CN107153217B - 一种低信噪比区域模型道构建方法 - Google Patents

一种低信噪比区域模型道构建方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种低信噪比区域模型道构建方法。所述构建方法包括：采集地震数据，得到叠加数据；对叠加数据进行目标层位拾取，插值出每道层位时间；选取一定范围的时间层位，拉平处理后，以信噪比较高区域的波形和振幅为参考模型对信噪比较低的区域进行增强信噪比和连续性处理；通过数据反校正和合并后得到信噪比较高、同相轴连续性较好的高质量模型道。本发明的方法构建的模型道能够提高低信噪比区域的信噪比和连续性，模型道构造清晰，品质较高，可以进一步提高后续剩余静校正的效果。

Description

一种低信噪比区域模型道构建方法
技术领域
本发明涉及石油天然气地震勘探调查技术领域。具体来讲，涉及一种低信噪比区域模型道构建方法，主要应用于石油地震勘探的地震资料处理解释。
背景技术
随着西部石油勘探的不断深入，油气藏勘探面对越来越大的挑战，由于西部地区构造复杂，地表高差也较大，低降速层的速度和厚度变化大，地层产状在横向和纵向上变化显著，各类噪声发育强力，资料的信噪比和同相轴连续性较差，虽然经过前期预处理能得到较好的资料，但还需要进行剩余静校正处理，进一步改善其同相轴连续性。
目前，主流的剩余静校正方法都对模型道的依耐性较大，信噪比较高、连续性较好的模型道有助于提高剩余静校正的处理效果，但是高陡复杂地区信噪比较低、有效同相轴的连续性较差，常规倾角扫描加权叠加等模型道构建方法并不能增强其连续性。
发明内容
针对现有技术中存在的不足，本发明的目的之一在于解决上述现有技术中存在的一个或多个问题。
为了实现上述目的，本发明提供了一种低信噪比区域模型道构建方法。所述方法包括以下步骤：采集地震数据，经预处理、叠加去噪处理后得到叠加数据X1；对叠加数据X1目标层位进行层位文件拾取，并进行插值处理得到每道层位时间；根据每道层位时间及叠加数据X1，得到目标层位数据X2；将叠加数据X1减去目标层位数据X2，得到非目标层数据X3；给定校正拉平处理时间点值，计算每道层位时间与其给定时间点的差值，作为每道拉平校正的校正量，对目标层位数据X2进行拉平处理，得到拉平后数据X4；通过拟合求取数据X4中同相轴连续性较好、信噪比较高时窗区域的拟合波形和平均振幅；将同相轴连续性较好、信噪比较高时窗区域的拟合波形和平均振幅作为参考模型，用以提高数据X4中信噪比较低区域的信噪比和连续性，得到数据X5；对数据X5进行校正反拉平处理，得到数据X6；将数据X3和数据X6合并，得到信噪比较高、连续性较好的模型道数据。
与现有技术相比，根据本发明的方法构建的模型道能够提高低信噪比区域的信噪比和连续性；模型道构造清晰，品质较高，可以进一步提高后续剩余静校正的效果。
附图说明
通过下面结合附图进行的描述，本发明的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：
图1示出了根据本发明示例性实施例的低信噪比区域模型道构建方法的示意流程图。
图2示出了实际地震数据叠加剖面图。
图3示出了采用本发明的一个示例性实施例对图2中的实际地震数据叠加剖面进行目标层位拾取示意图。
图4示出了采用本发明的一个示例性实施例对图2中的低信噪比区域进行模型道构建时的时窗移动示意图。
图5示出了采用本发明的一个示例性实施例对图2中的实际地震数据叠加剖面进行模型道构建后的叠加剖面图。
具体实施方式
