CN116719086B - 基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法 - Google Patents
基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116719086B CN116719086B CN202310527352.1A CN202310527352A CN116719086B CN 116719086 B CN116719086 B CN 116719086B CN 202310527352 A CN202310527352 A CN 202310527352A CN 116719086 B CN116719086 B CN 116719086B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wave
- point
- imaging
- shot
- component
- 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 75
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 45
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 13
- 238000004613 tight binding model Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 4
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 8
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 5
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 15
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 9
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 7
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000005404 monopole Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 229920013655 poly(bisphenol-A sulfone) Polymers 0.000 description 2
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000002091 elastography Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000010287 polarization Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法，读入共炮集的四分量地震数据并进行预处理，获得炮点端复走时信息和炮点端复振幅信息；进行波场延拓和共炮域的波型分离，获得检波点端地震波场；基于矢量互相关成像条件进行PP波成像和PS波成像，获取初步偏移结果；计算细网格点上的点扩散函数；构建目标函数；对目标函数进行迭代求解。本发明基于弹性波高斯束射线追踪过程中获取的格林函数信息直接、高效计算多波型PSF，利用PSF解决稀疏海底节点数据成像结果不连续、分辨率低、不保真的问题，拓展弹性波高斯束偏移的实际应用能力，支撑高分辨率、高保真多波成像理论和方法在多分量地震勘探中的应用。
Description
技术领域
本发明涉及油气探测技术领域，具体涉及基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法。
背景技术
随着油气勘探的目标逐渐转向深海、深层、复杂、非常规油气藏，勘探的难度愈发加大，同时对高分辨率、高保真成像的需求也越来越迫切。传统的单分量采集方式(如拖缆)及与之配套的基于声波方程的处理方法所能挖掘出的有效地质信息有限，已无法满足当前的油气勘探需求。近年来，海底节点(OBN)地震勘探逐渐兴起。这种勘探方式可以采集到四分量(4C)地震数据(包括质点速度或位移矢量的三个分量以及一个额外的水压分量)，包含了丰富的弹性波场信息。
