CN109655902A - 用于速度分析的地震数据超道集生成方法及系统 - Google Patents

用于速度分析的地震数据超道集生成方法及系统 Download PDF

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杨文广
王小青
许自龙
宋志翔
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Sinopec Geophysical Research Institute
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Abstract

本发明公开了一种用于速度分析的地震数据超道集生成方法及系统，该地震数据超道集生成方法包括：定义参与叠加的相邻共中心点道集，获取道数据；获取偏移距分组参数；基于所述偏移距分组参数进行分组，并统计每一组的总道数；对各组样点数据进行水平叠加为一道样点数据；基于各组的所述一道样点数据，获取超道集。本发明的技术方案主要采用偏移距分组策略，通过叠加相邻道集生成超道集来提高覆盖次数，提高信噪比。生成的谱数据能量团更加聚焦，提高了速度分析速度对的拾取精度，改善了处理员的用户体验。

Description

用于速度分析的地震数据超道集生成方法及系统
技术领域
本发明属于石油地震勘探数据处理技术领域，更具体地，涉及一种用于速度分析的地震数据超道集生成方法及系统。
背景技术
地震资料处理对速度分析的精度要求越来越高，目前常规速度分析方法，主要采用叠后能量极大判别法，速度分析过程中，对于处于工区边缘的共中心点道集覆盖次数低，信噪比低没有进行针对性优化处理，通常生成速度谱时，都是直接利用单一共中心点数据进行计算，以致使得速度能量不聚焦，中深层的速度精度不够，影响了地震波的成像精度。
发明内容
本发明的目的是为了解决地震资料处理中共中心点道集覆盖次数低，信噪比的问题，采用偏移距分组策略，通过叠加相邻道集生成超道集来提高覆盖次数，提高信噪比，使生成的谱数据能量团更加聚焦，提高速度分析拾取精度。
为了实现上述目的，本发明的一方面提供一种用于速度分析的地震数据超道集生成方法，该地震数据超道集生成方法包括：
定义参与叠加的相邻共中心点道集，获取道数据；
获取偏移距分组参数；
基于所述偏移距分组参数进行分组，并统计每一组的总道数；
对各组样点数据进行水平叠加为一道样点数据；
基于各组的所述一道样点数据，获取超道集。
进一步地，所述偏移距分组参数包括：偏移距的最小值、偏移距的最大值、偏移距起始范围、偏移距容差和偏移距组数。
进一步地，基于所述偏移距分组参数进行分组包括：通过公式(1)计算第n组的偏移距；遍历所有的道数据，将偏移距位于公式(2)范围内的道数据归为第n组；
offset(n)＝offsetStart+n*offsetTolerance (1)
offset(n)-offsetTolerance/2<offset<offset(n)+offsetTolerance/2 (2)
其中，offset(n)为每组的偏移距值，offsetStart为偏移距起始范围，offsetTolerance为偏移距容差，n为组，offset为偏移距道头字。
进一步地，对各组样点数据进行水平叠加为一道样点数据包括：分别对同偏移距组内的所有地震道样点数据进行水平叠加求和，并除以各组的总道数，得到每一组的一道样点数据。
进一步地，获取超道集包括：将各组的一道样点数据，根据偏移距从小到大合并为一个道数为偏移距组数的超道集。
本发明的另一方面，提供一种用于速度分析的地震数据超道集生成系统，该系统包括：
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：
定义参与叠加的相邻共中心点道集，获取道数据；
获取偏移距分组参数；
基于所述偏移距分组参数进行分组，并统计每一组的总道数；
对各组样点数据进行水平叠加为一道样点数据；
基于各组的所述一道样点数据，获取超道集。
本发明的技术方案主要采用偏移距分组策略，通过叠加相邻道集生成超道集来提高覆盖次数，提高信噪比。生成的谱数据能量团更加聚焦，提高了速度分析速度对的拾取精度，改善了处理员的用户体验。
本发明的其它特征和优点将在随后具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述，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示出了本发明的用于速度分析的地震数据超道集生成方法的流程图。
图2示出了本发明的一个应用示例的用于速度分析的地震数据超道集生成方法的三维测网图。
图3示出了本发明的一个应用示例的用于速度分析的地震数据超道集生成方法的二维测网图。
具体实施方式
下面将更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然以下描述了本发明的优选实施方式，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方式所限制。相反，提供这些实施方式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。
实施方式一
图1示出了本发明的用于速度分析的地震数据超道集生成方法的流程图。
如图1所示，本发明的一方面提供了一种用于速度分析的地震数据超道集生成方法，该地震数据超道集生成方法包括：步骤101，定义参与叠加的相邻共中心点道集，获取道数据；步骤102，获取偏移距分组参数；步骤103，基于所述偏移距分组参数进行分组，并统计每一组的总道数；步骤104，对各组样点数据进行水平叠加为一道样点数据；步骤105，基于各组的所述一道样点数据，获取超道集。
