CN112711861A - 一种确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法 - Google Patents

一种确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112711861A
CN112711861A CN202110054039.1A CN202110054039A CN112711861A CN 112711861 A CN112711861 A CN 112711861A CN 202110054039 A CN202110054039 A CN 202110054039A CN 112711861 A CN112711861 A CN 112711861A
Authority
CN
China
Prior art keywords
time
system delay
delay
take
determining
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
CN202110054039.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112711861B (zh
Inventor
潘军
张勇
毕世普
冯京
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.)
Qingdao Institute of Marine Geology
Original Assignee
Qingdao Institute of Marine Geology
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 Qingdao Institute of Marine Geology filed Critical Qingdao Institute of Marine Geology
Priority to CN202110054039.1A priority Critical patent/CN112711861B/zh
Publication of CN112711861A publication Critical patent/CN112711861A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112711861B publication Critical patent/CN112711861B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/30—Assessment of water resources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明提出一种确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法，包括：引入系统延迟，确定多次波起跳时间表达式；设定系统延迟时间范围，比较根据不同系统延迟得到的多次波是否与实际地震数据相匹配，通过缩小系统延迟范围并细化系统延迟时间间隔，直至判定多次波吻合，进而确定目标系统延迟，实现对其余测线进行批量化处理。本方案通过设定不同的系统延迟时间获得多次波起跳时间的解析解，通过验证是否匹配多次波反射时间来确定精确的系统延迟时间，该方法操作性强、效率较高，可实现工业化流程化生产，避免了手工拾取的费时费力以及传统多次波起跳时间预测的不准确性，具有更高的实际应用价值。