在下文中，将结合附图和示例性实施例详细地描述根据本发明的低信噪比区域模型道构建方法。
本发明旨在提出一种高质量模型道的构建方法，以提高低信噪比区域的信噪比和连续性。
本发明的核心内容是，通过对叠加数据拾取目标层位，插值出每道层位时间，然后选取一定范围的时间层位，拉平处理后，以信噪比较高区域的波形和振幅为参考道对信噪比较低的区域进行增强信噪比和连续性处理，最后通过数据反校正和数据合并，得到信噪比较高、同相轴连续性较好的高质量模型道。
图1示出了根据本发明示例性实施例的低信噪比区域模型道构建方法的示意流程图。图2示出了实际地震数据叠加剖面图。图3示出了采用本发明的一个示例性实施例对图2中的实际地震数据叠加剖面进行目标层位拾取示意图。图4示出了采用本发明的一个示例性实施例对图2中的低信噪比区域进行模型道构建时的时窗移动示意图。图5示出了采用本发明的一个示例性实施例对图2中的实际地震数据叠加剖面进行模型道构建后的叠加剖面图。
如图1所示，在本发明的一个示例性实施例中，低信噪比区域模型道构建方法可通过以下步骤实现：
(1)采集地震数据，经预处理、叠加去噪处理后得到叠加剖面，即得到叠加数据X1。
对野外采集到的地震数据，经过静校正、叠前去噪、振幅补偿、速度分析等预处理后，进行叠加去噪处理，得到信噪比相对较高的偏移剖面。这里，静校正、叠前去噪、振幅补偿、速度分析等叠加之前的预处理、以及叠加去噪处理属于常规操作。
例如，如图2为含复杂构造的地震数据叠加剖面，根据地质解释，虽然经过预处理和叠加去噪处理，但B、C区域构造的信噪比和连续性仍然较差，需要提高该构造的信噪比和连续性，以便为后续剩余静校正处理提供高质量的模型道。
(2)对叠加数据X1的主要目标层位进行层位拾取操作，并进行插值处理得到每道层位时间。
在本实施例中，可在地质解释人员的指导下，或者通过查看以往相同工区资料构造，对叠加数据的主要目标层位进行层位文件拾取操作(如图3箭头所指处为拾取的层位构造)，以拾取拟保护的、需要处理的同相轴层位。拾取的原则是对于近似水平的构造层位拾取点间隔可尽量加大，而含复杂构造的层位则可尽量把层位拾取间隔缩小，这样有利于保持好的层位拾取精度。例如，如图3所示，黑色圆点表示构造层位的拾取点，由于该叠加剖面含有复杂构造，因此，层位拾取点间隔相对较小，以确保层位的拾取精度。
层位拾取操作完成后，可先对叠加数据的道范围进行统计，然后读取拾取的层位文件值(包括道号及对应拾取点的时间)，通过三角插值算法或者线性插值算法得出每一道的层位时间，并将每道层位时间写入每一道的某个道头文件中。这里，三角插值算法和线性插值算法属于常规操作。
(3)根据每道层位时间及叠加数据X1，得到目标层位数据X2。
在本示例性实施例中，具体来讲，获得目标层位数据X2可按下列方式实施：
S1：读取每道道头中的层位时间t，该层位时间t加上某个时间值t1(例如，t1可以为20ms)，将每道数据中t+t1时间到每道叠加数据X1最后时间间的叠加数据值置零值；
S2：读取每道道头中的插值时间t，该层位时间t减去某个时间值t1(例如，t1可以为20ms)，将步骤S1中的每道叠加数据中的零时间到每道t-t1时间间的叠加数据值置零值，得到只有一定时间范围的目标层叠加数据X2。
优选的，这里的t1的取值范围包括10ms～20ms，t1取值太小，目标层叠加数据X2可能太少，导致后续无法处理；t1取值太大，目标层叠加数据X2可能会包含其他同相轴信息，会干扰目标层叠加数据X2的后续处理。在获取一定时间范围的目标层叠加数据X2过程中，优选的，数据X2仅有该目标层信息，无其他同相轴信息。
