CN110187383A - 一种海上宽方位地震数据cov道集快速分选方法 - Google Patents

一种海上宽方位地震数据cov道集快速分选方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110187383A
CN110187383A CN201910445521.0A CN201910445521A CN110187383A CN 110187383 A CN110187383 A CN 110187383A CN 201910445521 A CN201910445521 A CN 201910445521A CN 110187383 A CN110187383 A CN 110187383A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cov
line
big gun
trace gather
work area
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
Application number
CN201910445521.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110187383B (zh
Inventor
薛东川
杜向东
张金淼
张益明
李维新
朱振宇
黄小刚
王小六
王艳冬
糜芳
刘永江
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Research Center of CNOOC China Ltd
CNOOC China Ltd
Original Assignee
Beijing Research Center of CNOOC China Ltd
CNOOC China Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Research Center of CNOOC China Ltd, CNOOC China Ltd filed Critical Beijing Research Center of CNOOC China Ltd
Priority to CN201910445521.0A priority Critical patent/CN110187383B/zh
Publication of CN110187383A publication Critical patent/CN110187383A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110187383B publication Critical patent/CN110187383B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection

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

本发明涉及一种海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,该方法通过逐条炮线分选全工区所有COV道集,将整条炮线数据置于内存中,分选过程完全在内存中执行,分选完成后再一次性输出全部COV道集,最大限度地减少了磁盘数据I/O,只需遍历一次地震数据体即可完成全部COV道集的分选工作;同时,该方法采用三级优化的索引表检索算法,即i导航→全工区索引表+ii炮线次级索引表+iii压缩索引表C,极大地提高了海量地震数据COV道集的检索速度,具有很高的执行效率。本发明具有很高的实用性、可靠性和运行效率,有利于海上宽方位地震数据快速COV道集分选处理。

Description

一种海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法
技术领域
本发明涉及一种COV道集分选方法,具体是关于一种海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,属于石油天然气地震勘探领域。
背景技术
传统的海上拖缆三维地震勘探由于勘探方位角狭窄,数据采集时丢失了大量来自侧面目标体的反射信号,因此在构造特别复杂或存在方位各向异性的地区时,难以获得满足勘探目标要求的原始地震资料。面对这种困境,海上宽方位地震勘探技术应运而生。OBC(Ocean Bottom Cable,海底电缆)地震采集技术是目前比较经济的实现海上宽方位地震勘探的采集技术,当接收线排列(横向)与炮线排列(纵向)的比值大于0.5时,即可称之为宽方位地震采集。在处理宽方位地震资料时,一些关键处理流程(如数据规则化和叠前时间偏移)通常需要在OVT(Offset Vector Tile,炮检距向量片)域或COV(Common OffsetVector,共炮检距向量)域中完成。例如,因为每一个COV道集都是勘探区域具备相同炮检距和方位角特征的单次覆盖,在做数据规则化时COV域相比其它数据域中数据缺失最少,所以更有利于缺失数据的插值重建。又如,在做Kirchhoff叠前时间偏移时,以COV道集作为输入,其成像空间也是COV道集,此时计算节点的I/O效率较其它数据域更高。但想要在COV域中处理地震数据,需要先将数据从采集时的SHOT域转换到COV域。
