CN111399047A - 一种基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的一种基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，涉及石油天然气勘探领域包括以下步骤，(1)设计计算网格和确定河道平面位置，计算河道内、外网格点的中心角数据值；(2)对河道内网格点上的中心角数据进行归类，并对每一类的中心角进行最佳方位角及入射角参数的计算，得到各数据点相应的道集重构参数；(3)利用各数据点的道集重构参数对各道集数据进行数据重构，得到叠前道集数据体，实现了对研究区内的河道系统等的精确成像工作，提升了相关勘探区的地质异常体的位置预测精度，进而减少了钻井风险，提高了河道系统的油气勘探的经济效益。

Description

一种基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法

技术领域

本发明涉及石油天然气勘探领域，尤其涉及一种基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法。

背景技术

在现阶段的油气勘探中，河道是一个具有较高勘探价值的地质目标体。如在四川盆地的油气勘探中(如蓬莱镇组、千佛崖组等)，陆相地层中的河道相对发育，打在河道上的钻井往往获得高产工业气流，如打在河道外的钻井则往往无气或微弱产气；在中国的东北地区，河道的探测也相对重要，陆相地层河道内的砂体相对发育，造成其储层也发育，对河道的关注度很高。另外，在油气勘探实践中发现，河道系统中的泥质分布情况也需要准确查明，河道的地震成像亟需加强。

目前，大多数常规河道成像技术采用叠后地震数据来预测河道系统的平面分布位置。如在一些河道平面成像预测中，主要是利用相干体计算或颜色融合、瞬时振幅属性等提取沿层属性来进行。但相关结果对河道的成像的精度不高，也存在断裂等引起的干扰情况。在对河道成像的研究上，有一些专利如发明《一种宽方位地震数据处理一体化成像反演方法及系统》(专利号：CN201710202984.5)的专利公开了一种基于时间域至深度域的速度建模，通过获得各向同性深度域速度场、全方位速度场，得到全方位反射角道集与全方位倾角道集，实现更准确的裂缝预测与复杂地质体成像；发明《一种复杂地表分级空间距离加权的超道集计算方法》(专利号：201711119603.3)的专利提出在三维空间平面选取相邻的若干个(奇数)相邻共中心点道集，然后通过采用多时窗局部相关，获得单道的平均时移量，并对这若干个(奇数)共中心点道集的道数据进行时移后，按照INLINE线、道集和偏移距分级加权进行叠加，得到超道集的一道地震数据，实现同相叠加，最终提升道集成像质量。目前利用常规地震技术开展河道等地质异常体的平面预测方面的相关研究成果国内外均较多，但预测效果都相对差强人意，结合现有地质、测井及地震上的认识，认为主要存在如下几个问题：

(1)河道等地质异常体的成像技术通常使用了叠后地震数据来进行计算，由于常规地震数据的全方位角叠加具有平均效应，往往压制了某些河道的地震响应；

(2)采用对地震数据划分固定方位角范围来计算河道系统的平面展布，由于分方角的属性而导致有些不同方位角的河道地震响应受到压制。

(3)由于道集的地震道具有子波拉伸效应，造成全入射角范围的叠加也压制了河道的地震响应。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：为解决现有常规地震数据对河道等地质异常体的成像技术中存在的难题，本申请提供了一种基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，以实现对研究区内的河道系统等的精确成像工作，提升相关勘探区的地质异常体的位置预测精度，进而减少钻井风险，提高河道系统的油气勘探的经济效益。

本发明提供的一种基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，包括以下步骤，

(1)设计计算网格和确定河道平面位置，计算河道内、外网格点的中心角数据值；

(2)对河道内网格点上的中心角数据进行归类，并对每一类的中心角进行最佳方位角及入射角参数的计算，得到各数据点相应的道集重构参数；

(3)利用各数据点的道集重构参数对各道集数据进行数据重构，得到叠前道集数据体。

更进一步的，所述步骤(1)具体包括，

(1-1)对整个研究区设计计算网格；计算网格可以为规则状或非规则状，或者两者的混合。一般情况下，计算网格点即为CDP点。规则状的网格一般是指N线XM道，也就是相邻网格点能构成规则的正方形或长方形状；非规则的网格点是指相邻的网格点不能构成规则的正方形或长方形状，为不等边的多边形。一般情况下，非规则的网格点之间的距离一般不相等，这种非规则网格点一般是针对河道系统进行采样点选取而确定的。

