高程的对应关系做地形匹配匹配静校正，替代常规处理流程中反射波剩余静校正，目的不是对动校正后的反射波同相轴进行水平剩余校正，而是解决计算取得的近地表速度模型相对光滑，与实际近地表速度变化剧烈的情况不相符的矛盾，将两者之间的速度剩余量，折射为地震数据的时间剩余量进行校正，以利于得到更好的深度域叠前成像效果。在水平均匀层状介质假设条件下，常规的地震反射波剩余静校正技术为了满足时间域同相轴水平叠加而设计。当地下介质存在强烈的非均匀性时，所得的地震时间剖面可能无法准确反映地下的构造信息。利用初至波与地形起伏的匹配关系计算匹配静校正量，替代常规处理流程中反射波剩余静校正技术，可以避免反射波剩余静校正对地表、地层倾斜和速度横向突变等信息的改变，提高速度建模和成像精度。图7为常规静校正叠前深度偏移与地形匹配静校正叠前深度偏移对比，其中图7(a)为常规静校正叠前深度偏移剖面；图7(b)地形匹配静校正叠前深度偏移剖面。

本发明实施例利用层析及波动方法反演近地表速度模型，并融合近地表速度模型进行深度域整体速度建模，得到的速度模型直接用于叠前深度域成像。该技术首先充分考虑了近地表速度模型对整体速度建模精度的影响，替代无近地表速度模型的建模技术，改善了常规速度建模中，由于近地表地震反射波数据缺失造成的近地表速度盲区现象，可整体提高速度建模精度和成像精度；其次因为有了精确近地表速度的模型进行成像，前期预处理中就无须再做常规的低降速带校正，可以避免低降速带射线垂直校正对地震波场运动学特征的破坏。

本发明实施例还通过建立小空间算子平滑处理的地表高程模型，做近似地表出发的叠前深度偏移，既能解决真实地表出发叠前成像中，剧烈起伏的高程奇异点对成像算法的影响，提高成像的稳定性，同时避免地形高程垂直校正对地震波场传播路径和速度场的扭曲，还能解决静校正不静的问题。图8为偏移基准面对偏移成像影响对比，其中图8(a)为从实际地表出发叠前深度偏移剖面，图8(b)为从小平滑面出发叠前深度偏移剖面。

实施例二

本发明实施例还提供一种保持地震波场运动学特征的地震数据处理装置，优选地用于实现上述实施例一的方法。图9是该装置的结构框图，如图9所示，该装置包括：

初至波数据拾取单元1，用于拾取地震数据中的初至波数据；

近地表速度模型反演单元2，用于根据拾取的初至波数据、通过旅行时层析方法和波形层析方法反演近地表速度模型；

匹配静校正量计算单元3，用于根据拾取初至波数据与野外测量地表高程的起伏对应关系计算炮检点匹配静校正量；

圆滑地表高程模型建立单元4，用于根据预期的速度拾取间隔确定平滑半径，对野外测量地表高程进行平滑，建立小空间算子平滑处理后的圆滑地表高程模型；

静校正量计算单元5，用于根据圆滑地表高程模型、近地表速度模型、以及野外测量地表高程，计算野外测量地表高程变更为圆滑地表高程所对应的炮检点地形静校正量；

时移处理单元6，用于根据炮检点匹配静校正量和炮检点地形静校正量，对地震数据进行小扰动量的时移处理；

整体速度模型确定单元7，用于根据圆滑地表高程模型和近地表速度模型，在叠前深度域偏移后的道集上进行中深层速度建模，得到包括浅中深层速度在内的整体速度模型；

叠前深度偏移成像处理单元8，用于根据整体速度模型，通过圆滑地表高程出发的叠前深度偏移算法，进行叠前深度偏移成像。

通过利用层析及波动方法反演近地表速度模型，并融合近地表速度模型进行深度域整体速度建模，从而可以将得到的速度模型直接用于叠前深度域成像，克服了现有的地震数据处理流程无法有效地保持地震波场的运动学特征的问题，通过本发明实施例可以提高复杂构造深度域速度建模和叠前成像精度，从而提高地震数据处理的准确性。