目前,尽管部分商业化地震数据处理软件(如CGG公司的Geovation以及BGP公司的Geoeast等)开始提供COV道集分选处理模块,但都对其方法的实现细节严格保密。而其它与宽方位地震勘探技术有关的专著和论文也鲜有对COV道集分选技术的详细描述。COV道集分选本质上是一个排序分类问题,但实际的海上宽方位地震数据COV道集分选还需要考虑以下问题:①地震数据体巨大(至少都是TB级别),COV道集分选非常耗时;②COV道集是勘探区域的单次覆盖,提取每一个COV道集都需要遍历地震数据体;③存在道炮缺失和补线的情况,接收线和炮线时常偏离预设位置,地震道平面分布不均匀。其中,在超大的地震数据体中搜寻目标道集(问题①和②)意味着大量的磁盘I/O,而磁盘I/O越频繁算法的执行效率就越低。因此,如何在COV分选算法中最大限度地减少磁盘I/O是其提高效率的关键。而问题③所包含的各种特殊情况又大大增加了COV道集分选算法的复杂性。
发明内容
针对上述问题,本发明的目的是提供一种海上宽方位地震数据的COV道集快速分选方法。
为实现上述目的,本发明采取以下技术方案:一种海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,包括以下步骤:
1)根据SPS导航数据建立全工区的炮线列表S、接收线列表R和炮-检关系列表X,并在上述三个列表中保留Patch信息;
2)在采集工区内,用一组平行于炮线且间距为炮线距的直线剖分各条接收线,用一组平行于接收线且间距为缆线距的直线剖分各条炮线,建立采集工区OVT网格;
3)确定全工区COV道集的分组范围;
4)结合全工区的炮线列表S、接收线列表R和炮-检关系列表X以及OVT网格信息建立COV道集索引表,每张索引表都对应一个COV道集,索引表包含该COV道集的全部地震道,并将全部地震道用Patch号、炮线号、炮号、炮点坐标(src-x,src-y)、接收线号、接收点道号、接收点坐标(rec-x,rec-y)共9个关键字建立关联,其中炮点坐标和接收点坐标均为两个关键字;
5)进行数据分选前质控检查,即随机抽取若干个COV道集索引表,统计偏移距和方位角分布,绘制地震道平面分布,若某个COV道集的平面分布范围、偏移距、方位角超出预期范围,则核查前面操作步骤;若这些COV道集的平面分布范围、偏移距、方位角均没有超出预期范围,则继续下一步骤;
6)合并全工区COV道集索引表,并增加“COV分组顺序号”作为第10关键字;
7)读取一条炮线地震数据,将整个炮线数据保存在内存中;
8)提取当前炮线(即步骤7)读取的炮线)的索引表并作优化;
9)根据优化后的索引表对当前炮线中的地震道逐道检索,确定其所属的COV分组;
10)输出当前炮线包含的全部COV道集;
11)重复步骤7)~步骤10)直至全部数据分选完成。
所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,优选的,在所述步骤1)中,SPS导航数据由炮线文件S、接收线文件R和炮-检关系文件X三种文件组成,逐个解析上述三种文件,建立全工区的炮线列表S、接收线列表R和炮-检关系列表X;
解析SPS导航数据文件的同时,需要将Patch信息存入各列表,即在全工区的炮线列表S、接收线列表R和炮-检关系列表X的首列放入一个四位或五位整数,该整数由三部分组成,个位和十位为“S”、“R”或“X”对应的ASCII码,百位为零,千位是Patch号。
所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,优选的,在所述步骤2)中,如果能够从采集施工单位收集到该采集工区的采集前绘网格,则可以直接使用,跳过下面步骤,执行步骤3);如果没有该采集工区的采集前绘网格,则按照以下步骤计算OVT网格:
2.1)依据步骤1)解析的导航信息,合并包括补线在内的不同Patch在采集工区同一网格线上的炮线;2.2)逐一拟合合并后的炮线,记录每条炮线的斜率和截距;2.3)依据步骤1)解析的导航信息,合并包括补线在内的不同Patch在工区同一网格线上的接收线;2.4)逐一拟合合并后的接收线,记录每条接收线的斜率和截距;2.5)利用步骤2.2)和步骤2.4)得到的斜率和截距信息确定拟合炮线与拟合接收线之间的全工区十字交叉排列交点坐标;2.6)以二维矩阵形式保存步骤2.5)确定的交点坐标。
所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,优选的,在所述步骤2.5)中,当已知炮线斜率为ks,截距为bs,接收线斜率为kr,截距为br,则炮线和接收线的交点可由下式确定:
其中,xc为炮线和接收线的交点的横坐标,yc为炮线和接收线的交点的纵坐标。
所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,优选的,在所述步骤3)中,规定炮线和接收线的正方向,采集工区内所有十字交叉排列中,炮线前后两端距离十字交叉排列中心点最远的两个炮点决定COV道集炮线方向的分组范围YOFS;接收线左右两端距离十字交叉排列中心点最远的两个接收点决定COV道集接收线方向的分组范围XOFS;设炮线间距为Dsrclin,接收线间距为Dreclin,工区内某一点相对于当前十字交叉排列中心点的矢量偏移距R,相对于接收线正向方位角为θ,则该点相对于当前十字交叉排列所属的COV分组是:
其中,R是R的模,ceil(x)表示取比x大的最小整数。
所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,优选的,在所述步骤4)中,其包括以下步骤:4.1)指定一个COV分组;4.2)载入步骤1)输出的全工区的炮线列表S、接收线列表R和炮-检关系列表X;4.3)载入步骤2)存储的全工区十字交叉排列交点坐标;4.4)对当前COV分组指定一个Patch;4.5)在当前Patch中指定一个炮线;4.6)在当前炮线中指定一个接收线;4.7)计算当前十字交叉排列上各炮点和各接收点到中心点的矢距;4.8)计算当前十字交叉排列上各OVT网格点到中心点的矢距;4.9)根据十字交叉排列上炮检点与OVT网格点的相对位置关系判断当前炮点和接收点是否属于当前COV分组;4.10)指定下一个接收线,重复步骤4.7)~步骤4.9),直至遍历完全部接收线;4.11)指定下一个炮线,重复步骤4.6)~步骤4.10),直至遍历完全部炮线;4.12)指定下一个Patch,重复步骤4.5)~步骤4.11),直至遍历完全部Patch;4.13)指定下一个COV分组,重复步骤4.1)~步骤4.12),直至遍历全部COV分组。
所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,优选的,在所述步骤4.9)中,根据十字交叉排列上炮检点与OVT网格点的相对位置关系判断当前地震道是否属于当前COV分组:当炮点落入当前OVT炮线网格范围内且接收点落入当前OVT接收线网格范围内,则判定该地震道属于当前COV分组;若地震道属于当前COV分组则记录其对应的Patch号、炮线号、炮号、炮点坐标(src-x,src-y)、接收线号、接收点道号、接收点坐标(rec-x,rec-y);若地震道不属于当前COV分组,则忽略,继续下一个地震道的判断。
所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,优选的,在所述步骤8)中,针对当前炮线的索引表作优化分为两个步骤:8.1)根据Patch号和炮线号从全工区COV索引大表中提取出仅属于当前炮线的次级索引表;8.2)为当前炮线的次级索引表创建第11关键字C:
其中,reclin是接收线号;rpt是接收点号;spt是炮点号;C是双精度浮点数,C本质上是reclin、rpt和spt的三个关键字的替代值,具有唯一性,对应于当前炮线中的单个地震道。
所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,优选的,在所述步骤9)中,对当前炮线逐个地震道判断其所属COV分组:首先按步骤8.2)计算当前地震道的C值,然后在优化后的索引表的第11关键字中查找该C值,并用查询到的记录的第10关键字标注该地震道的COV分组。
所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,优选的,在所述步骤10)中,待炮线全部地震道分选完成后,分文件输出当前炮线包含的全部COV道集,将同一分组的地震道写入同一个文件,并在首次创建文件时需写入3600字节SEGY文件卷头信息,而以后则按追加方式写入地震道数据。
本发明由于采取以上技术方案,其具有以下优点:1、本发明通过逐条炮线分选全工区所有COV道集,将整条炮线数据置于内存中,分选过程完全在内存中执行,分选完成后再一次性输出全部COV道集,最大限度地减少了磁盘数据I/O,只需遍历一次地震数据体即可完成全部COV道集的分选工作。2、本发明采用三级优化的索引表检索算法,即i导航→全工区索引表+ii炮线次级索引表+iii压缩索引表C,极大地提高了海量地震数据COV道集的检索速度,具有很高的执行效率。本发明具有很高的实用性、可靠性和运行效率,有利于海上宽方位地震数据快速COV道集分选处理。
附图说明
图1是本发明实施例采集工区的炮线和接收线分布图;
图2是本发明实施例采集工区接收线的方位角统计图;
图3是本发明实施例采集工区炮线的方位角统计图;
图4是本发明实施例采集工区的OVT网格和十字交叉排列交点图;
图5是本发明实施例单个Patch的最小COV分组示例图;
图6是本发明实施例单个Patch的最大COV分组示例图;
图7是本发明实施例一个十字交叉排列上的自激自收COV分组示例图;
图8是本发明实施例全工区自激自收COV分组的地震道分布图;
图9是本发明自激自收COV分组地震道集的偏移距分布图;
图10是实际自激自收COV分组地震道集的平面分布图;
图11是自激自收COV分组道集的一条主测线地震剖面图;
图12是自激自收COV分组道集的一个等时切片图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明的较佳实施例进行详细说明,以便更清楚理解本发明的目的、特点和优点。应理解的是,附图所示的实施例并不是对本发明范围的限制,而只是为了说明本发明技术方案的实质精神。
下面以海上某油田区域宽方位OBC采集地震资料(1.5TB数据量)COV道集分选处理为例,该实施例提出的海上宽方位地震数据的COV道集快速分选方法,包括以下步骤:
1)根据导航数据建立全工区的炮线列表、接收线列表和炮-检关系列表。