(4)将叠加数据X1减去目标层叠加数据X2，得到非目标层数据X3。
(5)给定校正拉平处理时间点值，计算层位每道时间与其给定时间点的差值，作为每道拉平校正的校正量，对目标层数据X2进行拉平处理，得到拉平数据X4。
在本示例性实施例中，优选的，本步骤可按下列方式实施：
S1：给定某个校正时间点值T0，例如，可选取构造层位上某个时间点值，优选的，选取待处理的叠加数据X1中近视水平构造的任意一个层位的某个时间点值，这里的T0可以为2000ms。利用步骤(2)中插值出的每道层位时间值与校正时间点值T0做差，得到每道校正量ΔT，并把校正量写入到数据道头文件中保存；
S2：地震数据中每一道的每一个样点值对应的时间与道头中该道数据的校正量ΔT做差，作为该道该样点值拉平处理后的时间位置，直到所有道的所有样点值都得到拉平处理后的时间位置，从而完成对整个数据的拉平处理。
(6)计算数据X4中同相轴连续性较好、信噪比较高时窗区域的拟合波形和平均振幅。例如，如图4所示的a时窗即表示同相轴连续性较好、信噪比较高的时窗区域。
在本示例性实施例中，具体来讲，拟合波形的计算可包括以下步骤：可以利用式1的正交多项式来描述地震波的到达相位时间(拟合波形)，然后通过多项式拟合的方法得到式1中的多项式系数值，即a0，a1，a2的值，其中，所述式1为：
T(x)＝a0+a1p1(x)+a2p2(x)
其中，T为拟合时间函数；a1，a2分别为一次和二次多项式的系数，a0为初始拟合时窗的中心位置；x为观测点横坐标，且x∈[-M,M]并为整数，M为拟合道数的1/2；p1(x)，p2(x)为彼此正交的正交多项式。
平均振幅的计算可包括以下步骤：可以利用式2的正交多项式来表示平均振幅，然后通过多项式拟合的方法得到式2中的多项式系数值，即b0，b1，b2，b3的值，其中，所述式2为：
A(x)＝b0+b1x+b2x2+b3x3
其中，A为拟合振幅函数；b1，b2，b3分别为一次、二次和三次多项式系数，b0为初始拟合时窗的中心位置；x为观测点横坐标且x∈[-M,M]并为整数，M为拟合道数的1/2。
这里，同相轴连续性好坏可以用自相关值表示，自相关值越大可表示同相轴连续性越好。例如，如果自相关值的范围为0～1.0，图2的地震数据叠加剖面图中的自相关值为0.3，当经本发明方法处理后，如图4中的a时窗区域的自相关值变为0.9，即表明a时窗区域的同相轴连续性较好。
信噪比高低可以用频率域中信号与噪声的比值表示，频率域中信号与噪声的比值越大表示信噪比越高。例如，如果信噪比值的范围为0～1.0，图2的地震数据叠加剖面图中的信噪比值为0.5，当经本发明方法处理后，如图4中的a时窗区域的信噪比值变为0.86，即表明a时窗区域的信噪比较高。这里，自相关值与信噪比值的求取均属于常规操作。
(7)将所述同相轴连续性较好、信噪比较高时窗区域的拟合波形和平均振幅作为参考模型，以提高数据X4中信噪比较低区域的信噪比和连续性，得到数据X5。
在本示例性实施例中，优选的，本步骤可按下列方式实施：
S1：选取X4数据中同相轴连续性较差、信噪比较低的时窗区域(例如，图4中所示的b～k时窗)，以步骤(6)中同相轴连续性较好、信噪比较高的时窗区域的拟合波形作为参考，对同相轴连续性较差、信噪比较低的时窗区域进行拟合操作，然后滑动半个时窗，如图4中时窗的位置移动示意图所示，即b时窗以a时窗作为参考模型，然后b向下滑动半个时窗，移动到时窗c，即完成b、c时窗区域的拟合，继续相同的拟合操作，直到完成整个低信噪比区域内的拟合波形求取。
