CN109655938A - 一种评价炮记录采集质量的方法及系统 - Google Patents
一种评价炮记录采集质量的方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109655938A CN109655938A CN201710941742.8A CN201710941742A CN109655938A CN 109655938 A CN109655938 A CN 109655938A CN 201710941742 A CN201710941742 A CN 201710941742A CN 109655938 A CN109655938 A CN 109655938A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- reflection point
- big gun
- time curve
- reflecting layer
- point
- 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.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V13/00—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices covered by groups G01V1/00 – G01V11/00
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
公开了一种评价炮记录采集质量的方法及系统。该方法包括:1)在地震叠加剖面上拾取反射层信息,反射层中所包含的反射点形成反射层映射点;2)基于所述反射层映射点的共中心点确定炮记录中的相应道,并生成时距曲线;3)结合在地震叠加剖面上拾取反射点的周围层的走向与步骤2)中生成的时距曲线,判断炮记录是合格的还是地质废品。本发明基于地震叠加剖面,通过分析时距曲线在炮集上分布情况,把叠加剖面与炮记录有机地结合起来,进行对比分析,以检查目的层的反射波情况,从而对炮记录采集质量进行综合分析,提供了一种有效、客观的野外资料判定为合格或地质废品的方法。
Description
技术领域
本发明涉及石油地球物理勘探领域,更具体地,涉及一种评价炮记录采集质量的方法及系统。
背景技术
当前,对叠后地震资料进行定量分析与客观评价的方法有基于能量、含信比、分辨率、主频等,但以上评价方法的处理方式都比较复杂,有必要提出一种进行简单处理即能实现对炮记录采集质量进行定量分析与客观评价的方法。
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
为了解决现有技术中的上述问题,本发明提出了一种评价炮记录采集质量的方法及系统。
根据本发明的一方面,提出一种评价炮记录采集质量的方法。该方法包括:
1)在地震叠加剖面上拾取反射层信息,反射层中所包含的反射点形成反射层映射点;
2)基于所述反射层映射点所在的共中心点位置确定炮记录中的相应道,并生成时距曲线;
3)结合在地震叠加剖面上拾取反射点的周围层的走向与步骤2)中生成的时距曲线,判断炮记录是合格的还是地质废品。
优选地,在步骤2)中,通过以下公式计算反射层映射点在相应道上的时程以生成时距曲线:
其中,t0为地震叠加剖面反射点的时刻,x为单炮记录中地震道的偏移距,V(t0)为t0时刻的叠加速度。
优选地,当地震叠加剖面上拾取反射点的周围层的走向与步骤2)中生成的时距曲线符合以下条件则将判断记录是合格的,否则为地质废品:
当反射点的周围层左侧上倾或右侧下倾,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置依次下降;
当反射点的周围层左侧下倾或右侧上倾,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置依次上升;
当反射点的周围层左侧与右侧水平,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置水平。
根据本发明的另一方面,提出一种评价炮记录采集质量的系统。该系统包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现以下步骤:
1)在地震叠加剖面上拾取反射层信息,反射层中所包含的反射点形成反射层映射点;
2)基于所述反射层映射点所在的共中心点位置确定炮记录中的相应道,并生成时距曲线;
3)结合在地震叠加剖面上拾取反射点的周围层的走向与步骤2)中生成的时距曲线,判断炮记录是合格的还是地质废品。
优选地,在步骤2)中,通过以下公式计算反射层映射点在相应道上的时程以生成时距曲线:
其中,t0为地震叠加剖面反射点的时刻,x为单炮记录中地震道的偏移距,V(t0)为t0时刻的叠加速度。
优选地,当地震叠加剖面上拾取反射点的周围层的走向与步骤2)中生成的时距曲线符合以下条件则将判断记录是合格的,否则为地质废品:
当反射点的周围层左侧上倾或右侧下倾,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置依次下降;
当反射点的周围层左侧下倾或右侧上倾,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置依次上升;
当反射点的周围层左侧与右侧水平,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置水平。
本发明基于地震叠加剖面,通过分析时距曲线在炮集上分布情况,把叠加剖面与炮记录有机地结合起来,进行对比分析,以检查目的层的反射波情况,从而对炮记录采集质量进行综合分析,提供了一种有效、客观的野外资料判定为合格或地质废品的方法。