如图10所示，初至波数据拾取单元1包括：

第一拾取模块11，用于在初至波所在位置拾取初至波数据粗略的走时值；

第二拾取模块12，用于拾取走时值一定范围内的地震数据波峰、波谷的走时值；

最终初至波走时值获取模块13，用于将地震数据波峰或波谷的走时值时移至初至波起跳的过零点位置作为最终的初至波走时值。

如图11所示，近地表速度模型反演单元2包括：

理论最小旅行时获得模块21，用于通过旅行时层析方法对初始近地表速度模型进行正演获得地震记录初至的理论最小旅行时；

初始近地表速度模型修正模块22，用于根据理论最小旅行时与最终的初至波走时值之间的残差进行迭代反演，修正初始近地表速度模型；

较准确近地表速度模型获得模块23，用于通过初始近地表速度模型正演及最终的初至波走时值残差反演进行迭代，获得较准确的近地表速度模型；

近地表速度模型获得模块24，用于通过波形层析方法进行迭代反演处理，继续修正较准确的近地表速度模型以得到精度更高的近地表速度模型。

如图12所示，匹配静校正量计算单元3包括：

近地表速度信息获得模块31，用于根据最终的初至波走时值与数据采集位置地形起伏的对应关系，利用初至中直达波、回转波和折射波，获得初至波与地形匹配相关的匹配速度信息；

匹配静校正量计算模块32，用于根据匹配速度信息，通过地形与初至波信息的匹配计算，得到炮检点匹配静校正量。

如图13所示，圆滑地表高程模型建立单元4包括：

平滑处理模块41，用于根据预期速度分析时的拾取间隔确定平滑算子的平滑半径，利用平滑半径对野外测量地表高程进行平滑处理；

圆滑地表高程模型建立模块42，用于将小空间算子平滑处理后的地表高程作为贴近真实地表高程的圆滑地表高程模型。

如图14所示，时移处理单元6包括：

第一处理模块61，用于应用炮检点匹配静校正量，消除初至拾取值与地形起伏值之间的不对应关系；

第二处理模块62，用于应用炮检点地形静校正量，校正地表采集的地震数据为圆滑地表采集的地震数据。

如图15所示，整体速度模型确定单元7包括：

浅层速度模型获得模块71，用于将近地表速度模型嵌入到整体速度模型以得到浅层速度模型；

深度域中深层速度建模模块72，用于根据圆滑地表高程模型及浅层速度模型，进行深度域中深层速度建模；

共成像点建立模块73，用于在速度模型的基础上通过圆滑地表高程出发深度域成像算法，建立新的共成像点或共反射角道集；

整体速度模型获得模块74，用于通过深度域中深层速度建模和圆滑地表高程出发深度域成像算法建立共成像点或共反射点道集的反复迭代，得到包括浅中深层速度的整体速度模型。

上述各单元各模块的具体功能可以参见实施例一中的描述，此处不再赘述。

综上所述，本发明实施例提供的保持地震波场运动学特征的地震数据处理方案主要核心在于：

1、以地形匹配匹配静校正替代常规处理流程中反射波剩余静校正，解决了常规地震资料处理中，通过计算取得的近地表速度模型相对光滑，而与实际近地表速度变化剧烈的情况不相符的矛盾，将两者之间的速度剩余量，折算为地震数据的时间剩余量进行校正；

2、利用旅行时及波形层析方法反演近地表速度模型，并融合近地表速度模型进行深度域整体速度建模，结果直接用于深度域叠前成像；

3、建立小空间算子平滑处理的地表高程模型，做近似于地表出发的深度域叠前偏移。

本发明实施例通过采用结合高精度近地表结构反演的速度建模技术，做近似地表出发的深度域叠前偏移，能够有效的保持波场的运动学特征，地震波场成像可真实反映逆冲断裂等高陡构造的形态，有利于地质构造的正确认识。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，比如ROM/RAM、磁碟、光盘等。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种保持地震波场运动学特征的地震数据处理方法，其特征在于，所述的方法包括：