本发明采用偏移距分组策略，通过叠加相邻道集生成超道集来实现提高覆盖次数，提高信噪比。
以下具体说明本发明：
步骤101，定义参与叠加的相邻共中心点道集，获取道数据。
定义参与叠加的相邻共中心点道集，如选择3x3的网格，通过道头字inline，crossline关键字获取相应的所有的道数据。
步骤102，获取偏移距分组参数。
在一个示例中，所述偏移距分组参数包括：偏移距的最小值、偏移距的最大值、偏移距起始范围、偏移距容差和偏移距组数。
通过第一步获取的所有道数据，统计道头字为offset的偏移距值；计算出偏移距的最小、最大值；定义偏移距起始范围offsetStart，偏移距容差offsetTolerance，偏移距组数offsetNum。
步骤103，基于所述偏移距分组参数进行分组，并统计每一组的总道数。
在一个示例中，基于所述偏移距分组参数进行分组包括：通过公式(1)计算第n组的偏移距；遍历所有的道数据，将偏移距位于公式(2)范围内的道数据归为第n组；
offset(n)＝offsetStart+n*offsetTolerance (1)
offset(n)-offsetTolerance/2<offset<offset(n)+offsetTolerance/2 (2)
其中，offset(n)为每组的偏移距值，offsetStart为偏移距起始范围，offsetTolerance为偏移距容差，n为组，offset为偏移距道头字。
作为优选方案，同时更新组内的每一道的偏移距值为offset(n)。并统计每一组的总道数。
步骤104，获取各组的一道样点数据。
在一个示例中，对各组样点数据进行水平叠加为一道样点数据包括：
分别对同偏移距组内的所有地震道样点数据进行水平叠加求和，并除以各组的总道数，得到每一组的一道样点数据。
步骤105，基于各组的所述一道样点数据，获取超道集。
在一个示例中，获取超道集包括：将各组的一道样点数据，根据偏移距从小到大合并为一个道数为偏移距组数的超道集。
本发明提供了一种新的油气勘探地震速度分析数据优化方法，针对速度分析数据存在信噪比低、有效反射弱，造成速度谱能量团聚焦性较差的问题，对参与速度分析的数据，采用偏移距分组策略，叠加相邻共中心点道集数据，能有效提高道集信噪比，生成更好的速度谱。
应用示例1
将本发明的技术方案用于中石化π-Frame平台速度分析模块中，通过相邻道集叠加生成的超道集。有效的提高了共中心点道集的覆盖次数，生成的速度谱能量团更加聚焦，人工拾取速度对更加精确，用户体验良好，交互方便。
应用示例2
图2示出了本发明的一个应用示例的用于速度分析的地震数据超道集生成方法的三维测网图；其中，图中圆点为共中心点。
图3示出了本发明的一个应用示例的用于速度分析的地震数据超道集生成方法的二维测网图；其中，图中圆点为共中心点。
将本发明的技术方案用于二维测网和三维测网。
如图2所示，针对三维测网，通常选取5x5的范围合并成一个超道集，将共中心点周围共25个cmp点的所有道数据进行按偏移距大小排列；
offset(n)＝offsetStart+n*offsetTolerance (1)
offset(n)-offsetTolerance/2<offset<offset(n)+offsetTolerance/2 (2)
其中，offset(n)为每组的偏移距值，offsetStart为偏移距起始范围，offsetTolerance为偏移距容差，n为组，offset为偏移距道头字；
给定起始偏移距大小为50，偏移距容差大小为50，偏移距组数为120。按照上述公式(1)，(2)进行分组；对各组内的地震道数据进行水平叠加为一道数据，其中，相同时间的样点值进行求和再平均；再将各组内叠加后的单道数据按偏移距从小到大组合为一个超道集数据。
如图3所示，针对二维测网，选取左右两边各5个相邻的道集进行合并；选取共中心点周围共11个cmp点按照上述公式(1)，(2)以及给定的初始变量值，进行排序、分组、叠加、组合最后生成超道集数据。
实施方式二
本发明的另一方面提供一种用于速度分析的地震数据超道集生成系统，该系统包括：
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：
定义参与叠加的相邻共中心点道集，获取道数据；
获取偏移距分组参数；
基于所述偏移距分组参数进行分组，并统计每一组的总道数；
对各组样点数据进行水平叠加为一道样点数据；
基于各组的所述一道样点数据，获取超道集。
在一个示例中，所述偏移距分组参数包括：偏移距的最小值、偏移距的最大值、偏移距起始范围、偏移距容差和偏移距组数。
在一个示例中，基于所述偏移距分组参数进行分组包括：通过公式(1)计算第n组的偏移距；遍历所有的道数据，将偏移距位于公式(2)范围内的道数据归为第n组；
offset(n)＝offsetStart+n*offsetTolerance (1)
offset(n)-offsetTolerance/2<offset<offset(n)+offsetTolerance/2 (2)
其中，offset(n)为每组的偏移距值，offsetStart为偏移距起始范围，offsetTolerance为偏移距容差，n为组，offset为偏移距道头字。
在一个示例中，对各组样点数据进行水平叠加为一道样点数据包括：
分别对同偏移距组内的所有地震道样点数据进行水平叠加求和，并除以各组的总道数，得到每一组的一道样点数据。
在一个示例中，获取超道集包括：将各组的一道样点数据，根据偏移距从小到大合并为一个道数为偏移距组数的超道集。
以上已经描述了本发明的各实施方式，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各实施方式。在不偏离所说明的各实施方式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。