目标油田宽方位OBC地震数据采用Patch方式采集,导航数据为SPS格式。SPS导航数据由炮线文件S、接收线文件R和炮-检关系文件X三种文件组成。逐个解析SPS导航数据文件,建立全工区的炮线列表S、接收线列表R和炮-检关系列表X。全工区是指整个采集工区,区别于采集工区内的单个炮线或单个Patch,采集工区由多个Patch组成,每个Patch由多条炮线组成。
解析SPS导航数据文件的同时,需要将Patch信息存入各列表,即在全工区的炮线列表S、接收线列表R和炮-检关系列表X的首列放入一个四位整数,这个整数由三部分组成,个位和十位为“S”、“R”或“X”对应的ASCII码,百位为零,千位是Patch号。例如,5088表示该记录隶属第5个Patch的炮-检关系列表。目标油田此次宽方位OBC采集由9个Patch组成,共约190km2。每个Patch由5条接收缆和37条炮线构成,两个Patch之间有一条接收缆重叠。建立全工区的导航列表时,要处理包括补线在内的全部SPS导航数据文件。如图2所示,图中右侧是本实施例采集工区的炮线和接收线分布,左侧是解析出的接收线和炮线,其中37条接收线和37炮线是目标线,另外包含2条接收线补线和21条炮线补线。
2)建立采集工区OVT网格。
由于没有收集到采集工区的采集前绘网格,因此需要计算OVT网格:首先合并包括补线在内的不同Patch上同一网格线上的炮线(共37条炮线),逐一拟合合并后的炮线,记录每条炮线的斜率和截距。然后合并包括补线在内的不同Patch上同一网格线上的接收线(共37条接收线),逐一拟合合并后的接收线,记录每条接收线的斜率和截距。图2和图3分别展示了采集工区37条接收线和37条炮线的方位角统计,接收线方位角约为-31.3°,炮线方位角约为58.7°。以中间炮线(71031线)和中间接收线(41030线)的交点为中心,画一组-31.3°方位角的平行接收线,接收线间距200米,再画一组58.7°方位角的平行炮线,炮线间距200米。最后计算所有网格接收线和网格炮线的交点(即所有十字交叉排列的交点),图4展示了采集工区的OVT网格和十字交叉排列交点。
3)确定全工区COV道集的分组范围。
规定沿炮线向北为正方向,沿接收线向东为正方向,确定工区内COV道集的分组范围。所有十字交叉排列中,炮线前后两端距离十字交叉排列中心点最远的两个炮点决定COV道集炮线方向的分组范围YOFS;接收线左右两端距离十字交叉排列中心点最远的两个接收点决定COV道集接收线方向的分组范围XOFS。图5和图6分别展示了单个Patch的最小和最大COV分组示例,从图中可以得出该采集工区COV道集的分组范围是:XOFS=[-24:34],YOFS=[-7:7]。
4)结合导航和OVT网格信息建立COV道集索引表。
本实施例采集工区的COV分组共885个(XOFS=[-24:34],YOFS=[-7:7]),以自激自收分组为例(XOFS=0&YOFS=0),建立该分组的全工区COV道集索引表。根据十字交叉排列上炮检点与OVT网格点的相对位置关系判断当前地震道是否属于当前COV分组。当炮点落入当前OVT炮线网格范围内且接收点落入当前OVT接收线网格范围内,则判定该地震道属于当前COV分组。如图7所示,阴影区域覆盖的炮-检对所对应的地震道都属于自激自收COV分组,对图4中所有十字交叉排列重复上述分选操作,即可找出自激自收COV分组在全工区的地震道集。记录这些地震道的Patch号、炮线号、炮号、炮点坐标(src-x,src-y)、接收线号、接收点道号和接收点坐标(rec-x,rec-y)形成COV道集索引表。
5)数据分选前质控检查。
实际海上宽方位地震资料数据量巨大,COV分选非常耗时。因此,在对实际地震数据分选之前,要仔细检查由导航提取的COV道集索引表,确保正确无误。图8展示了全工区自激自收COV分组的地震道平面分布,该自激自收COV分组是工区分布最完整的COV分组,图8右侧中的空白与导航文件中的炮线缺失对应。图9展示了自激自收COV分组地震道集的偏移距分布,自激自收COV道集的偏移距在每个OVT片中呈同心圆分布。图8和图9的结果均与预期相符,说明建立的COV道集索引表正确。
6)合并全工区COV道集索引表,并增加“COV分组顺序号”作为第10关键字。
7)读取一条炮线地震数据。
磁盘数据I/O是COV分选算法的性能瓶颈,为此要尽可能地减少I/O开销。目标油田的一条宽方位OBC炮线数据量不超过5GB,将整个炮线数据存储在内存中可以提高地震道集的分选效率。
8)提取当前炮线的索引表并作优化。
目标油田采集的宽方位OBC地震资料总共1.5TB数据量,约1亿个地震道,COV分组共885个,平均每个COV分组不少于11万个地震道,庞大的数据检索量非常费时。为此先按Patch号和炮线号从全工区COV道集索引表中提取出仅属于当前炮线的次级索引表,再为当前炮线的次级索引表创建第11关键字C=(recline*rpt)/spt+(spt*rpt)/recline,reclin是接收线号,rpt是接收点号,spt是炮点号。C是双精度浮点数,C本质上是reclin、rpt和spt的三个关键字的替代值,具有唯一性,能将检索量降低至1/9。
9)对当前炮线中的地震道逐道检索确定其所属的COV分组。
根据优化后的索引表对内存中的炮线逐个地震道判断其所属COV分组。由于炮线地震数据的COV道集分选比较耗时,可以按已处理的地震道数输出炮线COV分选的进度信息。