本发明的方法和装置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,其中,在本发明示例性实施例中,相同的参考标号通常代表相同部件。
图1为根据本发明的示例性实施方案的评价炮记录采集质量的方法的流程图;
图2为地震叠加剖面拾取的反射点图;
图3为与图2中的反射点所对应的映射点距离最近的炮记录的时距曲线分布图。
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。
以下参考图1详细描述根据本发明的示例性实施方案的评价炮记录采集质量的方法。该方法主要包括:
步骤1:在地震叠加剖面上拾取反射层信息,反射层中所包含的反射点形成反射层映射点。
在野外地震资料采集质量分析过程中,如果单炮记录质量较差或需要进一步分析采集质量,可以对单炮记录进行常规处理,然后抽取纵、横测线进行初步叠加,得到地震叠加剖面。
在地震叠加剖面上可以拾取反射层信息,反射层中所包含的反射点则形成反射层映射点,如图2所示。
步骤2:基于所述反射层映射点所在的共中心点位置确定炮记录中的相应道,并生成时距曲线。
根据反射层映射点的共中心点号,在炮记录中找到包含相应共中心点号的炮记录及该炮记录内的地震道,并计算出映射点在相应道上的时程;根据此道时程,利用地震波反射理论,计算出相应层上的时距曲线并进行显示。
可以通过以下公式计算反射层映射点在相应道上的时程以生成时距曲线:
其中,t0为地震叠加剖面反射点的时刻,x为单炮记录中地震道的偏移距,V(t0)为t0时刻的叠加速度。
步骤3:结合在地震叠加剖面上拾取反射点的周围层的走向与步骤2)中生成的时距曲线,判断炮记录是合格的还是地质废品。
可以通过以下条件来进行判断,当地震叠加剖面上拾取反射点的周围层的走向与步骤2)中生成的时距曲线符合以下条件则将判断记录是合格的,否则为地质废品。
图3为与图2中的反射点所对应的映射点距离最近的炮记录的时距曲线分布图。
当反射点的周围层左侧上倾,从左到右的反射点所对应的时距曲线显示的位置依次下降,则判断记录是合格的;
当反射点的周围层左侧下倾,从左到右的反射点所对应的时距曲线显示的位置依次上升,则判断记录是合格的;
当反射点的周围层右侧上倾,左到右的反射点所对应的时距曲线显示的位置依次上升,则判断记录是合格的;
当反射点的周围层右侧下倾,左到右的反射点所对应的时距曲线显示的位置依次下降,则判断记录是合格的;
当反射点的周围层左侧与右侧水平,左到右的反射点所对应的时距曲线显示的位置水平,则判断记录是合格的。
如果反射点的周围层的走向与反射点所对应的时距曲线的位置关系不符合以上条件,则判断炮记录为地质废品。
本发明还提出了一种评价炮记录采集质量的系统。该系统包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现以下步骤:
1)在地震叠加剖面上拾取反射层信息,反射层中所包含的反射点形成反射层映射点;
2)基于所述反射层映射点所在的共中心点位置确定炮记录中的相应道,并生成时距曲线;
3)结合在地震叠加剖面上拾取反射点的周围层的走向与步骤2)中生成的时距曲线,判断炮记录是合格的还是地质废品。
在一个示例中,在步骤2)中,通过以下公式计算反射层映射点在相应道上的时程以生成时距曲线:
其中,t0为地震叠加剖面反射点的时刻,x为单炮记录中地震道的偏移距,V(t0)为t0时刻的叠加速度。
在一个示例中,当地震叠加剖面上拾取反射点的周围层的走向与步骤2)中生成的时距曲线符合以下条件则将判断记录是合格的,否则为地质废品:
当反射点的周围层左侧上倾或右侧下倾,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置依次下降;
当反射点的周围层左侧下倾或右侧上倾,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置依次上升;
当反射点的周围层左侧与右侧水平,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置水平。
本领域技术人员应理解,上面对本发明的实施例的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施例的有益效果,并不意在将本发明的实施例限制于所给出的任何示例。
以上已经描述了本发明的各实施例,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各实施例。在不偏离所说明的各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,旨在最好地解释各实施例的原理、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各实施例。
Claims (6)
1.一种评价炮记录采集质量的方法,其特征在于,包括:
1)在地震叠加剖面上拾取反射层信息,反射层中所包含的反射点形成反射层映射点;
2)基于所述反射层映射点所在的共中心点位置确定炮记录中的相应道,并生成时距曲线;
3)结合在地震叠加剖面上拾取反射点的周围层的走向与步骤2)中生成的时距曲线,判断炮记录是合格的还是地质废品。
2.根据权利要求1所述的评价炮记录采集质量的方法,其中,在步骤2)中,通过以下公式计算反射层映射点在相应道上的时程以生成时距曲线:
其中,t0为地震叠加剖面反射点的时刻,x为单炮记录中地震道的偏移距,V(t0)为t0时刻的叠加速度。
3.据权利要求1所述的评价炮记录采集质量的方法,其中,当地震叠加剖面上拾取反射点的周围层的走向与步骤2)中生成的时距曲线符合以下条件则将判断记录是合格的,否则为地质废品:
