CN114114420B - 绕射识别成像方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents

绕射识别成像方法、装置、电子设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114114420B
CN114114420B CN202010903403.2A CN202010903403A CN114114420B CN 114114420 B CN114114420 B CN 114114420B CN 202010903403 A CN202010903403 A CN 202010903403A CN 114114420 B CN114114420 B CN 114114420B
Authority
CN
China
Prior art keywords
imaging
label
diffraction
point
points
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.)
Active
Application number
CN202010903403.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114114420A (zh
Inventor
谢飞
朱成宏
徐蔚亚
魏哲枫
高鸿
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.)
China Petroleum and Chemical Corp
Sinopec Exploration and Production Research Institute
Original Assignee
China Petroleum and Chemical Corp
Sinopec Exploration and Production Research Institute
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 China Petroleum and Chemical Corp, Sinopec Exploration and Production Research Institute filed Critical China Petroleum and Chemical Corp
Priority to CN202010903403.2A priority Critical patent/CN114114420B/zh
Publication of CN114114420A publication Critical patent/CN114114420A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114114420B publication Critical patent/CN114114420B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G01V1/36—Effecting static or dynamic corrections on records, e.g. correcting spread; Correlating seismic signals; Eliminating effects of unwanted energy
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/50—Corrections or adjustments related to wave propagation
    • G01V2210/51—Migration

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

本申请公开了一种绕射识别成像方法、装置、电子设备及介质。该方法可以包括：根据震源信号和共炮点数据，获得共成像点倾角道集；针对共成像点倾角道集进行叠加，获得偏移成像叠加剖面，记录间断散射点与反射点的坐标位置；确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签，建立标签样本库；将共成像点倾角道集中的每一个成像点识别振幅向量，根据标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签；将标签为绕射标签的成像点的倾角道集进行叠加，获得绕射波成像结果。本发明通过共成像点倾角道集上反射和绕射能量沿倾角变换的明显振幅特征差异，结合准确的标签数据，利用KNN算法能实现对绕射能量的快速、高效的成像。

Description

绕射识别成像方法、装置、电子设备及介质
技术领域
本发明涉及石油地震勘探与油气田开发领域，更具体地，涉及一种绕射识别成像方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