Description

一种确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法
技术领域
本发明涉及地震勘探数据处理领域，具体涉及一种确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法。
背景技术
多次波的去除是目前高分辨率浅剖地震数据处理的难点和重点，目前一般根据多次波的周期性预测出多次波，再采用自适应相减的方法将其去除，因此多次波去除中最基础同时也是很重要的工作就是如何准确预测出多次波的起跳时间。
当前多次波的预测一般简单采用2倍海底时间进行预测，或者采用人工拾取的方法进行多次波的拾取。以2倍海底时间进行多次波预测往往存在预测的多次波不准确的情况，在大批量浅剖资料处理时，往往需要反复质控，对于偏差较大的多次波时间，需要人工进行修正，此方法为一种半自动化方法；人工拾取一般可以获得较理想结果，但是效率太低，尤其在大批量浅剖资料拾取时往往成本太高，例如当前浅剖调查大约2.5米一炮，2000km浅剖资料大约有80万个点，依靠人工拾取需要近一周才能完成，在实际生产中难以大量应用，此外当多次波比较弱时，单纯依靠肉眼识别进行拾取难度也很大。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的缺陷，提出一种确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法，可以快速和准确预测出多次波起跳时间，该方法操作性强、且效率较高。
本发明是采用以下的技术方案实现的：一种确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法，包括以下步骤：
步骤A、确定直达波起跳时间和海底起跳时间，并引入系统延迟，得到多次波起跳时间公式；
Figure BDA0002900010070000011
其中，s为最小偏移距，V1为地震波在海水中传播速度，t1为直达波起跳时间，H为海水深度，t2为海底起跳时间，t3为多次波起跳时间，Δt为系统延迟；
步骤B、粗化系统延迟时间；
首先设定系统延迟的范围(0，TMAX)，根据采样率对系统延迟的范围进行离散化，设定初步的系统延迟范围及系统延迟时间间隔，根据公式(2)确定相应的多次波起跳时间；
步骤C、比较根据不同系统延迟得到的多次波是否与实际地震数据相匹配，以确定多次波是否吻合；如果吻合，则说明当前系统延迟即满足条件，如果不吻合，则进一步缩小系统延迟范围并细化系统延迟时间间隔，直至判定多次波吻合，以确定目标系统延迟；
步骤D、确定目标系统延迟后，即可对其余测线进行批量化处理，即得到准确的多次波起跳时间。
进一步的，所述步骤A中，在确定直达波起跳时间和海底起跳时间时，采用最大振幅能量法或最大振幅梯度变化法进行自动拾取。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本方案通过设定不同的系统延迟时间，由此可以获得多次波起跳时间的解析解，通过验证是否匹配多次波反射时间来确定精确的系统延迟时间，继而可实现对大批量浅剖数据的多次波时间的精确计算，该方法流程清晰，操作性强，且效率较高，可实现工业化流程化生产，避免了手工拾取的费时费力以及传统多次波起跳时间预测的不准确性，具有更高的实际应用价值。
附图说明
图1为本发明实施例有效波和多次波的传播路径示意图，其中细线为有效波传播路径，粗线为多次波传播路径；
图2为理论计算多次波起跳时间与实际资料不匹配示意图；
图3为本发明实施例所述分析方法流程示意图；
图4为本发明实施例直达波和海底起跳时间拾取示意图；
图5为本发明实施例粗化系统延迟时间计算的多次波起跳时间与实际地震资料的吻合程度示意图；
图6为本发明实施例细化系统延迟时间计算的多次波起跳时间与实际地震资料的吻合程度示意图；
图7为本发明实施例其余测线按照1.25ms系统延迟计算的多次波起跳时间与实际地震资料的吻合程度示意图。
具体实施方式
为了能够更加清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明并不限于下面公开的具体实施例。
在浅剖采集时，有效波和多次波的传播路径如图1所示，其中细线为有效波传播路径，粗线为多次波传播路径。
理想情况下，多次波起跳时间可根据公式1获得：
Figure BDA0002900010070000031
其中s为最小偏移距，V1为地震波在海水中传播速度，t1为直达波起跳时间，H为海水深度，t2为海底起跳时间，t3为多次波起跳时间。直达波起跳时间t1和海底起跳时间t2可以通过地震数据拾取，地震波在海水中传播速度一般为1500m/s，由此可以求出多次波起跳时间t3。
但是在实际生产时，由于采集设备本身的问题造成的系统延迟，根据公式1计算所得的多次波起跳时间t3往往与实际地震数据很难很好匹配(图2)，往往存在时间差。
实际上，地震采集系统是一个复杂的综合系统，放炮、系统记录、导航等都可能出现延迟记录的现象。对于处理而言，以上延迟最终表现为地震数据的时间延迟，即地震数据的延迟是采集系统各个子系统延迟的综合表现。因此本实施例引入系统延迟Δt，将公式1修正为公式2：
Figure BDA0002900010070000032
其中Δt为系统延迟，其余参数与公式1相一致。由于公式2相对公式1多了一个未知解，因此无法直接获得t3的解析解；本发明采用迭代方法实现对系统延迟的确定，可以获得相对准确的系统延迟值，由此可以准确确定多次波的起跳时间。同时本方法操作简单，中间过程有严格的质量控制标准，可以逐渐逼近真实结果，避免了反复找错的麻烦。
其基本原理：通过设定不同的系统延迟时间Δt，由此可以获得t3的解析解，通过验证是否匹配多次波反射时间来确定精确的系统延迟时间Δt，继而可实现对大批量浅剖数据的多次波时间的精确计算，流程图如图3所示，具体的：
1、确定直达波起跳时间t1和海底起跳时间t2；
以直达波和海底的起跳时间为准，需要注意这里不是直达波和海底的最大振幅能量时间。直达波起跳时间一般为4-10ms。由于直达波和海底的能量一般都较强，因此拾取时可以通过最大振幅能量法和最大振幅梯度变化法进行自动拾取，部分拾取不准确的地方可以辅助以人工拾取的方法，具体实施时，为比较成熟的技术，在此不做详述。
2、粗化系统延迟时间；
首先根据公式2中的直达波公式(第一个公式)，假设系统延迟不为0，由于系统延迟为正值，当逐渐增大系统延迟时，实际上就是逐渐逼近真实值的过程，由于在实际处理时，事先并不清楚系统延迟究竟是多少，但是能够确定当系统延迟Δt增加到t1时，偏移距为0。而实际的偏移距必然会大于0。因此偏移距稍微大于零时为系统延迟的极限，设为TMAX。由此可以确定系统延迟的范围(0，TMAX)，再按照采样率对系统延迟范围进行离散化。
理论上对所有系统延迟时间进行验证最终必然可以获得正确的结果，但是为提升处理效率，本发明采用先大时间间隔，再小时间间隔的方法逐步缩小系统延迟范围，最终获得正确的结果。
粗化时间对即大时间间隔，例如系统延迟范围为[0，5ms]，采样率为0.5ms，粗化的系统延迟为[0,1,2,3,4,5]，当第一轮质控结束后，确定系统延迟在[2-4ms]区间时，再细化时间间隔为[2.5,3,3.5]，再进行验证。
3、计算多次波起跳时间。
当不同的系统延迟确定后，根据公式2计算出相应的多次波起跳时间t3。
4、确定多次波是否吻合，即比较不同系统延迟计算出来的多次波是否与实际地震数据相匹配；
现有技术中，多次波的匹配主要有两种验证方法：
(1)常规起跳时间验证：根据计算的多次波起跳时间对地震剖面上的多次波进行追踪，看在横向上是否能够稳定追踪多次波。需要注意的是多次波由于经过海面的一次反射，与海底相位相比，其相位发生了90°反转，即如果海底相位为负正负，则多次波相位为正负正。
(2)通过计算地震剖面的自相关，在自相关剖面上验证多次波的周期是否为t3-t2，此时需要注意的是t3-t2的值应该对应自相关剖面多次波周期的最大能量值，而不是起跳时间值。
5、质控满足条件后即可获得准确的系统延迟时间，如果不满足，则寻找最接近的两组参数值，由此确定边界范围，做进一步细化后重复验证直到获得满意结果为止。
6、系统延迟确定后即可对其余测线进行批量化处理。
为了进一步验证本方法的可行性，本实施例以渤海海峡采集的2300km高分辨率浅剖地震数据为例进行详细说明，具体的：
1、确定直达波和海底起跳时间
直达波和海底起跳时间拾取一般比较简单，经过大批量数据拾取经验的总结，一般采用最大振幅能量法和最大振幅梯度变化法进行自动拾取，部分拾取不准确的地方再辅助以人工拾取，直达波和海底起跳时间拾取如图4所示，可以看到直达波起跳时间大约在8ms左右。
2、通过公式2中的直达波公式设定系统延迟时间。
因直达波起跳时间大致为8ms，因此粗化系统延迟首先采用[0,2,4,6,8ms]。
3、根据公式2以不同的系统延迟计算多次波的起跳时间，检测多次波时间是否与实际地震数据相吻合(图5)，可以看到系统延迟应该在0-2ms之间。
4、细化系统延迟，采用[0.25，0.5，0.75，1，1.25，1.5]，根据公式2计算多次波起跳时间，并与实际地震数据比较，得到系统延迟1.25ms时最匹配地震数据。
5、按照系统延迟1.25ms计算其余55条测线多次波起跳时间，经大批量数据检验，本方法计算的多次波时间与实际完全吻合。如果不计算系统延迟，则多次波计算时间会有明显偏差，直接进行多次波去除效果不佳，而通过手工调整的方法重新拾取多次波效率又太低，本发明明显具有更高的实际应用和推广价值。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其它领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (2)

