CN112394414B - 两步法地震绕射波场叠前分离的方法 - Google Patents
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Abstract
一种两步法地震绕射波场叠前分离的方法，采用以下步骤：一：对野外地震资料进行解编及预处理；二：在预处理后的全波场炮记录基础上抽取共偏移距道集；三：对大倾角绕射波进行分离；四：对小倾角绕射波进行分离；五：进行完整的绕射波合成；六：抽取绕射波炮集或共中心点道集；七：得到绕射波的成像结果；八：在全波场叠前时间、深度偏移成像结果的基础上，结合绕射波的成像结果进行综合解释。本发明在不额外增加数据量同时，提高了计算效率，节省了存储空间；而且，还避免了假频等噪音干扰；同时，提高了倾斜地层或弯曲同相轴情况下的小倾角绕射波分离的精度；令分离出的绕射波场信息更加完整，绕射波成像结果保幅性更高。
Description
技术领域
本发明属于油气田勘探技术领域，尤其涉及两步法地震绕射波场叠前分离的方法。
背景技术
在对油气田勘探过程中发现，地下介质往往存在非均质性，尤其是深层复杂构造区、断裂和裂缝发育带、碳酸盐岩地层等都具有较强的非均质性。常规的反射波地震勘探是基于均匀层状介质假设，因此，常规的反射波成像结果，对于小尺度断裂、溶洞、火山通道以及复杂构造区的成像精度较低和分辨能力不足。地震波在非均质地层中传播的过程中，其会产生大量的绕射波，这些绕射波场包含了丰富的地下介质非均质性和非连续性的波场信息；但是，在常规的反射波地震勘探中，其会将绕射波视为噪音进行一定的压制。因此，提取和利用这些绕射波场信息对地下裂缝发育带、碳酸盐岩溶洞等非均质性储层的精细描述具有重要意义。
目前，针对绕射波场的分离主要有叠前和叠后两种方法，其中，叠后分离方法主要有扩散滤波法，特征向量法等；叠后绕射波分离的方法简单快速，但是，由于偏移叠加的影响，叠后分离的绕射波精度相对较低，且容易受到强振幅干扰。而叠前分离方法主要是利用了绕射波和反射波在不同道集上的特征差异；其主要采用的方法有：
(1)基于共偏移距道集的倾角滤波法；
(2)平面波解构滤波法；
(3)平面波预测滤波法；
(4)基于倾角域共成像点道集的分离方法等。
其中，
①基于倾角域共成像点道集的方法，需要先抽取倾角域道集，因此，导致其计算效率较低，同时，也容易受到其速度精度的影响；
②平面波解构滤波法和平面波预测滤波法需要对叠前道集进行一次τ-p变换和一次τ-p反变换，其不仅增加了计算量，而且，也会由于变换的精度引入假频噪音；
③基于共偏移距道集的倾角滤波方法主要是利用了绕射波和反射波在共偏移距道集上存在倾角差异，利用倾角滤波能够快速的实现绕射波的分离；但是，该方法只能分离出绕射波的大倾角部分，绕射双曲线顶点附近的小倾角绕射波无法通过倾角滤波实现分离，因此，导致分离出的绕射波场不完整，成像结果保幅性降低。
发明内容
本发明目的在于提供一种两步法地震绕射波场叠前分离的方法,以解决在油气田勘探中，当利用常规共偏移距域倾角滤波进行绕射波分离时，无法分离出绕射波双曲线顶点处小倾角绕射波能量所导致的绕射波波场不完整，进而导致绕射波成像保幅性低的技术问题。
为实现上述目的，本发明的两步法地震绕射波场叠前分离的方法的具体技术方案如下：
一种两步法地震绕射波场叠前分离的方法，采用以下技术步骤：
第一步：对野外地震资料进行解编及预处理；
第二步：在预处理后的全波场炮记录基础上抽取共偏移距道集；