绕射波是广泛存在于地震资料中的一类信号，通常比反射信号的能量级别要低一个数量级。尽管能量弱，但是绕射波却是地下地质不连续点的直接反应，比如溶洞、尖灭点、断层等等，这往往是地震成像关注的重点。因此绕射波成像技术成为地震成像领域一个重要的研究热点。
现有技术包括：
通过射线追踪方法计算出每一个成像点处的成像倾角，通过偏移成像叠加剖面得到地下每一个成像点的地质倾角，利用这两个倾角的夹角来进行反射能量的加权滤波，当夹角为零时，代表完全为反射能量，加权系数为零，将反射能量全部去除。这一方法的理论基础是反稳相滤波，夹角小于一定值时，认为成像能量在第一菲涅尔带之内应该进行压制。然而这一类方法会有一定的反射能量残留，会泄露到绕射成像的结果中。
利用单程波方程结合结构张量技术产生偏移后的共成像点倾角道集，然后利用中值滤波技术将反射能量滤掉，从而叠加滤波后的倾角道集得到最终的绕射波成像剖面。然而中值滤波得到绕射成像会改变间断点的振幅能量。
在炮域对共炮点道集数据利用克希霍夫叠前时间偏移技术对其中的反射能量和绕射能量进行偏移成像，在偏移的加权因子方面引入了Mahalanobis距离，形成了一个新的指数型的振幅阻尼因子，从而实现了对反射能量的衰减以及对绕射能量的增强，得到了绕射波的叠前时间偏移成像剖面。然而这一方法是在时间域实施，会有较多的反射能量残留。
在叠前共偏移距数据上利用反射波和绕射波的斜率不同的特点利用局部倾角滤波技术来分离反射和绕射能量，分离后的反射和绕射能量互相泄露，为了更进一步的提高反射、绕射能量分离的精度，利用预测反演的技术进一步优化分离的结果，从而改善能量泄露的问题，在分离得到叠前的绕射能量记录后，采用叠前时间偏移技术进行分离。这一方法在简单的地质模型中会有一定效果，但是并不适用于复杂地质构造模型中；另外该方法需要对所有偏移距大小的共偏移距剖面做工作，效率较低。
利用平面波解构技术来实现在叠前数据集上获得绕射波的能量。具体做法是将一个个炮集记录进行平面波分解，之后将平面波并按照固定的斜率分为不同的平面波数据剖面；对于对不同的平面波成分数据剖面应用平面波解构滤，将其中的绕射能量和反射能量分开，得到绕射波能量的各个平面波成分数据剖面，然后将数据重新变换为时间空间域得到共炮的绕射波记录。再对这些绕射波记录进行偏移成像得到最终的绕射波成像剖面。这一方法可将叠前数据中与反射能量存在较大角度差异的绕射能量分离出来，但是当反射能量与绕射能量角度接近时就不能发挥作用，从而导致反射能量会泄露到绕射成像结果中。
还包括：将数据分选为一个个共偏移距剖面，利用克希霍夫时间偏移对每一个共偏移距剖面进行时间域偏移产生共成像点道集；利用已知为反射点和绕射点的共偏移距域的共成像点道集形成反射、绕射的标签数据集；利用KNN算法结合第二步产生的标签数据集对第一步生成的每一个共偏移距域的共成像点道集进行模式识别，并根据识别结果对每一个成像点给出反射或绕射的标签，得到一个共偏移距域的绕射成像结果；将由每一个共偏移距域共成像点道集得到的绕射成像结果叠加，形成一个所有偏移距数据的最终的绕射成像结果。
这一方法存在的局限性是当标签数据集对应的偏移距与要识别的数据的偏移距差别过大时不能准确的分类反射和绕射，所以最安全的方法是对所有偏移都形成反射绕射的标签数据集。这需要在每一个共偏移距数据偏移产生的共成像点道集上形成反射、绕射的标签数据，将是一个耗时的工作。
因此，有必要开发一种基于KNN的绕射识别成像方法、装置、电子设备及介质。
公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明提出了一种绕射识别成像方法、装置、电子设备及介质，其能够通过共成像点倾角道集上反射和绕射能量沿倾角变换的明显振幅特征差异，结合准确的标签数据，利用KNN算法能实现对绕射能量的快速、高效的成像。
第一方面，本公开实施例提供了一种绕射识别成像方法，包括：
根据震源信号和共炮点数据，获得共成像点倾角道集；
针对所述共成像点倾角道集进行叠加，获得偏移成像叠加剖面，记录间断散射点与反射点的坐标位置；
确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签，建立标签样本库；
将所述共成像点倾角道集中的每一个成像点识别振幅向量，根据所述标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签；
将标签为绕射标签的成像点的倾角道集进行叠加，获得绕射波成像结果。
优选地，记录间断散射点与反射点的坐标位置包括：
在所述偏移成像叠加剖面中识别多个间断散射点与反射点，记录坐标位置。
优选地，所述间断散射点与所述反射点的数量相同。
优选地，确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签包括：
根据间断散射点与反射点的坐标位置，识别每一个间断散射点或反射点的振幅向量，
其中，将间断散射点的振幅向量定义为绕射能量向量标签，将反射点的振幅向量定义为反射能量向量标签。
优选地，根据所述标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签包括：
分别计算每一个振幅向量与所述标签样本库中所有标签的欧氏距离，将距离最近的标签赋值给该振幅向量对应的成像点。
作为本公开实施例的一种具体实现方式，
第二方面，本公开实施例还提供了一种绕射识别成像装置，包括：
