叠前道集优化处理技术及其应用

叠前地震反演是复杂油气储层预测及流体检测的重要手段之一.反演结果的精度与可靠性一方面取决于反演算法本身,另一方面与叠前道集品质密切相关.叠前道集优化处理能够消除或压制非岩性、流体信息引起的地震信息异常,恢复能够客观反映岩性及流体变化的地震信息,揭示地下介质真实的AVO特征.本文提出一种基于AVO特征分析的叠前道集优化处理技术,从实际井数据出发,通过建立井旁道AVO合成道集,对比分析原始道集与合成道集的AVO特征差异,从振幅、相关性、剩余时差以及最大频率四个方面分析评价原始道集存在的问题,针对性制定合适的处理流程,并基于井旁道测试确定最佳处理参数来进行道集优化处理.每步处理均采用AVO特征、叠后频谱和井震标定进行有效质控,确保道集优化处理的合理性,最终为叠前反演提供较高质量的数据基础.该技术成功应用于XJ某区块,相较于原始道集,优化后道集叠前反演的精度明显提升.     

基于Db小波与中值滤波的安检图像噪声消除算法

设置成像安检系统是机场等重要场所通常采用的安全措施。根据CT安检图像既含高斯白噪声又含脉冲噪声的特点,运用将Db小波变换与中值滤波相结合的综合去噪方法,以同时滤除高斯噪声和脉冲噪声,以获得更好的视觉效果。     

模糊嵌套多级中值滤波方法及其在地震数据处理中的应用

多级中值滤波器在地震数据处理应用中,其滤波长度越大,消噪效果越好,但同时也会破坏有效信息. 如果为了保护有效信息而减少滤波长度,又会造成大量的噪声不能消除. 本文提出一种新的模糊嵌套多级中值滤波器,设计一个阀值作为判断参数,使滤波器能够在消除随机噪声时采用长滤波器滤波,而在保留有效信息时采用短滤波器滤波,从而既能很好地消除随机噪声,又能最大限度地保护有效信息,保留有效信息的细节结构. 经过模型分析和实际资料处理都取得了很好的效果.     

基于地震图像校准的共成像点道集增强技术

由共成像点道集抽取的共偏移距道集可以当成相同地下成像的多次观测.由于偏移误差的影响,在不同共偏移距道集上,同一采样点存在水平和垂直方向上的错位.本文提出一种基于地震图像校准的共成像点道集增强技术,实现了不同偏移距道集在时间和空间上的逐点匹配对齐.在本文中以2D局部归一化互相关来表征共偏移距道集和叠加道集在相同时空位置的相似度,假设在不同水平和垂直移动量时的互相关满足连续凸函数,利用求导方法估计共偏移距道集在该位置处的非整数校正量,最后采用双线性内插方法估计成像振幅.传统道集拉平技术在垂直方向进行校正量消除,本文方法能有效估计共偏移距道集中的水平和垂直校正量,并在亚像素域估计正确的成像振幅.模型数据和实际数据的处理结果表明,本文方法能有效增强共成像点道集中同相轴的一致性,提高叠加结果的分辨率.     

基于结构自适应中值滤波器的随机噪声衰减方法

本文提出一种保护断层、裂缝等地层边缘特征的结构自适应中值滤波器,用于衰减地震资料中的随机噪声.基于地震反射同相轴局部呈线型结构的假设,采用梯度结构张量估计地层倾向,分析地层结构的规则程度,在此基础上引入地震剖面中线型和横向不连续性两种结构特征的置信度量.结构自适应中值滤波器根据这两种置信度量调整滤波器窗函数的尺度和形状,根据地层倾角调整滤波器窗函数的方向,从而使得滤波操作窗能够最佳匹配信号的局部结构特征.将本文方法用于合成和实际数据的处理,并与两种常用中值滤波方法进行对比,结果表明,该方法能够更好地解决地震剖面的随机噪声衰减和有效信号保真的问题,在增强反射同相轴的横向一致性的同时有效保持了剖面内的地层边缘和细节特征,显著改善了地震资料的品质.     

基于神经网络和滤波技术的贮仓结构参数识别

利用神经网络和Kalman滤波技术,提出了一种直接识别结构物理参数的方法,用Kalman滤波技术训练网络。在贮仓振动台实验的基础上,用贮仓在动载作用下的位移、速度作为网络的输入,激振加速度和响应加速度作为网络的输出。仿真计算表明,本文方法是可行的。     

基于互相关改进的DTW在角道集叠加优化中的应用

逆时偏移对速度十分敏感,当速度存在误差时,角道集同相轴会发生弯曲,直接叠加会削弱成像结构信息.在无从改善速度的前提下,将角道集拉平再叠加是提升叠加效果的有效措施.借助动态时间规整算法(DTW),选取误差小的地震道作为参考道,通过欧式距离计算其他地震道与参考道的相似性,即可求取两者之间的匹配关系,拉平同相轴.但该方法仅考虑了地震道间幅值的相似性,当幅值差异较大时易造成错误匹配,导致同相轴波形畸变、振幅异常.为此,本文提出了一种基于互相关的动态时间规整算法(CDTW),采用一维互相关代替欧氏距离作为地震道间的相似性度量,并以利用二维互相关DTW计算的约束窗限制规整路径.测试表明,CDTW能将角道集同相轴拉平且对波形畸变具有良好的鲁棒性;经处理后叠加剖面中的同相轴较之前更加聚焦.     