当反射点的周围层左侧上倾或右侧下倾,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置依次下降;
当反射点的周围层左侧下倾或右侧上倾,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置依次上升;
当反射点的周围层左侧与右侧水平,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置水平。
4.一种评价炮记录采集质量的系统,其特征在于,所述系统包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现以下步骤:
1)在地震叠加剖面上拾取反射层信息,反射层中所包含的反射点形成反射层映射点;
2)基于所述反射层映射点所在的共中心点位置确定炮记录中的相应道,并生成时距曲线;
3)结合在地震叠加剖面上拾取反射点的周围层的走向与步骤2)中生成的时距曲线,判断炮记录是合格的还是地质废品。
5.根据权利要求4所述的评价炮记录采集质量的系统,其中,在步骤2)中,通过以下公式计算反射层映射点在相应道上的时程以生成时距曲线:
其中,t0为地震叠加剖面反射点的时刻,x为单炮记录中地震道的偏移距,V(t0)为t0时刻的叠加速度。
6.据权利要求4所述的评价炮记录采集质量的系统,其中,当地震叠加剖面上拾取反射点的周围层的走向与步骤2)中生成的时距曲线符合以下条件则将判断记录是合格的,否则为地质废品:
当反射点的周围层左侧上倾或右侧下倾,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置依次下降;
当反射点的周围层左侧下倾或右侧上倾,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置依次上升;
当反射点的周围层左侧与右侧水平,则反射点从左到右所对应的时距曲线显示的位置水平。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710941742.8A CN109655938A (zh) | 2017-10-11 | 2017-10-11 | 一种评价炮记录采集质量的方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710941742.8A CN109655938A (zh) | 2017-10-11 | 2017-10-11 | 一种评价炮记录采集质量的方法及系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109655938A true CN109655938A (zh) | 2019-04-19 |
Family
ID=66109044
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710941742.8A Pending CN109655938A (zh) | 2017-10-11 | 2017-10-11 | 一种评价炮记录采集质量的方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109655938A (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102053271A (zh) * | 2010-11-17 | 2011-05-11 | 中国石油天然气股份有限公司 | 地震采集质量分析方法及装置 |
CN104635259A (zh) * | 2013-11-06 | 2015-05-20 | 中国石油天然气集团公司 | 一种确定观测系统排列片范围的方法及装置 |
WO2016076729A1 (en) * | 2014-11-14 | 2016-05-19 | Octio As | Monitoring microseismic events |
CN105866834A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-08-17 | 中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司 | 基于自动识别折射波起点的单支折射数据解译方法和系统 |
-
2017
- 2017-10-11 CN CN201710941742.8A patent/CN109655938A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102053271A (zh) * | 2010-11-17 | 2011-05-11 | 中国石油天然气股份有限公司 | 地震采集质量分析方法及装置 |
CN104635259A (zh) * | 2013-11-06 | 2015-05-20 | 中国石油天然气集团公司 | 一种确定观测系统排列片范围的方法及装置 |
WO2016076729A1 (en) * | 2014-11-14 | 2016-05-19 | Octio As | Monitoring microseismic events |
CN105866834A (zh) * | 2016-02-04 | 2016-08-17 | 中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司 | 基于自动识别折射波起点的单支折射数据解译方法和系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
司洁戈等: "三维复杂界面炮集P波反射时距特征", 《地球物理学进展》 * |
张守恩等: "《水文及工程地球物理勘探》", 31 December 1997, 徐州:中国矿业大学出版社 * |