道集建立模块，根据震源信号和共炮点数据，获得共成像点倾角道集；
记录模块，针对所述共成像点倾角道集进行叠加，获得偏移成像叠加剖面，记录间断散射点与反射点的坐标位置；
样本库建立模块，确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签，建立标签样本库；
计算模块，将所述共成像点倾角道集中的每一个成像点识别振幅向量，根据所述标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签；
叠加模块，将标签为绕射标签的成像点的倾角道集进行叠加，获得绕射波成像结果。
优选地，记录间断散射点与反射点的坐标位置包括：
在所述偏移成像叠加剖面中识别多个间断散射点与反射点，记录坐标位置。
优选地，所述间断散射点与所述反射点的数量相同。
优选地，确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签包括：
根据间断散射点与反射点的坐标位置，识别每一个间断散射点或反射点的振幅向量，
其中，将间断散射点的振幅向量定义为绕射能量向量标签，将反射点的振幅向量定义为反射能量向量标签。
优选地，根据所述标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签包括：
分别计算每一个振幅向量与所述标签样本库中所有标签的欧氏距离，将距离最近的标签赋值给该振幅向量对应的成像点。
第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
存储器，存储有可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现所述的绕射识别成像方法。
第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的绕射识别成像方法。
其有益效果在于：
利用单程波相移加插值算法对共炮点地震数据进行偏移得到共成像点倾角道集。在这个过程中利用单程波算子克服了射线偏移成像的一些缺点，可对复杂构造进行精细成像，同时又可以保证较高的成像频率，最终保证了高品质的倾角道集的产生。
通过对倾角道集的叠加得到叠加后的偏移成像，保证可以从高信噪比的叠加剖面上准确的识别出明显的间断点和反射点，保证可以建议准的标签数据集。
利用共成像点倾角道集上反射和绕射能量沿倾角变换的明显振幅特征差异，结合准确的标签数据，利用KNN算法能实现对绕射能量的快速、高效的成像。
本发明的方法和装置具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出了根据本发明的一个实施例的绕射识别成像方法的步骤的流程图。
图2示出了根据本发明的一个实施例的国际标准Sigsbee2A模型的示意图。
图3示出了根据本发明的一个实施例的共成像点倾角道集的示意图。
图4示出了根据本发明的一个实施例的偏移成像剖面的示意图。
图5示出了根据本发明的一个实施例的绕射波成像剖面的示意图。
图6示出了根据本发明的一个实施例的一种绕射识别成像装置的框图。
附图标记说明：
201、道集建立模块；202、记录模块；203、样本库建立模块；204、计算模块；205、叠加模块。
具体实施方式
下面将更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然以下描述了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。
本发明提供一种绕射识别成像方法，包括：
根据震源信号和共炮点数据，获得共成像点倾角道集。
具体地，利用相移加插值技术对震源信号和共炮点数据进行沿深度轴的沿拓，进行局部的平面波分解，对于不同角度的震源一侧平面波和检波点一侧的平面波计算对应的倾角角度，获得共成像点倾角道集。
针对共成像点倾角道集进行叠加，获得偏移成像叠加剖面，记录间断散射点与反射点的坐标位置；在一个示例中，记录间断散射点与反射点的坐标位置包括：在偏移成像叠加剖面中识别多个间断散射点与反射点，记录坐标位置。在一个示例中，间断散射点与反射点的数量相同。
具体地，对共成像点倾角道集进行叠加，得到一个整体的偏移成像叠加剖面；从叠加剖面上能清晰的看出成像点位置是明显的间断散射点，如孤立点、溶洞、断层等；或是明显的反射点。记录一定数量的间断散射点的坐标位置，并记录相同数量的反射点的坐标位置。
确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签，建立标签样本库；在一个示例中，确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签包括：根据间断散射点与反射点的坐标位置，识别每一个间断散射点或反射点的振幅向量，其中，将间断散射点的振幅向量定义为绕射能量向量标签，将反射点的振幅向量定义为反射能量向量标签。
具体地，针对上一步记录的所有间断散射点位置和反射点位置，从共成像点倾角道集相应的位置上拾取出对应位置上所有倾角对应的振幅值，将一个坐标位置对应的所有倾角的振幅值当做一个数据样本，这个样本是一个向量，向量元素的个数与倾角的个数一致。根据这个位置是对应间断点还是对应反射点，给出标签，将间断散射点的振幅向量定义为绕射能量向量标签，将反射点的振幅向量定义为反射能量向量标签。
