CN103777242A - 一种深度聚焦和道集同相轴拉平联合的速度判别方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种深度聚焦和道集同相轴拉平联合的速度判别方法，属于油气勘探开发中地震数据偏移成像速度分析领域。所述方法包括：(1)输入炮数据和待判断速度模型；(2)利用傅里叶有限差分波动方程对所述炮数据进行叠前深度偏移；(3)在延拓波场中利用成像条件抽取偏移距域共成像点道集，得到该成像点的偏移距域共成像点道集，然后通过不同能量聚焦对应的深度进行人工速度判别；(4)利用倾斜叠加将所述偏移距域共成像点道集转换成角度域共成像点道集，然后利用道集同相轴拉平进行人工速度判别。本发明利用能量聚焦和道集拉平联合判别进行速度判别，提高了速度判别的准确性。

Description

一种深度聚焦和道集同相轴拉平联合的速度判别方法

技术领域

本发明属于油气勘探开发中地震数据偏移成像速度分析领域，具体涉及一种深度聚焦和道集同相轴拉平联合的速度判别方法。

背景技术

油气勘探程度的提高、勘探目标的日益复杂促进了叠前深度偏移成像技术的发展。波动方程叠前深度偏移在生产中逐步得到了广泛应用。波动方程叠前深度偏移对输入速度模型的要求较高，急需新的偏移速度分析(MVA)方法与之匹配。波动叠前深度偏移对宏观速度模型非常敏感，偏移速度分析正是借助叠前深度偏移对速度模型敏感的特性，根据偏移误差来修正速度模型。目前较为成熟的偏移速度分析方法可分为两类，即深度聚焦分析法(DFA)和剩余曲率分析法(RCA)。前者通过叠加能量来度量速度误差，后者则通过剩余时差来度量速度误差。

偏移速度分析成败的关键是建立一个判定偏移速度是否准确的准则及对速度的修正。在DFA方法中，如果成像深度和聚焦深度的差值为零，则说明速度是准确的；在RCA方法中，若不同偏移距的成像深度差为零，则说明速度是准确的。两种方法均可作为偏移速度分析判别的准则。但是在构造复杂区块，DFA方法易出现判断假象，而RCA方法的关键是拾取正确的剩余时差。

根据Doherty和Claerbout(1974)的方法，在DFA速度分析中，与前面提取的ODCIG(偏移距域共成像点道集)的过程不同，即零时间、零偏移距成像，提取零偏移距而不是零时间成像波场，从而得到每一成像点处不同时间的像值。当偏移速度正确时，这些像值在零时间时将聚焦，其它时间要么欠聚焦要么过聚焦，波场能量在零时间将最大。当偏移速度不正确时，由于成像与聚焦不能同时发生，所提取的零偏移距像值在零时间并没有完全聚焦，聚焦发生在其它某个非零时间处。也就是说通过判断零偏移距成像道集(关于时间和深度的道集)，在其上寻找最大能量对应的深度，就是所要寻找的聚焦深度，而零时间对应的深度就是成像深度。成像速度正确，聚焦深度与成像深度一致，成像速度偏小，聚焦深度大于成像深度，反之，小于成像深度。DFA的速度正确判断准则也可以被描述为用正确的速度将波场延拓到错误的深度与用错误的速度将波场延拓到正确的深度是等价的。

通过倾斜叠加将ODCIG转换为ADCIG(角度域共成像点道集)，计算代价增加比较少，却能够得到性质比ODCIG优越的多的角度域道集。在地球物理界，常规的共成像点道集(CIG)通常指共偏移距成像点道集。在复杂情况下，尤其是复杂山前带地区偏移距共成像点道集出现很多假象。他和共炮道集和共检波点道集一样，不能区分复杂情况下的多路径现象。无假象的ADCIG可以通过波动方程偏移得到，及波动方程ADCIG能够真正适应波场传播的多路径现象，进而得到没有假象的ADCIG。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种深度聚焦和道集同相轴拉平联合的速度判别方法，用于偏移速度分析中提供速度判别的准则，利用零时间和零偏移距成像时的能量聚焦和角度域道集同相轴拉平进行速度判别。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种深度聚焦和道集同相轴拉平联合的速度判别方法，所述方法包括以下步骤：