拾取地震数据中的初至波数据；

根据拾取的所述初至波数据、通过旅行时层析方法和波形层析方法反演近地表速度模型；

根据拾取所述初至波数据与野外测量地表高程的起伏对应关系计算炮检点匹配静校正量；

根据预期的速度拾取间隔确定平滑半径，对所述野外测量地表高程进行平滑，建立小空间算子平滑处理后的圆滑地表高程模型；

根据所述的圆滑地表高程模型、近地表速度模型、以及所述野外测量地表高程，计算所述野外测量地表高程变更为圆滑地表高程所对应的炮检点地形静校正量；

根据所述炮检点匹配静校正量和炮检点地形静校正量，对所述地震数据进行小扰动量的时移处理；

根据所述的圆滑地表高程模型和近地表速度模型，在叠前深度域偏移后的道集上进行中深层速度建模，得到包括浅中深层速度在内的整体速度模型；

根据所述的整体速度模型，通过圆滑地表高程出发的叠前深度偏移算法，进行叠前深度偏移成像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拾取地震数据的初至波数据包括：

在所述初至波所在位置拾取所述初至波数据的走时值；

拾取所述走时值一定范围内的地震数据波峰或波谷的走时值；

将所述地震数据波峰或波谷的走时值时移至所述初至波起跳的过零点位置作为最终的初至波走时值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据拾取的所述初至波数据、通过旅行时层析方法和波形层析方法反演近地表速度模型包括：

通过旅行时层析方法对初始近地表速度模型进行正演获得地震记录初至的理论最小旅行时；

根据所述理论最小旅行时与所述最终的初至波走时值之间的残差进行迭代反演，修正所述初始近地表速度模型；

通过所述初始近地表速度模型正演及所述最终的初至波走时值残差反演进行迭代，获得较准确的近地表速度模型；

通过波形层析方法进行迭代反演处理，继续修正所述较准确的近地表速度模型以得到精度更高的近地表速度模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据拾取所述初至波数据与野外测量地表高程的起伏对应关系计算炮检点匹配静校正量包括：

根据所述最终的初至波走时值与数据采集位置地形起伏的对应关系，利用初至中直达波、回转波和折射波，获得初至波与地形匹配相关的匹配速度信息；

根据所述匹配速度信息，通过地形与初至波信息的匹配计算，得到所述炮检点匹配静校正量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据预期的速度拾取间隔确定平滑半径，对所述野外测量地表高程进行平滑，建立小空间算子平滑处理后的圆滑地表高程模型包括：

根据预期速度分析时的拾取间隔确定平滑算子的平滑半径，利用所述平滑半径对野外测量地表高程进行平滑处理；

将小空间算子平滑处理后的地表高程作为贴近真实地表高程的圆滑地表高程模型。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述炮检点匹配静校正量和炮检点地形静校正量，对所述地震数据进行小扰动量的时移处理包括：

应用所述炮检点匹配静校正量，消除所述初至拾取值与地形起伏值之间的不对应关系；

应用所述炮检点地形静校正量，校正地表采集的地震数据为圆滑地表采集的地震数据。

7.根据权利要求5所述的方法，根据所述的圆滑地表高程模型和近地表速度模型，在叠前深度域偏移后的道集上进行中深层速度建模，得到包括浅中深层速度在内的整体速度模型包括：