将共成像点倾角道集中的每一个成像点识别振幅向量，根据标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签；在一个示例中，根据标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签包括：分别计算每一个振幅向量与标签样本库中所有标签的欧氏距离，将距离最近的标签赋值给该振幅向量对应的成像点。
具体地，针对共成像点倾角道集中除去标签样本库的其他成像点均识别振幅向量，向量的元素个数即为倾角的个数。分别计算每一个振幅向量与标签样本库中所有标签的欧氏距离，然后对得到的所有距离进行排序，找出距离最近的标签数据集中的向量，将距离最近的标签赋值给该振幅向量对应的成像点。
将标签为绕射标签的成像点的倾角道集进行叠加，获得绕射波成像结果。
具体地，对共成像点倾角道集中所有成像点都打上标签之后，将其中属于绕射标签的成像点的倾角道集提取出来进行叠加，获得绕射波成像结果。
本发明还提供一种绕射识别成像装置，包括：
道集建立模块，根据震源信号和共炮点数据，获得共成像点倾角道集。
具体地，利用相移加插值技术对震源信号和共炮点数据进行沿深度轴的沿拓，进行局部的平面波分解，对于不同角度的震源一侧平面波和检波点一侧的平面波计算对应的倾角角度，获得共成像点倾角道集。
记录模块，针对共成像点倾角道集进行叠加，获得偏移成像叠加剖面，记录间断散射点与反射点的坐标位置；在一个示例中，记录间断散射点与反射点的坐标位置包括：在偏移成像叠加剖面中识别多个间断散射点与反射点，记录坐标位置。
在一个示例中，间断散射点与反射点的数量相同。
具体地，对共成像点倾角道集进行叠加，得到一个整体的偏移成像叠加剖面；从叠加剖面上能清晰的看出成像点位置是明显的间断散射点，如孤立点、溶洞、断层等；或是明显的反射点。记录一定数量的间断散射点的坐标位置，并记录相同数量的反射点的坐标位置。
样本库建立模块，确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签，建立标签样本库；在一个示例中，确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签包括：根据间断散射点与反射点的坐标位置，识别每一个间断散射点或反射点的振幅向量，其中，将间断散射点的振幅向量定义为绕射能量向量标签，将反射点的振幅向量定义为反射能量向量标签。
具体地，针对上一步记录的所有间断散射点位置和反射点位置，从共成像点倾角道集相应的位置上拾取出对应位置上所有倾角对应的振幅值，将一个坐标位置对应的所有倾角的振幅值当做一个数据样本，这个样本是一个向量，向量元素的个数与倾角的个数一致。根据这个位置是对应间断点还是对应反射点，给出标签，将间断散射点的振幅向量定义为绕射能量向量标签，将反射点的振幅向量定义为反射能量向量标签。
计算模块，将共成像点倾角道集中的每一个成像点识别振幅向量，根据标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签；在一个示例中，根据标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签包括：分别计算每一个振幅向量与标签样本库中所有标签的欧氏距离，将距离最近的标签赋值给该振幅向量对应的成像点。
具体地，针对共成像点倾角道集中除去标签样本库的其他成像点均识别振幅向量，向量的元素个数即为倾角的个数。分别计算每一个振幅向量与标签样本库中所有标签的欧氏距离，然后对得到的所有距离进行排序，找出距离最近的标签数据集中的向量，将距离最近的标签赋值给该振幅向量对应的成像点。
叠加模块，将标签为绕射标签的成像点的倾角道集进行叠加，获得绕射波成像结果。
具体地，对共成像点倾角道集中所有成像点都打上标签之后，将其中属于绕射标签的成像点的倾角道集提取出来进行叠加，获得绕射波成像结果。
本发明还提供一种电子设备，电子设备包括：存储器，存储有可执行指令；处理器，处理器运行存储器中的可执行指令，以实现上述的绕射识别成像方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的绕射识别成像方法。
为便于理解本发明实施例的方案及其效果，以下给出四个具体应用示例。本领域技术人员应理解，该示例仅为了便于理解本发明，其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。
实施例1
图1示出了根据本发明的一个实施例的绕射识别成像方法的步骤的流程图。
如图1所示，该绕射识别成像方法包括：步骤101，根据震源信号和共炮点数据，获得共成像点倾角道集；步骤102，针对共成像点倾角道集进行叠加，获得偏移成像叠加剖面，记录间断散射点与反射点的坐标位置；步骤103，确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签，建立标签样本库；步骤104，将共成像点倾角道集中的每一个成像点识别振幅向量，根据标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签；步骤105，将标签为绕射标签的成像点的倾角道集进行叠加，获得绕射波成像结果。
