CN109444956B - 三维起伏观测面地震斜率层析成像方法 - Google Patents

三维起伏观测面地震斜率层析成像方法 Download PDF

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CN109444956B CN201910020541.3A CN201910020541A CN109444956B CN 109444956 B CN109444956 B CN 109444956B CN 201910020541 A CN201910020541 A CN 201910020541A CN 109444956 B CN109444956 B CN 109444956B
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Abstract

本发明涉及一种三维起伏观测面地震斜率层析成像方法，属于地震资料处理的速度建模技术领域。其解决了现有三维斜率层析方法不适用于起伏观测面的三维地震勘探资料的地下速度建模的问题。本发明包括如下步骤：获取原始三维地震资料并进行预处理；拾取地震斜率与走时数据形成观测数据空间；建立初始速度模型和初始射线参数，形成模型空间；根据初始模型进行正演计算，获取计算数据空间；射线参数与速度模型联合反演；反演结果质量控制，更新模型；判断反演结果是否符合要求，符合则输出速度模型，不符合则继续迭代直到反演结果符合要求。本发明易于计算机自动化实现，对复杂地区具有很强的适应性，为陆地起伏地表地震成像提供有效的速度建模方法。

Description

三维起伏观测面地震斜率层析成像方法
技术领域
本发明涉及一种三维起伏观测面地震斜率层析成像方法，属于地震资料处理的速度建模技术领域。
背景技术
地震斜率层析成像是一种利用多道地震勘探的反射波资料建立地下速度结构模型的技术。与反射走时层析成像相比，斜率层析成像引入了同相轴斜率的概念，采用光滑速度模型，通过同相轴斜率对射线路径进行约束，使其只需要局部相关的同相轴的斜率和走时数据，而不需要实现对反射同相轴追踪和建立同相轴与地层层位的一一对应关系，使得斜率层析成像具有比反射走时层析成像更高的自动化程度和实用价值，成为地震资料叠前深度偏移成像速度建模的有效技术之一。现有的斜率层析成像方法是基于水平观测面的，多应用于海洋地震勘探资料。对于陆地地震勘探，其观测面起伏往往较大，观测面的起伏对获取地震资料同相轴斜率有很大影响，使得未考虑起伏观测面对斜率效应的常用的斜率层析成像对陆地地震勘探资料的应用效果不佳。
通过对二维地形起伏对二维地震资料斜率的影响进行过研究，表明了考虑地形起伏的必要性和良好效果。三维地震勘探是油气勘探的主流方法，三维地震斜率层析成像与二维地震斜率层析成像相比，不仅是多了一个空间方向上的同相轴斜率数据，而且其中的地震正演和反演方程完全不同。目前，还缺乏考虑起伏观测面的地震斜率层析成像，严重制约了地震斜率层析成像在起伏观测面陆地地震勘探资料的应用及其效果。
发明内容
针对现有技术存在的上述缺陷，本发明提出了一种三维起伏观测面地震斜率层析成像方法，其解决了三维斜率层析方法不适用于起伏观测面的三维地震勘探资料的地下速度建模的问题。
本发明所述的三维起伏观测面地震斜率层析成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：三维地震资料的预处理；
S2：拾取地震斜率和走时数据，形成观测数据空间，包括如下小步：
S21：通过在共炮点道集与共检波点道集中使用倾斜叠加的方法获得斜率和走时数据；
S22：通过地震记录道头中获取炮点S和检波点R的位置信息，最终形成观测数据空间dobs：
Figure GDA0002410489710000021
