CN113466933B - 基于深度加权的地震斜率层析成像方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于深度加权的地震斜率层析成像方法，属于地震资料处理的速度建模技术领域。其解决了由于复杂构造区域深部反射同相轴微弱，有效信号较少而导致深部速度建模效果差的问题，在保证浅层速度精度的同时，提高了深部地层速度的反演精度。本发明包括如下步骤：对地震数据进行预处理；拾取反射波的走时和斜率，形成观测数据；建立初始速度模型和初始射线段参数，形成模型空间；射线段参数和速度模型联合反演；对反演结果进行质量控制，如果反演结果不收敛，则继续进行反演迭代，如果反演结果收敛，则输出速度模型和射线段参数。

Description

基于深度加权的地震斜率层析成像方法

技术领域

本发明涉及一种基于深度加权的地震斜率层析成像方法，属于地震资料处理的速度建模技术领域。

背景技术

地震斜率层析成像是由Frédéric Billette于1998年提出，该方法联合反射波的走时和局部相干同相轴的斜率信息来建立地下速度模型和估计反射点的位置。与反射波走时层析成像相比，斜率层析成像引入斜率信息来约束射线传播路径，有助于减少反演多解性；同时，该方法不需要建立连续反射同相轴与地下界面一一对应关系，只需要拾取局部相干同相轴的走时和斜率，更适用于复杂构造区域低信噪比资料处理。斜率层析成像解决了需要预先划分地质层位的难题，使得该方法比走时层析成像具有更高实用价值和速度建模效果，目前已被成功应用于实际资料处理之中。

对于实际观测地震资料，一方面，由于地震波的球面扩散和介质吸收衰减作用，使来自深部地层的地震波能量较弱；另一方面，来自地质构造复杂多样、速度变化较大区域的深部地震资料信噪比往往比较低，如中-古生界多期次构造运动控制下的隐蔽型潜山，潜山内幕同相轴不清晰，十分杂乱。因此，能够拾取的深部有效反射波走时和斜率数据往往较少，导致深部地层射线覆盖不足，反演速度效果差。对于深部有效反射数据较少的地震资料，目前斜率层析成像方法无法建立准确的深部速度场，尤其是初始速度与真实速度差异较大时，建立的深度速度场精度非常低，无法满足速度建模的要求。

发明内容

针对现有技术存在的上述缺陷，本发明提出了基于深度加权的地震斜率层析成像方法。

本发明是采用以下的技术方案实现的：本发明所述的基于深度加权的地震斜率层析成像方法，包括如下步骤：

步骤一：地震数据预处理；

步骤二：拾取反射波走时和斜率，形成观测数据：

S1：在共炮域和共检波点域道集，拾取反射波走时以及检波点端和炮点端斜率；

S2：从野外观测系统文件中获得炮点与检波点的位置和高程信息，最终得到观测数据d_obs如下：

其中，x_s、z_s分别为炮点的位置和高程，p_sx为炮点端水平方向斜率，x_r、z_r分别为检波点的位置和高程，p_rx为检波点端水平方向斜率，t_sr为反射波走时，N为拾取获得的观测数据总数，下标n表示第n个观测数据；

步骤三：建立初始射线段参数和初始速度模型，得到模型空间m如下：

m＝(m_ray，m_v)， (2)

其中，m_ray为初始射线段参数，m_v为初始速度模型；

S1：初始射线段参数表示为：

其中，x_c、z_c为反射点位置，

和

分别为由反射点向炮点和检波点出射射线的角度，t_s和t_r分别为射线从反射点出发向炮点和检波点传播的单程走时，N为射线对个数，下标n表示第n个射线对；

S2：初始速度模型表示为：

其中，M为描述整个离散速度模型的速度节点总数；v_m＝(v₀+kz)km/s，其中，v₀为地表速度，k为速度垂直梯度，z为深度；

步骤四：射线段参数和速度模型联合反演：

S1：建立深度加权斜率层析目标函数如下：

其中，d_cal为计算数据，d_obs为观测数据，m_ray为射线段参数，m_v为速度模型，λ为阻尼系数，L为速度扰动的拉普拉斯运算符，m_{v_prior}为先验速度模型，C_d为数据协方差矩阵的逆，C_m为模型协方差矩阵的逆，上标T表示矩阵的转置；