图2示出了根据本发明的一个实施例的国际标准Sigsbee2A模型的示意图。
如图2所示，国际标准Sigsbee2A模型中包含大量的反射层位、断层、断点、盐丘等，如箭头所指示的位置，分别为大小不一的断层，盐丘的边界以及孤立的绕射点等类型的地质体。由有限差分正演模拟出来的对应的炮集地震数据中也包含大量的反射波能量和绕射波能量。
图3示出了根据本发明的一个实施例的共成像点倾角道集的示意图。
首先用单程波相移加插值算法对模型数据进行偏移形成深度域共成像点倾角道集，如图3所示。图3中的道集的空间位置对应图4中的白线指示的空间位置，对应的位置在不同的深度有两个孤立的绕射点，如4的两个白色箭头所指示。图3中取正负70度倾角，倾角道集对应的能量从负70度到正70度的排列，可以看出在反射点的位置，具体的反射地层在具体的成像点只对应一个具体的地质倾角，所以所有的反射能量集中在这一地质倾角附件很狭窄的一个角度范围内，然而孤立的绕射点，没有具体的地质倾角，所以从道集上看绕射能量分布在一个非常宽的地质倾角范围内。
图4示出了根据本发明的一个实施例的偏移成像剖面的示意图。从中可以看到很多断层、盐丘边界以及孤立的绕射点都成像非常清晰。因此，从中选出一些断层点、孤立点、盐丘边界作为绕射点的代表记录下它们的坐标值，同样也选择相同数量的反射点并记下对应的坐标值。然后从倾角道集上将这些坐标对应的振幅拾取出来形成标签样本集。在具体的试验中选择了和少的样本标签，比如拾取了36个反射点，36个绕射点，记下这72个点的坐标。然后通过这72个坐标，从倾角道集上找出对应坐标上的从负70度到正70度的振幅值，形成振幅特征向量。在试验中选择倾角角度间隔为2度，因此一共是71个倾角上的振幅值形成振幅特征向量，向量的元素为71个。然后根据这72个点对应反射还是绕射，分别打上标签，比如对应反射设定标签为0，对应绕射设定标签为1。因此，最终通过训练学习出所有样的的标签之后，属于反射的标签为0，属于绕射的标签为1，方便从叠加之后倾角道集的成像剖面上获取绕射能量的成像效果。
图5示出了根据本发明的一个实施例的绕射波成像剖面的示意图，从中能清晰的看出反射能量得到了极大的压制。与图4对比发现，图4中大量存在的反射能量在图5中消失了，说明大量的反射能量都被识别出来了，而且在绕射波成像的过程中被有效的压制掉了。从图5可以发现在反射被压制后孤立的绕射点更能凸显出来，一些断层以及盐丘边界也都刻画的更加的明确、清晰。
实施例2
图6示出了根据本发明的一个实施例的一种绕射识别成像装置的框图。
如图6所示，该绕射识别成像装置，包括：
道集建立模块201，根据震源信号和共炮点数据，获得共成像点倾角道集；
记录模块202，针对共成像点倾角道集进行叠加，获得偏移成像叠加剖面，记录间断散射点与反射点的坐标位置；
样本库建立模块203，确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签，建立标签样本库；
计算模块204，将共成像点倾角道集中的每一个成像点识别振幅向量，根据标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签；
叠加模块205，将标签为绕射标签的成像点的倾角道集进行叠加，获得绕射波成像结果。
作为可选方案，记录间断散射点与反射点的坐标位置包括：
在偏移成像叠加剖面中识别多个间断散射点与反射点，记录坐标位置。
作为可选方案，间断散射点与反射点的数量相同。
作为可选方案，确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签包括：
根据间断散射点与反射点的坐标位置，识别每一个间断散射点或反射点的振幅向量，
其中，将间断散射点的振幅向量定义为绕射能量向量标签，将反射点的振幅向量定义为反射能量向量标签。
作为可选方案，根据标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签包括：
分别计算每一个振幅向量与标签样本库中所有标签的欧氏距离，将距离最近的标签赋值给该振幅向量对应的成像点。
实施例3
本公开提供一种电子设备包括，该电子设备包括：存储器，存储有可执行指令；处理器，处理器运行存储器中的可执行指令，以实现上述绕射识别成像方法。
根据本公开实施例的电子设备包括存储器和处理器。
该存储器用于存储非暂时性计算机可读指令。具体地，存储器可以包括一个或多个计算机程序产品，该计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。该易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。该非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。
该处理器可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制电子设备中的其它组件以执行期望的功能。在本公开的一个实施例中，该处理器用于运行该存储器中存储的该计算机可读指令。
