CN105974466A - 一种地震数据的逆时偏移处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种地震数据的逆时偏移处理方法及装置。所述方法包括：根据介质信息构建所述地震数据的单个频率的赫姆霍兹矩阵，利用选取的稀疏矩阵求逆算法计算所述赫姆霍兹矩阵的逆矩阵；对单炮数据做傅里叶变换得到对应的频率域单炮数据；用赫姆霍兹的逆矩阵与所述单炮数据的震源子波相乘得到正演波场，用所述赫姆霍兹的逆矩阵与所述频率域单炮数据相乘得到反传波场；将正演波场与所述反传波场相乘取实部数据得到单频单炮逆时偏移图像数据。利用本发明中各个实施例，以解决实现逆势偏移处理时的频散问题，并且可以实现不同介质共享相同的逆时偏移实现方法，稳定性好，降低作业难度，大大提高逆时偏移处理的效率。

Description

一种地震数据的逆时偏移处理方法及装置

技术领域

本发明涉及石油勘探中地震数据处理技术，尤其涉及一种地震数据的逆时偏移处理方法及装置。

背景技术

在石油勘探技术领领域中，常常需要将采集获取的地震数据经过叠加、偏移等处理，形成可以反映地质构造的图像信息，以便于作业人员对地下地质构造进行分析，找到油气所在的断层位置及油气储量。因此，勘探采集的地震数据转换成的地震成像的效果对后续地质构造的分析影响十分重要。

逆时偏移是本领域中常用的一种基于波动方程的叠前深度偏移方法。和基于射线追踪理论的偏移方法比如Kirchhoff偏移和高斯束偏移相比，采用逆时偏移方法在盐丘等复杂地质构造情况下的成像效果更好。同时，和另一种基于波动方程的偏移方法：单程波波动方程偏移相比，逆时偏移的陡倾角成像和断层成像效果更好。所述的逆时偏移是一种基于波动方程的叠前深度偏移方法，在时间域各向同性介质的波动方程可以具有如下形式：

$\frac{1}{v^2}\frac{{\∂}^{2}U}{\∂t^2}={\▿}^{2}U+f---\left(1\right)$

上式(1)中，v是介质P的波速度，U是波场，f是子波项，t是时间。是拉普拉斯算符，其定义是：

${\▿}^2=\frac{{\∂}^2}{\∂x^2}+\frac{{\∂}^2}{\∂y^2}+\frac{{\∂}^2}{\∂z^2}$

在时间域用数值方法求解波动方程，最常见的方法是用有限差分方法，该方法对波场u对时间的二阶导数做以下近似：

$\frac{{\∂}^{2}U}{\∂t^2}\≈U(t_0+\mathrm{\Δ}t)-2U\left(t_0\right)+U(t_0-\mathrm{\Δ}t)---\left(2\right)$

该近似的误差和Δt的四次方成正比，Δt越大误差越大，这个误差会导致波场的传播出现频散。另外，以上用作例子的各向同性介质的波动方程(1)是最简单的波动方程，实际多数地震数据处理时各向异性介质的波动方程比其更复杂，比如VTI和TTI介质的波动方程是两个偏微分方程耦合的方程组，而Orthorhombic介质以及Tilted Orthorhombic介质的波动方程是三个偏微分方程耦合而成的方程组。同时，如果包含吸收效应(Q因子)的波动方程则会更复杂。

目前地震数据在时间域实现逆时偏移还存在至少以下问题：

(1)时间域逆时偏移通常采用时间域的二阶差分近似，由于处理精度有限，会造成深部成像的频散。

(2)时间域逆时偏移对各向同性介质、各种不同的各向异性介质(VTI，TTI，Orthorhombic，Tilted Orthorhombic)以及吸收效应(Q因子)各有不同的公式、对应不同的稳定性条件、需要不同的实现，稳定性差，作业复杂，实现难度大，整体数据处理效率低。

(3)时间域逆时偏移对成像效率高，但是对于生成表面偏移距道集效率很低。原因是用时间域逆时偏移生成表面偏移距道集，需要把数据按照表面偏移距分成若干数据子子集，然后对每个数据子集分别做逆时偏移，然后将结果组织起来形成表面偏移距道集。一般单个数据子集需要1天左右时间，所以用此方法生成表面偏移距道集需要1个月以上的时间。