S2：将式(5)非线性问题线性化，推导得到基于深度加权的斜率层析成像的反演方程组表示如下：

其中，C_d为数据协方差矩阵的逆，C_m为模型协方差矩阵的逆，w_{d_v}为深度加权系数矩阵，G_{n_ray}为射线段参数核函数矩阵，G_{n_v}为速度核函数矩阵，Δn_ray为射线参数待求解的未知量，Δn_v为速度待求解的未知量，Δd为计算数据和观测数据之差，μ为控制射线段参数核函数和速度核函数之间的权重因子，λ为阻尼系数；

S3：式(6)中的核函数矩阵由旁轴射线一阶近似公式求解得到；

S4：采用最小二乘QR算法求解式(6)，得到模型更新量为：

式中，Δm_ray为射线段参数更新量，Δm_v为速度模型更新量，

为速度节点加权系数的修正因子矩阵，μ为控制射线段参数核函数和速度核函数之间的权重因子；

S5：更新模型空间；

步骤五：对反演结果进行质量控制，如果反演结果不收敛，则继续进行反演迭代，如果反演结果收敛，则输出速度模型和射线段参数。

本发明的有益效果是：采用本发明所述的基于深度加权的地震斜率层析成像方法，在保证浅层速度精度的同时，提高了对深层速度的建模效果，从而改善了整体建立的速度模型质量，为低信噪比地震资料和深部有效信号较少的地震资料速度建模提供一种有效方法。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明的真实速度模型图；

图3为本发明的真实速度模型平滑图；

图4为未深度加权斜率层析建立的速度模型图；

图5为本发明建立的速度模型图；

图6为本发明建立的x＝7km处速度曲线与未深度加权斜率层析以及初始速度曲线对比图；

具体实施方式

为了使本发明目的、技术方案更加清楚明白，下面结合附图，对本发明作进一步详细说明。

如图1所示的流程图，本发明所述的基于深度加权的地震斜率层析成像方法，包括如下步骤：

实施例一：

下面结合具体实施方式，对于本发明的理论模型测试进行解释和说明。

为了进一步说明本方法的实现思路及实现过程并证明方法的有效性，用理论模型进行测试，并与未深度加权的地震斜率层析成像方法的结果进行比较。

S1：将理论速度模型作为真实速度模型。真实速度模型横向宽度为14km，深度为4km。采用正方形单元网格进行离散，网格大小为50m，见图2，为了便于对比，将理论速度模型平滑显示见图3。

S2：观测系统：将散射点均匀的分布于各个速度界面，从各个散射点以

为10°、20°、30°和35°的方向向地表方向出射，射线追踪至地表为止，获得6876组观测数据，其中深部数据较少。

S3：建立初始速度模型v＝2km/s。

S4：建立初始射线段参数，并在初始速度模型上，优化反演射线段参数。

S5：速度模型和射线段参数的联合反演；以初始速度模型和优化的射线段参数作为初始条件，射线追踪正演，不断迭代求解反演方程组，得到更新后的速度模型和射线段参数；

S6：判断反演结果是否满足精度要求，如果不满足，则进行网格单元剖分，如果满足则输出最终的速度模型和射线参数，最终反演建立的速度见图5。

图4为未深度加权斜率层析建立的速度模型，图6为x＝6km处，本发明建立速度曲线与未深度加权反演速度曲线以及初始速度曲线的对比图。对比图4、5、6可以看出，基于深度加权的地震斜率层析成像方法，深部速度有所提高，与真实速度拟合更好，提高了深部速度的建模效果。

本发明所述的基于深度加权的地震斜率层析成像方法，增加了深部数据对深部地层速度建模的影响，在保证浅层速度精度的同时，提高了深部速度建模效果。本发明计算简单、易于实现、耗时少，具有很强的适应性，且反演结果可靠性高。

