CN105182420A - 一种动态匹配动校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种动态匹配动校正方法，包括：获取具有M个地震道且每道有N个采样点的CMP或CIP地震道的原始地震数据，选取零偏移距地震道；计算获得道方向正向误差、道方向反向误差；进行道方向平滑过程，计算获得M个地震道的道方向平滑误差；将道方向平滑误差看作一个新的具有M个地震道且每道有N个采样点的地震数据并进行转置处理，计算采样点方向平滑误差；将采样点方向平滑误差看作一地震数据并进行转置处理，获得原始地震数据平滑后道方向正向误差；在反方向上按最小值回追原理，计算获得原始地震数据的零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的时差，并利用该时差更正原始地震数据中所有道的时差，获得时差场，利用该时差场进行动校正处理。

Description

一种动态匹配动校正方法

技术领域

本发明涉及地震勘探技术领域，尤指一种动态匹配动校正方法。

背景技术

在地震数据处理中，动校正技术是一个很常用的方法，最初常规的动校正基于双曲时距方程(Dix，1955)，并且是逐点进行的，但是在大偏移距，地震波时距曲线不是双曲线型。此后，Taner和Koehler(1969)用泰勒级数展开的前三项做了正常时差的四阶校正，提高了近似公式的准确性。Tsvankin和Thomsen(1994)给出了水平单层各向异性介质长偏移距动校正公式。常规的动校正大偏移距会出现子波严重的拉伸现象，通常我们直接把拉伸严重的区域进行切除充零处理，但是这样会带来很多不利影响，比如会出现导致覆盖次数的减少，影响信噪比，影响AVO属性的分析等问题。

Rupert(1975)提出了最早的非拉伸NMO校正，使用blockmovesum(BMS)算法，但是可能会导致相邻的block的部分重叠。Shatilo(2000)等对该方法进行了改进，提出固定时差校正法，在一定时窗的地震数据进行一个常量时移。Perroud和Tygel(2004)以及Masoomzadeh等人(2010)通过调整速度函数提出一个相似的NMO动校正方法。但是，所有上述方法都需要知道速度信息或者预先计算时距曲线，而所有能实际应用的时距方程都是近似的结果，在中远偏移距会有较大的剩余时差。

以下简述常规动校正中的子波拉伸方法：

对于一个水平的反射层，速度为V(t₀)的时距曲线近似可以表示为：

$t\left(x\right)=\sqrt{{t_o}^2+\frac{x^2}{V^2\left(t_0\right)}};---\left(1\right)$

其中，t₀是零偏移距的双程旅行时，V(t₀)是动校正速度V_nmo，t(x)则是对应于相应偏移距x的旅行时。对于多层的水平层状介质，V_nmo可以近似为均方根速度。因此，NMO的动校正量Δt可以表示为：

$\mathrm{\Δ}t=t\left(x\right)-t_0=\sqrt{{t_o}^2+\frac{x^2}{V^2\left(t_0\right)}}-t_0;---\left(2\right)$

如果进行泰勒级数展开我们会很容易地发现，动校正量随着偏移距x的增加而增加，随着零偏移距的旅行时t₀的增加而减少。所以，NMO的拉伸在大偏移距十分严重，尤其是浅层。可参考图1至图3所示，示意了这种现象。图1示意了一个合成地震CMP道集，子波主频25Hz，5个反射界面。图2中示意了常规动校正中的动校正拉伸的影响，可以看到第一、二、三层在远偏移距拉伸明显，其中第一层拉伸严重，第三第四层拉伸较小。一般处理设定一个拉伸系数，将拉伸过大的轴切除充零。图3示意了一个把拉伸系数大于1.4的区域切除充零的结果。常用的速度谱拾取方法经常会出现速度谱能量值聚焦不准、不精确，降低了速度拾取的准确性。

发明内容

在本领域中，一般认为CMP(或CIP)道集的地震数据来自同一点的反射，因此对于CMP道集的任意两道一般情况下他们应该拥有相似的波形特征，时间上有伸缩关系。所以为了解决上述这些问题，我们提出用匹配的方法来求取中心道和其余道之间的时差进行动校正的方法，避免了子波的拉伸和时距曲线的近似问题，使动校正的质量得到提高。