(1)输入炮数据和待判断速度模型；

(2)利用傅里叶有限差分波动方程对所述炮数据进行叠前深度偏移；

(3)在延拓波场中利用成像条件抽取偏移距域共成像点道集，得到该成像点的偏移距域共成像点道集，然后通过不同能量聚焦对应的深度进行人工速度判别；

(4)利用倾斜叠加将所述偏移距域共成像点道集转换成角度域共成像点道集，然后利用道集同相轴拉平进行人工速度判别。

所述(3)中的成像条件是指：

$I(x,h,z)=\∫u(\mathrm{\ω},x+h,z)\stackrel{-}{d}(\mathrm{\ω},x-h,z)\mathrm{d\ω}$

其中，x为成像点横向坐标，z为成像点纵向坐标，h为局部半偏移距，I(x，h，z)为(x，h，z)点的构造成像，u(ω，x+h，z)为上行波延拓波场，

为下行波延拓波场。

所述步骤(3)中通过不同能量聚焦对应的深度进行人工速度判别是这样实现的：

通过叠加能量来度量速度误差，即通过非零时间成像的方法得到非零时间成像道集，然后在非零时间成像道集上寻找零时间和零偏移距的能量最大值对应的深度，作为速度正确判断准则。

所述步骤(4)中的倾斜叠加是通过频率域映射的方法实现的，具体包括以下步骤：

(41)、利用二维傅里叶变换将偏移距域共成像点道集(ODCIG)转换到频率或波数域；

(42)、按照角度循环，根据公式计算每个角度对应的频率或波数；

(43)、对(41)中得到的频率或波数进行插值，插值出对应每个角度的波场值；

(44)、将频率或波数进行一维反傅里叶变换到深度或时间域，得到角度域共成像点道集。

所述步骤(4)中利用道集同相轴拉平进行人工速度判别是这样实现的：角度域共成像点道集反映了地震反射振幅随着入射角度的变化，通过衡量地震数据不同角度和不同偏移距信息的剩余曲率误差，即通过同相轴拉平作为速度正确判断准则。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1)本发明方法使用了高精度，高效率的傅里叶有限差分波动方程叠前深度偏移算法。

2)利用本发明方法时可以同时提取偏移距成像道集和角度域成像道集两种道集进行速度分析，通过人工判别偏移距域共成像点道集(ODCIG)上寻找最大能量所对应的深度和角度域共成像点道集(ADCIG)上判别同相轴拉平。