其中，(xs,ys,zs)为炮点S的水平位置与高程；(psx_obs,psy_obs)为观测到的炮点S处沿x，y方向的同相轴斜率；(xr,yr,zr)为检波点R的水平位置与高程；(prx_obs,pry_obs)为观测到的检波点R处沿x，y方向的同相轴斜率；tsr_obs为观测到的自S点激发R点接收的地震波双程反射走时；N为观测数据空间的数据个数；
S3：建立初始速度模型和初始射线参数，形成模型空间，包括如下小步：
S31：建立初始速度模型：通过观测系统资料，确定观测面的起伏形态，根据经验或已先验速度信息建立地表起伏的地下速度模型；再离散速度模型，通过离散网格节点的速度描述模型速度变化，形成初始速度模型；
S32：建立初始射线参数，最终形成模型空间m:
Figure GDA0002410489710000022
其中，
Figure GDA0002410489710000023
为初始射线参数；
Figure GDA0002410489710000024
为初始速度模型参数；(xc,yc,zc)为地下反射点位置；(θsx,θsy)为反射射线自反射点朝着炮点S出射角；(θrx,θry)为反射射线自反射点朝着检波点R的出射角；(ts,tr)为地下反射点到炮点S和检波点R的单程走时；M为全部炮点和检波点对应的射线对的个数；vk为离散速度模型中第k个节点的速度；K为描述整个速度模型的全部速度节点的个数；
S4：根据初始速度模型进行正演计算，获取计算数据空间，包括如下小步：
S41：根据初始速度模型和初始射线参数，采用龙哥库塔方法求解三维程函方程得到慢度水平分量、旅行时等计算数据，最终形成计算数据空间：
Figure GDA0002410489710000025
其中，(psx_cal,psy_cal,psz_cal)为求解三维程函方程得到的沿X、Y、Z方向的炮点端的慢度水平分量；(prx_cal,pry_cal,prz_cal)为求解三维程函方程得到的沿X、Y、Z方向的检波点端的慢度水平分量；tsr_cal为计算得到的自S点激发R点接收的地震波双程反射走时；
S42：进行射线追踪的同时，根据旁轴射线原理计算得到与射线相关的敏感度矩阵，敏感度矩阵元素包括计算数据空间元素对模型空间元素的偏导数，可表示为：
Figure GDA0002410489710000031
其中，G为敏感度矩阵；
S5：射线参数与速度模型联合反演，包括如下小步：
S51：将斜率层析成像的目标函数设为下式：
Figure GDA0002410489710000032
其中，
Figure GDA0002410489710000033
为数据目标函数；
Figure GDA0002410489710000034
为正则化约束项；dcal为正演计算数据；dobs为观测数据；Cd为数据协方差矩阵；mv为模型参数；mv_prior为先验模型参数；Cm为模型协方差矩阵；λ为阻尼系数；
S52：将上述目标函数中的非线性正演算子通过泰勒级数展开进行线性化处理后，对模型参数求偏导数并令其等于零，得到线性反演方程如下：
GΔm＝Δd (6)
其中，G为敏感度矩阵；Δm为模型更新量；Δd为观测数据与计算数据的残差，且
Δd＝[Δxs Δys Δzs Δpsx Δpsy Δxr Δyr Δzr Δprx Δpry]T (7)
其中，Δxs、Δys、Δzs分别为实际炮点位置与计算的炮点端射线位置的残差；Δxr、Δyr、Δzr分别为实际检波点位置与计算的检波点端射线位置的残差；Δpsx、Δpsy为观测炮点斜率与计算炮点斜率的残差；Δprx、Δpry为观测检波点斜率与计算检波点斜率的残差；
S53：对于起伏观测面的速度模型，计算的慢度水平分量未考虑观测面起伏因素，与拾取的斜率不一致；
考虑观测面的起伏，斜率残差Δpsx、Δpsy、Δprx、Δpry按以下公式求取：
Figure GDA0002410489710000035
其中，α为地形沿X方向的倾角；β为地形沿Y方向的倾角；
S54：使用LSQR算法求解线性方程组，得到模型更新量；