为达到上述目的，本发明提出了一种动态匹配动校正方法，该方法包括：步骤1，获取具有M个地震道且每道有N个采样点的CMP或CIP地震道的原始地震数据，并选取零偏移距地震道；步骤2，计算该零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的误差，并按照所述N个采样点的正向顺序，计算获得道方向正向误差；步骤3，按照所述N个采样点的反向顺序计算获得道方向反向误差；步骤4，根据所述道方向正向误差及道方向反向误差进行道方向平滑过程，计算获得所述M个地震道的道方向平滑误差；步骤5，将所述道方向平滑误差看作一个新的具有M个地震道且每道有N个采样点的地震数据，并进行转置处理，得到一具有N个地震道且每道有M个采样点的地震数据，并计算所述N个地震道的采样点方向平滑误差；步骤6，将所述采样点方向平滑误差看作一地震数据并进行转置处理，得到又一新的具有M个地震道且每道有N个采样点的地震数据，计算其中零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的误差，获得原始地震数据平滑后道方向正向误差；步骤7，根据所述原始地震数据平滑后道方向正向误差，在反方向上按最小值回追原理，计算获得所述原始地震数据的零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的时差，并利用该时差更正所述原始地震数据中所有道的时差，获得时差场，利用该时差场进行动校正处理。

本发明提出了一种动态匹配动校正方法，利用该方法进行动态匹配动校正可以消除了动校正过程中的子波拉伸效应，同时校平了远偏移距的反射同向轴，有利于提高叠加效果和速度反演。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中：

图1为含有5层反射界面的合成CMP地震记录示意图。

图2为对合成地震记录进行常规动校正的结果示意图。

图3为把子波拉伸系数大于1.4的区域切除充零的结果示意图。

图4为本发明一实施例的动态匹配动校正方法流程图。

图5为对图1的地震记录进行动态匹配动校正得到的结果示意图。

图6为对合成地震记录加噪音(信噪比为3：1)后的模型数据示意图。

图7为对图6的噪音模型数据进行动态匹配动校正的结果示意图。

图8为测井数据示意图，从左往右依次为横波速度、密度和纵波速度。

图9为利用图8的测井数据合成的地震记录示意图。

图10为对图9的地震记录进行动态匹配动校正的结果示意图。

图11为在图8的测井数据中添加噪音后合成的地震记录示意图。

图12为对图11的含噪音的地震记录进行动态匹配动校正的结果示意图。

具体实施方式

首先，在叙述本申请的实施例之前，需要介绍一种动态时间矫正法(DTW)，利用该方法可以对于两个波形上存在相似性而时间上有误差的地震信号f(i)和g(i)计算其时间误差u(0:N-1)，利用的公式为：

|u[i]-u[i-1]|≤1

|u[i]|≤L

i＝0,1,...N-1；(3)

其中，u(0:N-1)代表了一个时间匹配时差的最优解，N是地震信号f(i)和g(i)的长度。

当u[i]-u[i-1]＝1，f(i)中两个相邻点对应着g(i)中两个不相邻的点。当u[i]-u[i-1]＝-1，f(i)中两个相邻点对应着g(i)中的一个点。因为两个相似的地震波不会变化的很剧烈，所以公式(3)的限制是具有实际的地质意义的。本申请步骤进行的过程都是在公式(3)的限制下进行的。

以下配合图示及本发明的较佳实施例，进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段。

图4为本发明一实施例的动态匹配动校正方法流程图。如图1所示，该方法包括：

步骤S101，获取具有M个地震道且每道有N个采样点的CMP或CIP地震道的原始地震数据，并选取零偏移距地震道；

步骤S102，计算该零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的误差，并按照N个采样点的正向顺序，计算获得道方向正向误差；

步骤S103，按照N个采样点的反向顺序计算获得道方向反向误差；

步骤S104，根据道方向正向误差及道方向反向误差进行道方向平滑过程，计算获得M个地震道的道方向平滑误差；

步骤S105，将道方向平滑误差看作一个新的具有M个地震道且每道有N个采样点的地震数据，并进行转置处理，得到一具有N个地震道且每道有M个采样点的地震数据，并计算N个地震道的采样点方向平滑误差；

步骤S106，将采样点方向平滑误差看作一地震数据并进行转置处理，得到又一新的具有M个地震道且每道有N个采样点的地震数据，计算其中零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的误差，获得原始地震数据平滑后道方向正向误差；

步骤S107，根据原始地震数据平滑后道方向正向误差，在反方向上按最小值回追原理，计算获得原始地震数据的零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的时差，并利用该时差更正原始地震数据中所有道的时差，获得时差场，利用该时差场进行动校正处理。