本领域技术人员应能理解，为了解决如何获得良好用户体验效果的技术问题，本实施例中也可以包括诸如通信总线、接口等公知的结构，这些公知的结构也应包含在本公开的保护范围之内。
有关本实施例的详细说明可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。
实施例4
本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的绕射识别成像方法。
根据本公开实施例的计算机可读存储介质，其上存储有非暂时性计算机可读指令。当该非暂时性计算机可读指令由处理器运行时，执行前述的本公开各实施例方法的全部或部分步骤。
上述计算机可读存储介质包括但不限于：光存储介质(例如：CD－ROM和DVD)、磁光存储介质(例如：MO)、磁存储介质(例如：磁带或移动硬盘)、具有内置的可重写非易失性存储器的媒体(例如：存储卡)和具有内置ROM的媒体(例如：ROM盒)。
本领域技术人员应理解，上面对本发明的实施例的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施例的有益效果，并不意在将本发明的实施例限制于所给出的任何示例。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。

Claims (6)

1.一种绕射识别成像方法，其特征在于，包括：
根据震源信号和共炮点数据，获得共成像点倾角道集；
针对所述共成像点倾角道集进行叠加，获得偏移成像叠加剖面，记录间断散射点与反射点的坐标位置；
确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签，建立标签样本库；
将所述共成像点倾角道集中的每一个成像点识别振幅向量，根据所述标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签；
将标签为绕射标签的成像点的倾角道集进行叠加，获得绕射波成像结果；
其中，确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签包括：
根据间断散射点与反射点的坐标位置，识别每一个间断散射点或反射点的振幅向量，
其中，将间断散射点的振幅向量定义为绕射能量向量标签，将反射点的振幅向量定义为反射能量向量标签；
其中，根据所述标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签包括：
分别计算每一个振幅向量与所述标签样本库中所有标签的欧氏距离，将距离最近的标签赋值给该振幅向量对应的成像点。
2.根据权利要求1所述的绕射识别成像方法，其中，记录间断散射点与反射点的坐标位置包括：
在所述偏移成像叠加剖面中识别多个间断散射点与反射点，记录坐标位置。
3.根据权利要求2所述的绕射识别成像方法，其中，所述间断散射点与所述反射点的数量相同。
4.一种绕射识别成像装置，其特征在于，包括：
道集建立模块，根据震源信号和共炮点数据，获得共成像点倾角道集；
记录模块，针对所述共成像点倾角道集进行叠加，获得偏移成像叠加剖面，记录间断散射点与反射点的坐标位置；
样本库建立模块，确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签，建立标签样本库；
计算模块，将所述共成像点倾角道集中的每一个成像点识别振幅向量，根据所述标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签；
叠加模块，将标签为绕射标签的成像点的倾角道集进行叠加，获得绕射波成像结果；
其中，确定绕射能量向量标签与反射能量向量标签包括：
根据间断散射点与反射点的坐标位置，识别每一个间断散射点或反射点的振幅向量，
其中，将间断散射点的振幅向量定义为绕射能量向量标签，将反射点的振幅向量定义为反射能量向量标签；
其中，根据所述标签样本库通过KNN算法，确定每一个成像点的标签包括：
分别计算每一个振幅向量与所述标签样本库中所有标签的欧氏距离，将距离最近的标签赋值给该振幅向量对应的成像点。
5.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
存储器，存储有可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现权利要求1-3中任一项所述的绕射识别成像方法。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-3中任一项所述的绕射识别成像方法。
CN202010903403.2A 2020-09-01 2020-09-01 绕射识别成像方法、装置、电子设备及介质 Active CN114114420B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010903403.2A CN114114420B (zh) 2020-09-01 2020-09-01 绕射识别成像方法、装置、电子设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010903403.2A CN114114420B (zh) 2020-09-01 2020-09-01 绕射识别成像方法、装置、电子设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114114420A CN114114420A (zh) 2022-03-01