S6：对反演结果进行质量控制：检查射线参数是否合理，剔除拾取不准确的射线参数对应的观测数据并更新速度模型和射线参数；
S7：判断反演结果是否满足要求：若满足则输出反演速度模型，未满足要求则将更新后的速度模型和射线参数作为新的模型空间，重复S4至S6，直到满足反演要求。
优选地，所述S3中，初始速度模型为包含起伏地表的三维离散速度模型。
优选地，所述S4中，获取计算数据空间的过程采用龙哥库塔方法求解三维程函方程得到，得到的计算数据包括慢度水平分量、旅行时。
优选地，所述S5中，射线参数与速度模型联合反演的过程中，需要对反演方程中右端项做修改，将与斜率匹配的右端项用计算斜率表示而非慢度水平分量。
本发明的有益效果是：本发明所述的三维起伏观测面地震斜率层析成像方法，考虑到了观测面起伏对于斜率层析成像的影响，解决了基于水平观测面假设的斜率层析成像方法无法用于观测面起伏的陆上地区速度建模的问题；本发明易于计算机自动化实现，对复杂地区具有很强的适应性，为陆地起伏地表地震成像提供一种有效的速度建模方法。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为预处理后第682炮地震记录图；
图3为本发明建立的三维速度模型图；
图4为三维水平观测面地震斜率层析成像方法建立的三维速度模型图；
图5为本发明建立的三维速度模型切片图；
图6为三维水平观测面地震斜率层析成像方法建立的三维速度模型切片图；
图7为利用本发明建立的速度模型进行叠前时间偏移得到的偏移剖面图；
图8为利用三维水平观测面地震斜率层析成像方法建立的三维速度模型进行叠前时间偏移得到的偏移剖面图。
具体实施方式
为了使本发明目的、技术方案更加清楚明白，下面结合实施例，对本发明作进一步详细说明。
实施例1：
本发明所述的三维起伏观测面地震斜率层析成像方法的流程图，如图1所示，包括如下步骤：
S1：对原始地震资料进行预处理，主要包括对原始数据的噪声压制、振幅补偿、废炮废道的剔除；
S2：拾取地震斜率和走时数据，形成观测数据空间，包括如下小步：
S21：分别获取沿主测线(x方向)和交叉测线(y方向)的地震斜率和走时数据。通过在共炮点道集和共检波点道集中对地震道包络进行倾斜叠加，获得叠加能量最大时对应的斜率和走时；
S22：从地震记录道头中获取炮点和检波点位置信息，最终形成观测数据空间：
Figure GDA0002410489710000051
其中，
(xs,ys,zs)为炮点S的水平位置与高程；
(psx_obs,psy_obs)为观测到的炮点S处沿x，y方向的同相轴斜率；
(xr,yr,zr)为检波点R的水平位置与高程；
(prx_obs,pry_obs)为观测到的检波点R处沿x，y方向的同相轴斜率；
tsr_obs为观测到的自S点激发R点接收的地震波双程反射走时；
N为总共拾取数据个数；
S3：建立初始速度模型和初始射线参数，形成模型空间，包括如下小步：
S31：根据观测系统资料，确定观测面的起伏形态，根据经验或已先验速度信息建立地表起伏的地下速度模型；离散速度模型，使用离散网格节点的速度描述模型速度变化，形成初始速度模型；
S32：将地下反射点的初始x，y坐标设置在炮点与检波点的中心位置，纵坐标z通过给定的一系列深度值进行正演，选取正演结果最符合实际观测值的深度值作为初始深度，并由此确定反射射线自地下反射点出射至炮点与检波点的初始角度，设置为初始射线对参数，或者根据经验自行设置射线对初始参数，最终形成模型空间：
Figure GDA0002410489710000052
其中，
Figure GDA0002410489710000053
为初始射线参数；
Figure GDA0002410489710000054
为初始速度模型参数；
(xc,yc,zc)为地下反射点位置；
(θsx,θsy)和(θrx,θry)分别为反射射线自反射点朝着炮点S和检波点R的出射角；
(ts,tr)为地下反射点到炮点S和检波点R的单程走时；
M为全部炮检对对应的射线对的个数；