现有技术中时间域的逆时偏移实现方法会造成深部成像的频散问题，不利于后续地质构造分析处理。尤其是对于各向异性介质的处理时需要不同的公式等，稳定性差，作业复杂。并且，现有方法生成表面偏移距道集处理效率低下。

发明内容

本发明目的在于提供一种地震数据的逆时偏移处理方法及装置，可以解决实现逆势偏移处理时的频散问题，并且可以实现不同介质共享相同的逆时偏移实现方法，稳定性好，降低作业难度，大大提高逆时偏移处理的效率。

本申请提供的一种地震数据的逆时偏移处理方法及装置是这样实现的：

一种地震数据的逆时偏移处理方法，所述方法包括：

获取地震数据对应的介质信息，根据所述介质信息构建所述地震数据的单个频率的赫姆霍兹矩阵，以及，利用选取的稀疏矩阵求逆算法计算所述赫姆霍兹矩阵的逆矩阵；

取所述地震数据中的单炮数据，对所述单炮数据做傅里叶变换得到对应的频率域单炮数据；

用所述赫姆霍兹的逆矩阵与所述单炮数据的震源子波相乘，得到正演波场，以及用所述赫姆霍兹的逆矩阵与所述频率域单炮数据相乘，得到反传波场；

将所述正演波场与所述反传波场相乘得到第一结果数据，取所述第一结果数据的实部数据，得到单频单炮逆时偏移图像数据。

可选的实施例中，所述方法还包括：

将所述地震数据中的频率和单炮所对应的单频单炮逆时偏移图片数据相加，得到所述地震数据的逆势偏移图像。

可选的实施例中，所述赫姆霍兹矩阵包括采用如下形式：

Hu＝-f

$\frac{{\mathrm{\ω}}^2}{v^2}+{\▿}^2=H$

上式中，Hu＝-f为采用的赫姆霍兹方程，H为赫姆霍兹方程的矩阵，v是介质P的波速度，u是频率域波场，对应于时间域波场U的傅立叶变换。

一种地震数据的逆时偏移处理方法，所述方法包括：

获取地震数据对应的介质信息，根据所述介质信息构建所述地震数据的单个频率的赫姆霍兹矩阵，以及，利用选取的稀疏矩阵求逆算法计算所述赫姆霍兹矩阵的逆矩阵；

对每一炮，对时间域的地震数据做傅立叶变换，得到对应频率域波场，后根据数据的表面偏移距，将数据分成K个数据子集，K≥2；

利用所述逆矩阵乘以震源子波，得到正演波场，以及利用所述逆矩阵分别乘以每个数据子集，得到K个反传波场；

利用所述正演波场和所述反传波场分别相乘，并取相乘计算结果的实部，并将所述实部按照所示相乘计算结果对应的表面偏移距大小排列，得到单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集。

可选的实施例中，所述方法还包括：

将所述地震数据中的频率和单炮所对应的单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集，得到所述地震数据的单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集。

可选的实施例中，所述赫姆霍兹矩阵包括采用如下形式：

Hu＝-f

$\frac{{\mathrm{\ω}}^2}{v^2}+{\▿}^2=H$

上式中，Hu＝-f为采用的赫姆霍兹方程，H为赫姆霍兹方程的矩阵，v是介质P的波速度，u是频率域波场，对应于时间域波场U的傅立叶变换。

一种地震数据的逆时偏移处理装置，所述装置包括：

矩阵计算模块，用于获取地震数据对应的介质信息，根据所述介质信息构建所述地震数据的单个频率的赫姆霍兹矩阵，以及，利用选取的稀疏矩阵求逆算法计算所述赫姆霍兹矩阵的逆矩阵；

数据变换模块，用于取所述地震数据中的单炮数据，对所述单炮数据做傅里叶变换得到对应的频率域单炮数据；

第一正演和反传波场计算模块，用于用所述赫姆霍兹的逆矩阵与所述单炮数据的震源子波相乘，得到正演波场，以及用所述赫姆霍兹的逆矩阵与所述频率域单炮数据相乘，得到反传波场；

