CN105093288A - 一种基于运动学波场属性的绕射波分离方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于运动学波场属性的绕射波分离方法,属于地震勘探资料处理领域。本方法包括:(1)输入地震数据体;(2)基于CMP道集做自动CMP叠加得到参数q和ZO剖面;(3)基于ZO剖面搜索参数β和RN;(4)利用参数q和β计算参数RNIP;(5)利用参数RN和RNIP做波场分离得到绕射叠加剖面。本发明充分利用绕射波与反射波在运动学特征上的差异,通过叠加过程中得到的运动学波场属性参数设计了分离绕射波的滤波器公式,在叠加剖面上分离出绕射波信息。
Description
技术领域
本发明属于地震勘探资料处理领域,具体涉及一种基于运动学波场属性的绕射波分离方法。
背景技术
在地震勘探中,对构造解释、岩性解释以及油田勘探开发阶段精细描述至关重要的断层、河道、盐丘边界等非连续性介质以及地层尖灭等地层突变介质等的非均质目标介质主要表现为丰富的绕射波信息。然而,利用绕射波信息进行成像是一个巨大的挑战,因为与反射波相比,绕射波的能量弱的多并且经常被反射波所掩盖,所以在识别小尺度异常体时,通常是将反射波和绕射波分离并进行单独成像。波场分离的好坏会直接影响到绕射波成像的效果,基于反射波和绕射波的运动学和动力学特征,分离绕射波的主要方法包括:(1)叠加方法,即利用共偏移距剖面沿绕射双曲线叠加构建共绕射点剖面来成像绕射波,以探测局部非均匀地质体;(2)滤波方法,即在叠前数据体上应用倾角滤波、NMO滤波、本征矢量滤波、Radon滤波等方法分离绕射波对不连续地质体进行高精度成像;(3)Radon变换-反Radon变换方法,根据绕射波和反射波同相轴在炮记录上的几何差异,利用双曲Radon滤波器去除反射波信息,分离出绕射波;(4)聚焦-反聚焦方法,根据反射波能量可以聚焦到反射点而绕射能量发散这一特性,采用聚焦-反聚焦方法提取绕射波并对其成像;(5)平面波分解(PWD)方法,通过平面波滤波器估算出反射波连续光滑同相轴的局部斜率,从全波场中去除强反射波,分离出只含绕射波波场记录。
随着地震勘探区块构造的复杂化,地震资料的信噪比往往也较低,采用上述已有技术从叠前地震数据中分离绕射波和反射波变得较为困难。
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,提供一种基于运动学波场属性的绕射波分离方法,采用共反射面元叠加方法获得信噪比显著提高的叠加剖面,并利用叠加过程中得到的运动学波场属性从叠加剖面中分离绕射波信息,为后续的处理步骤比如基于绕射波的速度模型建立和偏移成像提供输入数据,为地下小尺度不连续地质体的准确解释提供技术支撑。
本发明是通过以下技术方案实现的:
一种基于运动学波场属性的绕射波分离方法,包括:
(1)输入地震数据体;
(2)基于CMP道集做自动CMP叠加得到参数q和ZO剖面;
(3)基于ZO剖面搜索参数β和RN;
(4)利用参数q和β计算参数RNIP;
(5)利用参数RN和RNIP做波场分离得到绕射叠加剖面。
所述步骤(2)是这样实现的:
在CMP道集中,对于ZO剖面上每一个需要模拟的目标点P0,只需要在CMP道集中进行单参数搜索来求取参数q,即对每一个P0点在q的全部取值范围内沿公式(4)计算走时曲线的相干值,并且选取相干值最大的一个,最后对每一个P0点沿相应的q参数的旅行时曲线进行叠加,得到自动CMP叠加的ZO剖面;
其中,t0为中心射线的双程旅行时,h为旁轴射线的半偏移距,v0为近地表处的地震波速度,
β为中心射线在地表处的出射角,RN为法向波的波前曲率,RNIP为法向入射点波的波前曲率。
所述步骤(3)是这样实现的:
利用两参数搜索法,即通过沿简化叠加算子公式给出的旅行时曲线在参数对(β,RN)的二维网格上计算相干值来进行双参数的二维搜索,由此选取产生最大相干值的参数对;
简化叠加算子公式如下:
其中,Δxm为旁轴射线与中心射线在中心点处的偏离距离。
所述步骤(4)是这样实现的:
利用式(3)计算得到参数RNIP的值:
所述步骤(5)是这样实现的:
分离绕射波的滤波器公式如下:
对于叠加剖面上的每个成像点,若公式(6)的值大于设定的阈值,则保存其叠加结果,反之,将其叠加结果的值赋为0,对所有成像点处理完成后即得到绕射叠加剖面。
所述步骤(4)和步骤(5)之间进一步包括:
基于原始的多次覆盖数据体做三参数β,RN和RNIP的优化,得到最优CRS叠加剖面,具体如下:
利用公式(1),将步骤(2)(3)(4)中得到叠加参数β,RN和RNIP的值作为优化算法的初始值应用到原始的多次覆盖地震数据中,得到最终的CRS叠加剖面及波场属性剖面,即对上面得到的波场属性值RN和RNIP进行优化,对波场属性参数进行优化的目的是提高数值的精确性;
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明充分利用绕射波与反射波在运动学特征上的差异,通过叠加过程中得到的运动学波场属性参数设计了分离绕射波的滤波器公式,在叠加剖面上分离出绕射波信息。模型验证证实,处理后得到的绕射叠加剖面已经将反射波完全去除,只保留了绕射信息,该剖面可以作为后续处理步骤的输入信息,比如基于绕射波的速度模型建立和偏移成像等。
附图说明
图1是本发明方法的步骤框图。
图2是本发明实施例中的含绕射点的平层模型速度场。
图3是本发明实施例中的全波场的叠加剖面。
图4是本发明实施例中的分离绕射波后的叠加剖面。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述:
针对复杂构造区块地震资料信噪比较低,绕射波与反射波不易分离的难点,通过共反射面元叠加得到信噪比明显提高的叠加剖面,充分利用绕射波与反射波在运动学特征上的差异,在叠加剖面上分离出绕射波信息。通过该技术得到的绕射叠加剖面,可以作为后续基于绕射波的速度建模和偏移成像等处理步骤的输入数据,为地下小尺度不连续地质体的准确解释提供技术支撑。
(1)技术原理
①共反射面元叠加
二维情况下,在以中心点xm和半炮移距h建立的坐标系中,共反射面元(CommonReflectionSurface,CRS)的双曲旅行时近似公式表示为:
式中:t0为中心射线的双程旅行时,T为旁轴射线的双程旅行时;Δxm为旁轴射线与中心射线在中心点处的偏离距离;h为旁轴射线的半偏移距;v0为近地表处的地震波速度;β为中心射线在地表处的出射角,RN为法向波的波前曲率,RNIP为法向入射点波的波前曲率。
参数(β,RN,RNIP)代表了运动学波场属性,描述了二维地下介质中反射界面的局部构造特征,即反射段的位置、倾向和曲率,将上述3个参数称为CRS叠加算子参数。
高效解决三参数优化问题的途径就是将其分解为三个单参数进行优化,在叠前地震数据的子集中(如CMP道集,ZO剖面)可以得到CRS叠加算子的简化式。CMP道集中,叠加算子的简化式如下:
引进组合参数q,
将式(3)带入到式(2),得到:
在ZO剖面中(h=0)得到叠加算子的简化式:
观察式(4)、(5)可以发现:叠加算子中未知参数的数量降为1到2个,这样就可以将CRS叠加分成几步来做,为参数最优化步骤迅速地确定合理的三参数对作为搜索的起点。最后利用方程(1)所示的双曲型叠加算子,将上述步骤中得到叠加参数值作为优化算法的初始值应用到原始的多次覆盖地震数据中,得到最终的CRS叠加剖面及波场属性剖面。
②绕射波分离
依照CRS理论,绕射层实质上就是曲率无限大的反射层,即波场属性参数RN和RNIP的值相等。理想情况下,绕射层上目标成像点参数RN/RNIP的值等于1,但是地震数据往往受到频带的限制,并不会表现出如此简单的特征。此外,RN和RNIP是利用实际旅行时的近似式得到的,所以计算过程中肯定存在误差。由于两个曲率半径存在较小的误差,设计了分离绕射波的滤波器公式:
对于方程(6),当RNIP接近于RN时,其值接近于1,而当RNIP与RN不同时,其值很小。对于地下某成像点,若方程(6)的值大于设定的阈值,则保存叠加结果,反之,其叠加值赋为0。阈值的选择取决于地下界面的复杂性和地震数据的频谱内容,设定的阈值越低,数据中剩余的反射波就越多。将设计的滤波器应用到叠后剖面就会去除反射轴,因为其对应的方程(6)的值比较低,而绕射轴则会保留,此时得到的叠加剖面主要包含绕射能量。
(2)本发明方法的具体步骤如图1所示。
本发明的实施例如下:
对含绕射点的平层模型进行试算。如图2所示,该模型共有3层,速度从上向下依次为1000m/s、1200m/s、1800m/s,其中第3层含有五个从左到右尺度依次变大的绕射点,其速度为1400m/s,速度场的横向采样间隔为5m,纵向采样间隔同样为5m,最大深度为2000m。正演炮记录共有350炮,每炮151道,数据的采样点数为2001,采样率为2ms。图3为CRS叠加剖面,可以清晰地看出反射层和绕射层,并且与反射波相比,绕射能量比较小。在CRS叠加过程中得到了波场属性参数,利用方程(6)可估计RN和RNIP的数值关系,对于该模型选定阈值为0.9,即RNIP≈0.8RN,然后对叠加剖面进行滤波处理得到滤波后的叠加剖面,如图4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 (6)
1.一种基于运动学波场属性的绕射波分离方法,其特征在于:所述方法包括:
(1)输入地震数据体;
(2)基于CMP道集做自动CMP叠加得到参数q和ZO剖面;
(3)基于ZO剖面搜索参数β和RN;
(4)利用参数q和β计算参数RNIP;
(5)利用参数RN和RNIP做波场分离得到绕射叠加剖面。
2.根据权利要求1所述的基于运动学波场属性的绕射波分离方法,其特征在于:所述步骤(2)是这样实现的:
在CMP道集中,对于ZO剖面上每一个需要模拟的目标点P0,只需要在CMP道集中进行单参数搜索来求取参数q,即对每一个P0点在q的全部取值范围内沿公式(4)计算走时曲线的相干值,并且选取相干值最大的一个,最后对每一个P0点沿相应的q参数的旅行时曲线进行叠加,得到自动CMP叠加的ZO剖面;
其中,t0为中心射线的双程旅行时,h为旁轴射线的半偏移距,v0为近地表处的地震波速度,
β为中心射线在地表处的出射角,RN为法向波的波前曲率,RNIP为法向入射点波的波前曲率。
3.根据权利要求2所述的基于运动学波场属性的绕射波分离方法,其特征在于:所述步骤(3)是这样实现的:
利用两参数搜索法,即通过沿简化叠加算子公式给出的旅行时曲线在参数对(β,RN)的二维网格上计算相干值来进行双参数的二维搜索,由此选取产生最大相干值的参数对;
简化叠加算子公式如下:
其中,Δxm为旁轴射线与中心射线在中心点处的偏离距离。
4.根据权利要求2所述的基于运动学波场属性的绕射波分离方法,其特征在于:所述步骤(4)是这样实现的:
利用式(3)计算得到参数RNIP的值:
5.根据权利要求2所述的基于运动学波场属性的绕射波分离方法,其特征在于:所述步骤(5)是这样实现的:
分离绕射波的滤波器公式如下:
对于叠加剖面上的每个成像点,若公式(6)的值大于设定的阈值,则保存其叠加结果,反之,将其叠加结果的值赋为0,对所有成像点处理完成后即得到绕射叠加剖面。
6.根据权利要求2所述的基于运动学波场属性的绕射波分离方法,其特征在于:所述步骤(4)和步骤(5)之间进一步包括:
基于原始的多次覆盖数据体做三参数β,RN和RNIP的优化,得到最优CRS叠加剖面,具体如下:
利用公式(1),将步骤(2)(3)(4)中得到叠加参数β,RN和RNIP的值作为优化算法的初始值应用到原始的多次覆盖地震数据中,得到最终的CRS叠加剖面及波场属性剖面,即对上面得到的波场属性值RN和RNIP进行优化,对波场属性参数进行优化的目的是提高数值的精确性;
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