1.一种确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A、确定直达波起跳时间和海底起跳时间，并引入系统延迟，得到多次波起跳时间公式；
Figure FDA0002900010060000011
其中，s为最小偏移距，V1为地震波在海水中传播速度，t1为直达波起跳时间，H为海水深度，t2为海底起跳时间，t3为多次波起跳时间，Δt为系统延迟；
步骤B、粗化系统延迟时间；
首先设定系统延迟的范围(0，TMAX)，根据采样率对系统延迟的范围进行离散化，设定初步的系统延迟范围及系统延迟时间间隔，根据公式(2)确定相应的多次波起跳时间；
步骤C、比较根据不同系统延迟得到的多次波是否与实际地震数据相匹配，以确定多次波是否吻合；如果吻合，则说明当前系统延迟即满足条件，如果不吻合，则进一步缩小系统延迟范围并细化系统延迟时间间隔，直至判定多次波吻合，以确定目标系统延迟；
步骤D、确定目标系统延迟后，即可对其余测线进行批量化处理，即得到准确的多次波起跳时间。
2.根据权利要求1所述的确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法，其特征在于：所述步骤A中，在确定直达波起跳时间和海底起跳时间时，采用最大振幅能量法或最大振幅梯度变化法进行自动拾取。
CN202110054039.1A 2021-01-15 2021-01-15 一种确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法 Active CN112711861B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110054039.1A CN112711861B (zh) 2021-01-15 2021-01-15 一种确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110054039.1A CN112711861B (zh) 2021-01-15 2021-01-15 一种确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112711861A true CN112711861A (zh) 2021-04-27
CN112711861B CN112711861B (zh) 2022-05-17