10)输出当前炮线包含的全部COV道集。
分文件输出当前炮线包含的全部COV道集,同一分组的地震道写入同一个文件。标准SEGY地震数据格式规定,SEGY文件开始3600字节为卷头信息(3200字节EBCDIC卷头+400字节binary卷头),随后才是以道为单位的地震道数据(含道头和地震数据)。因此,在首次创建文件时需写入3600字节SEGY文件卷头信息,而以后则按追加方式写入地震道数据。
11)重复步骤7)~步骤10)直至全部数据分选完成。
图10~图12展示了目标油田宽方位OBC地震数据的自激自收COV分组的成果地震道集。图10是实际自激自收COV分组的地震道集平面分布,与图8相比,整体上一致性很好,但实际地震数据由于仪器故障因素存在更多空道。图11是自激自收COV分组的一条主测线剖面,浅部直达波信号受OVT划分影响有分段特征,地下中深层反射信号同向轴连续,剖面上存在与平面分布一致的空道。图12是自激自收COV分组的等时切片(t=2.2s),中部的连续同向轴与图11中的潜山顶相对应。目标油田采集的宽方位OBC地震资料总共1.5TB数据量,COV分组共885个,采用本发明的COV道集快速分选方法,整个处理作业耗时约33小时,具有很高的处理效率。
上述各实施例仅用于说明本发明,其中各部件的结构、连接方式和制作工艺等都是可以有所变化的,凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进,均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (10)

1.一种海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)根据SPS导航数据建立全工区的炮线列表S、接收线列表R和炮-检关系列表X,并在上述三个列表中保留Patch信息;
2)在采集工区内,用一组平行于炮线且间距为炮线距的直线剖分各条接收线,用一组平行于接收线且间距为缆线距的直线剖分各条炮线,建立采集工区OVT网格;
3)确定全工区COV道集的分组范围;
4)结合全工区的炮线列表S、接收线列表R和炮-检关系列表X以及OVT网格信息建立COV道集索引表,每张索引表都对应一个COV道集,索引表包含该COV道集的全部地震道,并将全部地震道用Patch号、炮线号、炮号、炮点坐标(src-x,src-y)、接收线号、接收点道号、接收点坐标(rec-x,rec-y)共9个关键字建立关联,其中炮点坐标和接收点坐标均为两个关键字;
5)进行数据分选前质控检查,即随机抽取若干个COV道集索引表,统计偏移距和方位角分布,绘制地震道平面分布,若某个COV道集的平面分布范围、偏移距、方位角超出预期范围,则核查前面操作步骤;若这些COV道集的平面分布范围、偏移距、方位角均没有超出预期范围,则继续下一步骤;
6)合并全工区COV道集索引表,并增加“COV分组顺序号”作为第10关键字;
7)读取一条炮线地震数据,将整个炮线数据保存在内存中;
8)提取当前炮线(即步骤7)读取的炮线)的索引表并作优化;
9)根据优化后的索引表对当前炮线中的地震道逐道检索,确定其所属的COV分组;
10)输出当前炮线包含的全部COV道集;
11)重复步骤7)~步骤10)直至全部数据分选完成。
2.根据权利要求1所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,其特征在于,在所述步骤1)中,SPS导航数据由炮线文件S、接收线文件R和炮-检关系文件X三种文件组成,逐个解析上述三种文件,建立全工区的炮线列表S、接收线列表R和炮-检关系列表X;
解析SPS导航数据文件的同时,需要将Patch信息存入各列表,即在全工区的炮线列表S、接收线列表R和炮-检关系列表X的首列放入一个四位或五位整数,该整数由三部分组成,个位和十位为“S”、“R”或“X”对应的ASCII码,百位为零,千位是Patch号。
3.根据权利要求1所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,其特征在于,在所述步骤2)中,如果能够从采集施工单位收集到该采集工区的采集前绘网格,则可以直接使用,跳过下面步骤,执行步骤3);如果没有该采集工区的采集前绘网格,则按照以下步骤计算OVT网格:
2.1)依据步骤1)解析的导航信息,合并包括补线在内的不同Patch在采集工区同一网格线上的炮线;
2.2)逐一拟合合并后的炮线,记录每条炮线的斜率和截距;
2.3)依据步骤1)解析的导航信息,合并包括补线在内的不同Patch在工区同一网格线上的接收线;
2.4)逐一拟合合并后的接收线,记录每条接收线的斜率和截距;
2.5)利用步骤2.2)和步骤2.4)得到的斜率和截距信息确定拟合炮线与拟合接收线之间的全工区十字交叉排列交点坐标;
2.6)以二维矩阵形式保存步骤2.5)确定的交点坐标。
4.根据权利要求3所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,其特征在于,在所述步骤2.5)中,当已知炮线斜率为ks,截距为bs,接收线斜率为kr,截距为br,则炮线和接收线的交点可由下式确定:
其中,xc为炮线和接收线的交点的横坐标,yc为炮线和接收线的交点的纵坐标。