检查在共偏移距道集上，所显示的地震资料信噪比和能量一致性的情况，若信噪比较低或能量一致性较差时，则重复第一步；
第三步：对大倾角绕射波进行分离；
利用局部倾角扫描滤波方法，进行绕射波分离，并得到大倾角绕射波和反射波+小倾角绕射波；
第四步：对小倾角绕射波进行分离；
利用核主成分分析方法进一步分离出绕射双曲线顶点附近的小倾角绕射波场，并得到小倾角绕射波；
第五步：进行完整的绕射波合成；
第六步：抽取绕射波炮集或共中心点道集；
第七步：得到绕射波的成像结果；
第八步：在全波场叠前时间、深度偏移成像结果的基础上，结合绕射波的成像结果进行综合解释。
进一步，所述第一步中，对野外地震资料进行解编、且对野外地震资料进行噪音压制、振幅补偿、静校正或海平面校正、多次波压制、能量均衡、提高分辨率、速度分析叠前常规预处理，以确保预处理后的地震资料有较好的信噪比。
进一步，所述第三步中，大倾角绕射波的分离是根据实际地震资料共偏移距道集上的大倾角绕射波与反射波具体倾角的差异，选取合适的参数进行局部倾角滤波，并分离出绕射双曲线两翼大倾角绕射波和残留有小倾角绕射波的反射波场；其具体参数的选取，应根据实际资料中目的层的埋深、地层速度具体参数进行分析测试，以确保参数选择的合理性。
进一步，所述第三步中，局部倾角扫描滤波法所用的公式表达为：
其中，d(x,t)为滤波后得到的大倾角绕射波，s(x,t)为原始共偏移距道集，Fσ为倾角滤波器，σ代表倾角，σm为倾角滤波截止值。
进一步，所述第四步中，核主成分分析方法是通过引入非线性的核函数，将数据映射到高维空间，再求取核矩阵的特征值和特征向量，从而实现了数据的非线性的变换；利用核主成分分析方法进行绕射波提取的步骤为：
(1)选择合适的核函数
将地震数据映射到高维空间，并计算核矩阵，
其所采用如下公式：
公式(2)中，K表示为：核矩阵，
表示为：核函数，X表示为：地震数据，其中，
核函数的选取应该根据实际资料的具体情况分析，常用的
核函数有多项式核函数、高斯核函数、神经网络核函数；
(2)求核矩阵K的特征值λ和特征向量w；
(3)将特征向量w按对应特征值大小，从大到小按行排列成矩阵，取前k个特征值所对应的特征，即为：特征向量矩阵A；
(4)提取原始地震数据中主能量，即为：反射波；
其所采用如下公式：Y＝AX (3)
其中，公式(3)中，Y为计算得到的反射波，A为特征向量矩阵，X为地震数据；
(5)得到提取的小倾角绕射波场；
其所采用如下公式：D＝X-Y (4)
其中，公式(4)中，X为地震数据，Y为计算得到的反射波，D为得到小倾角绕射波；
确定用于数据重构的最优特征值区间是基于核主成分分析方法进行小倾角绕射波分离的关键,应根据工区具体参数建立相应的模型，并通过模型数据分析确定合适的特征值区间。
进一步，所述第五步中，完整的绕射波是将第三步中分离出的大倾角绕射波与第四步中分离出的小倾角绕射波相加，所得到相对完整的绕射波。
进一步，所述第六步中，抽取绕射波炮集或共中心点道集是利用第五步得到的完整绕射波共偏移距道集。
进一步，所述第七步中，在得到的绕射波炮集或共中心点道集的基础上，进一步进行精细速度分析，并进行绕射波叠前时间、深度偏移处理，且得到绕射波的成像结果。
本发明的两步法地震绕射波场叠前分离的方法具有以下优点：
1.本发明由于在共偏移距道集上进行绕射波的分离，因此，其不会额外增加数据量，大大提高了计算效率，节省了存储空间。
2.本发明无需进行数据变换，便避免了由于数据变换所导致的精度损失和端点效应带来的假频等噪音干扰。
