CN109425892A - 地震子波的估计方法及系统 - Google Patents
地震子波的估计方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109425892A CN109425892A CN201710791554.1A CN201710791554A CN109425892A CN 109425892 A CN109425892 A CN 109425892A CN 201710791554 A CN201710791554 A CN 201710791554A CN 109425892 A CN109425892 A CN 109425892A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- seismic wavelet
- record
- wavelet
- estimation
- frequency
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 50
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 5
- 230000005012 migration Effects 0.000 claims description 5
- 238000013508 migration Methods 0.000 claims description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 5
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 4
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 3
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 3
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 abstract description 22
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000013398 bayesian method Methods 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000013535 sea water Substances 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/282—Application of seismic models, synthetic seismograms
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/32—Transforming one recording into another or one representation into another
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种地震子波的估计方法及系统,该方法包括:将观测炮记录和模拟炮记录的时间域地震子波转化至频率域地震子波;获取单频校正因子,并进行频率域地震子波的校正;基于校正后的频率域地震子波获取估计地震子波;基于估计地震子波建立全波形反演速度模型;当反演速度与测井速度的误差小于设定误差时,输出地震子波,否则,重复上述步骤。其优点在于:考虑了频带范围的影响,更适用于波动方程类的正演以及反演;有效的克服了观测炮记录与模拟炮记录之间因为子波不准确导致的旅行时差问题,提高了子波估计的精度;采用不同的反演策略,结合全波形反演速度建模,进一步提高了子波估计的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及油气地震勘探领域,更具体地,涉及一种地震子波的估计方法及系统。
背景技术
地震子波的估计对于地震数据预处理、全波形反演、叠后反演等具有重要的意义。常用的子波估计方法主要有确定性方法和统计性方法两大类:
确定性子波估计方法主要利用了测井资料的信息。优点是该方法估计的子波较为准确;缺点是在地震勘探程度低,井资料较为缺乏的环境中,应用会受到极大的限制。另外,如果井震数据匹配得不好,往往会导致同一地区不同井之间估计的子波具有较大的差异。目前,确定性子波估计方法主要有:维纳滤波法、谱除法、贝叶斯法等。
统计性子波估计方法是通过假设反射系数序列的分布满足某种统计规律,然后依据地震数据的统计特征估计子波。该方法的优点是由于地震资料各道的统计规律相对比较稳定,因此,估计出的子波具有较好的横向稳定性;其缺点是如果反射系数的统计规律与假设条件不符,估计出的子波精度较低。目前,统计性子波估计方法主要有:自相关法、地震记录谱平滑法、Z变换法、复赛谱法、高阶统计量法等。
此外,以上两类方法在进行子波估计时没有考虑子波的频谱,估计的子波进行波动方程类的正演模拟时会产生较为严重的频散,影响模拟炮记录的质量。