5.根据权利要求1所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,其特征在于,在所述步骤3)中,规定炮线和接收线的正方向,采集工区内所有十字交叉排列中,炮线前后两端距离十字交叉排列中心点最远的两个炮点决定COV道集炮线方向的分组范围YOFS;接收线左右两端距离十字交叉排列中心点最远的两个接收点决定COV道集接收线方向的分组范围XOFS;设炮线间距为Dsrclin,接收线间距为Dreclin,工区内某一点相对于当前十字交叉排列中心点的矢量偏移距R,相对于接收线正向方位角为θ,则该点相对于当前十字交叉排列所属的COV分组是:
其中,R是R的模,ceil(x)表示取比x大的最小整数。
6.根据权利要求1所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,其特征在于,在所述步骤4)中,包括以下步骤:
4.1)指定一个COV分组;
4.2)载入步骤1)输出的全工区的炮线列表S、接收线列表R和炮-检关系列表X;
4.3)载入步骤2)存储的全工区十字交叉排列交点坐标;
4.4)对当前COV分组指定一个Patch;
4.5)在当前Patch中指定一个炮线;
4.6)在当前炮线中指定一个接收线;
4.7)计算当前十字交叉排列上各炮点和各接收点到中心点的矢距;
4.8)计算当前十字交叉排列上各OVT网格点到中心点的矢距;
4.9)根据十字交叉排列上炮检点与OVT网格点的相对位置关系判断当前炮点和接收点是否属于当前COV分组;
4.10)指定下一个接收线,重复步骤4.7)~步骤4.9),直至遍历完全部接收线;
4.11)指定下一个炮线,重复步骤4.6)~步骤4.10),直至遍历完全部炮线;
4.12)指定下一个Patch,重复步骤4.5)~步骤4.11),直至遍历完全部Patch;
4.13)指定下一个COV分组,重复步骤4.1)~步骤4.12),直至遍历全部COV分组。
7.根据权利要求6所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,其特征在于,在所述步骤4.9)中,根据十字交叉排列上炮检点与OVT网格点的相对位置关系判断当前地震道是否属于当前COV分组:当炮点落入当前OVT炮线网格范围内且接收点落入当前OVT接收线网格范围内,则判定该地震道属于当前COV分组;若地震道属于当前COV分组则记录其对应的Patch号、炮线号、炮号、炮点坐标(src-x,src-y)、接收线号、接收点道号、接收点坐标(rec-x,rec-y);若地震道不属于当前COV分组,则忽略,继续下一个地震道的判断。
8.根据权利要求1所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,其特征在于,在所述步骤8)中,针对当前炮线的索引表作优化分为两个步骤:
8.1)根据Patch号和炮线号从全工区COV索引大表中提取出仅属于当前炮线的次级索引表;
8.2)为当前炮线的次级索引表创建第11关键字C:
其中,reclin是接收线号;rpt是接收点号;spt是炮点号;C是双精度浮点数,C本质上是reclin、rpt和spt的三个关键字的替代值,具有唯一性,对应于当前炮线中的单个地震道。
9.根据权利要求8所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,其特征在于,在所述步骤9)中,对当前炮线逐个地震道判断其所属COV分组:首先按步骤8.2)计算当前地震道的C值,然后在优化后的索引表的第11关键字中查找该C值,并用查询到的记录的第10关键字标注该地震道的COV分组。
10.根据权利要求1所述的海上宽方位地震数据COV道集快速分选方法,其特征在于,在所述步骤10)中,待炮线全部地震道分选完成后,分文件输出当前炮线包含的全部COV道集,将同一分组的地震道写入同一个文件,并在首次创建文件时需写入3600字节SEGY文件卷头信息,而以后则按追加方式写入地震道数据。
CN201910445521.0A 2019-05-27 2019-05-27 一种海上宽方位地震数据cov道集快速分选方法 Active CN110187383B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910445521.0A CN110187383B (zh) 2019-05-27 2019-05-27 一种海上宽方位地震数据cov道集快速分选方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910445521.0A CN110187383B (zh) 2019-05-27 2019-05-27 一种海上宽方位地震数据cov道集快速分选方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110187383A true CN110187383A (zh) 2019-08-30
CN110187383B CN110187383B (zh) 2020-09-29

Family

ID=67717958