这里，可以用式3的正交多项式来描述同相轴连续性较差、信噪比较低的时窗区域地震波的到达相位时间(拟合波形)，所述式3为：
T'(x)＝a'0+a'1p'1(x)+a'2p'2(x)
其中，T'为拟合时间函数；a'1，a'2分别为一次和二次多项式的系数，a'0为初始拟合时窗的中心位置；x为观测点横坐标，且x∈[-M,M]并为整数，M为拟合道数的1/2；p'1(x)，p'2(x)为彼此正交的正交多项式；a'0，a'1，a'2通过多项式拟合的方法求取。
为了提高低信噪比区域的拟合波形效果，采用步骤(6)中同相轴连续性较好、信噪比较高的时窗区域的拟合波形作为参考，此时两个区域的时窗区域窗口大小一致，并且a'0＝a0，a'1＝a1，a'2＝a2。
S2：选取X4数据中同相轴连续性较差、信噪比较低的时窗区域，以步骤(6)中同相轴连续性较好、信噪比较高的时窗区域的平均振幅作为参考，对同相轴连续性较差、信噪比较低的时窗区域进行拟合操作，然后滑动半个时窗(如图4中时窗的位置移动示意图所示)，继续相同的拟合操作，至到完成整个低信噪比区域内的平均振幅求取。
这里，可以利用式4的正交多项式来表示同相轴连续性较差、信噪比较低的时窗区域平均振幅，所述式4为：
A'(x)＝b'0+b'1x+b'2x2+b'3x3
其中，A'为拟合振幅函数；b'1，b'2，b'3分别为一次、二次和三次多项式系数，b'0为初始拟合时窗的中心位置；x为观测点横坐标且x∈[-M,M]并为整数，M为拟合道数的1/2；
为了提高低信噪比区域的平均振幅效果，采用步骤(6)中同相轴连续性较好、信噪比较高的时窗区域的平均振幅作为参考，此时两个区域的时窗区域窗口大小一致，并且b'0＝b0，b'1＝b1，b'2＝b2，b'3＝b3。
S3：将步骤S2中利用振幅多项式4求出的各道振幅值，乘上步骤S1中利用式3求出的当前窗口拟合波形的值再带入式3，得到数据X5，即形成了期望输出的高信噪比和好连续性的剖面。
(8)对数据X5进行校正反拉平处理，得到数据X6。
在本示例性实施例中，将地震数据X5中每一道的每一个样点值对应的时间与道头中该道数据的校正量ΔT(即步骤(5)中的校正量)之和，作为该道该样点值反拉平处理后的时间位置，直到所有道的所有样点值都得到反拉平处理后的时间位置，从而完成对整个数据反向校正，恢复地震数据本来构造面貌。
(9)将数据X3和数据X6相加，得到信噪比较高、连续性较好的模型道数据。
如图5所示的采用本发明的一个示例性实施例对图2中的实际地震数据叠加剖面进行模型道构建后的叠加剖面图。所述叠加剖面大倾斜构造的同相轴信噪比和连续性都大大提高，为后续剩余静校正处理提供了高质量的模型道。
这里，在本申请中描述的同相连续性较好、信噪比较高均采用同一标准。同理，本申请中描述的同相连续性较差、信噪比较低也均采用同一标准。
综上所述，本发明通过对信噪比较低的地震数据，尤其是山地资料中信噪比较低的地震数据进行模型道构建，其构建的模型道信噪比高、同相轴连续性好，并且构造清晰、品质高，为后续剩余静校正处理提供了高质量的模型道。
尽管上面已经通过结合示例性实施例描述了本发明，但是本领域技术人员应该清楚，在不脱离权利要求所限定的精神和范围的情况下，可对本发明的示例性实施例进行各种修改和改变。

Claims (3)

1.一种低信噪比区域模型道构建方法，其特征在于，所述构建方法包括以下步骤：
采集地震数据，经预处理、叠加去噪处理后得到叠加数据；
对叠加数据目标层位进行层位文件拾取，并进行插值处理得到每道层位时间；
根据每道层位时间及叠加数据，得到目标层位数据；
将叠加数据减去目标层位数据，得到非目标层数据；