3.本发明利用核主成分分析(KPCA)的方法进行小倾角绕射波分离，由于引入了非线性的核函数，大大提高了倾斜地层或弯曲同相轴情况下的小倾角绕射波分离的精度。
4.本发明由于采取了两步法分别对大倾角和小倾角部分绕射波进行分离，因此，其分离出的绕射波场信息更加完整，绕射波成像结果保幅性更高。
附图说明
图1为本发明绕射波场叠前分离技术的流程示意图；
图2为本发明算法测试模型及正演参数示意图；
图3-1为本发明基于模型数据的共偏移距道集(即：全波场)示意图；
图3-2为本发明基于模型数据的局部倾角滤波法绕射波(即：大倾角绕射波)分离示意图；
图3-3为本发明基于模型数据的差值(即：反射波+小倾角绕射波)示意图；
图4-1为本发明基于模型数据的反射波+小倾角绕射波示意图；
图4-2为本发明基于模型数据的小倾角绕射波示意图；
图4-3为本发明基于模型数据的差值(即：反射波)示意图；
图5-1为本发明基于模型数据的大倾角绕射波示意图；
图5-2为本发明基于模型数据的小倾角绕射波示意图；
图5-3为本发明基于模型数据的大倾角绕射波与小倾角绕射波合并后得到的完整绕射波场示意图；
图6本发明在野外实际地震绕射波叠前分离实例流程示意图。
图中标记说明：
1、原始野外炮集；2、全波场炮记录；3、共偏移距道集；4、大倾角绕射波；5、反射波+小倾角绕射波；6、小倾角绕射波；7、绕射波；8、绕射波炮集或共中心点(cmp)道集；9、绕射波叠前时间、深度偏移；10、综合解释；11、全波场叠前时间、深度偏移。
具体实施方式
为了更好地了解本发明的目的、结构及功能，下面结合附图，对本发明一种两步法地震绕射波场叠前分离的方法做进一步详细的描述。
如图1-图6所示，本发明采用以下技术步骤：
第一步：对野外地震资料进行解编及预处理；
对收集到的野外地震资料，(即：原始野外炮集1)利用计算机中地震资料处理软件进行解编、并对其进行噪音压制、振幅补偿、静校正或海平面校正、多次波压制、能量均衡、提高分辨率、速度分析等叠前常规预处理，以确保预处理后的地震资料有较好的信噪比；
第二步：抽取共偏移距道集3；
在预处理后的全波场炮记录2基础上抽取共偏移距道集3；并检查在共偏移距道集3上，所显示的地震资料信噪比和能量一致性的情况，若信噪比较低或能量一致性较差时，则重复第一步；
第三步：对大倾角绕射波4进行分离；
如图3-1至图3-3所示(其为屏幕上的实际图形)，在共偏移距道集3的基础上，利用局部倾角扫描滤波方法，进行绕射波分离，并得到大倾角绕射波4和反射波+小倾角绕射波5；
上述大倾角绕射波4和反射波+小倾角绕射波5是根据实际共偏移距道集3上的大倾角绕射波4与反射波具体倾角的差异，选取合适的参数进行局部倾角滤波，并分离出绕射双曲线两翼大倾角绕射波4和残留有小倾角绕射波6的反射波场。局部倾角扫描滤波法所用公式表达为：
其中d(x,t)为滤波后得到的大倾角绕射波4，s(x,t)为原始共偏移距道集3，Fσ为倾角滤波器，σ代表倾角，σm为倾角滤波截止值。其具体参数的选取，应根据实际资料中目的层的埋深、地层速度等具体参数进行分析测试，以确保参数选择的合理性。例如：当构造相对简单，地震资料品质较好时，可以适当选取较小的倾角进行滤波，以获取更多的绕射波7信息；当构造相对复杂，地震资料品质较差时，可以适当选取较大的倾角进行滤波，以确保绕射波7分离的精度。
第四步：对小倾角绕射波6进行分离；
如图4-1至图4-3所示(其为屏幕上的实际图形)，在第三步得到的反射波+小倾角绕射波5的基础上，利用核主成分分析(KPCA)方法进一步分离出绕射双曲线顶点附近的小倾角绕射波场，得到小倾角绕射波6；