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910445521.0A Active CN110187383B (zh) 2019-05-27 2019-05-27 一种海上宽方位地震数据cov道集快速分选方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110187383B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111078953A (zh) * 2019-11-27 2020-04-28 滨州学院 基于导航文件直接重构segy数据坐标的方法
CN112394415A (zh) * 2020-10-21 2021-02-23 中国石油天然气集团有限公司 海底节点水平方位角的确定方法及装置
CN113568042A (zh) * 2021-07-21 2021-10-29 中海石油(中国)有限公司 一种提高时移地震数据可重复性的拖缆采集方法和系统
CN113589361A (zh) * 2020-04-30 2021-11-02 中国石油化工股份有限公司 一种地震数据炮检距向量片快速划分方法
CN113917536A (zh) * 2020-07-10 2022-01-11 中国石油化工股份有限公司 积分法成像实现ovg道集直接输出的方法
CN114519129A (zh) * 2022-02-11 2022-05-20 北京易源兴华软件有限公司 地震大数据集群并行机高效分选方法和装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150355355A1 (en) * 2012-11-13 2015-12-10 Total E&P Usa, Inc. Process for Creating Image Gathers
CN105277985A (zh) * 2014-07-24 2016-01-27 中国石油化工股份有限公司 一种基于图像处理的ovt域地震数据规则化方法
US20170176614A1 (en) * 2010-02-22 2017-06-22 Saudi Arabian Oil Company Acquisition and Regularization of Non-Uniform Seismic Data
CN107167841A (zh) * 2016-03-08 2017-09-15 中国石油天然气股份有限公司 获取共偏移距共方位角域道集的方法及系统
US20180275303A1 (en) * 2017-03-24 2018-09-27 Xin ZHAN 4D Time Shift and Amplitude Joint Inversion for Obtaining Quantitative Saturation and Pressure Separation
CN108828668A (zh) * 2018-03-27 2018-11-16 中国石油天然气集团有限公司 一种叠前时间偏移数据处理方法及装置
CN109725350A (zh) * 2018-12-05 2019-05-07 中国石油天然气集团有限公司 一种确定纵波方位各向异性参数的方法、装置及系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170176614A1 (en) * 2010-02-22 2017-06-22 Saudi Arabian Oil Company Acquisition and Regularization of Non-Uniform Seismic Data
US20150355355A1 (en) * 2012-11-13 2015-12-10 Total E&P Usa, Inc. Process for Creating Image Gathers
CN105277985A (zh) * 2014-07-24 2016-01-27 中国石油化工股份有限公司 一种基于图像处理的ovt域地震数据规则化方法
CN107167841A (zh) * 2016-03-08 2017-09-15 中国石油天然气股份有限公司 获取共偏移距共方位角域道集的方法及系统
US20180275303A1 (en) * 2017-03-24 2018-09-27 Xin ZHAN 4D Time Shift and Amplitude Joint Inversion for Obtaining Quantitative Saturation and Pressure Separation
CN108828668A (zh) * 2018-03-27 2018-11-16 中国石油天然气集团有限公司 一种叠前时间偏移数据处理方法及装置
CN109725350A (zh) * 2018-12-05 2019-05-07 中国石油天然气集团有限公司 一种确定纵波方位各向异性参数的方法、装置及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
袁刚 等: "宽方位数据的炮检距向量片域处理及偏移道集校平方法", 《石油物探》 *
黄小刚: "浅谈海上压缩感知地震勘探", 《石油物探》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111078953A (zh) * 2019-11-27 2020-04-28 滨州学院 基于导航文件直接重构segy数据坐标的方法