与陆地三分量相比，海底多分量地震记录不仅包括纵、横波信号，还有上、下行波，波场组成十分复杂，研究难度更大。海底四分量地震数据的处理大体可分为两类，即先分离再成像和在偏移过程中分离。具体而言：第一类先将矢量测量数据分解为标量的上行和下行的纵波(P)和横波(S)波场，然后每一种波型基于标量波动方程分别进行偏移。之前的工作中，Waapenar et al.(1990)提出一种针对层状介质基于平面波分析将海底多分量地震数据分解为上行和下行P波和S波的方法。Amundsen et al.(2000)从弹性动力学表示定理出发推导了非均质情况下的分离公式。Muijs et al.(2007)提出了一种全数据驱动自适应弹性波场分离方法。另一类在偏移过程中始终保持多分量海底地震数据的矢量特征，这样可以分离更完全，同时能够更准确地描述弹性波的传播特征。目前专门针对海底多分量接收情形的高精度弹性波成像技术的相关研究还较为少见。Ravasi and Curtis,(2013)、Yuet al.(2016,2018)和Shi et al.(2020)分别提出了适用于海底四分量数据的弹性逆时偏移和高斯束偏移。但是，上述这些方法大多只适用于浅海密集分布的四分量海底拖缆(OBC)数据。对于深海OBN采集模式，基于成本考虑，检波点分布非常稀疏，这会对高分辨成像产生不利影响。此外，上述研究均未考虑保幅，对后续解释、储层参数反演产生了不利影响。
目前缓解或解决成像分辨率、保真度不足的途径主要有两种：①通过成像条件去除子波效应、进行照明补偿(e.g.,Beylkin,1985；Zhang et al.,2005,2007；Gray andBleistein,2009)，但稳定性存在问题，且相关理论较为复杂；②基于反演偏移理论迭代求解，其中最为典型的最小二乘偏移可以有效解决照明和分辨率不足、不保真的问题，提供更适合AVO分析的成像结果。Nemeth et al.(1999)利用惠更斯原理解释了即使数据不完整、观测系统不完备，最小二乘偏移仍能得到较好的偏移效果的原因。最小二乘偏移可以在数据域或成像域构建公式。其中，成像域实现相较于数据域在计算效率方面有明显优势(Fletcher et al.,2016)，且可用于面向目标区的4D时移地震成像(Ayeni and Biondi,2010)。成像域最小二乘偏移的核心步骤之一是Hessian矩阵的计算。Hessian矩阵可以度量分辨率和照明，和速度结构、观测系统有关。然而，由于巨大的存储和计算成本，直接计算Hessian及其逆很有挑战性(Jiang and Zhang,2019)。一些替代方案包括偏移反褶积(Huet al.,2001)、去模糊滤波(Aoki and Schuster,2009)、利用Hessian的对角特性(Chaventand Plessix,1999)、以照明分布近似代替Hessian等，但上述这些方法要么在弱照明区域存在稳定性问题，要么准确度不够。对此，更先进的做法是使用点扩散函数(PSF)来构建近似Hessian，同时在成像域构建目标函数，通过反演的方式提高精度。Fletcher et al.(2016)指出基于PSF的成像域最小二乘偏移方法能够对弱照明地区进行很好的照明补偿，且该方法花费仅为常规偏移计算量的2-3倍，相较于数据域最小二乘偏移在计算效率上的优势十分明显。此外，基于PSF的成像域最小二乘偏移还可用于去鬼波(Caprioli et al.,2014)、Q衰减补偿(Cavalca et al.,2015；Ren et al.,2019)、振幅反演(Fletcher etal.,2012)等。然而，目前有关PSF的研究仍主要集中在声波单分量。另一方面，常规的PSF计算流程“正演或反偏移+偏移”(Aoki and Schuster,2009；Fletcher et al.,2016)计算量较大。该流程首先对密度或速度模型设置散射点；然后，对加散射点的模型和不加散射点的模型分别进行弹性波正演生成地震数据；最后，对两次正演的地震记录差值进行偏移。两次正演加一次偏移使得在处理实际数据时，该流程的实用性有待考究(Xu et al.,2020)。现有的海底四分量成像方面的缺点：(1)大多数技术方案未考虑到深海采集海底检波点稀疏的情形；(2)受照明、稀疏采集等因素影响，成像结果分辨率不够、不保真；或者实现高分辨率、高保真成像的理论复杂，难以实现。
PSF方面的缺点：(1)相关研究主要集中在声波单分量，很少有考虑到弹性波的情况，至于海底四分量更是没有；(2)常规的PSF计算流程“正演或反偏移+偏移”计算量较大。该流程首先对密度或速度模型设置散射点；然后，对加散射点的模型和不加散射点的模型分别进行弹性波正演生成地震数据；最后，对两次正演的地震记录差值进行偏移。两次正演加一次偏移使得在处理实际数据时，该流程的实用性有待考究。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术存在的上述问题，提供基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法。本发明基于弹性波高斯束射线追踪过程中获取的格林函数信息直接、高效计算多波型PSF，利用PSF解决稀疏海底节点数据成像结果不连续、分辨率低、不保真的问题，拓展弹性波高斯束偏移的实际应用能力，支撑高分辨率、高保真多波成像理论和方法在多分量地震勘探中的应用。
本发明的上述目的通过以下技术手段实现：
基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法，包括以下步骤：