基于CSP道集的速度分析与建模

对于低信噪比地震资料,现行的叠前偏移方法应用效果欠佳的一个重要原因就是,目前的各种速度分析方法在信噪比太低时都不能建立准确的速度模型.共散射点(CSP)道集聚集了所有可能的散射能量,具有更高的覆盖次数和更大的偏移距范围.因此,对于低信噪比资料,基于CSP道集的速度分析具有一定的优越性.本文首先简单介绍了CSP道集的形成过程和基于CSP道集的速度分析方法的基本原理,提出了一种从CMP道集到CSP道集的快速映射方法,并用一个加权系数消除了映射噪音,最后用模型和实际资料验证了基于CSP道集的速度分析与建模方法的可行性和实用性.     

基于射线理论的角度道集提取方法综述

本文研究了提取角度道集过程中的不同方法对结果的影响,炮检距和入射角之间的转换方法多种多样,需要根据实际资料特征进行合理选取.插值法和菲涅尔带法依然是提取角度道集的基本方略,信噪比高的资料运用插值法可以高精度地还原AVO特性.提取部分叠加道集的方法也有多种,在有噪音的情况下,角度扫描道集上的部分叠加能更加准确得体现AVO...     

基于共姿态道集的静校正方法

静校正问题是地震勘探的关键问题,直接影响地震勘探精度和准确性.实际地震采集过程中,当在相同接收点位置上不同时间内插拔布设了不同的检波器时,对于目前基于地表一致性理论假设的基准面静校正和剩余静校正,以及非地表一致性剩余静校正都不具备适用条件.为解决这一问题,本文提出了基于共姿态道集的静校正方法,将相同接收点位置上不同时间布设的检波点所接收的地震数据抽成不同的共姿态道集,在共姿态道集内实施地表一致性静校正;当某接收点位置上具有若干个共姿态道集时,该接收点位置上可能会存在多个检波点静校量;炮点静校问题仍然采用地表一致性静校正方法解决.该方法解决了同一接收点位置上不同共姿态道集之间的非地表一致性静校正问题,同时也解决了全区的检波点和炮点的地表一致性静校正问题,在实际数据应用效果明显.

     

局部相关加权中值滤波技术及其在叠后随机噪声衰减中的应用

随机噪声的衰减和同相轴连续性的提高可以极大地改善地震资料解释的精度.本文提出一种新的滤波技术,既能够有效地衰减随机噪声又可以很好地保护地震资料中的断层等信息不被破坏,增强地震剖面中弯曲、倾斜同相轴的连续性.该方法结合新的加权中值滤波技术和两种构造信息保护滤波策略,实现基于预测数据体和基于倾角走向的加权中值滤波.通过设计局部相关系数改进加权中值滤波器的特性,达到保护断层信息的效果.使用地震数据的局部倾角属性设计预测构造数据体和构造走向,进而构建两种滤波策略,通过匹配加权中值滤波器和不同的处理策略,达到保护断层信息和噪声衰减的平衡点.通过对比离散小波变换阈值去噪方法,理论模型和实际数据的处理结果证明了局部相关加权中值滤波技术的有效性.     

虚源法相关道集噪声压制技术

复杂近地表条件通常制约着常规地震勘探的成像精度,而虚源法可以通过逆时重构消除近地表的影响,实现前提为检波器放置于复杂近地表之下,其优点是在处理阶段不需要建立复杂的近地表速度模型.本文首先通过逆时原理和扰动理论对虚源法的理论基础进行了研究,通过对虚源法的实现方法进行对比,得出结论:上下行波分离与加时窗结合的实现方法可以有效压制有限震源孔径造成的成像假象.验证了利用边缘道衰减压制互相关道集边界效应的有效性.     

时延地震处理中的共反射点道集抽取方法

非重复采集地震资料进行时延地震一致性处理时,首先需要消除两期资料观测系统的差异.在分析同一区块不同时期地震资料观测系统差异的基础上,本文提出共反射点道集抽取方法,大幅度提高了两期资料观测系统的一致性,为后续的时延地震一致性处理打下基础.     