因此,有必要开发一种不受反射系数假设条件与测井信息的限制、能够有效克服频散的影响、得到较高子波精度的地震子波的估计方法及系统。
公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解,而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明提出了一种地震子波的估计方法及系统,其能够通过全波场的地震子波反演技术,获取精度更高的地震子波。
根据本发明的一方面,提出了一种地震子波的估计方法,所述方法包括:
将观测炮记录和模拟炮记录的时间域地震子波转化至频率域地震子波;
基于所述频率域地震子波,获取单频校正因子,并进行所述频率域地震子波的校正;
基于校正后的所述频率域地震子波获取估计地震子波;
基于所述估计地震子波建立全波形反演速度模型;
当反演速度与测井速度的误差小于设定误差时,输出所述地震子波,否则,重复上述步骤。
优选地,通过对野外观测地震记录进行滤波处理和最小二乘时差校正技术进行时移校正获取所述观测炮记录。
优选地,通过对初始地震子波进行波动方程正演模拟获取所述模拟炮记录。
优选地,基于所述地震子波不同的时移量,求取归一化后的所述观测炮记录和所述模拟炮记录的方差最小值,获取全局最优的时移解,所述方差最小值为:
式中,dobs为观测炮记录;
ucal为模拟炮记录;
τ为时移量;
Emin为方差的最小值。
优选地,通过傅里叶变换将观测炮记录和模拟炮记录的时间域地震子波转化至频率域地震子波。
优选地,根据地震波场P(ω)与初始震源函数F(ω)之间的线性关系可得:
P(ω,x)=F(ω)G(ω,x) (2)
用于震源估计的最小平方目标泛函数为:
将式(2)代入(3)中,化简可得:
式中,G(ω,x)为格林函数;
GR为格林函数在检波点位置处的形式;
α(ω)为单频校正因子;
dobs为观测炮记录;
ucal为模拟炮记录。
优选地,将式(4)关于所述单频校正因子求导,所述单频校正因子为:
进一步地,所述地震子的单频波校正因子等于偏移距范围内所有检波点校正因子的叠加,将所述单频校正因子进行行列式展开:
式中,i为偏移距从小到大排列的检波点号。
优选地,通过截取近偏移距直达波进行所述地震子波的估计和/或通过远偏移距进行所述地震子波的估计,通过所述全波形反演速度模型迭代更新所述地震子波的速度。
优选地,所述设定误差为5%。
根据本发明的另一方面,提出了一种地震子波的估计系统,所述系统包括:
存储器,存储有计算机可执行指令;
处理器,所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令,执行以下步骤:
将观测炮记录和模拟炮记录的时间域地震子波转化至频率域地震子波;
基于所述频率域地震子波,获取单频校正因子,并进行所述频率域地震子波的校正;
基于校正后的所述频率域地震子波获取估计地震子波;
基于所述估计地震子波建立全波形反演速度模型;
基于所述全波形反演速度模型,满足速度精度要求,输出所述地震子波,否则,重复上述步骤。
本发明的一种地震子波的估计方法及系统,其优点在于:采用波动方程类子波反演方法,考虑了频带范围的影响,更适用于波动方程类的正演以及反演;引入了最小二乘时差校正,有效的克服了观测炮记录与模拟炮记录之间因为子波不准确导致的旅行时差问题,提高了子波估计的精度;多尺度的子波估计方法针对不同的速度场,采用不同的反演策略,结合全波形反演速度建模,进一步提高了子波估计的准确性。
本发明的方法和系统具有其它的特性和优点,这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施例中将是显而易见的,或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施例中进行详细陈述,这些附图和具体实施例共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述,本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。
图1示出了根据本发明的一个示例性实施例的一种地震子波的估计方法的步骤的流程图。
图2a和图2b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的观测炮记录与模拟炮记录的示意图。
图3示出了图2a和图2b经过最小二乘时差校正后的结果示意图。
图4a和图4b分别示出了根据本发明的一个示例性实施例的不精确初始速度场和精确初始速度场的模拟炮记录的示意图。
图5示出了根据本发明的一个示例性实施例的某一气枪的真实子波记录的示意图。
图6示出了根据图5记录的真实子波经过气泡、去噪和零相位化处理后的结果示意图。
图7示出了根据图5记录的真实子波的估计结果的示意图。
图8示出了根据图7的多尺度子波估计流程中的全波形反演速度结果的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示了本发明的优选实施例,然而应该理解,可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整,并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。