3)本发明方法避免传统的单一的速度判别准则，利用能量聚焦和道集拉平联合判别进行速度判别，这样提高了速度判别的准确性。

附图说明

图1本发明方法的步骤框图。

图2本发明实施例中的大庆速度模型；

图3本发明实施例中的大庆模型偏移剖面；

图4(a)本发明实施例中的大庆模型3Km处的ODCIG；

图4(b)本发明实施例中的大庆模型3Km处的ADCIG；

图5(a)本发明实施例中的合成速度模型

图5(b)本发明实施例中与图5(a)对应的偏移剖面；

图6(a)本发明实施例中的合成速度模型90％正确速度的偏移剖面；

图6(b)本发明实施例中的合成速度模型正确速度的偏移剖面；

图6(c)本发明实施例中的合成速度模型110％正确速度的偏移剖面；

图7(a)本发明实施例中的合成速度模型2Km处的90％正确速度的ODCIG；

图7(b)本发明实施例中的合成速度模型2Km处正确速度的ODCIG；

图7(c)本发明实施例中的合成速度模型2Km处110％正确速度的ODCIG；

图8(a)本发明实施例中的合成速度模型2Km处90％正确速度的ADCIG；

图8(b)本发明实施例中的合成速度模型2Km处正确速度的ADCIG；

图8(c)本发明实施例中的合成速度模型2Km处110％正确速度的ADCIG；

图9(a)本发明实施例中的Marmousi模型；

图9(b)本发明实施例中与图9(a)对应的偏移剖面；

图10(a)本发明实施例中的Marmousi模型90％正确速度的偏移剖面；

图10(b)本发明实施例中的Marmousi模型110％正确速度的偏移剖面；

图11(a)本发明实施例中的Marmousi模型2Km处90％正确速度的ODCIG；

图11(b)本发明实施例中的Marmousi模型2Km处正确速度的ODCIG；

图11(c)本发明实施例中的Marmousi模型2Km处110％正确速度的ODCIG；

图12(a)本发明实施例中的Marmousi模型2Km处90％正确速度的ADCIG；

图12(b)本发明实施例中的Marmousi模型2Km处正确速度的ADCIG；

图12(c)本发明实施例中的Marmousi模型2Km处110％正确速度的ADCIG。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述：

如图1所示，一种深度聚焦和道集同相轴拉平联合的速度判别方法，其利用偏移距域共成像点道集不同时间的能量聚焦和角度域共成像点道集的同相轴拉平进行联合人工速度正确性判别。

深度聚焦是通过叠加能量来度量速度误差，即通过非零时间成像的方法，得到非零时间成像道集(又称为聚焦面板)，然后在道集上寻找零时间和零偏移距的能量最大值对应深度，作为速度正确判断准则；

道集拉平即通过衡量地震数据不同偏移距信息的剩余曲率误差，即通过同相轴拉平作为速度正确判断准则。

传统的MVA中只是利用其中的一种进行速度判别，这样对于复杂地区速度判别精度不高，因此将两种判别准则进行联合判别有利于提高速度分析精度。

下面通过一个实施例来说明本发明方法的效果：

图2是大庆模型2D理论模型，最小最大速度分别为2500m/s和6200m/s，垂向3960m，采样间隔8m，横向30000m，采样间隔24m，合成数据共500炮，第一炮位于速度模型表层0m处，炮点距48m，每炮241道接收，最小偏移距0m，最大偏移距2880m，道距24m。图3是大庆模型正确速度波动方程叠前时间偏移剖面。图4(a)是在3km处的ODCIG。从图中可以看出正确速度时，反射能量能够很好的收敛为零偏移距处的一点。图4(b)是在4km处的ADCIG。从图中可以看出正确速度时，同相轴是拉平的。图5(a)是人工合成的3层水平层状介质的速度模型。垂向5000m，10m采样，横向6000m，10m采样。三层速度分别为3000m/s，3500m/s和4000m/s。图5(b)是正确速度模型对应的叠前深度偏移剖面。图6(a)是90％正确速度模型对应的叠前深度偏移剖面。图6(b)是正确速度模型对应的叠前深度偏移剖面。图6(c)是110％正确速度模型对应的叠前深度偏移剖面。图7(a)是90％正确速度，模型2km处提取的ODCIG，可以看出，速度偏小，反射能量没有得到很好的收敛。图7(b)是正确速度，模型2km处提取的ODCIG，可以看出，速度正确时，反射能量得到很好的收敛。图7(c)是110％正确速度，模型2km处提取的ODCIG，可以看出，速度偏大，反射能量没有得到很好的收敛。图8(a)是90％正确速度，模型2km处提取的ADCIG，可以看出，速度偏小，道集上的同相轴向上弯曲。图8(b)是正确速度，模型2km处提取的ADCIG，速度正确，道集上的同相轴拉平。图8(c)是110％正确速度，模型2km处提取的ADCIG，可以看出，速度偏大，道集上的同相轴向下弯曲。