将所述近地表速度模型嵌入到所述整体速度模型以得到浅层速度模型；

根据所述的圆滑地表高程模型及浅层速度模型，进行深度域中深层速度建模；

在速度模型的基础上通过圆滑地表高程出发深度域成像算法，建立新的共成像点或共反射角道集；

通过深度域中深层速度建模和圆滑地表高程出发深度域成像算法建立共成像点或共反射点道集的反复迭代，得到包括浅中深层速度的整体速度模型。

8.一种保持地震波场运动学特征的地震数据处理装置，其特征在于，所述的装置包括：

初至波数据拾取单元，用于拾取地震数据中的初至波数据；

近地表速度模型反演单元，用于根据拾取的所述初至波数据、通过旅行时层析方法和波形层析方法反演近地表速度模型；

匹配静校正量计算单元，用于根据拾取所述初至波数据与野外测量地表高程的起伏对应关系计算炮检点匹配静校正量；

圆滑地表高程模型建立单元，用于根据预期的速度拾取间隔确定平滑半径，对所述野外测量地表高程进行平滑，建立小空间算子平滑处理后的圆滑地表高程模型；

静校正量计算单元，用于根据所述的圆滑地表高程模型、近地表速度模型、以及所述野外测量地表高程，计算所述野外测量地表高程变更为圆滑地表高程所对应的炮检点地形静校正量；

时移处理单元，用于根据所述炮检点匹配静校正量和炮检点地形静校正量，对所述地震数据进行小扰动量的时移处理；

整体速度模型确定单元，用于根据所述的圆滑地表高程模型和近地表速度模型，在叠前深度域偏移后的道集上进行中深层速度建模，得到包括浅中深层速度在内的整体速度模型；

叠前深度偏移成像处理单元，用于根据所述的整体速度模型，通过圆滑地表高程出发的叠前深度偏移算法，进行叠前深度偏移成像。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述初至波数据拾取单元包括：

第一拾取模块，用于在所述初至波所在位置拾取所述初至波数据粗略的走时值；

第二拾取模块，用于拾取所述走时值一定范围内的地震数据波峰、波谷的走时值；

最终初至波走时值获取模块，用于将所述地震数据波峰或波谷的走时值时移至所述初至波起跳的过零点位置作为最终的初至波走时值。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述近地表速度模型反演单元包括：

理论最小旅行时获得模块，用于通过旅行时层析方法对初始近地表速度模型进行正演获得地震记录初至的理论最小旅行时；

初始近地表速度模型修正模块，用于根据所述理论最小旅行时与所述最终的初至波走时值之间的残差进行迭代反演，修正所述初始近地表速度模型；

较准确近地表速度模型获得模块，用于通过所述初始近地表速度模型正演及所述最终的初至波走时值残差反演进行迭代，获得较准确的近地表速度模型；

近地表速度模型获得模块，用于通过波形层析方法进行迭代反演处理，继续修正所述较准确的近地表速度模型以得到精度更高的近地表速度模型。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述匹配静校正量计算单元包括：

近地表速度信息获得模块，用于根据所述最终的初至波走时值与数据采集位置地形起伏的对应关系，利用初至中直达波、回转波和折射波，获得初至波与地形匹配相关的匹配速度信息；

匹配静校正量计算模块，用于根据所述匹配速度信息，通过地形与初至波信息的匹配计算，得到所述炮检点匹配静校正量。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述圆滑地表高程模型建立单元包括：

平滑处理模块，用于根据预期速度分析时的拾取间隔确定平滑算子的平滑半径，利用所述平滑半径对野外测量地表高程进行平滑处理；

圆滑地表高程模型建立模块，用于将小空间算子平滑处理后的地表高程作为贴近真实地表高程的圆滑地表高程模型。

13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述时移处理单元包括：

第一处理模块，用于应用所述炮检点匹配静校正量，消除所述初至拾取值与地形起伏值之间的不对应关系；

第二处理模块，用于应用所述炮检点地形静校正量，校正地表采集的地震数据为圆滑地表采集的地震数据。

14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述整体速度模型确定单元包括：

浅层速度模型获得模块，用于将所述近地表速度模型嵌入到所述整体速度模型以得到浅层速度模型；

深度域中深层速度建模模块，用于根据所述的圆滑地表高程模型及浅层速度模型，进行深度域中深层速度建模；

共成像点建立模块，用于在速度模型的基础上通过圆滑地表高程出发深度域成像算法，建立新的共成像点或共反射角道集；

整体速度模型获得模块，用于通过深度域中深层速度建模和圆滑地表高程出发深度域成像算法建立共成像点或共反射点道集的反复迭代，得到包括浅中深层速度的整体速度模型。

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