步骤1、读入共炮集的四分量地震数据并进行预处理，读入介质纵波偏移速度模型和横波偏移速度模型，进行炮点端基于高斯束运动学和动力学的复数域射线追踪，获得炮点端复走时信息和炮点端复振幅信息；
步骤2、利用炮点端复走时信息和炮点端复振幅信息，以及预处理后的四分量地震数据，进行波场延拓和共炮域的波型分离，获得用检波点端复走时信息和检波点端复振幅信息进行表征的检波点端地震波场；
步骤3、根据检波点端地震波场，基于矢量互相关成像条件进行PP波成像和PS波成像，获取初步偏移结果；利用复数域射线追踪获得的炮点端复走时信息、炮点端复振幅信息、检波点端复走时信息和检波点端复振幅信息，计算细网格点上的点扩散函数；
步骤4、构建目标函数J(M)：
式中，FPSF为步骤3计算获得的细网格点的点扩散函数，ε为加权系数；Mmig表示步骤3获得的初步偏移结果；M代表反射系数模型，|| ||2表示2范数，|| ||a表示超拉普拉斯先验，
步骤5、对目标函数进行迭代求解，反演更新反射系数模型，满足目标函数最小条件后输出高分辨率多波成像结果。
如上所述步骤2包括以下步骤：
步骤2.1、计算高斯束相关参数；
步骤2.2、对于每一高斯窗，对四分量地震数据中的各个分量进行局部倾斜叠加，得到tau-p域的多分量局部平面波，利用四分量地震数据波型分离矩阵，对多分量局部平面波进行共炮域的波型分离，得到P波标量上行局部平面波、S1波标量上行局部平面波和S2波标量上行局部平面波，以高斯窗的窗中心为出发点，向不同方向射出高斯束，进行检波点端的高斯束运动学和动力学的复数域射线追踪，获得用检波点端复走时信息和检波点端复振幅信息进行表征的检波点端地震波场。
如上所述步骤3中计算细网格点上的点扩散函数包括以下步骤：
首先，根据炮点端复走时信息、炮点端复振幅信息、检波点端复走时信息和检波点端复振幅信息，计算炮点和检波点到粗网格点的格林函数；
然后，计算粗网格点上的点扩散函数PSF；
最后，利用粗网格点计算得到的点扩散函数PSF，通过空间插值方法获得细网格点上的点扩散函数PSF。
如上所述粗网格点上的点扩散函数PSF的表达式FPSF(x|x′)为：
其中，*表示复共轭，G表示格林函数，xs为震源，xr为检波点，s表示地震子波，ω表示频率，x′为扰动点，x为测量点。
如上所述步骤1中四分量地震数据包括质点速度或质点位移或质点加速度矢量的三个分量以及一个额外的水压分量。
如上所述步骤2.1中高斯束相关参数包括：高斯窗数量、高斯窗的宽度、高斯窗中心点坐标、高斯束的参考频率和射线倾角。
本发明相对于现有技术，具有以下有益效果：
1、本发明为了满足高分辨率、高保真成像的需求：
a)在成像过程中进行波型分离，获得更准确的波型分离结果，同时考虑去除鬼波(为了延续和利用之前的单分量数据处理流程，传统技术是先将地震记录分解为标量的P波和S波，然后基于声波方程进行标量偏移。不过，这些多波型分离方法基本都会忽略弹性动力学参数耦合的影响，仅考虑波传播和偏振方向等几何特性，因此很难做到完全分离，且声波方程也不能准确描述弹性波的传播特征)；
b)在反演理论框架下研究成像问题，通过最小二乘迭代提高成像质量(常规偏移受采集系统、复杂构造的影响，存在照明不均衡或不足的问题，从而导致成像连续性、分辨率、保幅性不佳；而最小二乘偏移将成像问题转化为一个反问题来解决，并通过多次迭代校正成像结果提高数据匹配程度，进而抑制偏移噪声，获得分辨率更高、振幅保真度更好的成像结果)。
2、本发明为了满足高效处理的需求：
a)使用兼顾计算效率和成像精度的高斯束偏移方法(高斯束偏移属于射线类偏移方法，继承了Kirchhoff偏移灵活、高效的特点)；
b)在偏移过程中直接计算PSF(常规PSF计算流程需要多次进行偏移、反偏移，从而需要一定的计算量；而事实上，高斯束偏移过程中的射线追踪已经计算并存储了格林函数(走时和振幅)信息，从而可利用PSF的解析表达式直接进行计算)；
c)在成像域而不是数据域实现最小二乘偏移(数据域最小二乘偏移基于反偏移的数据和观测到的数据之间的匹配程度，通过数据残差计算梯度来迭代求解，每次迭代都需要反偏移和偏移，至少相当于两次常规偏移的计算量。通常需要10次以上的迭代次数才能得到满意的结果，这就导致了数据域求解的计算量巨大)。
3、本发明针对稀疏覆盖的难点：
a)借助高斯束局部平面波的性质在一定程度上克服稀疏数据采集对波型分离和成像的不利影响；
b)对于无法进行波型分离和有效成像的过分稀疏数据，可以在共检波点域实现；
c)利用PSF捕捉照明和观测系统特征，通过反演成像均衡照明，提升成像结果连续性。
由于高斯束偏移射线追踪过程中已经计算并存储了格林函数(走时和振幅)信息，在偏移过程中利用PSF的解析表达式直接计算PSF是可行的，因此就没有必要进行代价昂贵的“正演+偏移”流程来单独计算PSF。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为高斯束偏移过程中计算PSF流程示意图：a)计算炮点和检波点到粗网格点(控制点)的格林函数；b)利用控制点格林函数信息计算某一粗网格点(点O)的PSF；c)利用粗网格点计算得到的PSF，通过空间插值获得细网格点(点P)上的PSF。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
