CN114594517B - Crs共反射面元叠加成像方法 - Google Patents
Crs共反射面元叠加成像方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114594517B CN114594517B CN202210208039.7A CN202210208039A CN114594517B CN 114594517 B CN114594517 B CN 114594517B CN 202210208039 A CN202210208039 A CN 202210208039A CN 114594517 B CN114594517 B CN 114594517B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signals
- local
- cross
- correlation function
- similarity
- 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
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 43
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 claims description 39
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 23
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 3
- 230000001934 delay Effects 0.000 claims description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 3
- 230000009131 signaling function Effects 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 5
- 239000010410 layer Substances 0.000 abstract description 4
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 abstract description 3
- 239000011229 interlayer Substances 0.000 abstract description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 239000009096 changqing Substances 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
Images
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
- G01V1/362—Effecting static or dynamic corrections; Stacking
-
- 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
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/301—Analysis for determining seismic cross-sections or geostructures
- G01V1/302—Analysis for determining seismic cross-sections or geostructures in 3D data cubes
-
- 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
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/307—Analysis for determining seismic attributes, e.g. amplitude, instantaneous phase or frequency, reflection strength or polarity
-
- 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
- G01V1/34—Displaying seismic recordings or visualisation of seismic data or attributes
- G01V1/345—Visualisation of seismic data or attributes, e.g. in 3D cubes
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
本发明公开了CRS共反射面元叠加成像方法,包括有自动CMP叠加;沿局部反射面元拉平;多聚焦面元叠加。本发明中的CRS共反射面元叠加成像方法与常规方法相比较,本发明中的CRS共反射面元叠加成像方法,通过局部平面波近似缩减参数寻优,和局部相似性权系数进行超道集组合优选的策略,弥补了常规CRS方法受到计算参数多、计算效率低下等因素的影响。经过CRS方法处理之后,新资料整体信噪比有所提高,波组特征清晰,浅层构造形态更加真实合理,构造细节清楚层间细节突出;主要构造特征清晰可见,同相轴比较连续,滤除的噪声中没有明显的有效信号特征,对叠加剖面放大后的效果也能证明信号的连续性得到了较好的保护。
