CN1307687A

CN1307687A - 地震数据采集及对地震数据进行空间滤波的方法

Info

Publication number: CN1307687A
Application number: CN99807907A
Authority: CN
Inventors: 贵德·J·M·拜滕; 拉尔夫－甘特·佛伯; 莱恩哈德·G·W·林格令
Original assignee: SCHRUBERG HOLDING CO Ltd
Current assignee: SCHRUBERG HOLDING CO Ltd
Priority date: 1998-06-27
Filing date: 1999-06-24
Publication date: 2001-08-08
Also published as: CA2333069A1; GB2354322A; NO20006294L; AU4521099A; EA200100083A1; WO2000000843A1; EP1092161B1; GB2354322B; NO20006294D0; US6446009B1; EP1092161A1; GB0028819D0; NO333124B1; AU757502B2; GB9813851D0

Abstract

一种采集和处理地震数据的方法,涉及布设若干个地震传感器,启动一地震源,利用地震传感器接收由地震源产生的地震信号,计算地震源和地震传感器之间的偏移距离(44),以及(42)由所收到的地震信号产生空间滤波后的地震数据。与传统的地震数据采集系统相比,本发明的方法可以有效地应用于有较小面积脚印的接收器阵列和每个接收器站点有较少传感器的情况。它还允许在地震数据被空间重采样或准备进行空间重采样时有效地衰减地震和随机噪声。

Description

地震数据采集及对地震数据进行空间滤波的方法

本发明涉及采集和处理地震数据的方法，特别是这样一种采集和处理地震数据的方法，它利用计算出的偏移距离产生空间滤波后的地震数据。

收集地震数据是为了分析地球的地下层面，特别是这种收集与碳氢化合物的勘探和生产活动相关联。可以在陆地或水上收集分析地下结构所用的地震数据。为得到地震数据，要使用一个声波源，它通常包含陆地上的炸药或振动器，或者在海上的压缩空气冲击。由地球表面下方的各地质层反射的地震数据声波信号被称作波形道(trace)，它们由大量的传感器感知，通常有数百个或数千个传感器，诸如陆地上的地震检波器或海上的水中检波器。所反射的信号被记录下来，其结果被分析以得出关于地下地质的指示。然后，这些指示被用于评估潜在碳氢化合物沉积的可能性及位置。

地震测量一般是使用一个或多个接收器测线进行的，这些测线有多个接收器站点沿测线长度方向均匀地排放。在一二维(2D)测量中，使用单一接收器测线，而声波源通常位于与接收器测线共线的各个点上。在一三维(3D)测量中，通常使用多个彼此平行的接收器测线，而声波源一般位于与各接收器测线有偏移的各个点上。尽管2D地震测量只能建立地下结构的截面表示，但3D地震测量能用于产生地下结构的三维表示。

传统的地震数据采集系统利用在每个接收器站点的接收器阵列。在传统的接收器阵列中的所有传感器被连到一起(电的“硬连接”)，该接收器阵列发送出该特定接收器站点处的单一输出波形道，阵列中的这些传感器即位于该站点的周围。在接收地震数据时，传统的硬连接接收器阵列实现两个重要的功能。

第一，接收器阵列衰减地滚噪声(ground roll noise)。地滚是由声波源产生的声能的一部分，它不是向下传入地下地层，而是沿地球表面水平传播。这部分地震信号以瑞利波速度传播，它通常比向地下地层传输的压力波速度慢得多。虽然压力波通常传播得比地滚波快得多，但压力波必须传播比地滚波大得多的距离，因此，对地震数据记录的某些部分，压力波和地滚波往往同时到达一个地震传感器。因为地滚波通常不包含关于被研究的地下地质结构的信息，所以在把地震数据用于产生地下结构图之前要最大可能限度地衰减(或去掉)地滚波。

对于地震数据处理过程中压缩地滚波的问题，其传统解决途径是在数据采集过程中使用接收器阵列，然后把接收器阵列中每个传感器所得到的地震数据信号叠加到一起(即组合/集合/相加到一起)。通常认为地滚是一个主要的噪声源，而有效地去除地滚信号往往能极大地提高由地震测量得到的地下图像的质量。当前的地震数据采集系统通常所利用的接收器阵列的空间延伸是使波长长达传感器分布尺度1.4倍的噪声波被衰减。

在传统的地震数据采集系统中使用接收器阵列的第二个理由是要衰减随机噪声。通过使用不同传感器在一特定接收器组位置处进行大量的地震响应测量。可通过组合来自不同传感器的读数来衰减随机噪声。往往使用20个以上的传感器在一特定接收器站点构成接收器阵列。对在一接收器站点的一组24个地震检波器来说，与每个单独传感器的读数相比，被叠加输出波形道的信号噪声比通常会增大14dB。如果在该接收器站点只用5个地震检波器，则与每个单个传感器的读数相比，信号噪声比通常只会增大约7dB。