(1-2)确定目的层河道系统的平面位置；该步骤主要是利用相关的技术对河道的成像进行刻画，突出目的层的河道形态，进而在平面图上确定河道系统的位置。相关技术可以指相干技术、分频属性颜色融合、瞬时振幅等技术。

(1-3)利用平面上确定的河道系统及网格点位置，对河道外及内网格点的中心角数据值进行确定。

更进一步的，所述步骤(1-3)具体包括，

对处于河道系统内的网格点，以正北为0°，确定网格点上的平行该网格点小范围内的河道走向或与河道走向呈小角度相交的直线，并对该直线作垂直线，该垂直线与正北方向的夹角即为该网格点的中心角；

对河道系统外的网格点的中心角取与河道走向一致或小角度相交的直线与正北方向的夹角作为中心角，断层附近的网格点则可取与断层走向一致的直线与正北方向的夹角为中心角；也可以将河道外的网格点设定为固定的一系列的中心角数据值，还可以对河道外的网格点统一设定为一个中心角值；

所述网格点小范围是指以网格点为中心，以5个CDP点间隔为半径的范围；

所述小角度指小于或等于13.5°。

更进一步的，所述步骤(2)具体包括，

(2-1)对河道系统内网格点上的中心角数据进行分类，划分为不同中心角类型，并选取其中相应的河道系统内的样本网格点进行方位角范围及入射角范围的测试，确定不同中心角类型的最佳方位角范围及最佳入射角范围的参数；一般情况下，划分的中心角范围越小，河道成像精度高，计算量较大；反之，则河道成像相对降低。

根据对河道内、外及断层等所设计的中心角数据，并根据相关的中心角数据值范围进行不同中心角类型的划分。因此，在本发明阐述中，相关的中心角范围数据均称为中心角类型，每一种中心角范围对应于一个中心角类型。在实际操作中，可以根据相关的中心角范围划分参数进行测试，并根据河道成像效果及专家经验等确定不同的中心角类型。原则上，同一种中心角类型内的河道成像(采用同一的叠加及偏移参数处理)是差异性相对较小的，且对该类型内河道的成像是最佳或最优的——而其它中心角类型对该类型的河道成像则相对较差。所以，所划分的中心角范围是具有针对性的，主要为该类型的河道精确成像服务，不同的中心角类型为不同的走向河道的精确成像服务。

(2-2)利用中心角划分的类型，以及其相应的最佳方位角范围及最佳入射角范围，根据网格点上相关的中心角数据值，确定其相关的各个网格点上的最佳方位角范围及最佳入射角范围；

(2-3)利用相应设计网格点的中心角数据，对各个网格点进行处理，得到各个CDP点的中心角数据；再利用划分的中心角类型及其所对应的最佳入射角及方位角范围，确定每个CDP点的最佳入射角及方位角范围，从而得到相关的道集数据重构参数。所述处理包括网格化插值、圆滑等处理。

更进一步的，所述步骤(2-1)具体包括，

方位角范围的测试以样本网格点CDP的中心角为基准，以其正、负10°的范围内同时增加或减少1°所得到的方位角范围内的道集数据(全部入射角)进行叠加，当叠加道的河道位置反射振幅最大时所对应的方位角范围及其参数，就作为该中心角类型的最佳方位角参数，依次类推，完成各个中心角的最佳方位角参数的确定。

入射角范围的测试为，在确定相关最佳方位角范围的情况下，以入射角15°的正、负10°的范围内同时增加或减少1°所得到的入射角范围内的样本网格点的道集数据进行叠加，选取当叠加道的河道位置反射振幅最大时所对应的方位角范围及其参数，就作为该中心角类型的最佳入射角参数。

更进一步的，所述步骤(2-3)还包括，

对河道系统外的网格点，根据设定的中心角值统一设定为某一个方位角范围及入射角范围。

更进一步的，所述步骤(3)具体包括，

通过步骤(2)中得到的每一个CDP点的中心角数据、最佳方位角范围及入射角范围的参数，对各个CDP道集数据进行数据重构，从而得到一个可用以增强河道成像的叠前道集数据体；