Description
技术领域
本发明涉及CRS共反射面元叠加成像领域,具体涉及CRS共反射面元叠加成像方法。
背景技术
针对复杂勘探区域信噪比低,成像困难的问题,开展CRS共反射面元叠加成像技术研究,利用相邻CMP信息来提高地震数据信噪比,提升低信噪比勘探区域地震数据速度分析精度。
发明内容
本发明的目的是提供CRS共反射面元叠加成像方法,以解决技术中的上述不足之处。
为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:CRS共反射面元叠加成像方法,包括有如下的步骤:
步骤一:自动CMP叠加;
步骤二:沿局部反射面元拉平;
步骤三:多聚焦面元叠加。
作为本发明一种优选的方案,步骤一中CMP双曲方程:
上述方程可以转化为叠加速度表示的形式:
在偏移距(ZO)剖面中,偏移距恒等于零,此时公式可简化为:
同时,将二维曲面扩展为局部平面近似,此时公式(1.3)可继续简化为:
t2=(t0+pxΔx+phh)2 (1.4)
作为本发明一种优选的方案,所述步骤一中的自动CMP叠加,需要在超道集中进行,首先定义输入超道集的大小,中心的CMP/CDP道集既是输入道集也是输出道集,其他的CMP/CDP道集作为参考道集,将公式(1.1)进行转化:
作为本发明一种优选的方案,所述步骤二中的沿局部反射面元拉平包括有:
将自动CMP叠加得到的剖面作为输入,按照公式(1.4)进行相关寻优。由于公式(1.4)中含有两个倾角参数px和py。首先假设当RN=∞,公式(1.4) 可以简化为:
t2=(t0+pxΔx)2 (1.7)
设条件下,公式(1.7)表示的是一平面波方程。当x0附近的寻优孔径足够小时,上述假设条件成立,进行px的一维寻优。在求取px的过程中,我们采用了局部互相关方法进行获取最优的px。假设相邻两道地震记录 d1(j),(j-m),j=1,2,…,M,,每一道共有M个采样点。定义这两道地震信号互相关函数的公式为:
其中R12(m)为相邻两道地震信号的互相关函数,d1(j)·d2(j-m)部分是两道记录经过m个时间延迟后的对应采样点的相乘,随后对每个采样点相乘后结果求和即为相邻两道信号的互相关函数。由公式(1.8)可知,在m变化过程中,互相关函数的取值也会发生变化,但互相关函数存在最大值。在实际地震记录中,随机噪声之间没有相似性,随机噪声与有效信号之间也没有相似性,只有同为有效信号时才具有相似性,因此R12(m)取最大值时表示的是在滞后m值时两道信号的采样点均对应为有效信号部分,则两道相邻信号的互相关函数近似等于两道相邻记录中有效信号的互相关函数。由此可以延伸超道集叠加道中的多道互相关函数为:
对多道地震记录,其互相关函数与多道有效信号互相关函数也是近似相等的。则求未知的相邻多道有效信号的互相关函数可转换为求已知的相邻多道含噪地震记录的互相关函数。然后可以对超道集中局部叠加道的每一个采样点求其互相关函数的最大值,这个最大值对应的是有效信号的出现的位置,并计算其对应的时移参数,获取最佳的局部斜率px。ph的求取寻优过程与px一致。根据局部斜率的指示对局部窗口内(中心点附近的一小部分道集)数据实现局部共反射点面元校平。
作为本发明一种优选的方案,所述步骤三中的多聚焦面元叠加还包括有:
假设有两个信号x(t)、y(t),在测试两者之间相似性的情况下,一般采用的是全局互相关法求取两者之间的相关系数,局部相似性则可以通过在两个信号上开时窗,通过滑动的时窗,计算每次时窗内信号的相关性。可定义全局相似性系数计算公式如下:
其中,ξ为两个信号的全局相似性系数,x(t)·y(t)表示两个信号函数的点乘,即:
x(t)·y(t)=∫x(t)y(t)dt (1.11)
由公式(1.11)可知,当两个信号完全相同则相关性最大,ξ的值为一,如果极性相反则相关系数为零,常规处理中,全局相似性每次计算只有一个系数,不能很好地适应于实际应用,因此,在多聚焦面元叠加中,我们引入了局部相似性方法,将ξ视为一个函数ξ(t),根据不同的多聚焦面元大小,计算道集内某个时窗内局部信号的局部相似性系数,与Luo基于标准差作为判别准则进行保边平滑的方法类似,然后我们把局部相似性系数作为约束项,有两个用途:第一,以每一个中心点作为对象,建立中心点与有效控制范围拉平道集的联系,将与中心点有效孔径范围的道集再次进行叠加;第二,进行保边平滑,从一维角度出发,假设有三个可选窗口用于计算当前工作输出位置的所需中值,为了决定哪一个窗口的中值被用于最后输出,计算了每个窗口的相似性系数,从具有最佳相似性系数的窗口的中值作为最后输出。
在上述技术方案中,本发明提供的技术效果和优点:
本发明中的CRS共反射面元叠加成像方法与常规方法相比较,本发明中 CRS处理后的成果剖面,浅中深层构造特征合理,波组关系正确,地层接触关系明确,与常规的方法相比,新资料整体信噪比有所提高,波组特征清晰。浅层构造形态更加真实合理,构造细节清楚层间细节突出;经过CRS方法处理之后,可以看出,主要构造特征清晰可见,同相轴比较连续,滤除的噪声中没有明显的有效信号特征,叠加剖面的反射轴的连续性较好,信噪比较高,对叠加剖面放大后的效果也能证明信号的连续性得到了较好的保护,相较于常规CRS方法受到计算参数多、计算效率低下等因素的影响,本发明中的CRS共反射面元叠加成像方法,通过局部平面波近似缩减参数寻优,和局部相似性权系数进行超道集组合优选的策略,弥补了常规CRS方法的不足之处,具有广泛的应用前景。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法CRP道集和CMP道集示意图。