本发明可广泛运用于地震斜率层析成像场合。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而己，并不以本发明为限制，凡在本发明的精神和原则之内所作的均等修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的专利涵盖范围内。

Claims (2)

1.一种基于深度加权的地震斜率层析成像方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：地震数据预处理；

步骤二：拾取反射波走时和斜率，形成观测数据：

S1：在共炮域和共检波点域道集，拾取反射波走时以及检波点端和炮点端斜率；

S2：从野外观测系统文件中获得炮点与检波点的位置和高程信息，最终得到观测数据d_obs如下：

其中，x_s、z_s分别为炮点的位置和高程，p_sx为炮点端水平方向斜率，x_r、z_r分别为检波点的位置和高程，p_rx为检波点端水平方向斜率，t_sr为反射波走时，N为拾取获得的观测数据总数，下标n表示第n个观测数据；

步骤三：建立初始射线段参数和初始速度模型，得到模型空间m如下：

m＝(m_ray，m_v)， (2)

其中，m_ray为初始射线段参数，m_v为初始速度模型；

S1：初始射线段参数表示为：

其中，x_c、z_c为反射点位置，

和

分别为由反射点向炮点和检波点出射射线的角度，t_s和t_r分别为射线从反射点出发向炮点和检波点传播的单程走时，N为射线对个数，下标n表示第n个射线对；

S2：初始速度模型表示为：

其中，M为描述整个离散速度模型的速度节点总数；v_m＝(v₀+kz)km/s，其中，v₀为地表速度，k为速度垂直梯度，z为深度；

步骤四：射线段参数和速度模型联合反演：

S1：建立深度加权斜率层析目标函数如下：

其中，d_cal为计算数据，d_obs为观测数据，m_ray为射线段参数，m_v为速度模型，λ为阻尼系数，L为速度扰动的拉普拉斯运算符，m_{v_prior}为先验速度模型，C_d为数据协方差矩阵的逆，C_m为模型协方差矩阵的逆，上标T表示矩阵的转置；

S2：将式(5)非线性问题线性化，推导得到基于深度加权的斜率层析成像的反演方程组表示如下：

其中，C_d为数据协方差矩阵的逆，C_m为模型协方差矩阵的逆，w_{d_v}为深度加权系数矩阵，G_{n_ray}为射线段参数核函数矩阵，G_{n_v}为速度核函数矩阵，Δn_ray为射线参数待求解的未知量，Δn_v为速度待求解的未知量，Δd为计算数据和观测数据之差，μ为控制射线段参数核函数和速度核函数之间的权重因子，λ为阻尼系数；

S3：式(6)中的核函数矩阵由旁轴射线一阶近似公式求解得到；

S4：采用最小二乘QR算法求解式(6)，得到模型更新量为：

式中，Δm_ray为射线段参数更新量，Δm_v为速度模型更新量，

为速度节点加权系数的修正因子矩阵，μ为控制射线段参数核函数和速度核函数之间的权重因子；

S5：更新模型空间；

步骤五：对反演结果进行质量控制，如果反演结果不收敛，则继续进行反演迭代，如果反演结果收敛，则输出速度模型和射线段参数。

2.根据权利要求1所述的基于深度加权的地震斜率层析成像方法，其特征在于，所述步骤四中，对速度核函数进行加权处理，深度加权矩阵的元素值计算公式如下：

其中，w_im__v表示第i个数据第m个速度节点核函数的深度加权系数，k_m表示第i个反射射线有关的第m个速度节点深度，N_i表示与第i个反射射线相关的速度节点总数，α是个常数；根据深度加权系数和来自不同深度的数据得到速度节点核函数的深度加权系数的修正因子矩阵

这是个对角矩阵，其元素值表示为：

式中，

为第m个速度节点的速度修正因子，w_{im_v}为第i个数据第m个速度节点核函数的深度加权系数，N_m为通过第m个速度节点的射线对总数。

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