所述数据重构的具体操作为，对各CDP点切除相关中心角的最佳方位角范围及入射角范围外的地震道数据，保留相关中心角的最佳方位角范围及入射角范围内的地震道数据。

更进一步的，还包括，

(4)对重构的道集数据体作道集优化处理；

所述道集优化处理包括先进行叠前噪音衰减、多时窗剩余时差校正、基于井上AVO特征的分段式振幅趋势补偿、基于偏移距规则化的振幅能量补偿或叠前道集拓频处理；

然后通过叠加、偏移处理后得到叠后地震数据体，并对该叠后地震数据体进行相关属性计算及对沿层属性的计算及提取，从而得到确定河道位置的平面成果。

通过采用以上的技术方案，本发明的有益效果是：通过使用本申请的方法可完成对时间域的目的层的河道系统进行的精细成像前的道集处理，从而确定河道在平面上的准确位置，进而减少钻井风险，提高陆相河道油气的勘探效益。当然也可利用本发明技术推广到其它地质异常体的预测方面，如预测礁滩相、岩溶体、断溶体及线状分布的火山成像等方面。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1为本发明增强河道地质异常体成像的方法的流程图。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本发明的提供的一种基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，主要包括如下步骤：

(1)设计计算网格和确定河道平面位置，计算河道内、外相关网格点的中心角数据值；

(2)对河道内网格点上的中心角数据进行归类，并对每一类的中心角进行最佳方位角及入射角参数的计算，从而得到相关的各个数据点的道集重构参数；

(3)利用各个数据点的道集重构参数对各个道集数据进行数据重构，得到一个可用以增强河道成像的叠前道集数据体。

本发明首先对研究区设计计算网格及确定中心角类型、优选的方位角范围及入射角范围，选取合适的道集重构参数实施各个CDP点的道集数据重构。具体实施为对设计计算网格进行河道内、外网格点的中心角数据值的确定及划分类型，确定河道内、外不同中心角类型内的样本网格点的最佳方位角范围及入射角范围；并根据河道内、外网格点的中心角数据值进行内插、圆滑处理，并得到各个CDP点的中心角数据值，再按相关的中心角值确定各个CDP点的最佳方位角及入射角范围，得到各个CDP点的道集重构参数；然后对道集数据体及相关的重构参数进行道集数据重构处理，得到一个用于增强河道成像的道集数据体，便可达到利用地震技术精细预测研究区河道位置的目的。

由图1可知，本发明还包括以下步骤：

(1)设计计算网格和确定河道平面位置，计算河道内、外相关网格点的中心角数据值，包括以下步骤：

(1-1)对整个研究区设计计算网格。计算网格可以为规则状或非规则状，或者两者的混合。一般情况下，计算网格点即为CDP点。规则状的网格一般是指N线XM道，也就是相邻网格点能构成规则的正方形或长方形状；非规则的网格点是指相邻的网格点不能构成规则的正方形或长方形状，为不等边的多边形。一般情况下，非网格点之间的距离一般不相等，这种非规则网格点一般是针对河道系统进行采样点选取而确定的。在实际操作过程中，一般采用规则及非规则混合的网格。在河道区域内主要是非规则的，主要是要对河道系统进精确描述，因为要有选择性的对河道系统内的不同位置确定网格点，这些网格点对河道的成像是比较重要的。原则上，河道系统上的采样点数越多，则对河道系统的精确成像越有利；反之，则对河道系统的精确成像不利。河道系统外的网格点原则上不作要求，网格点的稀疏对河道的成像影响不大，但也要有一定的网格点数对其附近的CDP点进行内插、圆滑等处理。一般情况下，河道外的网格点是规则的。

(1-2)确定河道系统的平面位置。该步骤主要是利用相关的技术对河道的成像进行刻画，突出目的层的河道形态，进而在平面图上确定出河道系统的位置。其中，相关技术可以指相干技术、分频属性颜色融合、瞬时振幅分析等技术，这些常规技术经常用于对目的层的河道系统进行平面成像。在实际操作中，可以通过对常规三维叠后地震数据体进行井-震的合成记录标定，确定研究区目的层段数据。目的层基本上是包括河道系统在内的，沿解释的层位顶或底向下或上开一固定时窗即可得到。一般情况下，该时窗的大小为20ms。其次，利用三维地震数据体进行相干体计算，提取沿目的层的相干属性。在本实施例中，相干计算方法优选地采用C₂相干算法来对三维叠后地震数据体进行相干体计算。在利用C₂相干体算法来对三维叠后数据体进行相干体计算的过程中，首先对C₂相干算法中的分析时窗内中心点在局部反射面x方向和y方向的视倾角p和q进行相应测试，该参数测试以达到能够清晰描述测试区域(测试区域只是研究区域中的一小块)内平面上的较大规模的河道形态为最好。待测试完毕后，便利用测试确定出的视倾角p和q对所有中心角叠后数据体进行相干体计算。