第一偏移图像处理模块，用于将所述正演波场与所述反传波场相乘得到第一结果数据，取所述第一结果数据的实部数据，得到单频单炮逆时偏移图像数据。

可选的实施例中，所述装置还包括：

第二偏移图像处理模块，用于将所述地震数据中的频率和单炮所对应的单频单炮逆时偏移图片数据相加，得到所述地震数据的逆势偏移图像。

可选的实施例中，所述赫姆霍兹矩阵包括采用如下形式：

Hu＝-f

$\frac{{\mathrm{\ω}}^2}{v^2}+{\▿}^2=H$

上式中，Hu＝-f为采用的赫姆霍兹方程，H为赫姆霍兹方程的矩阵，v是介质P的波速度，u是频率域波场，对应于时间域波场U的傅立叶变换。

一种地震数据的逆时偏移处理装置，所述装置包括：

矩阵计算模块，用于获取地震数据对应的介质信息，根据所述介质信息构建所述地震数据的单个频率的赫姆霍兹矩阵，以及，利用选取的稀疏矩阵求逆算法计算所述赫姆霍兹矩阵的逆矩阵；

子集划分模块，用于对每一炮，对时间域的地震数据做傅立叶变换，得到对应频率域波场，后根据数据的表面偏移距，将数据分成K个数据子集，K≥2；

第二正演和反传波场计算模块，用于利用所述逆矩阵乘以震源子波，得到正演波场，以及利用所述逆矩阵分别乘以每个数据子集，得到K个反传波场；

第一偏移道集处理模块，用于利用所述正演波场和所述反传波场分别相乘，并取相乘计算结果的实部，并将所述实部按照所示相乘计算结果对应的表面偏移距大小排列，得到单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集。

可选的实施例中，所述装置包括：

第二偏移道集处理模块，用于将所述地震数据中的频率和单炮所对应的单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集，得到所述地震数据的单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集。

可选的实施例中，所述赫姆霍兹矩阵包括采用如下形式：

Hu＝-f

$\frac{{\mathrm{\ω}}^2}{v^2}+{\▿}^2=H$

上式中，Hu＝-f为采用的赫姆霍兹方程，H为赫姆霍兹方程的矩阵，v是介质P的波速度，u是频率域波场，对应于时间域波场U的傅立叶变换。

本申请提供的一种地震数据的逆时偏移处理方法及装置，可以根据介质信息构建地震数据单个频率的赫姆霍兹矩阵及其逆矩阵，将赫姆霍兹逆矩阵与单炮的震源子波相乘得到正演波场。同时可以对单炮数据进行傅里叶变换生成频率域单炮数据，将赫姆霍兹逆矩阵与该单炮频率域单炮数据相乘得到反传波场。然后将得到的正演波场数据和反传波场数据相乘可以得到该单炮数据在该单个频率上的逆时偏移图像数据。当然，将地震数据中所有单炮的所有频率对应的逆时偏移图像数据叠加可以得到该地震数据最后的逆时偏移图像。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请中记载的一些实施例，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是本申请所述一种地震数据的逆时偏移处理方法一种实施例的方法流程示意图；

图2是本申请所述一种地震数据的逆时偏移处理方法一种实施例的方法流程示意图；

图3是本申请所述一种地震数据的逆时偏移处理方法一种实施例的方法流程示意图；

图4是本申请所述一种地震数据的逆时偏移处理方法一种实施例的方法流程示意图；

图5是本申请所述一种地震数据的逆时偏移处理装置一种实施例的模块结构示意图；

图6是本申请所述一种地震数据的逆时偏移处理装置一种实施例的模块结构示意图；

图7是本申请所述一种地震数据的逆时偏移处理装置一种实施例的模块结构示意图；

图8是本申请所述一种地震数据的逆时偏移处理装置一种实施例的模块结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。