具体而言，在步骤S102中，首先依次计算该零偏移距地震道与M个地震道中从第一道至最后一道每道之间的误差，利用的公式如下：

k＝1:M

l＝-L:L

e[k][i,l]＝(f[i]-g[k][i+l])²；

其中，e[k][i,l]为第k道第i个采样点的误差；

f[i]表示对于零偏移距地震道f在第i个采样点处相的扫描时间；

g[k][i+1]是第k道的第i+1个采样点的扫描时间；

l为扫描范围，范围为-L至L。

然后，按照N个采样点的正向顺序计算道方向正向误差，利用的公式如下：

其中，e[k][i,l]为第k道第i个采样点的误差；

为道方向正向平滑误差。

在步骤S103中，按照N个采样点的反向顺序计算获得道方向反向误差，利用的公式如下：

其中，为道方向正向平滑误差。

对于一维(即两道间)的计算，平滑本身不改变结果。但是对于M道地震数据，一维的平滑是为了进行二维的平滑。

在步骤104中，根据道方向正向误差及道方向反向误差进行道方向平滑过程，计算获得M个地震道的道方向平滑误差，利用的公式如下：

其中，为道方向平滑过程得到的道方向平滑误差。

在步骤5中，首先，将道方向平滑误差看作一新的具有M个地震道且每道有N个采样点的第二地震数据，并进行转置处理，得到一具有N个地震道且每道有M个采样点的地震数据e₂[i][k,l]；

然后，计算采样点方向的正向平滑误差，利用的公式如下：

其中，e₂[i][k,l]为第i道第k个采样点的误差；

为采样点方向的正向平滑误差；

进一步的，计算采样点方向的反向平滑误差，利用的公式如下：

其中，为采样点方向的正向平滑误差；

最后，计算采样点方向平滑误差，利用的公式如下：

其中，为采样点方向平滑误差。

在步骤6中，首先，将采样点方向平滑误差看作一地震数据并进行转置处理，得到具有M个地震道且每道有N个采样点的第三地震数据

然后，计算该第三地震数据中的零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的误差，获得原始数据平滑后道方向正向误差，利用的公式如下：

其中，为具有M个地震道且每道有N个采样点的第三地震数据；

为原始数据平滑后道方向正向误差。

在步骤7中，根据原始地震数据平滑后道方向正向误差，在反方向上按最小值回追原理，计算获得原始地震数据的零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的时差，利用的公式如下：

其中，u[k][0:N-1]为原始地震数据的零偏移距地震道与原始地震数据的M个地震道中每道之间的时差。

利用该时差更正原始地震数据中所有道的时差，获得时差场，利用该时差场进行动校正处理。本申请的动态匹配动校正方法消除了动校正过程中的子波拉伸效应，同时校平了远偏移距的反射同向轴，有利于提高叠加效果和速度反演。

为了对上述弹性波正演模拟方法进行更为清楚的解释，下面结合一个具体的实施例来进行说明，然而值得注意的是该实施例仅是为了更好地说明本发明，并不构成对本发明不当的限定。

首先，从模型数据中提取共反射点(CMP)道集或者是共成像点(CIP)道集；然后，利用动态匹配动校正方法(DMNMO)对道集进行动校正处理。

在一具体实施例中，如图1所示，为含有5层反射界面的合成CMP地震记录的示意图。利用图1所示的模型数据进行动校正处理后，得到的动校正结果如图5所示。从图中可以看出几乎没有子波拉伸，并且在中远偏移距同向轴校平效果良好。

如图6所示，是对模型数据添加随机噪音，使信噪比为3：1的模型数据示意图。对有噪音数据进行动校正处理，得到动校正结果如图7所示，可以看到DMNMO方法对含有噪音的地震数据有很好的稳定性，无子波拉伸，同时对中远偏移距也有很好的拉平效果。对比图2和图3，我们可以看到DMNMO方法对动校正效果有显著的提高。

在另一具体实施例中，使用实际的测井数据(如图8所示)合成地震记录(如图9所示)。利用动校正处理方法处理后得到的动校正结果如图10所示。

在图8的测井数据中添加噪音后，可以得到如图11所示的在测井数据中添加噪音后合成的地震记录示意图。对含噪音的地震记录进行动校正处理后，得到的动校正结果如图12所示。从图12可以看到，动校正处理方法可以对含有较高噪音的地震数据进行准确的无拉伸动校正，同向轴连续性良好，对薄层有良好的分辨能力。