vk为离散速度模型中第k个节点的速度；
K为描述整个速度模型的全部速度节点的个数；
S4：根据初始速度模型进行正演计算，获取计算数据空间，包括如下小步：
S41：根据初始速度模型和初始射线参数，采用龙哥库塔方法求解三维程函方程得到慢度水平分量、旅行时等计算数据，最终形成计算数据空间：
Figure GDA0002410489710000061
其中，
(psx_cal,psy_cal,psz_cal)为求解三维程函方程得到的沿X、Y、Z方向的炮点端的慢度水平分量；
(prx_cal,pry_cal,prz_cal)为求解三维程函方程得到的沿X、Y、Z方向的检波点端的慢度水平分量；
tsr_cal为计算得到的自S点激发R点接收的地震波双程反射走时；
S42：进行射线追踪的同时，根据旁轴射线原理计算得到与射线相关的敏感度矩阵，敏感度矩阵元素包括计算数据空间元素对模型空间元素的偏导数，可表示为：
Figure GDA0002410489710000062
其中，
G为敏感度矩阵；
S5：射线参数与速度模型联合反演，包括如下小步：
S51：将斜率层析成像的目标函数设为下式：
Figure GDA0002410489710000063
其中，
Figure GDA0002410489710000064
为数据目标函数；
Figure GDA0002410489710000065
为正则化约束项，添加该项用于抑制反演的多解性问题；
dcal为正演计算数据；
dobs为观测数据；
Cd为数据协方差矩阵；
mv为模型参数；
mv_prior为先验模型参数；
Cm为模型协方差矩阵；
λ为阻尼系数；
S52：将上述目标函数中的非线性正演算子通过泰勒级数展开进行线性化处理后，对模型参数求偏导数并令其等于零，得到线性反演方程如下：
GΔm＝Δd (6)
其中，
G为敏感度矩阵；
Δm为模型更新量；
Δd为观测数据与计算数据的残差，且
Δd＝[Δxs Δys Δzs Δpsx Δpsy Δxr Δyr Δzr Δprx Δpry]T (7)
其中，
Δxs、Δys、Δzs分别为观测炮点位置与计算炮点位置的残差；
Δxr、Δyr、Δzr分别为观测检波点位置与计算检波点位置的残差；
Δpsx、Δpsy为观测炮点斜率与计算炮点斜率的残差；
Δprx、Δpry为观测检波点斜率与计算检波点斜率的残差；
S53：对于地表起伏的速度模型，计算得到的慢度水平分量与斜率信息不匹配，斜率残差Δpsx、Δpsy、Δprx、Δpry无法通过直接相减的方法获取，需要通过以下公式求取：
Figure GDA0002410489710000071
其中，
α为地形沿X方向的倾角；
β为地形沿Y方向的倾角；
S54：使用LSQR算法求解线性方程组，得到模型更新量；
S6：对反演结果进行质量控制：检查射线参数是否合理，剔除拾取不准确的射线参数对应的观测数据并更新速度模型和射线参数；
S7：判断反演结果是否满足要求，若满足则输出反演速度模型，未满足要求则将更新后的速度模型和射线参数作为新的模型空间，重复步骤四至步骤六，直到满足反演要求。
本发明所述的三维起伏观测面地震斜率层析成像方法，考虑到了观测面起伏对于斜率层析成像的影响，解决了基于水平观测面假设的斜率层析成像方法无法用于观测面起伏的陆上地区速度建模的问题；本发明易于计算机自动化实现，对复杂地区具有很强的适应性，为陆地起伏地表地震成像提供一种有效的速度建模方法。
实施例2：
下面结合具体实施方式，对本发明进行解释和说明。
为了进一步说明本方法的实现思路及实现过程并说明方法的有效性，用西部某地区三维实测地震资料进行测试，并与三维水平观测面地震斜率层析方法的结果进行比较。
S1：选择的三维实测地震资料工区内共布设检波线60条，线间距约为150m；炮线26条，炮线距约为300m；每条测线上道间距约为50m；每条炮线上炮间距约为100m；采集时设计为每炮8条检波线，每条检波线240道接收；总炮数共有1108炮。对原始地震资料进行预处理，预处理包括剔除废炮与废道、压制噪声、振幅补偿，经过预处理后，同相轴连续性和分辨率得到了改善。预处理后第682炮地震记录见图2。