图1是本申请所述一种地震数据的逆时偏移处理方法一个实施例的方法流程图。虽然本申请提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤或装置结构，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法或装置中可以包括更多或者更少的操作步骤或模块结构。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤或结构中，这些步骤的执行顺序或装置的模块结构不限于本申请实施例提供的执行顺序或模块结构。所述的方法或模块结构的在实际中的装置或终端产品应用时，可以按照实施例或者附图所示的方法或模块结构连接进行顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。

本发明提供了一种新的可以在频率域实现逆时偏移处理方法，避免了采用时间域的二阶差分近似，解决地震数据时间域逆时偏移处理的频散问题。具体的如图1所述，本申请提供的一种地震数据的逆时偏移处理方法的一种实施例可以包括：

S1：获取地震数据对应的介质信息，根据所述介质信息构建所述地震数据的单个频率的赫姆霍兹矩阵H，以及，利用选取的稀疏矩阵求逆算法计算所述赫姆霍兹矩阵的逆矩阵H^－1。本发明实施例中采用的是矩阵求逆算法可以包括利用multi－frontal方法和LowRank Hierarchical Semi Separable Matrix这两种方法的结合来求取赫姆霍兹逆矩阵。

在处理地震数据逆时偏移时，可以根据该地震数据所在采集地的介质信息。本发明具体实施过程中具体用到哪些介质信息视情况而定。通常而言地层速度是必不可少的，如果数据采集区域的各向异性效应比较严重，则可以需要增加各向异性参数比如epsilon，delta等。如果数据采集区域有较强的吸收效应，则可以需要增加吸收参数如Q因子等。本发明中所述的频率是指地震数据中所包括的所有频率，每个频率的赫穆霍兹矩阵不同，所以这个过程需要对所有频率都运行一遍，此处为计算一次单个频率的赫姆霍兹矩阵。构建成Helmholtz赫姆霍兹矩阵，记此矩阵为H。

S2：取所述地震数据中的单炮数据对所述单炮数据做傅里叶变换得到对应的频率域单炮数据。

这里的单炮数据是时间数据，经傅立叶变换后可以得到单个频率的单炮数据。

S3：用所述赫姆霍兹的逆矩阵H－1与所述单炮数据的震源子波相乘，得到正演波场，以及用所述赫姆霍兹的逆矩阵与所述频率域单炮数据相乘，得到反传波场。

本发明中所述的震源子波可以由用户指定，比如雷克子波。

S4：将所述正演波场与所述反传波场相乘得到第一结果数据，取所述第一结果数据的实部数据，得到单频单炮逆时偏移图像数据。

本申请提供的一种地震数据的逆时偏移处理方法，可以根据介质信息构建地震数据单个频率的赫姆霍兹矩阵及其逆矩阵，将赫姆霍兹逆矩阵与单炮的震源子波相乘得到正演波场。同时可以对单炮数据进行傅里叶变换生成频率域单炮数据，将赫姆霍兹逆矩阵与该单炮频率域单炮数据相乘得到反传波场。然后将得到的正演波场数据和反传波场数据相乘可以得到该单炮数据在该单个频率上的逆时偏移图像数据。

当然，进一步的可以将地震数据中所有单炮的所有频率对应的逆时偏移图像数据叠加可以得到该地震数据最后的逆时偏移图像。因此，本申请所述一种地震数据的逆时偏移处理方法的另一种实施例中所述方法还可包括：

S5：将所述地震数据中的频率和单炮所对应的单频单炮逆时偏移图片数据相加，得到所述地震数据的逆势偏移图像。

图2是本申请所述一种地震数据的逆时偏移处理方法另一个实施例的方法流程图。

在频率域实现逆时偏移需要求解频率域的波动方程，称为Helmholtz(赫姆霍兹)方程。对各向同性介质，Helmholtz方程可以有如下形式：

$(\frac{{\mathrm{\ω}}^2}{v^2}+{\▿}^2)u=-f---\left(3\right)$

上式(3)中ω是角频率，v是介质P的波速度，u是频率域波场，对应于时间域波场U的傅立叶变换。本发明实施例方案中，Helmholtz方程可以转化为如下形式：

Hu＝-f (4)