本发明提出了一种动态匹配动校正方法，利用该方法进行动态匹配动校正可以消除了动校正过程中的子波拉伸效应，同时校平了远偏移距的反射同向轴，有利于提高叠加效果和速度反演。

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 (7)

1.一种动态匹配动校正方法，其特征在于，该方法包括：

步骤1，获取具有M个地震道且每道有N个采样点的CMP或CIP地震道的原始地震数据，并选取零偏移距地震道；

步骤2，计算该零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的误差，并按照所述N个采样点的正向顺序，计算获得道方向正向误差；

步骤3，按照所述N个采样点的反向顺序计算获得道方向反向误差；

步骤4，根据所述道方向正向误差及道方向反向误差进行道方向平滑过程，计算获得所述M个地震道的道方向平滑误差；

步骤5，将所述道方向平滑误差看作一个新的具有M个地震道且每道有N个采样点的地震数据，并进行转置处理，得到一具有N个地震道且每道有M个采样点的地震数据，并计算所述N个地震道的采样点方向平滑误差；

步骤6，将所述采样点方向平滑误差看作一地震数据并进行转置处理，得到又一新的具有M个地震道且每道有N个采样点的地震数据，计算其中零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的误差，获得原始地震数据平滑后道方向正向误差；

步骤7，根据所述原始地震数据平滑后道方向正向误差，在反方向上按最小值回追原理，计算获得所述原始地震数据的零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的时差，并利用该时差更正所述原始地震数据中所有道的时差，获得时差场，利用该时差场进行动校正处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2中，计算该零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的误差，并按照所述N个采样点的正向顺序计算获得道方向正向误差，包括：

依次计算该零偏移距地震道与M个地震道中从第一道至最后一道每道之间的误差，利用的公式如下：

k＝1:M

l＝-L:L

e[k][i,l]＝(f[i]-g[k][i+l])²；

其中，e[k][i,l]为第k道第i个采样点的误差；

f[i]表示对于零偏移距地震道f在第i个采样点处相的扫描时间；

g[k][i+1]是第k道的第i+1个采样点的扫描时间；

l为扫描范围；

计算道方向正向误差，利用的公式如下：

k＝1:M

$\widetilde{{\mathrm{df}}_1}\[k\]\[0,l\]=e\[k\]\[0,l\]$

$\widetilde{{\mathrm{df}}_1}\[k\]\[i,l\]=e\[k\]\[i,l\]+min\left\{\begin{array}{c}\widetilde{{\mathrm{df}}_1}\[k\]\[i-1,l-1\]\\ \widetilde{{\mathrm{df}}_1}\[k\]\[i-1,l\]\\ \widetilde{{\mathrm{df}}_1}\[k\]\[i-1,l+1\]\end{array}\right\}$

i＝1,2..........N-1；

其中，e[k][i,l]为第k道第i个采样点的误差；

为道方向正向平滑误差。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤3中，按照所述N个采样点的反向顺序计算获得道方向反向误差，利用的公式如下：

k＝1:M

$\widetilde{{\mathrm{db}}_1}\[k\]\[N-1,l\]=e\[k\]\[N-1,l\]$

$\widetilde{{\mathrm{db}}_1}\[k\]\[i,l\]=e\[k\]\[i,l\]+\min \left\{\begin{array}{c}\widetilde{{\mathrm{db}}_1}\[k\]\[i+1,l-1\]\\ \widetilde{{\mathrm{db}}_1}\[k\]\[i+1,l\]\\ \widetilde{{\mathrm{db}}_1}\[k\]\[i+1,l+1\]\end{array}\right\}$

i＝N-2,N-3..........0；

其中，为道方向正向平滑误差。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤4中，根据所述道方向正向误差及道方向反向误差进行道方向平滑过程，计算获得所述M个地震道的道方向平滑误差，利用的公式如下：

k＝1:M

${\tilde{d}}_1\[k\]\[i,l\]=\widetilde{{\mathrm{df}}_1}\[k\]\[i,l\]+\widetilde{{\mathrm{db}}_1}\[k\]\[i,l\]-e\[k\]\[i,l\];$

其中，为道方向平滑过程得到的道方向平滑误差。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤5中，将所述道方向平滑误差看作一个新的具有M个地震道且每道有N个采样点的地震数据，并进行转置处理，得到一具有N个地震道且每道有M个采样点的地震数据，并计算所述N个地震道的采样点方向平滑误差，包括：