为了实现高效、高分辨率、高保真成像这一目标，针对四分量地震数据特点和难点，结合研究内容，本实施例提供基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法，包括以下步骤：
步骤1，读入共炮集的四分量地震数据，四分量(4C)地震数据包括质点速度或质点位移或质点加速度矢量的三个分量以及一个额外的水压分量，并对四分量地震数据进行预处理。预处理包括：重定位、去噪、滤波、数据标定等。
与此同时，读入介质纵波偏移速度模型和横波偏移速度模型，进行炮点端基于高斯束运动学和动力学的复数域射线追踪。存储复数域射线追踪获得的炮点端复走时信息和炮点端复振幅信息，上述复数域射线追踪为现有技术，在此不展开详细说明。
步骤2，利用步骤1中射线追踪获得的炮点端复走时信息和炮点端复振幅信息，以及预处理后的四分量地震数据，进行波场延拓和共炮域的波型分离。这一步的具体步骤包括：
步骤2.1，计算高斯束相关参数，包括：高斯窗数量、高斯窗的宽度、高斯窗中心点坐标、高斯束的参考频率和射线倾角；
步骤2.2，对于每一高斯窗，对四分量地震数据中的各个分量(质点速度或位移或加速度矢量的三个分量以及一个额外的水压分量)进行局部倾斜叠加，得到tau-p域的多分量局部平面波。局部倾斜叠加为现有技术，在此不展开详细说明。利用四分量地震数据波型分离矩阵(为已有分离矩阵)，对多分量局部平面波进行共炮域的波型分离，得到P波标量上行局部平面波、S1波标量上行局部平面波和S2波标量上行局部平面波。以高斯窗的窗中心为出发点，向不同方向射出高斯束，进行检波点端的高斯束运动学和动力学的复数域射线追踪。复数域射线追踪的过程相当于波场延拓。存储复数域射线追踪获得的检波点端复走时信息和检波点端复振幅信息。
特殊地，当检波点十分稀疏时，某一高斯窗内可能只有非常有限数量的地震道，使得波束形成(局部倾斜叠加)难度极大。为此，可采用共检波点域四分量高斯束偏移方法：首先，针对检波点空间分布稀疏而炮点密集的四分量地震数据，应用互易性定理，引入和水陆双检相对应的双震源(单极+偶极震源)系统，将多分量质点速度检波器和偶极震源互易，水听器和单极震源互易；然后，在互易后的“震源”端进行波场延拓和波型分离。
步骤3，根据步骤2.2波场延拓和波型分离后的检波点端地震波场(用检波点端复走时信息和检波点端复振幅信息进行表征)，基于矢量互相关成像条件进行PP波成像和PS波成像(也可使用其他适用于矢量波场的成像条件)，获取初步偏移结果。对于起伏海底的情形，可以将海底界面分解为多个局部倾斜的倾斜平面，然后使用旋转矩阵将倾斜平面旋转为水平面，从而使得相关边界条件分析仍然有效。
与此同时，利用复数域射线追踪获得的炮点端复走时信息、炮点端复振幅信息、检波点端复走时信息和检波点端复振幅信息，计算点扩散函数(PSF)。常规偏移方法无此步骤。高斯束偏移常使用粗网格计算格林函数(走时场和振幅)，然后空间插值到细网格(即成像网格)上，从而减少计算量。这里需要利用到高斯束偏移的这一特点，在偏移过程中直接、快速计算点扩散函数PSF。
具体而言：首先，根据步骤2.2获得的炮点端复走时信息、炮点端复振幅信息、检波点端复走时信息和检波点端复振幅信息，计算炮点和检波点到粗网格点(控制点)的格林函数；
然后，根据构建的粗网格点上的格林函数，计算点扩散函数PSF的表达式FPSF(x|x′)：
计算粗网格点(控制点)上的点扩散函数PSF。式中，*表示复共轭，G表示格林函数，共包含四个格林函数项(由于涉及到弹性多波型，每一项实际为矩阵或矢量)，描述了从震源xs出发的地震波场和从检波点xr出发的地震波场到空间某点的地震波传播过程。s表示地震子波，ω表示频率。点扩散函数PSF的表达式FPSF(x|x′)描述了扰动点x′处的单位强度点散射体产生的扰动在测量点x处的偏移剖面。这样，就可以利用粗网格点(控制点)的格林函数计算某一粗网格点的点扩散函数PSF。
最后，利用粗网格点计算得到的点扩散函数PSF，通过空间插值方法(如线性插值)获得细网格点(成像点)上的点扩散函数PSF。上述流程的示意图如图2所示。另外，粗网格点的设置需要考虑模型复杂度，在保证生成的PSF互相之间不产生干扰的前提下尽量加密。
步骤4，将计算获得的细网格点的点扩散函数PSF和初始的反射系数模型进行空间褶积获得模拟成像剖面，初始的反射系数模型由介质纵波偏移速度模型和横波偏移速度模型建立。
基于模拟成像剖面(公式2中FPSF*M的结果构成模拟成像剖面)与实际偏移剖面之间的残差的模最小化的原则建立目标函数，同时研究合适的正则化项保证反演的稳定性。具体而言：利用步骤3计算得到的细网格点的点扩散函数和步骤3获得的初步偏移结果，在成像域构建如下的目标函数J(M)：