上式(4)中，H是Helmhotlz矩阵，u和f是向量。通过求解此方程(4)可以得到正演波场u。需要指出的是，其他的实施例应用场景中，各项异性介质以及吸收效应(Q因子)的Helmholtz方程也具有如公式(3)或(4)的一般形式，和各向同性介质的区别只是矩阵的每一项具体数值不同。不论哪种介质，Helmholtz矩阵都具有很强的稀疏性，例如具体的对于二维体系，Helmholtz矩阵尺寸大约是106行和106列，但是每一行只有9到25个非零项(根据介质不同)。对于三维体系，Helmholtz矩阵尺寸大约是109行和109列，但是每一行只有27到125个非零项(根据介质不同)。

为了得到逆时偏移图像，我们还可以需要求解以下的伴随方程：

Hv＝-d^* (5)

以上伴随方程(5)中，H是如公式(4)中同样的Helmholtz矩阵，v1是反传波场，d是处理的地震数据的频率域数据，可以通过对时间域地震数据做离散傅立叶变换得到，*代表对数据取共轭。计算出正演波场u和反传波场v的乘积，取其实部，得到单个频率单炮的逆时偏移图像。最终的偏移图像I等于地震数据中所有频率所有炮的逆时偏移图像之和，即：

$I=\underset{\mathrm{\ω}}{\Σ}\underset{s}{\Σ}\mathrm{Re}\left(uv\right)---\left(6\right)$

本发明采用直接法求解Helmholtz方程，其具体做法是利用Helmholtz矩阵的稀疏性质，用一个快速的稀疏矩阵求解方法，计算Helmholtz的逆矩阵，记作H－1。得到H－1以后，正演波场u可以通过H－1乘以子波f得到，而反传波场v1可以通过乘以数据的共轭d*得到。也就是说：

$\begin{array}{c}u=H^{-1}f\\ v_1=H^{-1}{d}^{*}\end{array}---\left(7\right)$

得到u和v₁以后，根据公式(6)即可得到逆时偏移图像。

以上方法得到是逆时偏移图像。图3是本申请所述一种逆时偏移的表面偏移距道集另一种实施例的方法流程示意图，如图3所示，如果想要得到逆时偏移的表面偏移距道集，则需要：

S201：获取地震数据对应的介质信息，根据所述介质信息构建所述地震数据的单个频率的赫姆霍兹矩阵，以及，利用选取的稀疏矩阵求逆算法计算所述赫姆霍兹矩阵的逆矩阵H－1；

S202：对每一炮，首先对时间域的地震数据做傅立叶变换，得到对应频率域波场。然后根据数据的表面偏移距，将数据分成若干个(这里记为K，K≥2)数据子集。

S203：然后利用所述逆矩阵H－1乘以震源子波，得到正演波场，以及利用逆矩阵H－1分别乘以每个数据子集，得到若干个(这里同样为K，K≥2)反传波场。

S204：利用所述正演波场和所述反传波场分别相乘，并取相乘计算结果的实部，并将所述实部按照所示相乘计算结果对应的表面偏移距大小排列，得到单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集。

如前所述，本申请求解逆时偏移的表面偏移距道集时所述赫姆霍兹矩阵可以包括采用如下形式：

Hu＝-f

$\frac{{\mathrm{\ω}}^2}{v^2}+{\▿}^2=H$

上式中，Hu＝-f为采用的赫姆霍兹方程，H为赫姆霍兹方程的矩阵，v是介质P的波速度，u是频率域波场，对应于时间域波场U的傅立叶变换。

当然，将地震数据中所有单炮的所有频率对应的单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集相加可以得到该地震数据最后的逆时偏移的表面偏移距道集。因此本申请所述的一种地震数据的逆时偏移处理方法的另一种实施例中，所述方法还可以包括：

S205：将所述地震数据中的频率和单炮所对应的单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集，得到所述地震数据的逆时偏移表面偏移距道集。

图4是本申请所述一种逆时偏移的表面偏移距道集另一种实施例的方法流程示意图。

由上可见，与生成逆时偏移图像的步骤第一步是相同的，后续步骤因求解对象不同而处理方式上有部分改变。因为实际计算中第一步的计算耗时远远超过其他步骤，因此用此方法生成逆时偏移表面偏移距道集的效率非常高。