CN114114420B true CN114114420B (zh) 2024-02-23

Family

ID=80360312

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010903403.2A Active CN114114420B (zh) 2020-09-01 2020-09-01 绕射识别成像方法、装置、电子设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114114420B (zh)

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2009344283A1 (en) * 2009-04-16 2011-10-06 Landmark Graphics Corporation Seismic imaging systems and methods employing a fast target-oriented illumination calculation
CN102455439A (zh) * 2010-11-02 2012-05-16 中国石油大学(北京) 基于克希霍夫积分法的绕射波场分离方法
CN102854529A (zh) * 2012-07-13 2013-01-02 孙赞东 反射波广义拉东谱法绕射波场分离技术
CN104360387A (zh) * 2014-10-20 2015-02-18 李晓峰 基于反射能量预测的绕射波分离与成像方法
CN107817523A (zh) * 2017-10-30 2018-03-20 中国矿业大学(北京) 绕射波偏移速度的分析方法及装置
CN107942374A (zh) * 2017-11-15 2018-04-20 中国矿业大学(北京) 绕射波场提取方法和装置
CN108490488A (zh) * 2018-03-19 2018-09-04 中煤科工集团西安研究院有限公司 一种基于时窗能量比的槽波地震散射成像方法及装置
CN108693559A (zh) * 2017-04-05 2018-10-23 中国石油化工股份有限公司 地震波联合成像方法及系统
CN110118993A (zh) * 2019-05-22 2019-08-13 中国矿业大学(北京) 绕射波成像方法及装置
CN111337981A (zh) * 2020-04-17 2020-06-26 中国矿业大学(北京) 绕射波成像方法、装置和电子设备

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2009344283A1 (en) * 2009-04-16 2011-10-06 Landmark Graphics Corporation Seismic imaging systems and methods employing a fast target-oriented illumination calculation
CN102455439A (zh) * 2010-11-02 2012-05-16 中国石油大学(北京) 基于克希霍夫积分法的绕射波场分离方法
CN102854529A (zh) * 2012-07-13 2013-01-02 孙赞东 反射波广义拉东谱法绕射波场分离技术
CN104360387A (zh) * 2014-10-20 2015-02-18 李晓峰 基于反射能量预测的绕射波分离与成像方法
CN108693559A (zh) * 2017-04-05 2018-10-23 中国石油化工股份有限公司 地震波联合成像方法及系统
CN107817523A (zh) * 2017-10-30 2018-03-20 中国矿业大学(北京) 绕射波偏移速度的分析方法及装置
CN107942374A (zh) * 2017-11-15 2018-04-20 中国矿业大学(北京) 绕射波场提取方法和装置
CN108490488A (zh) * 2018-03-19 2018-09-04 中煤科工集团西安研究院有限公司 一种基于时窗能量比的槽波地震散射成像方法及装置
CN110118993A (zh) * 2019-05-22 2019-08-13 中国矿业大学(北京) 绕射波成像方法及装置
CN111337981A (zh) * 2020-04-17 2020-06-26 中国矿业大学(北京) 绕射波成像方法、装置和电子设备

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
倾角域逆时偏移绕射波成像方法;汪天池;刘少勇;顾汉明;唐永杰;严哲;;石油地球物理勘探(03);全文 *