然而，不论是从地球物理学观点看还是从经济观点看，使用传统的硬连接接收器阵列都有一些显著的缺点。它们的使用导致空间模糊(smearing)效应：在一特定接收器站点的响应是在那个位置的接收器阵列中空间分离的各单个传感器之合。在工业界还有一种使用更小接收器面元(bin)尺寸的趋势。例如，在许多情况下标准的50×50米接收器面元尺寸可能将减小为40×40米或30×30米，以克服空间混叠问题和提高分辨力。作为一个例子，为了监测储集层以建立储集层的3D阻抗图，需要高分辨力。这一较小接收器面元尺寸的构想被传统接收器阵列所引入的空间模糊效应抵消了。使用较小的传感器分布图形长度还限制了通过叠加每个传感器收到的地震响应所能衰减的地滚的波长。

与传统的硬连接接收器阵列相关联的费用也是成问题的。由于在每个接收器站点需要的传感器数量之大以及在接收器站点允许传感器散开以构成接收器阵列所需要的电缆之长，传统的硬连接接收器阵列在制造和维护方面都是昂贵的。更显著的是在野外使用这些系统的费用，尤其是在特别难于到达的地区(常常在这样的地区进行地震测量)，例如沼泽、丛林和森林，布设传感器的费用。

本发明的目的是提供一种采集和处理地震数据的改进的方法，它可以消除利用硬连接接收器阵列以衰减地滚和随机噪声的传统地震数据采集系统的许多缺点。

本发明的一个优点是在3D地震测量中对大的交叉线偏移能保持在F-K域中反射能量和地滚能量的分离。

本发明的另一优点是它能用于对由各种地震传感器分布所得到的地震数据进行有效的滤波，包括被弯曲的接收器测线和非均一空间分布的接收器站点位置。

本发明的又一优点是在地震数据被空间重采样或准备好要重采样时地滚和随机噪声能被有效地衰减。

本发明还能有效地用于这样一些传感器布局，它们与传统的地震数据采集系统相比有较小的交叉线平面轨迹和在每个接收器站点有较少的传感器。

根据本发明，提供一种采集和处理地震数据的方法，该方法包括如下步骤：布设多个地震传感器，启动一地震源，利用这些传感器接收由该地震源产生的地震信号，计算地震源和地震传感器之间的偏移距离，以及利用所收到的地震信号和计算出的偏移距离产生空间滤波后的地震数据。

在一最佳实施例中，地震数据被空间滤波，使用的是不依赖于频率的波数滤波器，而且所使用的波数通带范围直接与地震数据的去混叠空间重采样相关联。使用这种方法能产生地滚和随机噪声都被衰减了的输出波形道，它们实质上没有空间混叠。

在这一实施例中，用一波数滤波器在时间域对地震数据进行空间褶积，由此限定地震数据中的波数范围，该波数滤波器的形式是：

f (q) = {2 k}_{0} \frac{\sin ({2 πk}_{0} q)}{{2 πk}_{0} q}

这里在地震数据中的波数范围被限制在-k₀≤k≤k₀，q是折合(reduced)的带符号的偏移传感器坐标。

可通过把2k₀q的取值范围限制在例如2或3来截断所用滤波器，以避免滤波器过长。于是，对给定的滤波器长度，能确定给出最佳结果的滤波器。

还是在这个实施例中，在地震测量的数据采集阶段限定地震数据的波数谱，而在其后的数据处理过程中可通过依赖频率的波数滤波去掉地震数据中地滚能量的残余部分。

在从属权利要求中提出了本发明的进一步的最佳特征。

现在将参考附图以举例方式描述本发明，其中：

图1表示一地震数据采集系统的一部分；

图2表示该地震数据采集系统的传感器位置布局；

图3表示如何能计算出折合的带符号的偏移坐标；

图4和图5分别对接收器坐标和折合偏移坐标比较了由合成地滚能量得到的F-K谱；

图6表示示例地震数据的F-K谱并说明如何能利用本发明衰减地滚和随机噪声能量；以及

图7是本发明硬件实现的一个实例的非常简化的示意图。

图1表示一地震源10和两条接收器测线12的一部分，这两条测线构成一地震数据采集系统中一个更大的接收器阵列的一部分。该接收器阵列用于接收当来自地震源10的声波脉冲被该地震源和构成接收器阵列的传感器之间的地下地质层反射时所产生的地震信号。接收器测线12有多个接收器站点14沿着测线的长度方向排列。在一典型的地震测量中，接收器阵列可以包含6个接收器测线，每个接收器测线有96个接收器站点位置。如下面要更详细讨论的那样，通常有若干个单个地震传感器位于每个接收器站点位置附近。接收器测线12可以彼此间隔300米，而位于接收器测线沿线的每个接收器站点之间的间距可以是50米。地震源10可以在间隔50米的各点上放炮，从而形成间隔300米的震源线(震源线与接收器测线垂直)。