S2：分别沿主测线和交叉测线方向，在共炮点域和共检波点域通过倾斜叠加的方式获得走时斜率信息，并对拾取结果进行质量控制，形成数据空间。
S3：建立速度随深度梯度逐渐增加的初始速度模型，同时，根据炮点和检波点高程设置地表模型，与初始速度模型相结合建立地表起伏的初始速度模型。
S4：设置初始射线对参数，并用广义逆反演方法只反演射线对参数，对其进行优化。
S5：以初始速度模型和优化后的射线对参数作为射线追踪的初始条件进行射线追踪，得到正演的计算数据，同时使用旁轴射线原理计算得到与射线对相关的灵敏度矩阵。
S6：同时对射线对参数和速度模型进行反演，对于起伏地表，需要对反演方程中右端项做修改，将与走时斜率匹配的右端项用计算斜率表示而非慢度水平分量。通过LSQR方法，求解大型稀疏矩阵，对模型的更新量进行计算。
S7：对反演结果进行质量控制：检查射线对参数是否合理，剔除拾取不准确的射线对对应的观测数据，将质量控制后的结果作为下一次反演的初始模型。
S8：判断反演结果是否满足要求，若满足则输出反演结果，未满足要求则重复步骤五至步骤七，直到满足反演要求。
图3是本发明建立的地下速度模型，图4是三维水平观测面地震斜率层析方法建立的地下速度模型。图5和图6分别是图3和图4在X＝8km处的速度切片。对比这些图可以发现，两种方法得到的速度模型无论在横向上还是在垂直方向上都有较大的差别。
为了进一步说明本发明的有益效果，基于图3和图4所示的速度模型，对地震数据进行叠前深度偏移成像。取与速度切片相同处的CMP线，得到的偏移剖面切片分别如图7和图8所示。对比这两个图可以明显看出，与利用三维水平观测面地震斜率层析成像所建速度模型的偏移结果相比，采用本发明建立的地下速度模型的偏移叠加剖面的同相轴形态连续性较好，分辨率也较高，偏移成像效果得到了明显改善。这表明本发明对地表起伏剧烈的地区的适应性和良好的应用效果。
本发明可广泛运用于地震资料处理的速度建模场合。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而己，并不以本发明为限制，凡在本发明的精神和原则之内所作的均等修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的专利涵盖范围内。

Claims (3)

1.一种三维起伏观测面地震斜率层析成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：三维地震资料的预处理；
S2：拾取地震斜率和走时数据，形成观测数据空间，包括如下小步：
S21：通过在共炮点道集与共检波点道集中使用倾斜叠加的方法获得斜率和走时数据；
S22：通过地震记录道头中获取炮点S和检波点R的位置信息，最终形成观测数据空间dobs：
Figure FDA0002410489700000011
其中，(xs,ys,zs)为炮点S的水平位置与高程；(psx_obs,psy_obs)为观测到的炮点S处沿x，y方向的同相轴斜率；(xr,yr,zr)为检波点R的水平位置与高程；(prx_obs,pry_obs)为观测到的检波点R处沿x，y方向的同相轴斜率；tsr_obs为观测到的自S点激发R点接收的地震波双程反射走时；N为观测数据空间的数据个数；
S3：建立初始速度模型和初始射线参数，形成模型空间，包括如下小步：
S31：建立初始速度模型：通过观测系统资料，确定观测面的起伏形态，根据经验或已先验速度信息建立地表起伏的地下速度模型；再离散速度模型，通过离散网格节点的速度描述模型速度变化，形成初始速度模型；
S32：建立初始射线参数，最终形成模型空间m:
Figure FDA0002410489700000012
其中，
Figure FDA0002410489700000013