基于共聚焦点道集的叠前深度偏移

共聚焦点(CFP)偏移技术是一种基于等时原理,将Kirchhoff积分法的一步偏移分两步聚焦（即激发聚焦和检波聚焦）来完成的叠前地震成像方法.该方法借助于逆时聚集算子和共聚焦点道集来实现叠前偏移成像.基于共聚焦点道集的叠前深度偏移是把基于共炮集的深度偏移的算法引入到CFP技术上来,基于波场延拓的理论来实现偏移成像,该方法首先生成共聚焦点道集,然后基于面炮合成的理论合成聚焦震源,最终通过相关成像来实现叠前偏移成像.该方法选取较少的聚焦点就可以实现对于地下构造的偏移成像,和炮域波动方程偏移相比,其计算效率得到了提高.通过模型试算和实际资料的试处理,验证了该方法在实现叠前深度偏移成像上的正确性和有效性.     

基于逆时偏移的井间地震角道集提取方法

井间地震角道集是地震资料偏移成像和地震资料解释的重要资料,在井间地震成像速度建模中有重要用途.针对井间地震观测系统的特殊性,研究了井间地震角道集提取方法.考虑到井间地震记录中包含上行反射波和下行反射波,从逆时偏移方程出发,推导了井间地震观测系统下的局部偏移距成像点道集提取公式,进而给出了角度计算公式和角道集提取流程.基于模型数据测试在速度正确时得到了拉平的共成像点道集,测试了速度误差对井间共成像点道集的影响,实际资料试处理也得到了较好的效果,表明本方法是合理可行的,为后续的速度分析等地震数据处理与解释工作奠定了基础.     

基于偏移成像道集的剩余静校正方法

针对陆上地震资料处理的静校正问题,提出了一种基于偏移成像道集的剩余静校正方法.与传统的由动校正后的CMP道集中拾取剩余时差不同,本文基于偏移成像道集求取剩余时差,避免了复杂情况下同相轴归位不准确导致的剩余时差拾取误差.通过生成随炮点和检波点位置变化的偏移道集,实现了由偏移道集中直接拾取炮、检点的地表一致性剩余时差;该炮、检点偏移道集只在指定的局部时窗生成,并不增加大的计算量.二维和三维实际数据测试表明了该方法的有效性和实用性.     

基于倾角道集与深度学习的地层倾角提取技术及应用研究

近年来新兴的多种地震数据处理和解释技术都需要倾角作为先验信息,传统的倾角估计方法大都依赖成像剖面,这些方法不可避免地会受到成像质量的影响,而且空间倾角的三维估计更是依赖于多条线形成的成像体.二元倾角道集因其椭圆形反射波位置对三维倾角具有指示性的特点,可以用作对倾角的估计,这样不仅能避免低质量成像剖面带来的影响,同时也能够实现仅依赖一条成像线道集的三维倾角估计.然而该方法会消耗大量人力和时间并且其结果也依赖处理人员经验.二元倾角道集在一个工区中数量庞大,可以为数据驱动特征提取的深度学习算法提供样本支持,因此本文在二元倾角道集的基础上引入深度学习算法,提出一种基于改进二元倾角道集和VGG神经网络的倾角提取技术,实现倾角的自动估计,并将倾角应用于菲涅尔带相关孔径的估计中,最后通过某工区实际数据验证对倾角估计的准确性和网络的泛化性能,再将孔径用于稳相偏移来验证倾角在实际数据中应用的有效性.

     

基于角道集的各向异性全局走时层析反演方法

当今的油气勘探工作中,叠前深度偏移成像技术由于其高精度的优点在工业中得到了广泛应用.然而,叠前深度偏移成像质量依赖于速度模型的精度,层析速度反演是实际生产中最常用的速度反演方法之一,传统的全局网格层析反演方法属于反射波层析.它虽然可以全局行反演,但浅层速度的准确性远不如初至波层析反演,并且忽略了误差由浅层至深层的积累以及地下介质的各向异性.除此之外,在缺少层位约束的情况下很难还原出速度模型本来的形态.而基于“层剥离”的各向异性层析反演方法虽然可以减小误差的积累,但其反演效率也大大降低.为此,本文提出了一种基于角道集的各向异性全局层位约束的走时层析反演方法,在计算累计误差的同时全局更新速度模型,并将初至波层析反演出的浅层速度模型融合到了初始速度模型中,提高了模型精度以及全局层析的效率.简单模型试算结果证明了方法的正确性,复杂模型试算结果证明了适用性.     

基于角道集速度建模的孔隙压力预测方法

准确预测地层孔隙压力是合理设计钻井液密度和井身结构的基础,也是保护油气层,降低钻探成本和提高钻探成功率的前提.地震层速度场是预测地层孔隙压力的关键参数,其准确性直接影响孔隙压力预测的精度.针对当地层存在低速异常体(欠压实主导的低速泥岩)时,传统的基于偏移距域共成像点道集层速度场建模方法存在射线多路径的假象,给层速度场建...