每次在6个震源点一齐发炮，在各有96个站点的6条测线上记录。有一条测线滚动，以保持其均一性。这提供了测量区的标称24折叠覆盖。

图2是图1中标为部分A的那一部分放大后的特写图。

图2代表了能用于地震数据采集系统中的一种传感器位置布局。图2中，在每个接收器站点14的位置上有5个线性排列的传感器16构成传感器阵列18，各传感器之间的距离是均一的。这通常称作均匀采样接收器几何布局。均匀采样几何布局能简化其后对这类地震数据采集系统采集的数据所进行的处理。在本文上下文中的术语“传感器阵列”是指若干单个传感器的平面布局，并不意味着这些传感器16被电硬连接在一起。

传感器16的目的是要尽可能准确地得到接收器站点14处的地震响应。来自接收器测线12上每个接收器站点14的地震响应被用于准备地下结构图和评估潜在碳氢化合物沉积的可能性及位置。

也能使用其他类型的传感器位置布局，包括在每个接收器站点使用单个传感器或者把每个站点的传感器数量限为3个，这些传感器或者沿接收器测线放置，或者把传感器放置成等腰直角三角形，以其等长边之一沿接收器测线放置。对于所发明的地震数据采集与处理系统，还能使用测量不只一类地震响应的传感器，例如3C(三分向)地震检波器。从费用的观点，希望把每个接收器站点14的传感器16数量减至最少而又仍然能有效地测量接收器站点处的地震响应(即得到具有足够信噪比的地震数据)。代表本发明代理人所进行的测试已确认，与传统的接收器阵列相比，在把每个接收器站点14的单个传感器16个数减少4或5倍并同时限定由传感器构成的接收器阵列交叉线空间延伸尺度的情况下，给出很好的地震数据质量是可能的。

如果把一特定接收器站点14处传感器16收到的地震信号简单地叠加在一起，则由传感器构成的接收器阵列的有限交叉线空间延伸尺度将不允许有效地衰减地滚噪声，而有限数量的传感器将不会有效地提高所收到的地震信号的信噪比。

在2D地震数据中衰减地滚和提高信噪比的一种技术是在频率波数(F-K)域中对地震数据进行空间滤波。波数被定义为视波长的倒数(频率除以视速度)。在F-K域中，不同类型的地震能量被映射到不同区域。地滚噪声在2D采集环境中沿直线传播，其视速度(沿接收器测线测量)等于其传播速度，通常在200米/秒和1000米/秒之间变化。反射波几乎是垂直到达传感器，其视速度通常超过3000米/秒。

然而，只有当数据采样足够密从而防止空间混叠的情况下才能得到准确的F-K图和应用有效的F-K滤波器；就是说，对于无混叠记录，需要每个视波长至少有2个采样。如果不能满足这一条件，则发生缠绕(wrap-around)，表明较高波数的能量被不正确地映射到较低波数的地方。这一混叠效应严重地歪曲了F-K结果。在实践中，无混叠数据这一条件意味着为了得到可靠的F-K谱必须以密集的空间采样率采集单个传感器的数据。

为了使本发明方法的这一实施例在最佳状态下工作，地震数据的地滚部分应对每个偏移波长在空间上取样2个或更多个点。尽管本发明的方法能适当地衰减有中度混叠的地滚噪声(这里每个偏移波长的取样少于2点)，但只有当它已被缠绕(在F-K域)到已确定的截止波数(下文讨论)之外时才能适当地衰减这个带混叠的地滚能量。通常希望传感器间的最大空间增量为5到10米(在偏移距离离域)。

在F-K域中对地震数据进行滤波和分析已用于2D地震数据，典型情况是通过使用2DFFT计算、F-K滤波器和反2DFFD计算。这通常要求传感器以距震源均一的间隔距离分布。如果在3D地震测量中在接收器坐标域中对来自每个传感器的地震信号进行波数滤波(如在2D地震测量中通常会做的那样)，则反射能量和地滚能量变为模糊在一起，特别是对于大的交叉线爆点偏移更是如此。还有，在3D地震测量中的传感器通常沿接收器测线放在规则的位置，这产生不规则的偏移间距，特别是对于距接收器测线有显著偏移的震源更是如此。在3D地震测量过程中不是常规地计算震源和传感器之间的偏移距离离。