具体的一个应用实施例中，假设第一步需要100个小时。第二步，利用第一步的结果生成图像只要1个小时。生成一个道集(包含30个图像)则需要30小时。因此生成图像所需的时间是101小时，而生成一个道集的时间是130小时。于此对应的，用时间域逆时偏移生成图像的时间只要20小时(比频率域逆时偏移快4倍，因为频率域逆时偏移生成一个图像需要101小时)，但是用时间域逆时偏移方法生成道集(包含30个图像)的时间是20x30＝600个小时，是频率域逆时偏移所需时间的4倍(频率域逆时偏移只需要130小时)。

基于本申请上述所述的地震数据的逆时偏移处理方法，本申请还提供一种地震数据的逆时偏移处理装置。图5是本申请所述地震数据的逆时偏移处理装置一种实施例的模块结构示意图，如图5所示，所述装置可以包括：

矩阵计算模块101，可以用于获取地震数据对应的介质信息，根据所述介质信息构建所述地震数据的单个频率的赫姆霍兹矩阵，以及，利用选取的稀疏矩阵求逆算法计算所述赫姆霍兹矩阵的逆矩阵；

数据变换模块102，可以用于取所述地震数据中的单炮数据，对所述单炮数据做傅里叶变换得到对应的频率域单炮数据；

第一正演和反传波场计算模块103，可以用于用所述赫姆霍兹的逆矩阵与所述单炮数据的震源子波相乘，得到正演波场，以及用所述赫姆霍兹的逆矩阵与所述频率域单炮数据相乘，得到反传波场；

第一偏移图像处理模块104，可以用于将所述正演波场与所述反传波场相乘得到第一结果数据，取所述第一结果数据的实部数据，得到单频单炮逆时偏移图像数据。

当然，另一种实施例中，还可以利用所述装置得到要处理的地震数据中所有的频率和单炮的逆时偏移数据，然后相加后可以得到整个地震数据的逆势偏移图像。图6是本申请所述地震数据的逆时偏移处理装置一种实施例的模块结构示意图，如图6所示，所述装置的另一种实施例中，所述装置还可以包括：

第二偏移图像处理模块105，可以用于将所述地震数据中的频率和单炮所对应的单频单炮逆时偏移图片数据相加，得到所述地震数据的逆势偏移图像。

当然，本申请还可以基于求取额赫姆霍兹矩阵求取地震数据的逆时偏移表面偏移距道集。因此，本申请还提供另一种地震数据的逆时偏移处理装置。图7是本申请所述地震数据的逆时偏移处理装置另一种实施例的模块结构示意图，如图7所示，所述装置可以包括：

矩阵计算模块201，可以用于获取地震数据对应的介质信息，根据所述介质信息构建所述地震数据的单个频率的赫姆霍兹矩阵，以及，利用选取的稀疏矩阵求逆算法计算所述赫姆霍兹矩阵的逆矩阵；

子集划分模块202，可以用于对每一炮，对时间域的地震数据做傅立叶变换，得到对应频率域波场，后根据数据的表面偏移距，将数据分成K个数据子集，K≥2；

第二正演和反传波场计算模块203，可以用于利用所述逆矩阵乘以震源子波，得到正演波场，以及利用所述逆矩阵分别乘以每个数据子集，得到K个反传波场；

第一偏移道集处理模块204，可以用于利用所述正演波场和所述反传波场分别相乘，并取相乘计算结果的实部，并将所述实部按照所示相乘计算结果对应的表面偏移距大小排列，得到单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集。

当然，将地震数据中所有单炮的所有频率对应的单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集相加可以得到该地震数据最后的逆时偏移图像。图8是本申请所述地震数据的逆时偏移处理装置另一种实施例的模块结构示意图，如图8所，本申请所述的一种地震数据的逆时偏移处理装置的另一种实施例中，所述装置包括：

第二偏移道集处理模块205，可以用于将所述地震数据中的频率和单炮所对应的单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集，得到所述地震数据的逆时偏移表面偏移距道集。