图2为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法共反射面(CRS)示意图。
图3为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法叠加面示意图。
图4为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法与Pre SDM叠加面示意图。
图5为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法二维非均匀各向同性介质中的中心射线与旁轴射线示意图。
图6为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法二维非均匀各向同性介质中的中心射线与旁轴射线示意图。
图7为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法CRS的局部平面近似示意图。
图8为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法一维保边平滑示意图。
图9为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法二维保边平滑示意图。
图10为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法的MFSG叠加处理、常规CRS叠加处理、原始CMP叠加处理示意图。
图11为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法的常规CMP道集和 MFSG处理后的道集示意图。
图12为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法常规CMP叠加示意图。
图13为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法MFSG处理后叠加示意图。
图14为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法的常规CMP道集示意图。
图15为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法MFSG处理后CMP道集数据示意图。
图16为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法输出噪声示意图。
图17为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法MFSG处理前数据叠加示意图。
图18为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法MFSG处理后数据叠加示意图。
图19为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法中生产应用测试的常规CMP道集示意图。
图20为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法中生产应用测试的 CRS道集示意图。
图21为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法中生产应用测试的常规叠加剖面示意图。
图22为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法中生产应用测试的 CRS叠加剖面示意图。
图23为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法中生产应用测试的原始CMP道集示意图。
图24为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法中生产应用测试的 CRS处理后的CMP道集示意图。
图25为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法中生产应用测试的滤除噪声示意图。
图26为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法中生产应用测试的放大显示常规叠加示意图。
图27为本发明提出的CRS共反射面元叠加成像方法中生产应用测试的放大显示CRS叠加结构示意图。
具体实施方式
为了对本发明的技术方案和实现方式做出更清楚地解释和说明,以下介绍实现本发明技术方案的几个优选的具体实施例。
下文的描述本质上仅是示例性的而并非意图限制本公开、应用及用途。应当理解,在所有这些附图中,相同或相似的附图标记指示相同的或相似的零件及特征。各个附图仅示意性地表示了本公开的实施方式的构思和原理,并不一定示出了本公开各个实施方式的具体尺寸及其比例。在特定的附图中的特定部分可能采用夸张的方式来图示本公开的实施方式的相关细节或结构,本文所引用的各种出版物、专利和公开的专利说明书,其公开内容通过引用整体并入本文,下面将结合本发明实施例,对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例。