为了证明该方法对于复杂速度模型的适用性，使用国际著名的Mamousi模型进行测试。

图9(a)为国际著名的Mamousi模型。观测参数如下：240炮，每炮96道，最小炮检距200m，最大炮检距2575m，道间距25m，道长750样点，时间采样4ms。图9(b)是正确速度模型对应叠前深度偏移剖面。图10(a)是90％正确速度对应的叠前深度偏移剖面。图10(b)是110％正确速度对应的叠前深度偏移剖面。图11(a)是90％正确速度，模型2km处提取的ODCIG，可以看出，速度偏小，反射能量没有得到很好的收敛。图11(b)是正确速度，模型2km处提取的ODCIG，从图中可以看出，速度正确时，反射能量虽然得到很好的收敛，但是收敛程度通过人工判断易出现假象。图11(c)是110％正确速度，模型2km处提取的ODCIG，可以看出，速度偏大时，反射能量没有得到很好的收敛。图12(a)是90％正确速度，模型2km处提取的ADCIG，可以看出，速度偏小，同相轴向上弯曲。图12(b)是正确速度，模型2km处提取的ADCIG，可以看出，道集上的同相轴是拉平的。图12(c)是110％正确速度，模型2km处提取的ADCIG，可以看出，速度偏大，同相轴向下弯曲。

通过上述实施例可以看出，对于速度模型比较简单的地方，利用深度聚焦分析或者同相轴拉平进行速度判别即可(如图5(a)-图8(c)所示)，对于速度复杂区域，就要采用本发明方法进行能量聚焦和道集同相轴拉平联合进行人工判别速度正确性(如图9(a)-图12(c)所示)。

上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。

Claims (5)

1.一种深度聚焦和道集同相轴拉平联合的速度判别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

(1)输入炮数据和待判断速度模型；

(2)利用傅里叶有限差分波动方程对所述炮数据进行叠前深度偏移；

(3)在延拓波场中利用成像条件抽取偏移距域共成像点道集，得到该成像点的偏移距域共成像点道集，然后通过不同能量聚焦对应的深度进行人工速度判别；

(4)利用倾斜叠加将所述偏移距域共成像点道集转换成角度域共成像点道集，然后利用道集同相轴拉平进行人工速度判别。

2.根据权利要求1所述的深度聚焦和道集同相轴拉平联合的速度判别方法，其特征在于：所述(3)中的成像条件是指：

$I(x,h,z)=\∫u(\mathrm{\ω},x+h,z)\stackrel{-}{d}(\mathrm{\ω},x-h,z)\mathrm{d\ω}$

其中，x为成像点横向坐标，z为成像点纵向坐标，h为局部半偏移距，I(x，h，z)为(x，h，z)点的构造成像，u(ω，x+h，z)为上行波延拓波场，

为下行波延拓波场。

3.根据权利要求1所述的深度聚焦和道集同相轴拉平联合的速度判别方法，其特征在于：所述步骤(3)中通过不同能量聚焦对应的深度进行人工速度判别是这样实现的：

通过叠加能量来度量速度误差，即通过非零时间成像的方法得到非零时间成像道集，然后在非零时间成像道集上寻找零时间和零偏移距的能量最大值对应的深度，作为速度正确判断准则。

4.根据权利要求1所述的深度聚焦和道集同相轴拉平联合的速度判别方法，其特征在于：所述步骤(4)中的倾斜叠加是通过频率域映射的方法实现的，具体包括以下步骤：

(41)、利用二维傅里叶变换将偏移距域共成像点道集转换到频率或波数域；

(42)、按照角度循环，根据公式计算每个角度对应的频率或波数；

(43)、对(41)中得到的频率或波数进行插值，插值出对应每个角度的波场值；

(44)、将频率或波数进行一维反傅里叶变换到深度或时间域，得到角度域共成像点道集。

5.根据权利要求1所述的深度聚焦和道集同相轴拉平联合的速度判别方法，其特征在于：所述步骤(4)中利用道集同相轴拉平进行人工速度判别是这样实现的：角度域共成像点道集反映了地震反射振幅随着入射角度的变化，通过衡量地震数据不同角度和不同偏移距信息的剩余曲率误差，即通过同相轴拉平作为速度正确判断准则。

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