为初始射线参数；
Figure FDA0002410489700000014
为初始速度模型参数；(xc,yc,zc)为地下反射点位置；(θsx,θsy)为反射射线自反射点朝着炮点S出射角；(θrx,θry)为反射射线自反射点朝着检波点R的出射角；(ts,tr)为地下反射点到炮点S和检波点R的单程走时；M为全部炮点和检波点对应的射线对的个数；vk为离散速度模型中第k个节点的速度；K为描述整个速度模型的全部速度节点的个数；
S4：根据初始速度模型进行正演计算，获取计算数据空间，包括如下小步：
S41：根据初始速度模型和初始射线参数，采用龙哥库塔方法求解三维程函方程得到慢度水平分量、旅行时计算数据，最终形成计算数据空间：
Figure FDA0002410489700000015
其中，(psx_cal,psy_cal,psz_cal)为求解三维程函方程得到的沿X、Y、Z方向的炮点端的慢度水平分量；(prx_cal,pry_cal,prz_cal)为求解三维程函方程得到的沿X、Y、Z方向的检波点端的慢度水平分量；tsr_cal为计算得到的自S点激发R点接收的地震波双程反射走时；
S42：进行射线追踪的同时，根据旁轴射线原理计算得到与射线相关的敏感度矩阵，敏感度矩阵元素包括计算数据空间元素对模型空间元素的偏导数，表示为：
Figure FDA0002410489700000021
其中，G为敏感度矩阵；
S5：射线参数与速度模型联合反演，包括如下小步：
S51：将斜率层析成像的目标函数设为下式：
Figure FDA0002410489700000022
其中，
Figure FDA0002410489700000023
为数据目标函数；
Figure FDA0002410489700000024
为正则化约束项；dcal为正演计算数据；dobs为观测数据；Cd为数据协方差矩阵；mv为模型参数；mv_prior为先验模型参数；Cm为模型协方差矩阵；λ为阻尼系数；
S52：将上述目标函数中的非线性正演算子通过泰勒级数展开进行线性化处理后，对模型参数求偏导数并令其等于零，得到线性反演方程如下：
GΔm＝Δd (6)
其中，G为敏感度矩阵；Δm为模型更新量；Δd为观测数据与计算数据的残差，且
Δd＝[Δxs Δys Δzs Δpsx Δpsy Δxr Δyr Δzr Δprx Δpry]T (7)
其中，Δxs、Δys、Δzs分别为实际炮点位置与计算的炮点端射线位置的残差；Δxr、Δyr、Δzr分别为实际检波点位置与计算的检波点端射线位置的残差；Δpsx、Δpsy为观测炮点斜率与计算炮点斜率的残差；Δprx、Δpry为观测检波点斜率与计算检波点斜率的残差；
S53：对于起伏观测面的速度模型，计算的慢度水平分量未考虑观测面起伏因素，与拾取的斜率不一致；
考虑观测面的起伏，斜率残差Δpsx、Δpsy、Δprx、Δpry按以下公式求取：
Figure FDA0002410489700000031
其中，α为地形沿X方向的倾角；β为地形沿Y方向的倾角；
S54：使用LSQR算法求解线性方程组，得到模型更新量；
S6：对反演结果进行质量控制：检查射线参数是否合理，剔除拾取不准确的射线参数对应的观测数据并更新速度模型和射线参数；
S7：判断反演结果是否满足要求：若满足则输出反演速度模型，未满足要求则将更新后的速度模型和射线参数作为新的模型空间，重复S4至S6，直到满足反演要求。
2.根据权利要求1所述的三维起伏观测面地震斜率层析成像方法，其特征在于，所述S3中，初始速度模型为包含起伏地表的三维离散速度模型。
3.根据权利要求2所述的三维起伏观测面地震斜率层析成像方法，其特征在于，所述S5中，射线参数与速度模型联合反演的过程中，需要对反演方程中右端项做修改，将与斜率匹配的右端项用计算斜率表示而非慢度水平分量。
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