图3表示如何能由震源10的位置和传感器16的位置计算出基于偏移距离离的坐标系，它在对传感器接收的地震响应进行波数滤波时是有用的。根据震源10的位置和接收器测线12的坐标，确定了接收器测线12上最靠近震源10的点20(X＝0)以及震源与接收器测线之间的距离(在图4中用“r”标注)。然后可按下述对每个传感器16赋予偏移坐标：确定震源10和传感器16之间的偏移距离离(在图4中用“p”标注)，从偏移距离离“p”中减去震源和接收器测线之间的距离“r”(其结果在图4中标为“q”)，如果它位于点20的一侧(即正X值)，则赋予该差值“q”为正值，如果它位于点20的另一侧(即负X值)，则赋予它为负值。哪一侧被赋于正值一侧或负值一侧是没有关系的。然而，当使用非对称滤波器时，重要的是在整个数据集上采用一致的符号赋予方案。

在图3中标为第一传感器22的一个传感器16距震源10的偏移为距离p₂₂，该传感器位于点20的左侧，所以被赋予的折合带符号偏移坐标值是负的q₂₂。类似地，标为第二传感器24的传感器16距震源10的偏移为距离p₂₄，该传感器位于点20的右侧，所以被赋予的折合带符号偏移会标值是正的q₂₄。如果震源10的位置到接收器测线12的两端等距，当使用这一系统时其折合偏移坐标值将从负的最大折合偏移连续变化到正的最大折合偏移。如果不是这样，则为了计算方便，首先将对地震数据排队(按偏移的增大排列)，滤波，然后在滤波之后再按原来顺序排队。

本发明的方法不要求传感器16精确地沿着穿过这些传感器的直线放置。事实上，在野外条件下传感器16的这种放置多半不会发生。全部要求就是让传感器16的位置多少要靠近最佳拟合线，该最佳拟合线平行于接收器测线12。以及在偏移距离离域中把传感器放置得足够接近，以满足上述空间去混叠判据。

尽管允许波数谱限制随频率变化(一种“F-K”滤波器)会造成更好的地滚衰减(因为它在去掉低频地滚能量方面更好)，但是，由于两个理由，在地震测量的数据采集阶段最好使用不依赖于频率的波数谱限制滤波器(一种“K”滤波器)。第一，K滤波器直接关联于空间采样的去混叠条件，从而直接关联于数据采集/数据重采样过程。第二，F-K滤波往往更好地用作为其后的处理工具。它要大量的计算并要求某些测试以使参数最佳化。在接收到数据之后很快应用一适当的K滤波器可产生实质上没有空间混叠的数据集，它能在其后的地震数据处理过程中受到F-K滤波器的作用，以去掉地震数据中的地滚能量残余部分。在一些情况中，可导出适当的F-K滤波器并在野外应用。这能造成所采集的野外数据实质上没有空间混叠和地滚噪声。

尽管通过把地震数据变换到F-K域然后将该数据与一方块函数相乘来应用K滤波器是可能的，但在实践中往往避免使用F-K变换，因为这种变换占用CPU时间相当大。再有，利用K滤波器不依赖于频率这一事实会是有利的。所以，作为偏移-时间域中的一个褶积来应用K滤波器会有效得多。

如果把记录的数据表示为g(q)，那么地震信号作为偏移波数k的函数可被描述为：

G (k) = {&Integral;}_{- \infty}^{\infty} g (q) \exp (i 2 πkq) dq

(连续表达式)

G (k) = Σ_{j = j_{1}}^{j_{1}} g (q_{j}) \exp ({i 2 πkq}_{j}) \cdot {Δq}_{j}

(离散表达式)现在，定义一个波数谱限制滤波器F(k)，它只允许其波数在-k₀≤k≤k₀范围内的数据通过：

F (k) = [\frac{1, | k | \leq k_{0}}{0, | k | > k_{0}}]

于是，在偏移域中该波数滤波器等于：

f (q) = {&Integral;}_{- k}^{k_{0}} F (k) \exp (- i 2 πkq) dk = {2 k}_{0} \sin c ({2 k}_{0} q)

这里sinc函数定义为：

\sin c (y) = \frac{\sin (πy)}{πy}

在实践中，sinc函数可被截断，以避免滤波器长度过大。简化后的滤波器可以例如只包含可达2-3的y值。然后，可确定对给定滤波器长度能给出最佳结果的滤波器。例如，可使用MATLAB例行程序来计算指定长度的FIR-滤波器，它通过使最小二乘误差达到极小来截断sinc函数。当把这些滤波器应用于地震测量区采集的实际地震数据时观察所得到的结果，然后便可在野外导出最佳的被截断的滤波器。这类滤波器的作用是空间滤波器，允许地震数据被适当地空间去混叠。