本发明提出了一种地震子波的估计方法,该方法包括:
将观测炮记录和模拟炮记录的时间域地震子波转化至频率域地震子波;
基于频率域地震子波,获取单频校正因子,并进行频率域地震子波的校正;
基于校正后的频率域地震子波获取估计地震子波;
基于估计地震子波建立全波形反演速度模型;
当反演速度与测井速度的误差小于设定误差时,输出地震子波,否则,重复上述步骤。
其中,设定误差为5%。
采用波动方程类子波反演方法,考虑了频带范围的影响,更适用于波动方程类的正演以及反演。
作为优选方案,通过对野外观测地震记录进行滤波处理和最小二乘时差校正技术进行时移校正获取观测炮记录。
其中,观测炮记录采用带通滤波器进行滤波,动圈式检波器灵敏度差、响应频率范围低,其检测的低频信号(小于5hz)的可信度不高,不适用于后续的处理以及反演工作,超出反演目标频带范围的高频信号,需要采用带通滤波器进行滤波。
引入了最小二乘时差校正,有效的克服了观测炮记录与模拟炮记录之间因为子波不准确导致的旅行时差问题,提高了子波估计的精度。
作为优选方案,通过对初始地震子波进行波动方程正演模拟获取模拟炮记录。
波动方程正演模拟是反演类子波估计方法的基础,当进行子波估计时,观测炮记录与模拟炮记录的初至到达时差需要在半周期以内。当子波不准确时,观测炮记录与模拟炮记录在地震子波未知时会存在一个系统误差,尤其在低频段,必须对其进行有效的校正,才能保证地震记录相匹配。
其中,观测炮记录与加载观测系统之后用初始子波正演模拟得到的模拟炮记录之间存在一个明显的旅行时差,如图2a和图2b所示,需要在进行子波估计前加以校正。
作为优选方案,基于地震子波不同的时移量,求取归一化后的观测炮记录和模拟炮记录的方差最小值,获取全局最优的时移解,方差最小值为:
式中,dobs为观测炮记录;
ucal为模拟炮记录;
τ为时移量;
Emin为方差的最小值。
通过公式(1)得到全局最优的时移解,将观测炮记录基于该时移量进行移动,使得观测炮记录与模拟炮记录的时差得到了准确的校正,如图3所示,为之后的震源估计奠定基础。
因为在频率域中,震源信号可以通过对单个频率求解线性问题来估计获得。
作为优选方案,根据地震波场P(ω)与初始震源函数F(ω)之间的线性关系可得:
P(ω,x)=F(ω)G(ω,x) (2)
用于震源估计的最小平方目标泛函数为:
将式(2)代入式(3)中,化简可得:
式中,G(ω,x)为格林函数;
GR为格林函数在检波点位置处的形式;
α(ω)为单频校正因子;
dobs为观测炮记录;
ucal为模拟炮记录。
为使得目标泛函数满足最小平方差,将式(4)关于单频校正因子求导,单频校正因子为:
其中,观测炮记录和模拟炮记录都是将时间域的地震记录通过傅里叶变换转化到频率域,将单频校正因子乘以初始震源的单频成分即可得到频率域的单频地震子波,对多个单频子波做逆傅里叶变换可以得到时间域的地震子波。
多尺度子波估计不仅仅是地震子波反演时的分频校正,也体现的是波形由简单的直达波到复杂的全波场,以及偏移距由远到近。
多尺度的子波估计方法针对不同的速度场,采用不同的反演策略,结合全波形反演速度建模,进一步提高了子波估计的准确性。
进一步地,地震子的单频波校正因子等于偏移距范围内所有检波点校正因子的叠加,将单频校正因子进行行列式展开:
式中,i为偏移距从小到大排列的检波点号。
理想状态下,单炮单个检波点估计的子波应该相同。在实际资料情况下,受到近偏移距的炮集质量等因素的影响,远偏移距子波较近偏移距子波更加稳定。
作为优选方案,通过截取近偏移距直达波进行地震子波的估计和/或通过远偏移距进行地震子波的估计,通过全波形反演速度模型迭代更新地震子波的速度。
当初始速度场与真实速度场误差大于百分之二十时,模拟炮记录的反射波效果不好,无法与观测炮记录的反射波相匹配,不适用远偏移距全波场进行子波反演,但是表层速度较为精确,特别是海上资料,海水的速度是相对固定的,模拟炮记录的直达波是准确的,可以截取近偏移距直达波进行子波估计,如图4a所示;接着用全波形反演迭代更新速度,在模拟炮记录的反射波的运动学和动力学信息接近观测炮记录后再采用远偏移距全波场进行子波估计,如图4b所示。
本发明还提供了一种地震子波的估计系统,该系统包括:
存储器,存储有计算机可执行指令;
处理器,处理器运行存储器中的计算机可执行指令,执行以下步骤:
将观测炮记录和模拟炮记录的时间域地震子波转化至频率域地震子波;
基于频率域地震子波,获取单频校正因子,并进行频率域地震子波的校正;
基于校正后的频率域地震子波获取估计地震子波;
基于估计地震子波建立全波形反演速度模型;
基于全波形反演速度模型,满足速度精度要求,输出地震子波,否则,重复上述步骤。
实施例
图1示出了根据本发明的一个示例性实施例的一种地震子波的估计方法的步骤的流程图。
本实施例提出了一种地震子波的估计方法,该方法包括:
将观测炮记录和模拟炮记录的时间域地震子波转化至频率域地震子波;
基于频率域地震子波,获取单频校正因子,并进行频率域地震子波的校正;