陆基孟等: "《地震勘探原理(第3版)》", 31 March 2009, 东营:石油大学出版社 * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Münchmeyer et al. | Which picker fits my data? A quantitative evaluation of deep learning based seismic pickers | |
Verdon et al. | Microseismic monitoring using a fiber-optic distributed acoustic sensor array | |
Drew et al. | Automated microseismic event detection and location by continuous spatial mapping | |
CN104459797B (zh) | 一种井中微地震事件识别和拾取的方法 | |
CN106154332B (zh) | 一种井中微地震纵横波事件初至识别方法 | |
CN109085663A (zh) | 一种致密砂岩储层层理缝识别方法 | |
CN104570076B (zh) | 一种基于二分法的地震波初至自动拾取方法 | |
US10353096B2 (en) | Time-lapse simultaneous inversion of amplitudes and time shifts constrained by pre-computed input maps | |
US11327193B2 (en) | Method and device for imaging diffracted waves based on azimuth-dip angle gathers, and storage medium | |
CN103210323B (zh) | 处理地震数据的系统和方法 | |
EA027299B1 (ru) | Системы и способы оптимального суммирования сейсмических данных | |
CN108226997A (zh) | 一种基于叠前地震数据的地震相划分方法 | |
AU2004318849A1 (en) | Generalized 3D surface multiple prediction | |
Zhao et al. | DiTingMotion: A deep-learning first-motion-polarity classifier and its application to focal mechanism inversion | |
Jiang et al. | 3D seismic geometry quality control and corrections by applying machine learning | |
Li et al. | Automatic arrival-time picking of P-and S-waves of microseismic events based on object detection and CNN | |
Zhang et al. | Phase arrival picking for bridging multi-source downhole microseismic data using deep transfer learning | |
CN110261905A (zh) | 基于倾角控制的复值相干微断层识别方法 | |
Eaton et al. | Determining microseismic event locations by semblance-weighted stacking | |
Fereidoni et al. | Discriminating earthquakes from quarry blasts based on ShakeMap ground‐motion parameters | |
Coimbra et al. | Offset continuation (OCO) ray tracing using OCO trajectories | |
CN109655938A (zh) | 一种评价炮记录采集质量的方法及系统 | |
Münchmeyer et al. | Learning the deep and the shallow: Deep‐learning‐based depth phase picking and earthquake depth estimation | |
Lorentzen et al. | Fault mapping of the Gassum Formation reservoir and the Fjerritslev Formation caprock interval at the Stenlille gas storage site using a pre-trained convolutional neural network | |
Dokht et al. | Combining deep learning and the Source‐Scanning Algorithm for improved seismic monitoring |
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 | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190419 |