在偏移域中，滤波后的数据s(q)，即空间滤波后的地震数据，是原始数据g(q)与滤波器f(q)的褶积：

s (q) = {&Integral;}_{- \infty}^{\infty} g (q^{'}) f (q - q) {dq}^{'}

(连续表达式)或

s (q_{i}) = Σ_{j = j_{1}}^{j_{1}} g (q_{j}) f (q_{i} - q_{j}) \cdot {Δq}_{j}

(离散表达式)由于在数据集的边缘在褶积中未使用全部滤波器系数，通过以面积∫f(q)dq对滤波器系数归一化，可保证对所有输出点有相同的滤波器长度。此外，通过在边缘使用单边滤波器可减小边缘效应。

这一滤波器特别适用于所谓均一采样几何布局。在这些几何布局中，接收器沿直线以规则的间隔(通常为2-20米)放置。对于2D几何布局(即震源与接收器测线在同一线上)，能很有效地实现K滤波器(通过快速求和过程实现离散褶积)，因为对于这种几何布局，在偏移中的采样是规则的。

对于3D几何布局，或对于偏离完全均一采样几何布局的2D几何布局，上面讨论的褶积积分必须通过离散积分例行程序来计算。通常对于足够大的偏移范围以规则的空间间隔预先计算出滤波器f(q)。所有数据点都对应于某一偏移；其地震信号偏移采样一般为不规则的。然后，对每个输出点s(q)，可按下述步骤计算其积分：

·计算与接收器位置关联的所有偏移q′

·对所有q′值，对给定q值计算滤波器系数f(q-q′)

·通过对接收器输出、滤波器系数以及(可变的)偏移采样间隔dq′三者乘积求和来计算积分

通常是对每个时间采样进行这一处理。可使用额外的方法来改善该算法的性能。例如，不是必须用所有的数据点进行积分。所需要的只是一定的积分精度。可使用传统的数学积分例行程序计算积分。在积分过程中，步长的大小是头等重要的。对于我们的具体应用，最小积分步长是由偏移增量决定的。对于图2所示几何布局，偏移增量由下式给出：

Δp = \frac{x}{p} Δx

由于

p≥x这里只对r＝0(即2D配置)时等号才成立，于是

Δp≤x就是说，偏移采样总是比共线方向上地震检波器(即传感器16)间隔更小。再有，偏移采样是沿接收器测线变化的。作为一例，考虑1000米的交叉线爆点偏移(r＝1000)，和5米的接收器间隔(Δx＝5)；于是，下表给出沿接收器测线上若干位置处的一些偏移增量。地震检波器位置(x)(以米为单位) 偏移增量Δp5 0.025100 0.5500 2.21000 3.53000 4.7

显然，接近于原点时偏移采样增量Δp很小；随着远离原点，它逐渐增大并在|x|→∞时渐近地达到地震检波器空间采样间隔Δx。所以在原点附近可以只用少量记录道来计算空间褶积积分，并随着偏移增大逐渐增加数据道的个数。

积分限受到的约束是滤波器和数据二者都是有限长度的。例如，如果滤波器是对称的。而且在每一侧延伸到k₀值为1/(2*50)＝0.01，该滤波器的跨距通常应覆盖一个200或300米的偏移范围。更确切地说，假设我们对位于x＝500米的记录道进行滤波。假定爆点有1000米交叉线偏移，这对应于p值约为1120。如果滤波器跨距(sinc函数值)限于正或负6π，则k₀*q_max＝3。由于k₀＝0.001，则q_max＝300米，于是将允许偏移差达到300米。因为p＝1120，表明偏移从820到1420。然而，因为最小偏移等于1000米，在实践中只能使用偏移范围1000-1420米。这对应于线长度1010米(x在0和1010米之间)。需要说明的是，对于2D K滤波器(其爆点的交叉线偏移为零；r＝0)，该滤波器在300米接收器测线上操作；这样，在3D应用中，在空间褶积中包括了更多的数据点。类似地，3D应用的边缘效应比2D几何布局的情况更严重。

应该指出，该滤波器不需要是对称的，而且它能有任何截止波数(通常它将是依赖于时间的)。该滤波器的跨距还依赖于截止波数。通常k_cut和q_max的乘积在1到3的范围(即截断的sinc函数值将被分别限制在正/负2π和正/负6π)。