在本发明的描述中,除非另有明确的规定和限定,术语“第一”、“第二”仅用于描述的目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性;除非另有规定或说明,术语“多个”是指两个或两个以上;术语“连接”、“固定”等均应做广义理解,例如,“连接”可以是固定连接,也可以是可拆卸连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本说明书的描述中,需要理解的是,本申请实施例所描述的“上”、“下”、“左”、“右”等方位词是以附图所示的角度来进行描述的,不应理解为对本申请实施例的限定。此外,在上下文中,还需要理解的是,当提到一个元件连接在另一个元件“上”或者“下”时,其不仅能够直接连接在另一个元件“上”或者“下”,也可以通过中间元件间接连接在另一个元件“上”或者“下”。
实施例一
参照说明书附图1-附图9,CRS共反射面元叠加成像方法:采用CMP双曲方程:
上述方程可以转化为叠加速度表示的形式:
在偏移距(ZO)剖面中,偏移距恒等于零,此时公式可简化为:
同时,将二维曲面扩展为局部平面近似,此时公式(1.3)可继续简化为:
t2=(t0+pxΔx+phh)2 (1.4)
自动CMP叠加,需要在超道集中进行,首先定义输入超道集的大小,中心的CMP/CDP道集既是输入道集也是输出道集,其他的CMP/CDP道集作为参考道集,将公式(1.1)进行转化:
将自动CMP叠加得到的剖面作为输入,按照公式(1.4)进行相关寻优。由于公式(1.4)中含有两个倾角参数px和py。首先假设当RN=∞,公式(1.4) 可以简化为:
t2=(t0+pxΔx)2 (1.7)
设条件下,公式(1.7)表示的是一平面波方程。当x0附近的寻优孔径足够小时,上述假设条件成立,进行px的一维寻优。在求取px的过程中,我们采用了局部互相关方法进行获取最优的px。假设相邻两道地震记录 d1(j),(j-m),j=1,2,…,M,每一道共有M个采样点。定义这两道地震信号互相关函数的公式为:
其中R12(m)为相邻两道地震信号的互相关函数,d1(j)·d2(j-m)部分是两道记录经过m个时间延迟后的对应采样点的相乘,随后对每个采样点相乘后结果求和即为相邻两道信号的互相关函数。由公式(1.8)可知,在m变化过程中,互相关函数的取值也会发生变化,但互相关函数存在最大值。在实际地震记录中,随机噪声之间没有相似性,随机噪声与有效信号之间也没有相似性,只有同为有效信号时才具有相似性,因此R12(m)取最大值时表示的是在滞后m值时两道信号的采样点均对应为有效信号部分,则两道相邻信号的互相关函数近似等于两道相邻记录中有效信号的互相关函数。由此可以延伸超道集叠加道中的多道互相关函数为:
对多道地震记录,其互相关函数与多道有效信号互相关函数也是近似相等的。则求未知的相邻多道有效信号的互相关函数可转换为求已知的相邻多道含噪地震记录的互相关函数。然后可以对超道集中局部叠加道的每一个采样点求其互相关函数的最大值,这个最大值对应的是有效信号的出现的位置,并计算其对应的时移参数,获取最佳的局部斜率px。ph的求取寻优过程与px一致。根据局部斜率的指示对局部窗口内(中心点附近的一小部分道集)数据实现局部共反射点面元校平。
假设有两个信号x(t)、y(t),在测试两者之间相似性的情况下,一般采用的是全局互相关法求取两者之间的相关系数,局部相似性则可以通过在两个信号上开时窗,通过滑动的时窗,计算每次时窗内信号的相关性。可定义全局相似性系数计算公式如下:
其中,ξ为两个信号的全局相似性系数,x(t)·y(t)表示两个信号函数的点乘,即:
x(t)·y(t)=∫x(t)y(t)dt (1.11)
由公式(1.11)可知,当两个信号完全相同则相关性最大,ξ的值为一,如果极性相反则相关系数为零,常规处理中,全局相似性每次计算只有一个系数,不能很好地适应于实际应用,因此,在多聚焦面元叠加中,我们引入了局部相似性方法,将ξ视为一个函数ξ(t),根据不同的多聚焦面元大小,计算道集内某个时窗内局部信号的局部相似性系数,与Luo基于标准差作为判别准则进行保边平滑的方法类似,然后我们把局部相似性系数作为约束项,有两个用途:第一,以每一个中心点作为对象,建立中心点与有效控制范围拉平道集的联系,将与中心点有效孔径范围的道集再次进行叠加;第二,进行保边平滑,从一维角度出发,假设有三个可选窗口用于计算当前工作输出位置的所需中值,为了决定哪一个窗口的中值被用于最后输出,计算了每个窗口的相似性系数,从具有最佳相似性系数的窗口的中值作为最后输出;
因此,一维方案很容易扩展到二维和三维的情况。对于任意输出位置,将其附近划分为小片段,并分别计算每个片段的相似性系数。选择最佳相似性系数,其中值作为位置的最后输出。同时,做了高频压制处理。通过多种策略将加局部临近地震道信息用于加强目标地震道,最终实现增强信号压制噪声的目的。
实施例二
参照说明书附图10-附图18,CRS共反射面元叠加成像方法:
为测试软件的稳定性和便于用户理解关键参数,我们准备了模拟数据测试,分别经过CMP道集叠加,常规CRS叠加以及我们的多聚焦叠加技术 (MFSG)处理;
第一个测试我们对同相轴不明显的二维低信噪比地震数据进行测试,通过测试对比,我们发现同相轴的信息得到展现,方便地震处理人员后续的处理和解释工作,(如图11所示);