C₂相干体算法主要是首先定义一个以分析点为中心并且含有J道地震数据的矩形或椭圆形分析时窗，将当地的坐标轴作为分析点的中心，因此相似系数σ(t,p,q)便可以根据如下表达式计算得到：

其中，下标j表示落在分析时窗内的第j道，x_j和y_j分别表示第j道与分析时窗内的中心点t在x方向和y方向的距离，K表示垂直分析时窗，H表示希尔伯特变换，p和q分别表示分析时窗内中心点t所在局部反射界面x方向和y方向的视倾角，u_j表示分析时窗内第j道的地震数据。

根据表达式(1)可以看出，通过改变视倾角p和q的取值可以调整局部平面的倾斜方向，从而对应得到一个相似系数。通过查找最大的相似系数，可以使得局部平面达到与实际反射界面的最佳拟合，因此此时的像素系数也即为分析点的相干性估计值(即相干数据值)。

需要指出的是，在本发明的其他实施例中，该方法还可以在步骤1中采用其他合理的算法(例如C₁相体干算法、C₃相干体算法或新一代相干体算法)来对叠后地震数据体进行相干体计算，本发明不限于此。

另一种平面上河道系统的生成方法为计算三维叠后地震数据的一系列单频体，并选取30HZ、45HZ及55HZ单频体作颜色融合计算，得到颜色融合数据体。再利用研究区的目的层段数据提取颜色融合数据体的平面数据，就能得到河道系统的平面分布情况。在实际情况中，具体选用何种河道系统的平面上生成方法，可视实际情况、专家经验等确定。

(1-3)根据平面上确定的河道系统及所设定的网格点位置，对河道内、外网格点的中心角数据值进行确定。具体操作为对处于河道体系统内的网格点，皆以正北方向为0°，确定网格点上的平行该网格点小范围内的河道走向或与河道走向呈小角度相交的直线，并对该直线作垂直线，该垂直线与正北方向的夹角即为该网格点的中心角。河道系统外的网格点的中心角可取与河道走向一致或小角度相交的直线与正北方向的夹角，断层附近的网格点则可取与断层走向一致的直线与正北方向的夹角为中心角；另外，可以对河道外的网格点设定为固定的一系列的中心角数据值，也可以对河道外的网格点设定为一个中心角值。一般情况下，河道外的网格点的中心角设定应视实际情况、专家经验等决定。根据本次步骤，完成各个网格点上的中心角数据值的确定。其中，一般情况下，网格点小范围是指以网格点为中心，以5个CDP点间隔为半径。在实际操作中，这个小范围应视实际情况、专家经验等决定，该范围内的河道应该是相对较直的。其中，由于在地震资料处理中设定观测系统方向以正北方向为0°，顺时针方向旋转，计360°。基于激发及接收的对称原理，将野外采集的地震数据炮点—检波点的360°方位转化为180°方位角。因此，道集中的方位角经转换变为[0°，180°]，故而相关网格点的中心角范围也设定为0°－180°之间。