波数滤波器能同时用作空间去混叠滤波器和降低数据的采样频率。例如，K滤波器可用于对单个传感器数据重新采样，从很密的网格(通常5至10米接收器间距)变到稀得多的输出采样(通常为25至50米接收器间距)。这样产生的数据没有空间混叠，所以其后对数据应用F-K滤波器时不会受到任何混叠效应的影响。对使用K滤波器产生的滤波后数据选择输出网格类型也是可能的。例如，该数据能以原始的空间偏移采样进行滤波，这种空间偏移采样很可能是不规则的，或变成在偏移中规则采样的输出网格。把数据重采样为规则的输出网格允许该数据容易地输入到其他地震数据处理程序，如FFT和DMO程序，并且在质量控制分析过程中会是有用的。

为确定K滤波器的截止波数，有三种不同的选择。第一种选择是对截止波数赋予一个常数值。第二种选择考虑截止波数的时间依赖性。在这种情况中，一个截止波数表确定截止波数随时间的演化。第三种选择使用倾斜分层地球的速度模型确定依赖于时间的截止波数。

通过确定一个频率f_keep，在该频率以下的所有反射能量都要被保留，便能使用这个第三种选择找到K滤波器的适当极限。于是，波数极限(k_cut＝截止波数)可用下式描述：

k_{cut} = \frac{f_{keep}}{\frac{dq}{dt}} = \frac{f_{keep} (t)}{v_{app} (t)}

这里v_app是依赖于时间的反射视速度。对于给定的地震事件(反射体)，当偏移距离离增大时视速度将会改变。对于最大偏移距离离，该视速度处于最小值(对于非倾斜地层)，并且通常使用这个值。

对于倾斜地层，可使用视速度的表达式得到截上波数，该表达式是：

v_{app} = v \sqrt{1 + \frac{p}{{vt}_{0}} (\frac{p}{{vt}_{0}} + \frac{p}{{vt}_{0}} + 2 \sin θ)} \times {[\frac{p}{{vt}_{0}} + \sin θ]}^{- 1}

这里

v＝反射RMS(叠加)速度

p＝震源-接收器偏移距离离

t₀＝零偏移事件到时

θ＝倾斜层的倾角请注意，截止波数是依赖于时间的：一般而言叠加速度v将随深度而增大，所以截止波数将随深度而减小。倾斜层将非对称地影响反射能量的视速度。通常截止波数要增大，以保持其视速度被倾斜层减小了的反射能量。NMO校正，以及由于NMO拉伸造成的数据切除将增大反射能量的视速度。如果能得到最大倾角估计值的话，则倾斜层的情况能容易地包括到截止波数估计之中。综合这些效应仍会诱使人们应用一种安全的边界，其值在1和2之间；换言之，人们可能想以1和2之间的某个因子来增大截止波数以考虑倾斜反射能量和/或衍射。

理想情况是在空间滤波之前应对地震数据进行预处理。预处理步骤可包括初始静态校正(高程)、扰动校正、以及使用粗略速度模型的NMO校正。在应用波速限制滤波器之后应去掉NMO校正。除了先前提到的预处理步骤外，还应运行地滚检测算法以确定地滚锥形的起点和终点。结果，如果空间滤波的主要目的是消除地滚，则只需要对检测到的地滚区域进行。在地滚区域以外，则可能应用残差NMO校正，后跟“组构成(group forming)”处理。

应该指出，NMO校正改变地滚的时差(并因而改变视速度)，如下式所示：

{v_{g}}^{'} = \frac{v_{g} v_{NMO}}{\sqrt{{v_{NMO}}^{2} - {v_{g}}^{2}}}

这里v_g表示原始地滚速度，v_NMO表示NMO校正速度，v_g＇表示NMO校正后的地滚速度。结果，在NMO之后地滚速度增大，于是由K滤波器造成的地滚衰减降低了，因为有更多的较低频未被衰减地通过了滤波器。然而，它的使用更好地保持了反射能量。

NMO校正还改变数据的频率成份。频率漂移由下式给出：

Δf = f (1 - \frac{1}{a})

其中，对于地滚，a由下式给出：

a = \frac{v_{NMO}}{\sqrt{{v_{NMO}}^{2} - {v_{g}}^{2}}}

这一效应减小了地滚的频率成份，但只当地滚速度大时它才显著。

图4和图5比较了针对接收器坐标系统和针对上面讨论的折合带符号偏移距离离坐标系统由分析只有地滚能量的合成地震图所得到的F-K谱。波数轴沿图4和图5的底部，而频率轴沿图4和图5的左手侧。

图4中的主要地滚能量表现为宽的三角形扇26，其基点在零频零波数点处。由于使用了接收器坐标系统，地滚能量几乎均一地散布在扇区内部。正是在k＝0轴附近地滚能量的这种散布使传统的F-K滤波对于3D数据不能有效地衰减地滚能量。