基于校正后的频率域地震子波获取估计地震子波;
基于估计地震子波建立全波形反演速度模型;
当反演速度与测井速度的误差小于百分之五时,输出地震子波,否则,重复上述步骤。
本实施例中选取海上某油区的HY区块进行应用处理,根据本发明的方法取得了较高的效果。
图5示出了根据本发明的一个示例性实施例的某一气枪的真实子波记录的示意图。图6示出了根据图5记录的真实子波经过气泡、去噪和零相位化处理后的结果示意图。图7示出了根据图5记录的真实子波的估计结果的示意图。图8示出了根据图7的多尺度子波估计流程中的全波形反演速度结果的示意图。
如图5-8所示,图7示出的是根据本发明子波估计方法得到的波形与图6所示的真实子波接近,用该子波进行全波形的迭代收敛过程稳定,图8示出的速度反演结果的低频部分与高频部分都得到了有效的恢复,为后续的偏移提供一个高精度的速度模型,证实了方法的准确性和有效性。
以上已经描述了本发明的实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的实施例。在不偏离所说明的实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的实施例。
Claims (10)
1.一种地震子波的估计方法,其特征在于,所述估计方法包括:
将观测炮记录和模拟炮记录的时间域地震子波转化至频率域地震子波;
基于所述频率域地震子波,获取单频校正因子,并进行所述频率域地震子波的校正;
基于校正后的所述频率域地震子波获取估计地震子波;
基于所述估计地震子波建立全波形反演速度模型;
当反演速度与测井速度的误差小于设定误差时,输出所述地震子波,否则,重复上述步骤。
2.根据权利要求1所述的地震子波的估计方法,其中,通过对野外观测地震记录进行滤波处理和最小二乘时差校正技术进行时移校正获取所述观测炮记录。
3.根据权利要求2所述的地震子波的估计方法,其中,通过对初始地震子波进行波动方程正演模拟获取所述模拟炮记录。
4.根据权利要求3所述的地震子波的估计方法,其中,基于所述地震子波不同的时移量,求取归一化后的所述观测炮记录和所述模拟炮记录的方差最小值,获取全局最优的时移解,所述方差最小值为:
式中,dobs为观测炮记录;
ucal为模拟炮记录;
τ为时移量;
Emin为方差的最小值。
5.根据权利要求1所述的地震子波的估计方法,其中,通过傅里叶变换将观测炮记录和模拟炮记录的时间域地震子波转化至频率域地震子波。
6.根据权利要求5所述的地震子波的估计方法,其中,根据地震波场P(ω)与初始震源函数F(ω)之间的线性关系可得:
P(ω,x)=F(ω)G(ω,x) (2)
用于震源估计的最小平方目标泛函数为:
将式(2)代入(3)中,化简可得:
式中,G(ω,x)为格林函数;
GR为格林函数在检波点位置处的形式;
α(ω)为单频校正因子;
dobs为观测炮记录;
ucal为模拟炮记录。
7.根据权利要求6所述的地震子波的估计方法,其中,将式(4)关于所述单频校正因子求导,所述单频校正因子为:
进一步地,所述地震子的单频波校正因子等于偏移距范围内所有检波点校正因子的叠加,将所述单频校正因子进行行列式展开:
式中,i为偏移距从小到大排列的检波点号。
8.根据权利要求7所述的地震子波的估计方法,其中,通过截取近偏移距直达波进行所述地震子波的估计和/或通过远偏移距进行所述地震子波的估计,通过所述全波形反演速度模型迭代更新所述地震子波的速度。
9.根据权利要求1所述的地震子波的估计方法,其中,所述设定误差为5%。
10.一种地震子波的估计系统,其特征在于,所述估计系统包括:
存储器,存储有计算机可执行指令;
处理器,所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令,执行以下步骤:
将观测炮记录和模拟炮记录的时间域地震子波转化至频率域地震子波;
基于所述频率域地震子波,获取单频校正因子,并进行所述频率域地震子波的校正;
基于校正后的所述频率域地震子波获取估计地震子波;
基于所述估计地震子波建立全波形反演速度模型;
基于所述全波形反演速度模型,满足速度精度要求,输出所述地震子波,否则,重复上述步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710791554.1A CN109425892B (zh) | 2017-09-05 | 2017-09-05 | 地震子波的估计方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710791554.1A CN109425892B (zh) | 2017-09-05 | 2017-09-05 | 地震子波的估计方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109425892A true CN109425892A (zh) | 2019-03-05 |
CN109425892B CN109425892B (zh) | 2021-05-25 |
Family
ID=65513464