(2)对河道内网格点上的中心角数据进行归类，并对每一类的中心角进行方位角及入射角参数的计算，从而得到相关的各个数据点的道集重构参数，具体包括以下步骤：

(2-1)对河道系统内网格点上的中心角数据进行分类，划分为不同中心角类型，并选取其中的相关的河道系统内的样本网格点进行方位角范围及入射角范围的测试，确定不同中心角类型的方位角范围及入射角范围的参数。其中，划分不同中心角范围应根据实际情况、河道系统成像精度及专家经验等决定。一般情况下，划分的中心角范围越小，河道成像精度高，计算量较大；反之，则河道成像相对较低。中心角范围的具体分类为建立网格点的中心角数据集，设定分类数目后对数据集进行各个中心角数据值的范围确定；也可以建立中心角的直方图对中心角范围进行划分，采用等间隔或不等隔增量法进行中心角数据集的划分。其中，方位角范围的测试主要为以样本网格点CDP的中心角为基准，以其正、负10°的范围内同时增加或减少1°所得到的方位角范围内的道集数据(全部入射角)进行叠加，当叠加道的河道反射振幅相对较大时所对应的方位角范围及其参数，就作为该中心角类型的最佳方位角参数。依次类推，完成各个中心角的最佳方位角参数的确定。另外，对不同中心角类型的入射角范围的确定，在确定相关最佳方位角范围的情况下，以入射角15°的正、负10°的范围内同时增加或减少1°所得到的入射角范围内的样本网格点的道集数据进行叠加，选取当叠加道的河道反射振幅相对较大时所对应的入射角范围参数，就作为该中心角类型的最佳入射角参数。其中，相关方位角范围的划分参数如下：

σi＝βi+ΔΦ+10° (2)

σj＝βi-ΔΦ-10° (3)

公式(2)、(3)中σi为第i个中心角分类的最大方位角值，σj为第i个中心角分类的最小方位角值，βi为第i个中心角分类的中心角值，ΔΦ为方位角增量，为1°，2°，。。。9°或-1°，-2°，。。。-9°。若中心角值小于10°时，则将其作为15°来进行最佳方位角求取的计算；若中心角值位于[170°，180°]之间，则将其作为165°来进行最佳方位角求取的计算。σi及σj组成第i个中心角的测试方位角范围。

其中，相关的入射角范围的划分参数如下：

фi＝Δφ+15° (4)

фj＝15°-Δφ (5)

公式(4)、(5)中фi为第i个中心角分类的最大入射角值，фj为第i个中心角分类的最小入射角值，Δφ为入射角增量，为1°，2°，。。。14°。фi及фj组成第i个中心角的测试入射角范围。

根据对河道内、外及断层等所设计的中心角数据，并根据相关的中心角数据值范围进行不同中心角类型的划分。因此，在本发明阐述中，相关的中心角范围数据均称为中心角类型，每一种中心角范围对应于一个中心角类型。在实际操作中，可以根据相关的中心角范围划分参数进行测试，并根据河道成像效果及专家经验等确定不同的中心角类型。原则上，同一种中心角类型内的河道成像(采用同一的叠加及偏移参数处理)是差异性相对较小的，且对该类型内河道的成像是最佳或最优的——而其它中心角类型对该类型的河道成像则相对较差。所以，所划分的中心角范围是具有针对性的，主要为该类型的河道精确成像服务，不同的中心角类型为不同的走向河道的精确成像服务。

(2-2)利用相关的中心角范围划分的中心角类型，以及其相关的最佳方位角范围及最佳入射角范围，根据网格点上的中心角数据值，确定其相关的各个网格点上的最佳方位角范围及最佳入射角范围。具体操作上为根据设计网格点上的中心角数据值，将其确定为相关的中心角类型，而该中心角类型所对应的最佳方位角范围及最佳入射角范围就是该设计网格点上的最佳方位角范围及最佳入射角范围。上述参数设计是针对河道系统内的网格点设定的，而河道系统外的网格点则可以根据设定的中心角值统一设定为某一个方位角范围及入射角范围。

更进一步地，利用相关设计网格点的中心角数据，对其进行研究区的各个CDP点的网格化插值、圆滑等处理，得到各个CDP点的中心角数据；再利用划分的中心角范围的类型及其所对应的最佳入射角及方位角范围，确定每个CDP点的最佳入射角及方位角范围，从而得到相关的数据重构参数——最佳入射角及方位角范围。其中，网格化插值算法可有最小平方法、加权平均法、泛克里金法等，使用这些计算方法应根据实际情况而定。

(3)利用各个数据点的道集重构参数对各个道集数据进行数据重构，得到一个可用以增强河道成像的叠前道集数据体，具体包括以下步骤：

通过步骤(2)中得到的每一个CDP点的中心角数据(相关中心角数据内插所得到)、最佳方位角范围及入射角范围的参数，对各个CDP道集数据进行数据重构，从而得到一个可用以增强河道成像的叠前道集数据体。其中，道集数据体重构的具体操作步骤为对各个CDP点切除相关中心角的最佳方位角范围及入射角范围外的地震道数据，保留关于中心角的最佳方位角范围及入射角范围内的地震道数据。