在图5中，使用了折合带符号偏移距离离坐标系，其主要地滚能量表现为一对窄条带28，它们从零频零波数点向20Hz、+/-0.05波数两点延伸。尽管有一部分地滚能量出现在这些窄条带之间，但这一部分代表的是地滚总能量的一小部分。当使用计算出的偏移距离离时在F-K域中这样保留一部分地滚能量对于成功地实现本发明的方法具有基本的重要性。

图6显示针对计算出的偏移距离离由示例地震数据得到的F-K谱，该地震数据中包含地滚能量和反射能量。在F-K域中的地滚能量部分已如上面图5所示保持在一对窄条带28中。反射能量30保持在以k＝0轴为中心的附近区域。图中表示了不依赖于频率的波数限制滤波器通带区域32，它表示出输出数据将只包含绝对波数小于0.033左右的数据。还显示了依赖频率的波数限制滤波器通带区域34，它表示出输出数据将只包含视速度大于600米/秒的数据。当把不依赖于频率的波数限制滤波器和依赖于频率的波数限制滤波器应用于地震数据时，在这些区域外部出现的地滚能量和随机噪声(即绝对波数大于0.033或视速度小于600米/秒的能量)将被成功地衰减(从地震数据中去掉)。

虽然本发明的方法通常使用适当编程的通用数据处理器实现，但也可能把本方法作为一个硬件实现来应用，这里在一个盒子中对每个传感器应用K滤波器和F-K滤波器，使用来自其他相邻传感器的数据，并对每个传感器应用适当的滤波器系数和实际偏移数据进行数值积分。

图7中表示本发明方法的另一个典型的硬件实现。在这一实现中，来自传感器16的数字地震数据信号经由预处理器40加到空间滤波器42，它通常是一个K滤波器。作为进一步的输入，滤波器40还接收由计算单元或处理器44根据震源和传感器位置输入信号计算出的偏移距离离信号以及作为查询表存储在存储器单元46中的滤波器系数。然后，由滤波器42产生的空间滤波后数据加到主处理器48供进一步处理，它可进一步包括F-K滤波，如果希望的话。

还可在其后的处理中通过使用依赖于频率的波数滤波(T-K滤波器)来限制地震数据的波数谱。F-K滤波器比上文讨论的K滤波器显著地需要更大量的CPU时间，因为该滤波器不再是不依赖频率的。结果，需要在偏移-时间域中完成二维褶积；或者等效地需要在F-K域中完成相乘。通常，是在频率域中应用F-K滤波器。此外，滤波器计算并不是一件轻微的任务，它需要小心地选择通带和尖灭长度。F-K滤波器还在上文讨论的计算的偏移距离离坐标域中应用于地震数据。应用F-K滤波器的好处是它能几乎完全地去掉地滚(即使地滚能量频率低而且绝对值波数小)。尽管K滤波器通常应用于整个记录时间的地震数据，但当结合本发明的方法应用F-K滤波器时，F-K滤波器通常只应用于地震数据中出现地滚能量的那一有限时间窗。

例如，可以这样应用F-K滤波器：对每个波形道的选定时间窗应用快速付立叶变换(FFT)；然后对直至最大频率的每个频率采样，根据最大截止波数、最大频率及频率采样的知识设计一个低通波数滤波器，在原始位置对每个“折合的偏移”应用这个K滤波器；对每个波形道在选定的时间窗中应用反FFT；然后，将滤波后数据时间窗(在应用了F-K滤波器的时间窗内部)和这一时间窗外部的未被滤波数据合并到一起。

在另一实现中，由内插得到规则偏移的数据，对其应用滤波器，然后由内插将滤波后数据恢复到规则输出网格。在又一个实现中，K和F-K滤波器组合成单一操作。

尽管本申请集中于本发明的K滤波器和F-K滤波器实施例，但可以理解，使用其他类型空间滤波器，如τ-p滤波器，也能得到所描述的好处。

本发明包括这里明确地或隐含地披露的任何新特性或特性的新组合。

Claims

1.一种采集和处理地震数据的方法，所述方法包含如下步骤：

布设多个地震传感器，

启动一个地震源，

利用所述地震传感器接收由所述地震源产生的地震信号，

计算所述地震源和所述地震传感器之间的偏移距离离，以及

利用所述接收到的地震信号和所述计算出的偏移距离离，产生空间滤波后的地震数据。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述地震传感器沿一接收器测线放置，而且所述地震源被设置在与所述接收器测线有一偏移。