式中，FPSF为步骤3计算获得的细网格点的点扩散函数，ε为控制正则化强度的加权系数；Mmig表示步骤3获得的初步偏移结果；M代表需要求取的反射系数模型，|| ||2表示2范数，|| ||a表示超拉普拉斯先验，其中0＜α＜1，我们一般取α＝0.75。通过少量数据的试验，引入合适的权重因子，均衡考虑PP波和PS波的贡献。为了获得更好的成像结果，这里可以使用超拉普拉斯成像预条件算子(α＜1)以保证成像结果的稀疏性，从而提高其分辨率。
步骤5，对步骤4中给出的目标函数进行迭代求解，反演更新反射系数模型，满足目标函数最小条件后输出高分辨率多波成像结果。可以通过以下几种方法的组合来求解该问题，包括：①Richardson-Lucy法通过迭代使得求取的反射系数模型不断逼近真实的反射系数模型；②Krishnan and Fergus(2009)提出的快速反褶积方法来解决预条件算子引起的非凸优化问题；③Hirsch et al.(2010)提出来的滤波方法来进行空间变化的反褶积。当然，也可选择其他合理的该最优化问题求解方案。
本发明提出了一种弹性多波型点扩散函数(PSF)的高效计算方法。不同于常规的“两次正演或反偏移+偏移”策略，本项目直接在多分量高斯束偏移过程中实现弹性多波型PSF的快速、准确计算。
本发明提出利用PSF解决稀疏采样数据高分辨率弹性波成像问题。该方法依托PSF理论，实现成像域的四分量最小二乘偏移，有效解决稀疏海底节点数据成像结果不连续、分辨率低、不保真的问题，拓展弹性波高斯束偏移的实际应用能力，支撑高分辨率高保真多波成像理论和方法在多分量地震勘探中的应用。
需要指出的是，本发明中所描述的具体实施例仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例作各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (3)
1.基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、读入共炮集的四分量地震数据并进行预处理，读入介质纵波偏移速度模型和横波偏移速度模型，进行炮点端基于高斯束运动学和动力学的复数域射线追踪，获得炮点端复走时信息和炮点端复振幅信息；
步骤2、利用炮点端复走时信息和炮点端复振幅信息，以及预处理后的四分量地震数据，进行波场延拓和共炮域的波型分离，获得用检波点端复走时信息和检波点端复振幅信息进行表征的检波点端地震波场；
步骤3、根据检波点端地震波场，基于矢量互相关成像条件进行PP波成像和PS波成像，获取初步偏移结果；利用复数域射线追踪获得的炮点端复走时信息、炮点端复振幅信息、检波点端复走时信息和检波点端复振幅信息，计算细网格点上的点扩散函数；
步骤4、构建目标函数J(M)：
式中，FPSF为步骤3计算获得的细网格点的点扩散函数，ε为加权系数；Mmig表示步骤3获得的初步偏移结果；M代表反射系数模型，|| ||2表示2范数，|| ||a表示超拉普拉斯先验，
步骤5、对目标函数进行迭代求解，反演更新反射系数模型，满足目标函数最小条件后输出高分辨率多波成像结果，
所述步骤2包括以下步骤：
步骤2.1、计算高斯束相关参数；
步骤2.2、对于每一高斯窗，对四分量地震数据中的各个分量进行局部倾斜叠加，得到tau-p域的多分量局部平面波，利用四分量地震数据波型分离矩阵，对多分量局部平面波进行共炮域的波型分离，得到P波标量上行局部平面波、S1波标量上行局部平面波和S2波标量上行局部平面波，以高斯窗的窗中心为出发点，向不同方向射出高斯束，进行检波点端的高斯束运动学和动力学的复数域射线追踪，获得用检波点端复走时信息和检波点端复振幅信息进行表征的检波点端地震波场，
所述步骤3中计算细网格点上的点扩散函数包括以下步骤：
首先，根据炮点端复走时信息、炮点端复振幅信息、检波点端复走时信息和检波点端复振幅信息，计算炮点和检波点到粗网格点的格林函数；
然后，计算粗网格点上的点扩散函数PSF；
最后，利用粗网格点计算得到的点扩散函数PSF，通过空间插值方法获得细网格点上的点扩散函数PSF，
所述粗网格点上的点扩散函数PSF的表达式FPSF(x|x′)为：
其中，*表示复共轭，G表示格林函数，xs为震源，xr为检波点，s表示地震子波，ω表示频率，x′为扰动点，x为测量点。
2.根据权利要求1所述基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法，其特征在于，所述步骤1中四分量地震数据包括质点速度或质点位移或质点加速度矢量的三个分量以及一个额外的水压分量。
3.根据权利要求2所述基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法，其特征在于，所述步骤2.1中高斯束相关参数包括：高斯窗数量、高斯窗的宽度、高斯窗中心点坐标、高斯束的参考频率和射线倾角。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310527352.1A CN116719086B (zh) | 2023-05-11 | 2023-05-11 | 基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310527352.1A CN116719086B (zh) | 2023-05-11 | 2023-05-11 | 基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116719086A CN116719086A (zh) | 2023-09-08 |