另外，可以对重构的道集数据体作进一步的处理，如道集优化处理等提高道集的信噪比。具体地，道集优化处理的主要技术方法为叠前噪音衰减、多时窗剩余时差校正、基于井上AVO特征的分段式振幅趋势补偿、基于偏移距规则化的振幅能量补偿、叠前道集拓频处理等。经这些叠前道集处理后，再通过叠加得到叠后地震数据体，利用这个数据体进行相关属性计算，从而可以得到确定河道位置的平面成果。

本发明技术利用设计计算网格并确定河道内其中心角数据，将中心角数据进行不同范围的划分，得到不同的中心角类型；其次确定不同中心角类型的最佳方位角范围及入射角范围，利用相关数据进行各个CDP点的重构参数确定；利用重构参数及道集数据体进行数据重构，得到一个用于增强河道成像的道集数据体。该道集数据体通过一些附加性处理后，经其叠后数据体与常规叠后地震数据体使用相同的技术流程计算所得到的结果进行比较，可以大幅度增强河道系统的成像清晰度及准确性，优于常规相关技术成果。

实施例1

根据本次发明技术流程(图1)，制定工作步骤，对某三维工区的陆相某组的河道系统精确定位前的道集数据体进行处理。

在步骤(1)中对研究区相关研究成果进行分析，发现目的层的河道主体有两条，分别是北东向及近东西向。对河道系统的成像分析可知，研究区的河道成像相对较差，河道形态不是很清晰，因此有必要对相关地震数据进行重新处理，使其经相关技术计算后，更能增强河道的形态，研究河道内沉积相展布特征。

在该步骤中，首先利用地震资料、测井资料及地质分层数据等，确定目的层段的底，并对层位进行解释后实施内插、圆滑处理后，得到1线X1道的层位数据。利用相关的叠后地震数据体，进行相干体计算(C2)方法，得到相干体并沿目的层开时窗求取目的层段(目的层底及其向上40ms)的相干属性平均值的平面图。根据初步得到的相干属性结果，分析河道系统的形态及走向、宽度等情况。设计计算网格，采用规则及非规则网格的混合方法，确定相关的网格点位置。在河道内布设非规则网格的网格点，特别是河道转折部位，加设网格点，河道内网格点数计125个；而河道系统外则设置规则网格，网格数据量适中，网格点数计323个。在实际操作中，经过相关的计算网格设计，得到了各个网格点的位置。并根据河道内、外的网格点的位置，设定各个网格点的中心角数据值。

在步骤(2)中主要提取河道系统内的网格点的中心角值，并建立相关的中心角数据库，对中心角数据进行直方图显示。从相关直方图的频率分析来看，设定相关中心角范围并确定其类型。在实例中，确定[98.5°，112.4°]、[112.5°，145.4°]、[145.5°，178.2°]等三个中心角类型，并对三个中心角类型提取样本网格点。通过对样本网格点的最佳方位角及入射角范围的测试，确定这三类中心角的最佳方位角范围分别是以网格点的中心角值为中心的±16°、±12°、±18°等三种°，最佳入射角范围分别是以15°为入射角中心的±10°、±12°、±12°等三种。而河道外的网格点，由于研究区内没有断层，对相关成像测试后发现，与入射角及方位角关系不大。因此，采取三类中心角的其中一个最佳入射角及方位角范围的数据值进行道集重构参数。根据上述相关重构参数的设定，利用各个网格点的中心角数据进行内插、圆滑等处理，确定各个CDP点的中心角数据值。再根据各个CDP点的中心角数据，设定其相关的重构参数。

在步骤(3)中利用道集数据体、各个CDP点的重构参数进行道集数据的切除及保留，得到了一个用于提高河道成像系统的道集数据体。

通过该具体的实施例证明，利用本发明技术所得到的道集数据体，经过对其叠后数据体在后续使用统一的技术方法及参数进行计算，在河道成像方面，优于常规的道集数据体，且取得了相关的较为明显的地质成果，该发明技术可以向礁滩相、火山及岩盐探测等地质异常体方面进行推广。

上述说明示出并描述了本发明的一个优选实施例，但如前所述，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，其特征在于：包括以下步骤，