如前所述，上述实施例所述装置中所述赫姆霍兹矩阵包括采用如下形式：

Hu＝-f

$\frac{{\mathrm{\ω}}^2}{v^2}+{\▿}^2=H$

上式中，Hu＝-f为采用的赫姆霍兹方程，H为赫姆霍兹方程的矩阵，v是介质P的波速度，u是频率域波场，对应于时间域波场U的傅立叶变换。

本申请提供的一种地震数据的逆时偏移处理方法及装置，可以根据介质信息构建地震数据单个频率的赫姆霍兹矩阵及其逆矩阵，将赫姆霍兹逆矩阵与单炮的震源子波相乘得到正演波场。同时可以对单炮数据进行傅里叶变换生成频率域单炮数据，将赫姆霍兹逆矩阵与该单炮频率域单炮数据相乘得到反传波场。然后将得到的正演波场数据和反传波场数据相乘可以得到该单炮数据在该单个频率上的逆时偏移图像数据。当然，将地震数据中所有单炮的所有频率对应的逆时偏移图像数据叠加可以得到该地震数据最后的逆时偏移图像。

本申请还可以计算得到地震数据的逆时偏移表面偏移距道集，与生成逆时偏移图像的步骤第一步是相同的，后续步骤因求解对象不同而处理方式上有部分改变。因为实际计算中第一步的计算耗时远远超过其他步骤，因此用此方法生成逆时偏移表面偏移距道集的效率非常高。

尽管本申请内容中提到构建矩阵、傅里叶变换、矩阵与子波相乘等之类的描述，但是，本申请并不局限于必须是完全符合方法标准或实施例所描述的情况。某些方法标准或实施例描述的基础上略加修改后的实施方案也可以实行上述实施例相同、等同或相近、或变形后可预料的实施效果。当然，即使不采用上述方法标准或者数据处理的方式，只要符合本申请上述各实施例的矩阵构建、数据处理获取正演波场、反传波场的方式仍然可以实现相同的申请的方式仍在本发明的实施范围之内，在此不再赘述。

虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。

上述实施例阐明的单元、装置或模块，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构、类等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，移动终端，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (12)

1.一种地震数据的逆时偏移处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取地震数据对应的介质信息，根据所述介质信息构建所述地震数据的单个频率的赫姆霍兹矩阵，以及，利用选取的稀疏矩阵求逆算法计算所述赫姆霍兹矩阵的逆矩阵；

取所述地震数据中的单炮数据，对所述单炮数据做傅里叶变换得到对应的频率域单炮数据；

用所述赫姆霍兹的逆矩阵与所述单炮数据的震源子波相乘，得到正演波场，以及用所述赫姆霍兹的逆矩阵与所述频率域单炮数据相乘，得到反传波场；

将所述正演波场与所述反传波场相乘得到第一结果数据，取所述第一结果数据的实部数据，得到单频单炮逆时偏移图像数据。

2.如权利要求1所述的一种地震数据的逆时偏移处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述地震数据中的频率和单炮所对应的单频单炮逆时偏移图片数据相加，得到所述地震数据的逆势偏移图像。

3.如权利要求1或2所述的一种地震数据的逆时偏移处理方法，其特征在于，所述赫姆霍兹矩阵包括采用如下形式：

Hu＝-f

$\frac{{\mathrm{\ω}}^2}{v^2}+{\▿}^2=H$

上式中，Hu＝-f为采用的赫姆霍兹方程，H为赫姆霍兹方程的矩阵，v是介质P的波速度，u是频率域波场，对应于时间域波场U的傅立叶变换。

4.一种地震数据的逆时偏移处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取地震数据对应的介质信息，根据所述介质信息构建所述地震数据的单个频率的赫姆霍兹矩阵，以及，利用选取的稀疏矩阵求逆算法计算所述赫姆霍兹矩阵的逆矩阵；

对每一炮，对时间域的地震数据做傅立叶变换，得到对应频率域波场，后根据数据的表面偏移距，将数据分成K个数据子集，K≥2；

利用所述逆矩阵乘以震源子波，得到正演波场，以及利用所述逆矩阵分别乘以每个数据子集，得到K个反传波场；

利用所述正演波场和所述反传波场分别相乘，并取相乘计算结果的实部，并将所述实部按照所示相乘计算结果对应的表面偏移距大小排列，得到单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集。