| CN116719086B true CN116719086B (zh) | 2024-03-12 |
Family
ID=87863879
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310527352.1A Active CN116719086B (zh) | 2023-05-11 | 2023-05-11 | 基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116719086B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117452485B (zh) * | 2023-12-26 | 2024-03-12 | 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院 | 基于声vti散射模式矩阵的共炮域高斯束偏移反演方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111077532A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-04-28 | 同济大学 | 一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法 |
| CN115267891A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-11-01 | 同济大学 | 一种基于点扩散函数的地震数据高分辨处理方法 |
| CN116010761A (zh) * | 2021-10-21 | 2023-04-25 | 中国石油化工股份有限公司 | 点扩散函数计算方法、装置、电子设备及介质 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108369289A (zh) * | 2015-12-18 | 2018-08-03 | 埃克森美孚上游研究公司 | 使用全波场反演点扩展函数分析设计地球物理勘测的方法 |
| CA3178125A1 (en) * | 2020-03-06 | 2021-09-10 | Schlumberger Canada Limited | Marine seismic imaging |
-
2023
- 2023-05-11 CN CN202310527352.1A patent/CN116719086B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111077532A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-04-28 | 同济大学 | 一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法 |
| CN116010761A (zh) * | 2021-10-21 | 2023-04-25 | 中国石油化工股份有限公司 | 点扩散函数计算方法、装置、电子设备及介质 |
| CN115267891A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-11-01 | 同济大学 | 一种基于点扩散函数的地震数据高分辨处理方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Elastic Least-Squares Gaussian Beam Imaging With Point Spread Functions;Weijian Mao et al.;IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS;第3-5页 * |
| Iterative Reweighted Least-Squares Gaussian Beam Migration and Velocity Inversion in the Image Domain Based on Point Spread Functions;Weiguo Duan et al.;IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING;第5页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116719086A (zh) | 2023-09-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Zu et al. | A periodically varying code for improving deblending of simultaneous sources in marine acquisition | |