Claims (10)

1.一种用于速度分析的地震数据超道集生成方法，其特征在于，该地震数据超道集生成方法包括：
定义参与叠加的相邻共中心点道集，获取道数据；
获取偏移距分组参数；
基于所述偏移距分组参数进行分组，并统计每一组的总道数；
对各组样点数据进行水平叠加为一道样点数据；
基于各组的所述一道样点数据，获取超道集。
2.根据权利要求1所述的用于速度分析的地震数据超道集生成方法，其中，所述偏移距分组参数包括：偏移距的最小值、偏移距的最大值、偏移距起始范围、偏移距容差和偏移距组数。
3.根据权利要求1所述的用于速度分析的地震数据超道集生成方法，其中，基于所述偏移距分组参数进行分组包括：通过公式(1)计算第n组的偏移距；遍历所有的道数据，将偏移距位于公式(2)范围内的道数据归为第n组；
offset(n)＝offsetStart+n*offsetTolerance (1)
offset(n)-offsetTolerance/2<offset<offset(n)+offsetTolerance/2 (2)
其中，offset(n)为每组的偏移距值，offsetStart为偏移距起始范围，offsetTolerance为偏移距容差，n为组，offset为偏移距道头字。
4.根据权利要求1所述的用于速度分析的地震数据超道集生成方法，其中，对各组样点数据进行水平叠加为一道样点数据包括：分别对同偏移距组内的所有地震道样点数据进行水平叠加求和，并除以各组的总道数，得到每一组的一道样点数据。
5.根据权利要求1所述的用于速度分析的地震数据超道集生成方法，其中，获取超道集包括：将各组的一道样点数据，根据偏移距从小到大合并为一个道数为偏移距组数的超道集。
6.一种用于速度分析的地震数据超道集生成系统，其特征在于，该系统包括：
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：
定义参与叠加的相邻共中心点道集，获取道数据；
获取偏移距分组参数；
基于所述偏移距分组参数进行分组，并统计每一组的总道数；
对各组样点数据进行水平叠加为一道样点数据；
基于各组的所述一道样点数据，获取超道集。
7.根据权利要求6所述的用于速度分析的地震数据超道集生成系统，其中，所述偏移距分组参数包括：偏移距的最小值、偏移距的最大值、偏移距起始范围、偏移距容差和偏移距组数。
8.根据权利要求6所述的用于速度分析的地震数据超道集生成系统，其中，基于所述偏移距分组参数进行分组包括：通过公式(1)计算第n组的偏移距；遍历所有的道数据，将偏移距位于公式(2)范围内的道数据归为第n组；
offset(n)＝offsetStart+n*offsetTolerance (1)
offset(n)-offsetTolerance/2<offset<offset(n)+offsetTolerance/2 (2)
其中，offset(n)为每组的偏移距值，offsetStart为偏移距起始范围，offsetTolerance为偏移距容差，n为组，offset为偏移距道头字。
9.根据权利要求6所述的用于速度分析的地震数据超道集生成系统，其中，对各组样点数据进行水平叠加为一道样点数据包括：分别对同偏移距组内的所有地震道样点数据进行水平叠加求和，并除以各组的总道数，得到每一组的一道样点数据。
10.根据权利要求6所述的用于速度分析的地震数据超道集生成系统，其中，获取超道集包括：将各组的一道样点数据，根据偏移距从小到大合并为一个道数为偏移距组数的超道集。
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