3.如权利要求2所述的方法，其中由确定所述地震源和所述地震传感器之间的距离，再由所述地震源和穿过所述地震传感器的最佳拟合线之间的距离来折算这些距离，从而计算出所述偏移距离离。

4.如权利要求3所述的方法，其中在所述线上存在一个最接近于所述地震源的点，如果所述地震传感器位于该点的一侧，则对它们赋予正的折合偏移距离离值；如果所述地震传感器位于该点的另一侧，则对它们赋予负的折合偏移距离离值。

5.如前述任一权利要求所述的方法，其中所述空间滤波后的地震数据是用波数滤波器产生的，该滤波器至少有一部分是不依赖频率的。

6.如前述任一权利要求所述的方法，其中所述空间滤波后的地震数据是用波数滤波器产生的，该滤波器至少有一部分是依赖频率的。

7.如前述任一权利要求所述的方法，其中使用一波数通带范围，这个范围直接关联于所收到地震信号的去混叠空间重采样。

8.如前述任一权利要求所述的方法，其中，由所接收的地震信号与形如

f (q) = {2 k}_{0} \frac{\sin (2 {πk}_{0} q)}{{2 πk}_{0} q}

的波数滤波器进行空间褶积限定了地震数据的波数谱，式中地震数据的波数通带范围被限制在-k₀≤k≤k₀，这里q代表所述偏移距离离。

9.如权利要求8所述的方法，其中所述波数滤波器是一个具有有限的可允许k₀q值范围的被截断波数滤波器。

10.如权利要求8或9所述的方法，其中所述波数滤波器被计算一次，密集采样，并作为查询表存储。

11.如前述任一权利要求所述的方法，其中所述空间滤波后的地震数据是在地震测量的数据采集阶段由硬件部件产生的。

12.如前述任一权利要求所述的方法，其中所述地震传感器位于沿接收器测线排列的多个接收器站点处的传感器阵列中，所述空间滤波后的地震数据是使用从位于多个所述接收器站点处的地震传感器收到的地震信号产生的。

13.如前述任一权利要求所述的方法，其中所述空间滤波后的地震数据是使用依赖于时间的截止波数产生的，所述截止波数随时间减小，这对应于反射叠加速度增大，从而允许在浅层区和较深区域的反射能量能被保留。

14.如权利要求13所述的方法，其中所述依赖时间的截止波数用一模型确定，该模型使用反射叠加速度和倾斜层倾角计算视反射速度。

15.一种采集和处理地震数据的方法，所述方法包含如下步骤：

在接收器站点位置布设多个地震传感器，

启动一地震源，

使用所述地震传感器接收由该地震源产生的地震信号，

计算所述地震源和所述地震传感器之间的偏移距离离，以及

使用所述计算出的偏移距离离，将一空间滤波器应用于所述地震信号，以产生与所述接收器站点位置相关联的空间滤波后的地震数据。

16.一个与一地震源结合使用的地震数据采集系统，所述系统包含：多个地震传感器，使用所述地震传感器接收由所述震源产生的地震信号的装置，计算所述地震源和所述地震传感器之间的偏移距离离的装置，以及使用所述接收到的地震信号和所述计算出的偏移距离离产生空间滤波后的地震数据的装置。

17.如权利要求16所述的地震数据采集系统，其中所述产生空间滤波后的地震数据的装置以不依赖于频率的方式限制至少一部分所述波数谱。

18.如权利要求17所述的地震数据采集系统，其中所述地震数据的空间采样频率不同于所述地震传感器的空间采样频率，所述产生空间滤波后的地震数据的装置使用一波数通带范围，该范围直接关联于从所述地震传感器采样频率到所述地震数据采样频率对所收到地震信号的去混叠空间重采样。

19.如权利要求16至18中任一所述的地震数据采集系统，其中所述地震传感器有不规则的偏移距离离采样间隔，所述产生空间滤波后的地震数据的装置包括产生具有规则输出距离采样间隔的地震数据的装置。

20.如权利要求16至19中任一所述的地震数据采集系统，其中所述产生空间滤波后的地震数据的装置使所述收到的地震信号与一波数滤波器进行空间褶积，该滤波器已被计算过一次，密集采样，并作为查询表存储。

21.如权利要求16至20中任一所述的地震数据采集系统，其中所述产生空间滤波后的地震数据的装置包括硬件部件，这些硬件部件在地震测量的数据采集阶段使用所述计算出的偏移距离离对所述收到的地震信号进行滤波。

22.如权利要求16至21中任一所述的地震数据采集系统，其中所述地震传感器位于沿接收器测线排列的多个接收器站点处的传感器阵列中，所述产生空间滤波后的地震数据的装置利用从位于多个所述接收器站点处的地震传感器收到的地震信号。