| Wu et al. | Directional illumination analysis using beamlet decomposition and propagation | |
| CN110058303B (zh) | 声波各向异性逆时偏移混合方法 | |
| EP2728382B1 (en) | Spatial expansion seismic data processing method and apparatus | |
| CN116719086B (zh) | 基于点扩散函数的稀疏海底四分量数据高分辨率成像方法 | |
| CN111239827B (zh) | 基于局部相似系数的三维地震数据多次波压制方法 | |
| CN110687600B (zh) | 一种基于声-弹耦合方程的弹性波最小二乘逆时偏移方法 | |
| Wang et al. | Improved subsalt images with least-squares reverse time migration | |
| CN112327362A (zh) | 速度域的海底多次波预测与追踪衰减方法 | |
| CN110716231A (zh) | 基于共聚焦域稀疏反演的海上多震源波场分离方法及系统 | |
| CN112748463A (zh) | 一种基于深度学习照明分析的局部偏移成像方法 | |
| Cheng et al. | Deblending of simultaneous-source seismic data using Bregman iterative shaping | |
| CN111175822B (zh) | 改进直接包络反演与扰动分解的强散射介质反演方法 | |
| Shin et al. | Field application of 3D CHIRP for geological surveys of shallow coastal regions | |
| Amundsen et al. | Broadband seismic over/under sources and their designature-deghosting | |
| CN111239828B (zh) | 基于最优双曲线积分路径叠加的多次波压制方法 | |
| CN113917533B (zh) | Ti介质双联动全方位成像的系统性实现方法 | |
| Li et al. | Seismic full-waveform inversion based on superresolution for high-precision prediction of reservoir parameters | |
| Jiang et al. | Primal–dual optimization strategy with total variation regularization for prestack seismic image deblurring | |
| Liu et al. | Enhance 3D seismic images resolution by deconvolving point spread function | |
| US9014985B2 (en) | System and method for compensating time and offset varying near-surface effects in seismic data background | |
| CN116609834B (zh) | 一种基于海洋垂直缆地震勘探的数据处理方法 | |
| CN111999769B (zh) | 一种复杂地表各向异性多分量地震资料叠前深度偏移方法 | |
| Yang et al. | 3D surface-related multiples elimination based on improved apex-shifted Radon transform | |
| Zheng et al. | A Deconvolution–Interpolation Method for Correction and De-Noising of Doppler-Shifted Marine Vibrator Data in the Frequency–Wavenumber Domain |
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 |