Family

ID=75549103

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110054039.1A Active CN112711861B (zh) 2021-01-15 2021-01-15 一种确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112711861B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104280777A (zh) * 2013-07-12 2015-01-14 中国石油天然气集团公司 一种压制陆上地震资料多次波干扰的方法
CN104459797A (zh) * 2013-09-22 2015-03-25 中国石油化工股份有限公司 一种井中微地震事件识别和拾取的方法
WO2017024112A1 (en) * 2015-08-06 2017-02-09 Schlumberger Technology Corporation Seismic wavefield deghosting
CN106443775A (zh) * 2016-05-25 2017-02-22 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 高分辨率转换波裂缝预测方法
WO2017179259A1 (ja) * 2016-04-12 2017-10-19 三菱電機株式会社 受信装置及び受信方法、並びにプログラム及び記録媒体
CN107703538A (zh) * 2017-09-14 2018-02-16 上海交通大学 地下不良地质勘测数据采集分析系统及方法
CN111487678A (zh) * 2020-04-20 2020-08-04 青岛海洋地质研究所 一种确定高分辨率小多道地震最小偏移距和系统延迟的分析方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104280777A (zh) * 2013-07-12 2015-01-14 中国石油天然气集团公司 一种压制陆上地震资料多次波干扰的方法
CN104459797A (zh) * 2013-09-22 2015-03-25 中国石油化工股份有限公司 一种井中微地震事件识别和拾取的方法
WO2017024112A1 (en) * 2015-08-06 2017-02-09 Schlumberger Technology Corporation Seismic wavefield deghosting
WO2017179259A1 (ja) * 2016-04-12 2017-10-19 三菱電機株式会社 受信装置及び受信方法、並びにプログラム及び記録媒体
CN106443775A (zh) * 2016-05-25 2017-02-22 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 高分辨率转换波裂缝预测方法
CN107703538A (zh) * 2017-09-14 2018-02-16 上海交通大学 地下不良地质勘测数据采集分析系统及方法
CN111487678A (zh) * 2020-04-20 2020-08-04 青岛海洋地质研究所 一种确定高分辨率小多道地震最小偏移距和系统延迟的分析方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112711861B (zh) 2022-05-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111487678B (zh) 一种确定高分辨率小多道地震最小偏移距和系统延迟的分析方法
CN106154332B (zh) 一种井中微地震纵横波事件初至识别方法
US10852317B1 (en) Lowered acoustic doppler current profiler, utra-short baseline (LADCP-USBL) combined observation and data processing method and apparatus
CN110824429B (zh) 深海环境下利用非同步垂直阵的宽带声源被动定位方法
CN111914641B (zh) 一种基于模态强度匹配分析的目标深度辨识方法及系统
CN104730528A (zh) 一种水声多目标自主检测与方位跟踪方法
CN102419437A (zh) 一种基于航迹检验的检测前跟踪方法
CN112965053B (zh) 一种基于匹配垂直阵波束强度的浅海声源深度分辨方法
CN111024207B (zh) 一种矢量水听器线谱自动检测与判决方法
CN104765055A (zh) Gps测站坐标时间序列周期性探测方法及系统
CN116879901B (zh) 一种矢量水听器垂直阵列深海宽带声源深度估计方法
KR102082263B1 (ko) 수중위치 추정 시스템 및 방법
CN112711861B (zh) 一种确定高分辨率拖拽式浅剖多次波起跳时间的方法
CN113687308A (zh) 一种基于弯曲波的冰上震源定位方法
CN102254321B (zh) 基于初至波自动识别反极性道的方法
CN114152837B (zh) 一种多尺度小波变换下的波头识别方法及装置
CN116738375A (zh) 基于单条带测深数据的诱导升沉误差探测消除方法及系统
CN112902931B (zh) 无人船测深数据与定位数据之间延迟的测定和消除方法
CN112068193B (zh) 一种微地震剪切源弱事件s波初至自动拾取方法
CN113075645A (zh) 一种基于主成分分析-密度聚类的畸变阵形线谱增强方法
CN109061725B (zh) 弹性波数据采集起跳点的自动识别方法及其所用的设备
CN109143210B (zh) 一种声呐信号起始点实时跟踪方法、装置及声呐
CN102914792A (zh) 一种提高非零偏移距vsp三分量资料的成像效果的方法
CN113703050A (zh) 一种深海地震垂直缆二次定位方法
CN113138365A (zh) 一种基于深度学习的单矢量水听器方位估计方法

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