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710791554.1A Active CN109425892B (zh) | 2017-09-05 | 2017-09-05 | 地震子波的估计方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109425892B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110244351A (zh) * | 2019-04-22 | 2019-09-17 | 西安石油大学 | 一种不同约束地球物理反问题的统一构造反演方法 |
CN112649872A (zh) * | 2019-10-10 | 2021-04-13 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种校正换能器波形畸变的方法及系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030004648A1 (en) * | 2001-03-13 | 2003-01-02 | Conoco Inc. | Method and process for prediction of subsurface fluid and rock pressures in the earth |
US20070064529A1 (en) * | 2005-09-09 | 2007-03-22 | Prism Seismic Inc. | Method for obtaining a seismic wavelet using seismic data and well logs in a deviated well |
CN102707314A (zh) * | 2012-05-28 | 2012-10-03 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 | 一种多路径双谱域混合相位子波反褶积方法 |
US20140039799A1 (en) * | 2012-08-06 | 2014-02-06 | Christine E. Krohn | Seismic Inversion for Formation Properties and Attentuation Effects |
CN103645500A (zh) * | 2013-11-08 | 2014-03-19 | 中国石油大学(北京) | 一种频率域的混合相位地震子波估算方法 |
CN103995289A (zh) * | 2014-05-19 | 2014-08-20 | 中国石油大学(华东) | 基于时频谱模拟的时变混合相位地震子波提取方法 |
CN104597489A (zh) * | 2015-01-21 | 2015-05-06 | 中国石油天然气集团公司 | 一种震源子波优化设置方法和装置 |
-
2017
- 2017-09-05 CN CN201710791554.1A patent/CN109425892B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030004648A1 (en) * | 2001-03-13 | 2003-01-02 | Conoco Inc. | Method and process for prediction of subsurface fluid and rock pressures in the earth |
US20070064529A1 (en) * | 2005-09-09 | 2007-03-22 | Prism Seismic Inc. | Method for obtaining a seismic wavelet using seismic data and well logs in a deviated well |
CN102707314A (zh) * | 2012-05-28 | 2012-10-03 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 | 一种多路径双谱域混合相位子波反褶积方法 |
US20140039799A1 (en) * | 2012-08-06 | 2014-02-06 | Christine E. Krohn | Seismic Inversion for Formation Properties and Attentuation Effects |
CN103645500A (zh) * | 2013-11-08 | 2014-03-19 | 中国石油大学(北京) | 一种频率域的混合相位地震子波估算方法 |
CN103995289A (zh) * | 2014-05-19 | 2014-08-20 | 中国石油大学(华东) | 基于时频谱模拟的时变混合相位地震子波提取方法 |
CN104597489A (zh) * | 2015-01-21 | 2015-05-06 | 中国石油天然气集团公司 | 一种震源子波优化设置方法和装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