5.如权利要求4所述的一种地震数据的逆时偏移处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述地震数据中的频率和单炮所对应的单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集，得到所述地震数据的逆时偏移表面偏移距道集。

6.如权利要求4或5所述的一种地震数据的逆时偏移处理方法，其特征在于，所述赫姆霍兹矩阵包括采用如下形式：

Hu＝-f

$\frac{{\mathrm{\ω}}^2}{v^2}+{\▿}^2=H$

上式中，Hu＝-f为采用的赫姆霍兹方程，H为赫姆霍兹方程的矩阵，v是介质P的波速度，u是频率域波场，对应于时间域波场U的傅立叶变换。

7.一种地震数据的逆时偏移处理装置，其特征在于，所述装置包括：

矩阵计算模块，用于获取地震数据对应的介质信息，根据所述介质信息构建所述地震数据的单个频率的赫姆霍兹矩阵，以及，利用选取的稀疏矩阵求逆算法计算所述赫姆霍兹矩阵的逆矩阵；

数据变换模块，用于取所述地震数据中的单炮数据，对所述单炮数据做傅里叶变换得到对应的频率域单炮数据；

第一正演和反传波场计算模块，用于用所述赫姆霍兹的逆矩阵与所述单炮数据的震源子波相乘，得到正演波场，以及用所述赫姆霍兹的逆矩阵与所述频率域单炮数据相乘，得到反传波场；

第一偏移图像处理模块，用于将所述正演波场与所述反传波场相乘得到第一结果数据，取所述第一结果数据的实部数据，得到单频单炮逆时偏移图像数据。

8.如权利要求7所述的一种地震数据的逆时偏移处理装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二偏移图像处理模块，用于将所述地震数据中的频率和单炮所对应的单频单炮逆时偏移图片数据相加，得到所述地震数据的逆势偏移图像。

9.如权利要求7或8所述的一种地震数据的逆时偏移处理装置，其特征在于，所述赫姆霍兹矩阵包括采用如下形式：

Hu＝-f

$\frac{{\mathrm{\ω}}^2}{v^2}+{\▿}^2=H$

上式中，Hu＝-f为采用的赫姆霍兹方程，H为赫姆霍兹方程的矩阵，v是介质P的波速度，u是频率域波场，对应于时间域波场U的傅立叶变换。

10.一种地震数据的逆时偏移处理装置，其特征在于，所述装置包括：

矩阵计算模块，用于获取地震数据对应的介质信息，根据所述介质信息构建所述地震数据的单个频率的赫姆霍兹矩阵，以及，利用选取的稀疏矩阵求逆算法计算所述赫姆霍兹矩阵的逆矩阵；

子集划分模块，用于对每一炮，对时间域的地震数据做傅立叶变换，得到对应频率域波场，后根据数据的表面偏移距，将数据分成K个数据子集，K≥2；

第二正演和反传波场计算模块，用于利用所述逆矩阵乘以震源子波，得到正演波场，以及利用所述逆矩阵分别乘以每个数据子集，得到K个反传波场；

第一偏移道集处理模块，用于利用所述正演波场和所述反传波场分别相乘，并取相乘计算结果的实部，并将所述实部按照所示相乘计算结果对应的表面偏移距大小排列，得到单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集。

11.如权利要求10所述的一种地震数据的逆时偏移处理装置，其特征在于，所述装置包括：

第二偏移道集处理模块，用于将所述地震数据中的频率和单炮所对应的单个频率单炮逆时偏移表面偏移距道集，得到所述地震数据的逆时偏移表面偏移距道集。

12.如权利要求10或11所述的一种地震数据的逆时偏移处理装置，其特征在于，所述赫姆霍兹矩阵包括采用如下形式：

Hu＝-f

$\frac{{\mathrm{\ω}}^2}{v^2}+{\▿}^2=H$

上式中，Hu＝-f为采用的赫姆霍兹方程，H为赫姆霍兹方程的矩阵，v是介质P的波速度，u是频率域波场，对应于时间域波场U的傅立叶变换。