上述核主成分分析(KPCA)方法是主成分分析(PCA)方法的一种非线性推广，通过引入非线性的核函数，将数据映射到高维空间，再求取核矩阵的特征值和特征向量，从而实现了数据的非线性的变换。相对于常规的主成分分析(PCA)方法，核主成分分析(KPCA)方法对弯曲同相轴和倾斜界面具有更好的处理效果。利用核主成分分析(KPCA)方法进行绕射波提取的步骤为：
1)选择合适的核函数
将地震数据映射到高维空间，并计算核矩阵，其所采用如下公式：
上述公式(2)中，K表示为：核矩阵，
表示为：核函数，X表示为：地震数据，其中，
核函数的选取应该根据实际资料的具体情况分析，常用的
核函数有多项式核函数、高斯核函数、神经网络核函数等；(如：高斯核函数
σ是带宽，其可以控制径向作用范围。)
2)求核矩阵K的特征值λ和特征向量w；
3)将特征向量w按对应特征值大小，从大到小按行排列成矩阵，取前k个特征值所对应的特征向量，即为：特征向量矩阵A；
4)提取原始地震数据中主能量(即为：反射波)；
其所采用如下公式：Y＝AX (3)
其中，公式(3)中，Y为计算得到的反射波，A为特征向量矩阵，X为地震数据；
5)得到提取的小倾角绕射波场(即为：小倾角绕射波6)。
其所采用如下公式：D＝X-Y (4)
其中，公式(4)中，X为地震数据，Y为计算得到的反射波，D为得到小倾角绕射波6。
确定用于数据重构的最优特征值区间是基于核主成分分析(KPCA)方法进行小倾角绕射波6分离的关键,应根据工区具体参数建立相应的模型，并通过模型数据分析确定合适的特征值区间。
第五步：进行完整的绕射波7合成；
如图5-1至图5-3所示(其为屏幕上的实际图形)，上述完整的绕射波7是将第三步中分离出的大倾角绕射波4与第四步中分离出的小倾角绕射波6相加，所得到相对完整的绕射波7；
第六步：抽取绕射波炮集或共中心点(cmp)道集8；
利用第五步得到的绕射波7的共偏移距道集抽取绕射波炮集或共中心点道集8。
第七步：得到绕射波7的成像结果；
在得到的绕射波炮集或共中心点道集8的基础上，进一步进行精细速度分析，并进行绕射波叠前时间、深度偏移处理，且得到绕射波的成像结果。
第八步：进行综合解释；
在常规的全波场叠前时间、深度偏移11成像结果的基础上，结合绕射波7的成像结果进行综合解释。
本发明的优点：
本发明不仅能够快速高效的将相对完整的绕射波场信息从原始地震数据中分离出来，有效的提高叠前绕射波分离的精度，保持绕射波场的完整性，而且，还确保了后续绕射波成像的保幅性；进一步解决深层复杂构造、裂缝型油气藏、碳酸盐岩储层等非均质性较强的地层，以及火山通道、侵入体等小尺度地质体的成像精度不够，分辨率不足等问题。
如图6所示(其为屏幕上的实际图形)，本发明分离的绕射波场更加丰富，保留了更多的地下介质非均质性的信息，对深层复杂构造、裂缝型油气藏、碳酸盐岩储层等非均质性强的地层，以及火山通道等小尺度地质体的精细勘探具有较好的应用前景。
上述常规预处理仪器、局部倾角扫描滤波方法、常规的全波场叠前时间、深度偏移方法为现有技术，未作说明的技术为现有技术，故不再赘述。
可以理解，本发明是通过一些实施例进行描述的，本领域技术人员知悉的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本申请的权利要求范围内的实施例都属于本发明所保护的范围内。
Claims (3)