将道方向平滑误差看作一新的具有M个地震道且每道有N个采样点的第二地震数据，并进行转置处理，得到一具有N个地震道且每道有M个采样点的地震数据e₂[i][k,l]；

计算采样点方向的正向平滑误差，利用的公式如下：

i＝0:N-1

$\widetilde{{\mathrm{df}}_2}\[i\]\[1,l\]=e_2\[i\]\[1,l\]$

$\widetilde{{\mathrm{df}}_2}\[i\]\[k,l\]=e_2\[i\]\[k,l\]+\min \left\{\begin{array}{c}\widetilde{{\mathrm{df}}_2}\[i\]\[k-1,l-1\]\\ \widetilde{{\mathrm{df}}_2}\[i\]\[k-1,l\]\\ \widetilde{{\mathrm{df}}_2}\[i\]\[k-1,l+1\]\end{array}\right\}$

k＝2,3..........M；

其中，e₂[i][k,l]为第i道第k个采样点的误差；

为采样点方向的正向平滑误差；

计算采样点方向的反向平滑误差，利用的公式如下：

i＝0:N-1

$\widetilde{{\mathrm{db}}_2}\[i\]\[M,l\]=e_2\[i\]\[M,l\]$

$\widetilde{{\mathrm{db}}_2}\[i\]\[k,l\]=e_2\[i\]\[k,l\]+\min \left\{\begin{array}{c}\widetilde{{\mathrm{db}}_2}\[i\]\[k+1,l-1\]\\ \widetilde{{\mathrm{db}}_2}\[i\]\[k+1,l\]\\ \widetilde{{\mathrm{db}}_2}\[i\]\[k+1,l+1\]\end{array}\right\}$

k＝M-1,M-2,..........1；

其中，为采样点方向的正向平滑误差；

计算采样点方向平滑误差，利用的公式如下：

i＝0:N-1

${\tilde{d}}_2\[i\]\[k,l\]=\widetilde{{\mathrm{df}}_2}\[i\]\[k,l\]+\widetilde{{\mathrm{db}}_2}\[i\]\[k,l\]-e_2\[i\]\[k,l\];$

其中，为采样点方向平滑误差。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在步骤6中，将所述采样点方向平滑误差看作一地震数据并进行转置处理，得到又一新的具有M个地震道且每道有N个采样点的地震数据，计算其中零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的误差，获得原始地震数据平滑后道方向正向误差，包括：

将采样点方向平滑误差看作一地震数据并进行转置处理，得到具有M个地震道且每道有N个采样点的第三地震数据

计算该第三地震数据中的零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的误差，获得原始数据平滑后道方向正向误差，利用的公式如下：

k＝1:M

$\widetilde{{\mathrm{df}}_3}\[k\]\[0,l\]={\tilde{d}}_3\[k\]\[0,l\]$

$\widetilde{{\mathrm{df}}_3}\[k\]\[i,l\]={\tilde{d}}_3\[k\]\[i,l\]+min\left\{\begin{array}{c}\widetilde{{\mathrm{df}}_3}\[k\]\[i-1,l-1\]\\ \widetilde{{\mathrm{df}}_3}\[k\]\[i-1,l\]\\ \widetilde{{\mathrm{df}}_3}\[k\]\[i-1,l+1\]\end{array}\right\}$

i＝1,2..........N-1；

其中，为具有M个地震道且每道有N个采样点的第三地震数据；

为原始数据平滑后道方向正向误差。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在步骤7中，根据所述原始地震数据平滑后道方向正向误差，在反方向上按最小值回追原理，计算获得所述原始地震数据的零偏移距地震道与M个地震道中每道之间的时差，利用的公式如下：

k＝1:M

$u\[k\]\[N-1\]=\arg min\{\widetilde{{\mathrm{df}}_3}\[k\]\[N-1\]\}$

$u\[k\]\[i-1\]=\arg min\left\{\begin{array}{c}\widetilde{{\mathrm{df}}_3}\[k\]\[i-1,u\[k\]\[i\]-1\]\\ \widetilde{{\mathrm{df}}_3}\[k\]\[i-1,u\[k\]\[i\]\]\\ \widetilde{{\mathrm{df}}_3}\[k\]\[i-1,u\[k\]\[i\]+1\]\end{array}\right\}$

i＝N-1,N-2,....1；

其中，u[k][0:N-1]为原始地震数据的零偏移距地震道与所述原始地震数据的M个地震道中每道之间的时差。