(1)设计计算网格和确定河道平面位置，计算河道内、外网格点的中心角数据值；

(2)对河道内网格点上的中心角数据进行归类，并对每一类的中心角进行最佳方位角及入射角参数的计算，得到各数据点相应的道集重构参数；

(3)利用各数据点的道集重构参数对各道集数据进行数据重构，得到叠前道集数据体。

2.根据权利要求1所述的基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，其特征在于：所述步骤(1)具体包括，

(1-1)对整个研究区设计计算网格；

(1-2)确定目的层河道系统的平面位置；

(1-3)利用平面上确定的河道系统及网格点位置，对河道外及内网格点的中心角数据值进行确定。

3.根据权利要求2所述的基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，其特征在于：所述计算网格为规则状和/或非规则状。

4.根据权利要求2所述的基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，其特征在于：通过相干技术、分频属性颜色融合或瞬时振幅分析确定目的层河道系统的平面位置。

5.根据权利要求2所述的基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，其特征在于：所述步骤(1-3)具体包括，

对处于河道系统内的网格点，以正北为0°，确定网格点上的平行该网格点小范围内的河道走向或与河道走向呈小角度相交的直线，并对该直线作垂直线，该垂直线与正北方向的夹角即为该网格点的中心角；

对河道系统外的网格点的中心角取与河道走向一致或小角度相交的直线与正北方向的夹角作为中心角，断层附近的网格点则可取与断层走向一致的直线与正北方向的夹角为中心角或设定为固定的一系列的中心角数据值或统一设定为一个中心角值；

所述网格点小范围是指以网格点为中心，以5个CDP点间隔为半径的范围；

所述小角度指小于等于13.5°。

6.根据权利要求1所述的基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，其特征在于：所述步骤(2)具体包括，

(2-1)对河道系统内网格点上的中心角数据进行分类，划分为不同中心角类型，并选取其中相应的河道系统内的样本网格点进行方位角范围及入射角范围的测试，确定不同中心角类型的最佳方位角范围及最佳入射角范围的参数；

(2-2)利用中心角划分的类型，以及其相应的最佳方位角范围及最佳入射角范围，根据各网格点上相关的中心角数据值，确定其相关的各个网格点上的最佳方位角范围及最佳入射角范围；

(2-3)利用相应设计网格点的中心角数据，对各个网格点进行处理，得到各个CDP点的中心角数据；再利用划分的中心角范围的类型及其所对应的最佳入射角及方位角范围，确定每个CDP点的最佳入射角及方位角范围，从而得到相关的道集数据重构参数。

7.根据权利要求6所述的基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，其特征在于：所述步骤(2-1)具体包括，

方位角范围的测试以样本网格点CDP的中心角为基准，以其正、负10°的范围内同时增加或减少1°所得到的方位角范围内的道集数据进行叠加，当叠加道的河道位置反射振幅最大时所对应的方位角范围及其参数，就作为该中心角类型的最佳方位角参数；

入射角范围的测试为，在确定相关最佳方位角范围的情况下，以入射角15°的正、负10°的范围内同时增加或减少1°所得到的入射角范围内的样本网格点的道集数据进行叠加，当叠加道的河道位置反射振幅最大时所对应的方位角范围及其参数，就作为该中心角类型的最佳入射角参数。

8.根据权利要求6所述的基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，其特征在于：所述步骤(2-3)还包括，

对河道系统外的网格点，根据设定的中心角值统一设定为某一个方位角范围及入射角范围。

9.根据权利要求1所述的基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，其特征在于：所述步骤(3)具体包括，

通过步骤(2)中得到的每一个CDP点的中心角数据、最佳方位角范围及入射角范围的参数，对各个CDP道集数据进行数据重构，从而得到一个可用以增强河道成像的叠前道集数据体；

所述数据重构的具体操作为，对各CDP点切除相关中心角的最佳方位角范围及入射角范围外的地震道数据，保留相关中心角的最佳方位角范围及入射角范围内的地震道数据。

10.根据权利要求1所述的基于道集数据重构的增强河道地质异常体成像的方法，其特征在于：还包括，

(4)对重构的道集数据体作道集优化处理；

所述道集优化处理包括先进行叠前噪音衰减、多时窗剩余时差校正、基于井上AVO特征的分段式振幅趋势补偿、基于偏移距规则化的振幅能量补偿或叠前道集拓频处理；

然后通过叠加、偏移处理后得到叠后地震数据体，并对该叠后地震数据体进行相关属性计算及对沿层属性的计算及提取，从而得到确定河道位置的平面成果。

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