为了进一步认识到方法的优越性和稳定性,我们又进行了叠加处理,得到的结果很好的验证了我们方法的有效性和适用性,(如图12、图13 所示);
第二个测试,我们使用另外一套实际三维地震数据进行CRS共反射面元叠加成像技术的测试,并进行对比研究。由图14、图15、图16可以看出,CRS方法处理的结果都能很好的保护同相轴的连续性;
图17和图18是CRS处理前后的叠加剖面,得到的结果获得了相对清晰的深层弱信号,构造清晰,且同相轴之间的接触关系清楚明了。
实施例三
生产应用测试,参照说明书附图19-附图27,CRS共反射面元叠加成像方法:
在实际生产应用中,对吐哈的一个二维地震资料进行应用效果测试,常规CMP道集和CRS道集的结果如图19和图20所示,常规叠加剖面和CRS叠加剖面的结果如图20和图21所示;
第二个测试对长庆地区的一个三维地震数据进行应用效果测试。原始CMP道集中深层的振幅信息微弱,经过CRS方法处理之后,可以看出,主要构造特征清晰可见,同相轴比较连续,滤除的噪声中没有明显的有效信号特征,如图22所示。叠加剖面的反射轴的连续性较好,信噪比较高,如图23和图24所示。对叠加剖面放大后的效果也能证明信号的连续性得到了较好的保护,如图25、图26和图27所示。
以上只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例,毋庸置疑,对于本领域的普通技术人员,在不偏离本发明的精神和范围的情况下,可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此,上述附图和描述在本质上是说明性的,不应理解为对本发明权利要求保护范围的限制。
Claims (2)
1.CRS共反射面元叠加成像方法,其特征在于:包括有如下的步骤:
步骤一:自动CMP叠加;
步骤二:沿局部反射面元拉平;
步骤三:多聚焦面元叠加;
所述步骤一中CMP双曲方程:
上述方程可以转化为叠加速度表示的形式:
在偏移距ZO剖面中,偏移距恒等于零,此时公式可简化为:
同时,将二维曲面扩展为局部平面近似,此时公式(1.3)可继续简化为:
t2=(t0+pxΔx+phh)2 (1.4)
所述步骤二中的沿局部反射面元拉平包括有:
将自动CMP叠加得到的剖面作为输入,按照公式(1.4)进行相关寻优,由于公式(1.4)中含有两个倾角参数px和ph,首先假设当RN=∞,公式(1.4)可以简化为:
t2=(t0+pxΔx)2 (1.7)
设条件下,公式(1.7)表示的是一平面波方程,当x0附近的寻优孔径足够小时,上述假设条件成立,进行px的一维寻优,在求取px的过程中,我们采用了局部互相关方法进行获取最优的px,假设相邻两道地震记录为d1(j)d2(j-m),j=1,2,…,M,每一道共有M个采样点,定义这两道地震信号互相关函数的公式为:
其中R12(m)为相邻两道地震信号的互相关函数,d1(j)·d2(j-m)部分是两道记录经过m个时间延迟后的对应采样点的相乘,随后对每个采样点相乘后结果求和即为相邻两道信号的互相关函数,由公式(1.8)可知,在m变化过程中,互相关函数的取值也会发生变化,但互相关函数存在最大值,在实际地震记录中,随机噪声之间没有相似性,随机噪声与有效信号之间也没有相似性,只有同为有效信号时才具有相似性,因此R12(m)取最大值时表示的是在滞后m值时两道信号的采样点均对应为有效信号部分,则两道相邻信号的互相关函数近似等于两道相邻记录中有效信号的互相关函数,由此可以延伸超道集叠加道中的多道互相关函数为:
对多道地震记录,其互相关函数与多道有效信号互相关函数也是近似相等的,则求未知的相邻多道有效信号的互相关函数可转换为求已知的相邻多道含噪地震记录的互相关函数,然后可以对超道集中局部叠加道的每一个采样点求其互相关函数的最大值,这个最大值对应的是有效信号的出现的位置,并计算其对应的时移参数,获取最佳的局部斜率px,ph的求取寻优过程与px一致,根据局部斜率的指示对局部窗口内,即中心点附近的一小部分道集数据实现局部共反射点面元校平;
所述步骤三中的多聚焦面元叠加还包括有:
假设有两个信号x(t)、y(t),在测试两者之间相似性的情况下,一般采用的是全局互相关法求取两者之间的相关系数,局部相似性则可以通过在两个信号上开时窗,通过滑动的时窗,计算每次时窗内信号的相关性,可定义全局相似性系数计算公式如下:
其中,ξ为两个信号的全局相似性系数,x(t)·y(t)表示两个信号函数的点乘,即:
x(t)·y(t)=∫x(t)y(t)dt (1.11)
由公式(1.11)可知,当两个信号完全相同则相关性最大,ξ的值为1,如果极性相反则相关系数为0,常规处理中,全局相似性每次计算只有一个系数,不能很好地适应于实际应用,因此,在多聚焦面元叠加中,我们引入了局部相似性方法,将ξ视为一个函数ξ(t),根据不同的多聚焦面元大小,计算道集内某个时窗内局部信号的局部相似性系数,与Luo基于标准差作为判别准则进行保边平滑的方法类似,然后我们把局部相似性系数作为约束项,有两个用途:第一,以每一个中心点作为对象,建立中心点与有效控制范围拉平道集的联系,将与中心点有效孔径范围的道集再次进行叠加;第二,进行保边平滑,从一维角度出发,假设有三个可选窗口用于计算当前工作输出位置的所需中值,为了决定哪一个窗口的中值被用于最后输出,计算了每个窗口的相似性系数,从具有最佳相似性系数的窗口的中值作为最后输出。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210208039.7A CN114594517B (zh) | 2022-03-04 | 2022-03-04 | Crs共反射面元叠加成像方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210208039.7A CN114594517B (zh) | 2022-03-04 | 2022-03-04 | Crs共反射面元叠加成像方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114594517A CN114594517A (zh) | 2022-06-07 |