曹艳玲等: "一种地震子波提取的高阶累积量方法", 《中国海洋大学学报》 * |
王杰等: "陆上地震资料全波形反演策略研究", 《石油物探》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110244351A (zh) * | 2019-04-22 | 2019-09-17 | 西安石油大学 | 一种不同约束地球物理反问题的统一构造反演方法 |
CN112649872A (zh) * | 2019-10-10 | 2021-04-13 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种校正换能器波形畸变的方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109425892B (zh) | 2021-05-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105974470B (zh) | 一种多分量地震资料最小二乘逆时偏移成像方法及系统 | |
US8560242B2 (en) | Pseudo-analytical method for the solution of wave equations | |
CN106405651B (zh) | 一种基于测井匹配的全波形反演初始速度模型构建方法 | |
CN103492910B (zh) | 时域中的同步小波提取和反卷积 | |
CN105425289B (zh) | 确定低频波阻抗的方法和装置 | |
RU2010103987A (ru) | Способы и системы для обработки микросейсмических данных | |
KR20110057124A (ko) | 지진 표면파들의 파형들을 사용하는 토양 특성들의 추정 | |
CN108873063B (zh) | 一种微地震矩张量反演的方法及装置 | |
CN111045077B (zh) | 一种陆地地震数据的全波形反演方法 | |
US20160154131A1 (en) | Vibro seismic source separation and acquisition | |
KR101820850B1 (ko) | 직접 파형 역산의 반복 적용을 이용한 탄성파 영상화 장치 및 방법 | |
CN110780341B (zh) | 一种各向异性地震成像方法 | |
CN109425892A (zh) | 地震子波的估计方法及系统 | |
Poppeliers et al. | The relative importance of assumed infrasound source terms and effects of atmospheric models on the linear inversion of infrasound time series at the source physics experiment | |
Wilson et al. | Reflection‐constrained 2D and 3D non‐hyperbolic moveout analysis using particle swarm optimization | |
CN113156509A (zh) | 基于饱和介质精确Zeoppritz方程的地震振幅反演方法及系统 | |
CN101825722A (zh) | 一种鲁棒的地震信号瞬时频率的估计方法 | |
CN110007349B (zh) | 一种弹性参数反演方法 | |
CN109856672B (zh) | 基于深度波数谱的瞬变波包提取方法、存储介质与终端 | |
CN108680957B (zh) | 基于加权的局部互相关时频域相位反演方法 | |
Chai et al. | Q-compensated acoustic impedance inversion of attenuated seismic data: Numerical and field-data experiments | |
Civilini et al. | Thermal Moonquake Characterization and Cataloging Using Frequency‐Based Algorithms and Stochastic Gradient Descent | |
CN102353991B (zh) | 基于匹配地震子波的物理小波的地震瞬时频率分析方法 | |
Shragge et al. | Prestack wave-equation depth migration in elliptical coordinates | |
CN112649857A (zh) | 基于叠前地震数据的流体因子直接反演方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |