基于地震多属性融合的断层识别与评价——以塔里木盆地SHB地区碳酸盐岩缝洞型储层为例

塔里木盆地SHB地区的深部碳酸盐岩缝洞型储层主要发育于断裂破碎带,大多表现为断裂破碎形成的裂缝和后期溶蚀形成相互连通的断溶体。因此,断层的识别与精细评价成为该区缝洞型储层识别评价的基础。考虑到研究区处于沙漠腹部,深部地层的地震反射能量相对较弱,用单一地震属性难以实现断裂带的识别。本文针对研究区地震资料的地质-地球物理特征,提出融合多种地震属性的断层识别与评价方法。①利用地震剖面上“断裂+杂乱反射”特征,识别可能存在的断裂或裂缝带;②运用谱白化和倾角导向滤波方法,拓频并压制地震数据的随机噪声;③用去噪和拓频后的地震数据计算相干体、蚂蚁体等多种地震属性;④融合多种地震属性来识别和评价断层,并用剖面形态和平面切片的组合分析不同断裂系统的形成次序;⑤利用多种地震属性与稀疏脉冲反演结果综合进行缝洞体预测,与实钻结果对比具有良好的一致性。      

基于Curvelet变换的地震资料信噪分离技术

在地震资料中,噪声干扰严重影响了有效信号的提取,为此必须进行信噪分离处理.本文提出一种基于Curvelet变换和KL变换相结合的软硬阈值折衷处理方法.首先对地震数据进行Curvelet变换,然后对各尺度系数选取适当阈值压制噪声干扰,再利用KL变换提取数据中的相干有效信号,最后重构得到去噪后的记录.经合成记录和实际地震资料处理实验证明,该方法与小波变换法相比较,更能有效进行信噪分离,提高地震剖面信噪比和分辨率.     

基于广义Beta小波稀疏域混合约束优化的地震去噪方法研究

地震随机噪声压制是鄂尔多斯盆地黄土塬、沙漠、戈壁滩等复杂地表区域低信噪比地震资料处理的一项重要任务.稀疏反演去噪是地震随机噪声压制的常用方法之一.?₁范数和全变分(Total Variation, TV)正则化是稀疏变换域去噪方法中常用的两种正则化项.但是,?₁范数是对?₀范数的松弛,难以提供更稀疏的去噪结果;基于TV正则化项的方法容易引起阶梯状异常结果.因此,为了避免上述缺点,本文提出了一种基于广义Beta小波稀疏域混合范数优化的地震随机噪声压制方法和算法流程实现.首先利用广义Beta小波紧标架加快计算,获得具有更高局域化性的稀疏时频表示.其次是引入包括?_p范数和TV正则化的混合约束项,克服单一正则化项的缺点.最后,利用鄂尔多斯盆地黄土塬区的合成地震数据、三维叠后地震数据和共反射点道集数据验证了本文去噪方法的有效性.结果表明：本文提出的去噪方法既能够有效抑制随机噪声、显著提高信噪比,让地震同相轴连续光滑;又能够准确保护有效信号,保持波组间的相对幅值,突出有利微小断层和含油气层的振幅形态.     

基于支持向量机和小波包的金属矿床地震数据去噪

针对深部找矿地震资料信噪比很低的问题,结合小波包和支持向量机的理论,提出了一种新的去噪算法.该算法首先从地震资料中找出噪声干扰极小的和噪声很强的数据,利用支持向量机进行训练学习,提取噪声和有效信号的样本特征.然后将地震资料实施小波包变换得到更加精细和不同频带的信号,利用支持向量机训练出的样本特征对小波包变换后的数据进行...     

地震资料在复杂油藏水平井设计中的应用

针对不同类型的复杂油藏,深入剖析地震剖面、地震属性所暗含的储层信息,提取地震资料中储层对地震波的响应特征、属性特征,综合对比分析研究,加强地震信息微观差异性研究,精细描述波形特征和能量变化,精确预测储层的平面分布和产状,优化井位部署设计,有效提高了水平井油层钻遇率.     

基于贝叶斯反演的叠前数据同时插值和保幅去噪方法研究

近年来,地震勘探逐渐面向深层、复杂构造和岩性油气藏,与此同时,对地震资料处理也提出了更高的标准和要求.保幅降噪是地震资料处理中的重要环节.叠前地震资料的品质直接影响后续反演结果的精度,但道编辑后的实际数据除信噪比较低之外还存在缺道等现象,常规的保幅去噪方法无法同时进行道插值.本文基于贝叶斯反演框架提出了一种能够同时进行道插值的叠前地震资料保幅去噪方法.该方法充分考虑了现有方法的局限性,利用插值算子对缺失地震道进行插值处理,同时基于地震振幅随角度变化的连续性在差分域采用贝叶斯框架引入了先验约束,能够在保幅去噪的同时,进行道插值,极大改善了叠前地震资料的品质.合成和野外的例子均验证了该方法的有效性.     

乳山地震序列区域台网及台阵定位结果对比

精确定位的活动图像为了解断层产状和深部构造提供了重要基础信息。本文采用2014年5月7日至2015年12月31日期间山东地震台网及乳山台阵记录的乳山地震序列M_L ≥ 1.5级地震进行双差定位对比研究。定位结果显示:山东地震台网记录的地震经精定位后,震源位置呈现北西向（约315°）展布,剖面上地震分布较为均匀,震源深度3-11km。乳山台阵记录的地震经精定位后,震源位置呈现北西西向（约290°）展布,在空间上多处相对集中,体现了序列空间分布的丛集特征;剖面中心位置地震明显较少,此处似乎存在一凹凸体,序列地震基本发生在凹凸体的周围,震源深度集中分布在4-8km。从已有震源机制解、台站布局、精定位残差、现场调查等多方面综合分析认为,乳山台阵精定位结果更加准确。     

苏里格气田地震资料叠前保幅去噪技术研究

为了满足岩性勘探的需要,苏里格地区开展了高密度地震采集方法.采集技术的进步极大的提高了地震记录的品质,同时对开展以岩性预测为目标的保幅处理提出了更高的要求.而叠前去噪作为室内去噪处理的主战场,在保幅处理中起到重要作用.本文针对苏里格地区地震资料干扰波类型多、背景噪音强的特点,采用多域多方法联合去噪思路,对叠前地震数据上的噪声采用分频压制线性及异常强能量干扰、自适应单频波衰减及高精度反假频去除多次波等保幅去噪方法.在提高信噪比的同时,达到保幅处理效果,提高了处理结果的可靠性,使钻井成功率大大提高,从而大幅度提高了苏里格气田的经济效益.该技术系列对国内其它低孔低渗致密砂岩油气藏研究同样具有借鉴意义.     

基于经验曲波变换的面波压制方法（英文）

鉴于面波严重影响地震中深层有效反射,而传统的曲波变换面波压制方法无法根据数据实现自适应提取曲波基,影响了去噪效果,本文提出了一种经验曲波变换压制面波的方法。该方法不仅能将地震数据分为多个尺度和方向,而且不同于传统的曲波变换,能根据数据本身的信息,自适应提取曲波基,区分面波与有效波的频谱支集。由于一次有效波与面波能量十分接近,导致面波与有效波曲波系数出现少许重叠,结合奇异值分解的方法,最终在曲波域有效实现了面波与有效信号的信噪分离。模拟数据及实际资料处理结果表明,该方法比传统的曲波变换面波压制方法效果更好,自动化程度更高,是一种先进有效的相对保幅去噪技术。     

一种解决HJ黄土塬区低信噪比问题的处理方法

HJ地区属于鄂尔多斯盆地南部典型的巨厚黄土塬区,一直是中生界石油勘探的热点地区.但地表条件复杂多变、静校正问题突出、干扰波类型多、信噪比低的问题仍然是制约该区地震资料品质的难点.本文从综合静校正、叠前保幅去噪及共反射面元叠加等关键技术展开研究,总结出一套逐步解决低信噪比问题的处理思路.处理后的地震剖面实现了古地貌刻画、小幅度构造识别、含油砂体地震预测的目标,为中生界石油勘探开发提供了有力的技术支撑.     

利用数字图像处理技术提高地震剖面图像信噪比

提出了利用数字图像处理技术提高地震剖面信噪比的新方法，首先根据数字图像处理要求的格式，对地震剖面数据进行转换，得到地震剖面图像，分析了地震数据特点和初步地震图像的实验结果后，设计了新的预处理方法——“二维沿层滤波”，在此基础上，利用可以计算帧间运动速度及其变化都较大的改进的光流分析技术，计算出多幅地震剖面对应点的偏移量，然后应用图像积累技术对这多幅地震剖面进行积累，实现对三维地震数据体提高信噪比的处理，该方法充分利用了三维地震信息，不但可以提高整个数据体的信噪比，而且可以减少信号能量的损失，并保持原来的信号能量关系，使地震剖面的质量得到明显提高，为地震解释奠定良好的基础。     

Steered migration in hard rock environments

Hard rock seismic exploration normally has to deal with rather complex geological environments. These types of environments are usually characterized by a large number of local heterogeneity (e.g., faults, fracture zones, and steeply dipping interfaces). The seismic data from such environments often have a poor signal‐to‐noise ratio because of the complexity of hard rock geology. To be able to obtain reliable images of subsurface structures in such geological conditions, processing algorithms that are capable of handling seismic data with a low signal‐to‐noise ratio are required for a reflection seismic exploration. In this paper, we describe a modification of the 3D Kirchhoff post‐stack migration algorithm that utilizes coherency attributes obtained by the diffraction imaging algorithm in 3D to steer the main Kirchhoff summation. The application to a 3D synthetic model shows the stability of the presented steered migration to the presence of high level of the random noise. A test on the 3D seismic volume, acquired on a mine site located in Western Australia, reveals the capability of the approach to image steep and sharp objects such as fracture and fault zones and lateral heterogeneity.     

基于高通滤波的频率-空间域经验模态分解压制高频噪声

高频噪声压制是高分辨率地震数据处理中提高信噪比的关键性问题.本文针对f-x(频率-空间)反褶积空间预测滤波器无法处理非平稳、非线性信号的缺点,提出了一种基于高通滤波的频率-空间域经验模态分解(Empirical Mode Decomposition in the frequency-space domain,f-xEMD)压制地震剖面中高频噪声的方法.该方法采用全域高通滤波从原始数据中分离出含有部分有效信号的高频数据,将其变换到f-x域,然后在滑动的短窗口内提取每一个频率的空变数据序列进行EMD分解得到高频复本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)IMF1,将所有频率的IMF1序列反Fourier变换到时间域得到噪声剖面,将其与原始数据相减,达到高频噪声压制的目的.该方法可克服传统EMD分解方法中的模态混叠现象,保护陡倾角反射同相轴;压制后的噪声剖面中不包含有效信号能量,地震剖面的信噪比得到了提高.模拟数据和实际数据处理结果充分证明了该方法的有效性.     

S变换谱分解技术在深反射地震弱信号提取中的应用

在深反射地震资料处理中,当来自深部的有效弱信号和噪声干扰频带差异较小且难以区分时,传统滤波方法的应用会受到限制.谱分解方法是一种使用离散傅里叶变换,基于信号的频率-振幅谱等信息生成高分辨率地震图像的方法,通常用来识别介质物性横向分布特征,处理复杂介质内频谱变化和局部相位的不稳定性等问题,包括定位复杂断层和小尺度断裂等.S变换作为一种新的时频分析方法,具有自动调节分辨率的能力,近些年来被广泛应用到勘探地震、大地电磁等数据处理中,逐渐成为地球物理方法中噪声压制的有效方法之一.与常规石油反射地震资料相比,深反射主动源地震为了探测深部结构信息,常采用大药量激发方式、长排列观测系统等,导致深部有效信号基本湮灭在噪声干扰之中.针对深反射数据特点,本文结合谱分解和S变换技术,首先设计了简单的脉冲函数实验数据,证实S变换方法的有效性,同时说明谱分解方法的效果受所用时频分析方法影响较大,而其中决定分辨能力的变换窗函数的选取尤为重要.在此基础上,分别应用到深反射地震资料的单道和叠加剖面实际数据上,对比分析了传统变换谱分解和S变换谱分解的应用效果,单道资料对比结果表明:相比传统谱分解,S变换谱分解方法具有自动调节分辨率的能力,能够精确的标定深反射地震资料中弱信号不同时刻的频率分量;叠加剖面资料应用结果表明:由S变换谱分解得到的剖面结果与其他谱分解方法结果整体上具有较高的一致性,同时清晰地刻画出原叠加剖面上被噪声湮灭的低频细节特征,提高了剖面的分辨率及同相轴连续性;对比结果明显看出,Gabor变换谱分解方法得到的结果同相轴较为破碎,分析原因认为这是由Gabor变换的时频分解方法的定长窗函数所致,窗口大小不会随着信号频率的变化来调节长度,只能在处理的过程中根据一定的记录长度范围选取窗函数参数,而S变换谱分解方法在窗函数的选取时,通过时变信号的局部频率特征自动调节窗口长度,能够更好的刻画各个频段的细节特征,在深反射剖面成像应用中效果尤为明显.本文结果表明S变换谱分解技术在深地震叠加剖面上的应用有效地提高了来自深部弱反射信号的信噪比和分辨率,并刻画出了叠加剖面上所不具有的低频细节特征,在实际深反射地震资料处理中能有效保护低频弱信号获得更好的成像效果.本文为深地震反射资料中弱信号的保护处理找到一种有效的方法.     

抛物线Radon变换方法在压制地震多次波中的应用

多次波的存在会降低地震资料的信噪比,影响地震资料处理效果和后续的地质解释精度,压制多次波干扰是地震资料处理中的一个重要环节。利用有限差分方法正演模拟几个典型地质模型的地震波场,之后进行动校正,再通过抛物线Radon变换方法把t-x域一次反射波和多次波变换到τ-q域,由于存在速度的差异,Radon域记录中的一次反射波和多次波的能量互相分开,在Radon域对多次波的能量切除,保留反射波的有效信息,达到压制多次波的效果,提高资料的信噪比。通过对实际地震数据进行抛物线Radon变换结果也进一步验证了该方法在压制多次波中的应用效果。      

基于压缩感知的高分辨率平面波分解方法研究

平面波分解方法是地震资料处理中的一项关键技术,它广泛地运用在平面波偏移、各类Beam偏移等成像方法中.平面波分解不仅可以提高偏移成像的效率,而且可以压制地震资料中的随机噪音,提高地震数据的信噪比.线性Radon变换（LRT）是一种常见的实现平面波分解的方法,但常规的LRT存在以下两个缺点：（1）分辨率受测不准原理限制;（2）变换结果存在很多噪音和空间假频.为了克服LRT的上述缺点,本文提出一种基于压缩感知的高分辨率平面波分解方法,并利用加权匹配追踪（WMP）技术实现了该方法.该方法将LRT视为一个参数估计问题,并将LRT结果的稀疏性作为约束条件,在压缩感知理论的指导下利用WMP方法得到高分辨率、高信噪比的平面波分解结果.另外,该方法还可以用于提取地震数据的线性信号、压制随机噪音、实现高维地震数据规则化等地震资料处理技术.数值实验结果证明：WMP方法可以有效地提取地震数据中的线性信号,提高LRT的分辨率和信噪比,从而改善平面波分解的质量.     

北京断陷黄庄—高丽营断层伪随机可控震源地震剖面

位于北京断陷西北边界的黄庄—高丽营断层是区域新构造运动中的一条重要的隐伏断层,本研究利用伪随机可控震源及其高精度反射地震方法,调查了该断层在北京奥林匹克公园段的特征.研究工作首先从理论上分析了可控震源解码原理和抗噪声能力,然后利用三分量波动方程正演指导了黄庄—高丽营断层的野外地震观测,在城市强噪声环境下采集了高精度的地震数据,经过数据处理在该地区第一次得到地震偏移深度剖面.获得的地震偏移深度剖面清晰地显示了黄庄—高丽营断层的位置,地质解释结果为进一步明确剖面上断层两侧新生代地层的厚度提供了依据.     

Application of sub-image multiresolution analysis of Ground-penetrating radar data in a study of shallow structures

Fourier-based algorithms originally developed for the processing of seismic data are applied routinely in the Ground-penetrating radar (GPR) data processing, but these conventional methods of data processing may result in an abundance of spurious harmonics without any geological meaning. We propose a new approach in this study based essentially on multiresolution wavelet analysis (MRA) for GPR noise suppression. The 2D GPR section is similar to an image in all aspects if we consider each data point of the GPR section to be an image pixel in general. This technique is an image analysis with sub-image decomposition. We start from the basic image decomposition procedure using conventional MRA approach and establish the filter bank accordingly. With reasonable knowledge of data and noise and the basic assumption of the target, it is possible to determine the components with high S/N ratio and eliminate noisy components. The MRA procedure is performed further for the components containing both signal and noise. We treated the selected component as an original image and applied the MRA procedure again to that single component with a mother wavelet of higher resolution. This recursive procedure with finer input allows us to extract features or noise events from GPR data more effectively than conventional process.To assess the performance of the MRA filtering method, we first test this method on a simple synthetic model and then on experimental data acquired from a control site using 400 MHz GPR system. A comparison of results from our method and from conventional filtering techniques demonstrates the effectiveness of the sub-image MRA method, particularly in removing ringing noise and scattering events. Field study was carried out in a trenched fault zone where a faulting structure was present at shallow depths ready for understanding the feasibility of improving the data S/N ratio by applying the sub-image multiresolution analysis. In contrast to the conventional methods, the MRA sub-image filtering technique provides an overall improvement in image quality of the data as shown in the field study.     

A seismic interpolation and denoising method with curvelet transform matching filter

A new seismic interpolation and denoising method with a curvelet transform matching filter, employing the fast iterative shrinkage thresholding algorithm (FISTA), is proposed. The approach treats the matching filter, seismic interpolation, and denoising all as the same inverse problem using an inversion iteration algorithm. The curvelet transform has a high sparseness and is useful for separating signal from noise, meaning that it can accurately solve the matching problem using FISTA. When applying the new method to a synthetic noisy data sets and a data sets with missing traces, the optimum matching result is obtained, noise is greatly suppressed, missing seismic data are filled by interpolation, and the waveform is highly consistent. We then verified the method by applying it to real data, yielding satisfactory results. The results show that the method can reconstruct missing traces in the case of low SNR (signal-to-noise ratio). The above three problems can be simultaneously solved via FISTA algorithm, and it will not only increase the processing efficiency but also improve SNR of the seismic data.     

基于分数阶小波域GSM模型的地震信号随机噪声压制方法

地震信号中的随机噪声是一种干扰波,严重降低了地震信号的信噪比,并影响着资料的后续处理和分析.本文根据地震信号中有效信号和随机噪声的差异,结合分数阶B样条小波变换与高斯尺度混合模型提出了一种地震信号随机噪声压制方法.首先利用分数阶B样条小波变换将含噪地震信号映射到最优分数阶小波时频域内,然后对各小波子带系数分别建立高斯尺度混合模型,由贝叶斯方法估计出源地震信号小波系数,最后使用分数阶B样条小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.利用本文方法对合成地震记录和实际地震信号进行降噪处理,实验结果表明本文方法能够有效地压制地震信号中的随机噪声,并且较好地保留了有效信号.