基于倾角-偏移距域道集的绕射波成像;李正伟;张剑锋;刘伟;;地球物理学报(04);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114114420A (zh) 2022-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20190302297A1 (en) Residual refraction statics calculation for automated near surface analysis
JP2011521260A (ja) 震探ホランイゾンスケルトン化
SG192348A1 (en) Device and method for de-blending simultaneous shooting data
CN107193045B (zh) 一种地震数据处理方法及装置
CN110023790B (zh) 地震采集几何全波形反演
EP3631523A1 (en) System and method for predicting fault seal from seismic data
US10877174B2 (en) Diving wave illumination using migration gathers
US8364442B2 (en) Automated structural interpretation
EP2166379B1 (en) Interbed seismic multiple prediction
WO2018215865A1 (en) System and method for predicting fault seal from seismic data
Dafni et al. Scattering and dip angle decomposition based on subsurface offset extended wave-equation migration
EP3211594B1 (en) Seismic modeling system providing seismic survey data inpainting based upon suspect region boundary comparisons and related methods
US20150362608A1 (en) Combined interpolation and primary estimation
US10215866B2 (en) Seismic modeling system providing seismic survey data frequency domain inpainting and related methods
Alfarhan et al. Concurrent detection of salt domes and faults using resnet with u-net
CN114114420B (zh) 绕射识别成像方法、装置、电子设备及介质
US11143769B2 (en) Seismic modeling system providing seismic survey data spatial domain exemplar inpainting and related methods
Liu et al. Wave-equation diffraction imaging using pseudo dip-angle gather
Yang et al. Elastic reverse time migration angle gathers using a stabilized Poynting vector without zero points within the wave propagation ranges
RU2126984C1 (ru) Способ определения глубинно-скоростных параметров среды и построения ее изображения по сейсмическим данным - система prime
CN114814944A (zh) 基于散度和旋度的弹性纵横波场分离和逆时偏移成像方法
CN115128675A (zh) 层间多次波的压制方法、装置、设备和存储介质
US10761230B2 (en) System and method for identifying artifacts in seismic images
Das et al. Microseismic event detection in large heterogeneous velocity models using Bayesian multimodal nested sampling
Yang et al. Seismic source location with time-reversal and maximum-amplitude path for sparse and small-aperture acquisitions

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