给定校正拉平处理时间点值，计算每道层位时间与其给定时间点的差值，作为每道拉平校正的校正量，对目标层位数据进行拉平处理，得到拉平后数据；
通过拟合求取所述拉平后数据中同相轴连续性较好、信噪比较高时窗区域的拟合波形和平均振幅；
将同相轴连续性较好、信噪比较高时窗区域的拟合波形和平均振幅作为参考模型，用以提高所述拉平后数据中信噪比较低区域的信噪比和连续性，得到第一数据；
对第一数据进行校正反拉平处理，得到第二数据；
将非目标层数据与第二数据合并，得到模型道数据，其中，
利用式1通过多项式拟合的方法得到同相轴连续性较好、信噪比较高时窗区域的拟合波形，利用式2通过多项式拟合的方法得到同相轴连续性较好、信噪比较高时窗区域的平均振幅，
其中，所述式1为：
T(x)＝a0+a1p1(x)+a2p2(x)
其中，T为拟合时间函数；a1，a2分别为一次和二次多项式的系数；a0为初始拟合时窗的中心位置；x为观测点横坐标，且x∈[-M,M]并为整数，M为拟合道数的1/2；p1(x)，p2(x)为彼此正交的正交多项式；
所述式2为：
A(x)＝b0+b1x+b2x2+b3x3
其中，A为拟合振幅函数；b1，b2，b3分别为一次、二次和三次多项式系数，b0为初始拟合时窗的中心位置；x为观测点横坐标且x∈[-M,M]并为整数，M为拟合道数的1/2；
提高所述拉平后数据中信噪比较低时窗区域的信噪比和连续性方法包括以下步骤：
S1：利用式3通过多项式拟合的方法得到信噪比较低时窗区域的拟合波形，所述式3为：
T'(x)＝a'0+a'1p'1(x)+a'2p'2(x)
其中，T'为拟合时间函数；a'1，a'2分别为一次和二次多项式的系数，a'0为初始拟合时窗的中心位置；x为观测点横坐标，且x∈[-M,M]并为整数，M为拟合道数的1/2；p'1(x)，p'2(x)为彼此正交的正交多项式；
以所述同相轴连续性较好、信噪比较高时窗区域的拟合波形作为参考，即所述式3的多项式系数a'0＝a0，a'1＝a1，a'2＝a2，滑动半个时窗，继续拟合得到整个低信噪比区域的拟合波形；
S2：利用式4通过多项式拟合的方法得到信噪比较低时窗区域的平均振幅，所述式4为：
A'(x)＝b'0+b'1x+b'2x2+b'3x3
其中，A'为拟合振幅函数；b'1，b'2，b'3分别为一次、二次和三次多项式系数，b'0为初始拟合时窗的中心位置；x为观测点横坐标且x∈[-M,M]并为整数，M为拟合道数的1/2；
以所述同相轴连续性较好、信噪比较高时窗区域的平均振幅作为参考，即所述式4的多项式系数b'0＝b0，b'1＝b1，b'2＝b2，b'3＝b3，滑动半个时窗，继续拟合得到整个低信噪比区域的平均振幅；
S3：将步骤S2得到的各道平均振幅乘上S1步骤得到的当前窗口拟合波形的值带入式3，形成信噪比较高、连续性较好的剖面，即得到第一数据。
2.根据权利要求1所述的低信噪比区域模型道构建方法，其特征在于，所述对叠加数据目标层位进行层位文件拾取是指拾取需要保护的同相轴层位。
3.根据权利要求1所述的低信噪比区域模型道构建方法，其特征在于，所述获得目标层位数据的方法包括步骤：
S1：读取每道层位时间t，对每道层位时间t加上某个时间值t1，将每道数据中t+t1时间到每道叠加数据中最后时间间的叠加数据值置零值；
S2：读取每道层位时间t，对每道层位时间t减去某个时间值t1，将S1步骤的每道叠加数据中的零时间到每道t-t1时间间的叠加数据值置零值，得到目标层位数据。
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