1.一种两步法地震绕射波场叠前分离的方法，其特征在于，采用以下技术步骤：
第一步：对野外地震资料进行解编及预处理；
第二步：在预处理后的全波场炮记录基础上抽取共偏移距道集；
检查在共偏移距道集上，所显示的地震资料信噪比和能量一致性的情况，若信噪比较低或能量一致性较差时，则重复第一步；
第三步：对大倾角绕射波进行分离；
利用局部倾角扫描滤波方法，进行绕射波分离，并得到大倾角绕射波和反射波+小倾角绕射波；
第四步：对小倾角绕射波进行分离；
利用核主成分分析方法进一步分离出绕射双曲线顶点附近的小倾角绕射波场，并得到小倾角绕射波；
第五步：进行完整的绕射波合成；
第六步：抽取绕射波炮集或共中心点道集；
第七步：得到绕射波的成像结果；
第八步：在全波场叠前时间、深度偏移成像结果的基础上，结合绕射波的成像结果进行综合解释；
所述第三步中，大倾角绕射波的分离是根据实际地震资料共偏移距道集上的大倾角绕射波与反射波具体倾角的差异，选取合适的参数进行局部倾角滤波，并分离出绕射双曲线两翼大倾角绕射波和残留有小倾角绕射波的反射波场；其具体参数的选取，应根据实际资料中目的层的埋深、地层速度具体参数进行分析测试，以确保参数选择的合理性；
所述第三步中，局部倾角扫描滤波法所用的公式表达为：
其中，d(x,t)为滤波后得到的大倾角绕射波，s(x,t)为原始共偏移距道集，Fσ为倾角滤波器，σ代表倾角，σm为倾角滤波截止值；
所述第四步中，核主成分分析方法是通过引入非线性的核函数，将数据映射到高维空间，再求取核矩阵的特征值和特征向量，从而实现了数据的非线性的变换；利用核主成分分析方法进行绕射波提取的步骤为：
⑴选择合适的核函数
将地震数据映射到高维空间，并计算核矩阵，其所采用如下公式：
公式(2)中，K表示为：核矩阵，
表示为：核函数，X表示为：地震数据，其中，
核函数的选取应该根据实际资料的具体情况分析，常用的
核函数有多项式核函数、高斯核函数、神经网络核函数；
⑵求核矩阵K的特征值λ和特征向量w；
⑶将特征向量w按对应特征值大小，从大到小按行排列成矩阵，取前k个特征值所对应的特征，即为：特征向量矩阵A；
⑷提取原始地震数据中主能量，即为：反射波；
其所采用如下公式：Y＝AX (3)
其中，公式(3)中，Y为计算得到的反射波，A为特征向量矩阵，X为地震数据；(5)得到提取的小倾角绕射波场；
其所采用如下公式：D＝X-Y (4)
其中，公式(4)中，X为地震数据，Y为计算得到的反射波，D为得到小倾角绕射波；
确定用于数据重构的最优特征值区间是基于核主成分分析方法进行小倾角绕射波分离的关键,应根据工区具体参数建立相应的模型，并通过型数据分析确定合适的特征值区间；
所述第五步中，完整的绕射波是将第三步中分离出的大倾角绕射波与第四步中分离出的小倾角绕射波相加，所得到相对完整的绕射波。
2.根据权利要求1所述的两步法地震绕射波场叠前分离的方法，其特征在于，所述第一步中，对野外地震资料进行解编、且对野外地震资料进行噪音压制、振幅补偿、静校正或海平面校正、多次波压制、能量均衡、提高分辨率、速度分析叠前常规预处理，以确保预处理后的地震资料有较好的信噪比。
3.根据权利要求1所述的两步法地震绕射波场叠前分离的方法，其特征在于，所述第七步中，在得到的绕射波炮集或共中心点道集的基础上，进一步进行精细速度分析，并进行绕射波叠前时间、深度偏移处理，且得到绕射波的成像结果。
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