CN114594517B true CN114594517B (zh) | 2023-03-24 |
Family
ID=81815711
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210208039.7A Active CN114594517B (zh) | 2022-03-04 | 2022-03-04 | Crs共反射面元叠加成像方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114594517B (zh) |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE19933717C1 (de) * | 1999-07-19 | 2001-01-11 | Henning Trappe | Verfahren zur seismischen Datenverarbeitung |
CN102636810B (zh) * | 2012-04-05 | 2014-05-14 | 中国海洋石油总公司 | 基于多次聚焦的噪音压制与成像方法 |
CN105301648A (zh) * | 2014-07-31 | 2016-02-03 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种获取共反射面元叠加参数的方法 |
CN109581488A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-04-05 | 中国石油大学(华东) | 一种基于粒子群优化crs超道集地震波成像方法 |
-
2022
- 2022-03-04 CN CN202210208039.7A patent/CN114594517B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114594517A (zh) | 2022-06-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103064111B (zh) | 一种基于形态滤波的微地震事件识别方法 | |
WO2017024702A1 (zh) | 一种射线弹性参数的反演系统 | |
CN111399056B (zh) | 一种基于划分方位角滤波预测裂缝强度的方法 | |
CN106970417B (zh) | 椭圆展开转换波速度分析方法与系统 | |
CN109884709B (zh) | 一种基于面波旅行时层析的转换波静校正方法 | |
CN102053267A (zh) | 一种地震剖面资料处理中基于参数反演的vsp波场分离方法 | |
CN112034520B (zh) | 一种各向异性介质动态聚焦束偏移成像方法及系统 | |
CN104570116A (zh) | 基于地质标志层的时差分析校正方法 | |
CN106896409A (zh) | 一种基于波动方程边值反演的变深度缆鬼波压制方法 | |
CN102073064A (zh) | 一种利用相位信息提高速度谱分辨率的方法 | |
CN104977615B (zh) | 一种基于模型统计拾取的深水obc资料多次波压制方法 | |
CN104199087B (zh) | 水陆检波器数据海水深度反演方法和装置 | |
CN114594517B (zh) | Crs共反射面元叠加成像方法 | |
CN111142165A (zh) | 一种利用探地雷达获取含水层的水位信息的方法 | |
CN106990434B (zh) | 椭圆展开转换波成像方法及系统 | |
CN103777242A (zh) | 一种深度聚焦和道集同相轴拉平联合的速度判别方法 | |
CN113189641A (zh) | 一种两道多模式瑞利波地下探测系统及方法 | |
CN110261905B (zh) | 基于倾角控制的复值相干微断层识别方法 | |
CN110703327A (zh) | 一种全频带成像方法 | |
CN111352153A (zh) | 一种基于瞬时相位互相关加权的微地震干涉定位方法 | |
CN112213784B (zh) | 复杂地表地震数据一次处理快速静校正方法 | |
CN112305615B (zh) | 一种地震资料角度域共成像点道集提取方法及系统 | |
CN111665536B (zh) | 基于微测井子波定量化约束的井深设计方法 | |
CN116577829B (zh) | 一种基于背景噪音频散曲线自动化提取方法 | |
CN111830565B (zh) | 一种基于kl-dsw的tsp多波场分离及噪声压制方法 |
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 |