CN111078953B (zh) * 2019-11-27 2023-11-07 滨州学院 基于导航文件直接重构segy数据坐标的方法
CN113589361A (zh) * 2020-04-30 2021-11-02 中国石油化工股份有限公司 一种地震数据炮检距向量片快速划分方法
CN113589361B (zh) * 2020-04-30 2024-03-15 中国石油化工股份有限公司 一种地震数据炮检距向量片快速划分方法
CN113917536A (zh) * 2020-07-10 2022-01-11 中国石油化工股份有限公司 积分法成像实现ovg道集直接输出的方法
CN112394415A (zh) * 2020-10-21 2021-02-23 中国石油天然气集团有限公司 海底节点水平方位角的确定方法及装置
CN113568042A (zh) * 2021-07-21 2021-10-29 中海石油(中国)有限公司 一种提高时移地震数据可重复性的拖缆采集方法和系统
CN113568042B (zh) * 2021-07-21 2024-01-26 中海石油(中国)有限公司 一种提高时移地震数据可重复性的拖缆采集方法和系统
CN114519129A (zh) * 2022-02-11 2022-05-20 北京易源兴华软件有限公司 地震大数据集群并行机高效分选方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN110187383B (zh) 2020-09-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110187383A (zh) 一种海上宽方位地震数据cov道集快速分选方法
US5615171A (en) Method and apparatus for finding horizons in 3D seismic data
EP0652447B1 (en) Method and apparatus for finding horizons in 3D seismic data
US9279905B2 (en) Method for extracting a thumbnail image from a training image so as to constrain the multipoint geostatistical modeling of the subsoil
US7188092B2 (en) Pattern recognition template application applied to oil exploration and production
EP1815345B1 (en) Volume body renderer
CN103955558B (zh) 一种采集并处理不同行业工勘数据的方法
US10073190B2 (en) Method and system for geophysical modeling of subsurface volumes based on computed vectors
CN103775075B (zh) 一种全井段岩性识别方法
US10663609B2 (en) Combining multiple geophysical attributes using extended quantization
US9529115B2 (en) Geophysical modeling of subsurface volumes based on horizon extraction
WO2000014619A2 (en) Multi-linearization data structure for image browsing
CN103678657B (zh) 一种地形高程数据存储和读取的方法
US20140058713A1 (en) Seismic modeling system and method
CN110187386B (zh) 一种自动快速识别地质构造的dtw地震体属性分析方法
CN104317536A (zh) 存储地震数据体和读取地震道的地震数据的设备及方法
CN109189725A (zh) 面向规则建筑物的obj文件无损压缩方法
CN103399347B (zh) 三维地震数据快速网络可视化的方法
CN105738949B (zh) 一种用于时移地震的九面元一致性并行处理方法
Elfick Contouring by use of a triangular mesh
CN108509618A (zh) 一种基于空间填充曲线的大数据多维数据索引方法
CN106652032B (zh) 一种基于Linux集群平台的DEM并行等高线生成方法
Glasbey Complete linkage as a multiple stopping rule for single linkage clustering
CN111966732B (zh) 全智能化地质填图方法、装置、设备及可读存储介质
CN109031410B (zh) 共偏移距域结果约束的炮检域双边束合成方法及系统

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