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浅水多次波衰减

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浅水多次波衰减 2015年4月第50卷 第2期 天津市塘沽区中心北路1889号307房间,300451。Email:xuqiangshidai@163.com本文于2013年10月9日收到,最终修改稿于2014年12月23日收到。本项研究受国家“863”课题(2012AA09A211)、中海油服科研项目(E23132010)、中海油服科研项目(E23132013)资助。·处理技术·文章编号:10007210(2015)02023805浅水多次波衰减徐 强① 王 征...

浅水多次波衰减
 2015年4月第50卷 第2期 天津市塘沽区中心北路1889号307房间,300451。Email:xuqiangshidai@163.com本文于2013年10月9日收到,最终修改稿于2014年12月23日收到。本项研究受国家“863”课题(2012AA09A211)、中海油服科研项目(E23132010)、中海油服科研项目(E23132013)资助。·处理技术·文章编号:10007210(2015)02023805浅水多次波衰减徐 强① 王 征① 史增园① 魏 !② 张善刚①(①中海油田服务股份有限公司物探事业部数据处理解释中心,天津300451;②中海石油(中国)有限公司上海分公司,上海200030)徐强,王征,史增园,魏!,张善刚.浅水多次波衰减.石油地球物理勘探,2015,50(2):238242.摘要 浅水海域地震资料通常会有较为严重的鸣震等短周期多次波干扰,一般采用预测反褶积进行压制,但是在地质构造较复杂地区其效果并不理想。而表层相关多次波压制方法(SRME)(Surfacerelatedmultipleelimination)方法,由于海底反射信息较差,很难压制浅水海底相关等短周期多次波。本文使用数据驱动的浅水多次波压制方法,该方法同时基于SRME褶积方式与多道预测算子,在浅水复杂构造区压制短周期多次波方面可以取得比预测反褶积更好的效果。在实际资料应用中,使用本文方法与预测反褶积组合的方式,其多次波压制效果更为理想,优于单独使用其中任何一种方法。关键词 浅水多次波 SRME 反褶积 自由表面多次波中图分类号:P631  文献标识码:A  犱狅犻:10.13810/j.cnki.issn.10007210.2015.02.0061 引言多次波问题一直是海洋地震资料处理的难点,尤其是在浅水及深浅水过渡带等环境下。多次波压制对于精准的偏移速度 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 、复杂地质构造成像、波组特征精细刻画以及小断层成像都至关重要。近年来,SRME方法是衰减海洋地震资料多次波的重要手段[1]。二维和三维SRME技术被广泛应用于各海域实际资料处理中。但是当水深较浅时,常规SRME方法对短周期多次波预测以及衰减效果并不理想,主要是由于浅水地震资料信噪比较低[2~4]。众所周知,SRME方法需要极近炮检距数据,而这部分数据通常需要通过外推法来获得。然而当水深太浅时,海底反射的临界角随炮检距的增加很快,海底位置记录的数据以折射波代替了反射波,仅有很少的实际近道信息可预测多次波模型。所以在多数情况下,SRME对于浅水短周期多次波,尤其是海底相关多次波的压制效果并不理想。因此浅水区通常会采用预测反褶积等方法压制短周期多次波。在浅水资料实际数据应用时,尤其是在地层结构较为复杂时,预测反褶积很难压制鸣震等短周期多次波[3],这些多次波严重影响剖面的波组特征。其他多次波压制方法(如高精度抛物线拉东变换等方法)无法衰减短周期多次波,尤其是近炮检距多次波,因此人们尝试应用模型驱动的方法衰减浅水多次波。Moore等[5]利用地震数据自相关构建浅水模型,然后再预测多次波模型,进而通过自适应减法衰减。Brittan等[6]则通过建立速度模型和反射模型,然后进行波场外推预测浅水多次波模型。这些浅水多次波衰减方法在一定程度上解决了部分短周期多次波的压制问题,但是同时这些方法需要依赖海底深度、速度等地震数据以外的其他信息,其多次波压制效果也较差。本文使用浅水多次波衰减方法,该法主要基于多道预测算子和SRME褶积方式预测浅水海底相关多次波模型,然后再通过自适应减去法衰减多次波。这种方法不依赖于速度、水深等其他信息,完全为数据驱动。通过对实际浅水资料的应用,验证了本文方法可以很好地压制浅水多次波,对于短周期多次波的压制效果要优于预测反褶积效果,尤其是海底相关多次波,并且适用于不同海域、不同复杂构 第50卷 第2期徐强等:浅水多次波衰减239  造等地震资料的处理。2 方法原理首先利用SRME方法中数据褶积的思想表达多次波模型。假设地震记录数据为犇,海面反射系数为-1,犛-1为反震源子波(褶积法多次波模型预测必须与反震源子波犛-1褶积),电缆端海底相关多次波(包括部分海底附近浅层相关多次波如图1a所示)的模型犕r可以表示为犕r=-犛-1犇犘0(1)式中:为褶积;犘0为海底附近的一次反射波(图1b)。震源端海底相关的多次波模型犕s可以表示为犕s=-犛-1犘0(犇-犘0)(2)这样可以利用式(1)和式(2)同时预测多次波。需要注意的是,同时包括震源端和电缆端的海底相关多次波模型犕sr会被预测两次(图1c),可以表示为犕sr=犛-2犘0犇犘0(3)因此需要减去一次犕sr,这样由式(1)~式(3),得到总的海底相关多次波模型为犕=犕s+犕r-犕sr=-犛-1犘0(犇-犘0)-犛-1犇犘0-犛-2犘0犇犘0(4)此式存在反震源子波犛-1,这点类似于SRME方法,在SRME方法中必须估算反震源子波犛-1。本文采用一种估算预测算子犉的方法代替估算反震源子波犛-1。即令犉=-犛-1犘0则式(4)可以表示为犕=-犉(犇-犘0)-犉犇-犉犇犉(5)则有效波犘等于从原始数据中减去多次波模型,即犘=犇-犕=犇+犉(犇-犘0)+犉犇+犉犇犉(6)通过式(6),假设有效波犘能量最弱,可以估算预测算子犉。在求得算子犉之后,便可利用式(5)求得多次波模型犕,然后可以在共炮检距域或CDP域,利用自适应方法减去多次波,此减去法同SRME方法类似,即犘=犇-犳犕(7)式中犳为自适应调整算子。通常情况下采用多道的方法求取预测算子,当采用多道计算时,可以将式(6)写成如下形式,即犘犻=犇犻-犳[-犉犼(∑犼犇犻,犼-∑犼犘0犻,犼)-犉犼∑犼犇犻,犼+犉犼∑犼犇犻,犼犉犼](8)式中犻,犼为道数。以上为基于多道预测算子与海底浅层信息衰减浅水多次波的基本方法,其优点在于不需要重构海底反射层,不需要估算反震源子波犛-1以及水深、速度等其他信息,完全由数据驱动。所以在浅水条件下,这种方法对于多次波模型的预测更加准确。其中犘0为避免重复预测所选的原始数据(海底附近的一次反射波),其时间为从记录开始时间到海底双程反射时间,这样才能保证这部分数据中只有一次反射。另外资料的信噪比也至关重要,较高的信噪比(尤其是近炮检距地震记录)通常会得到较好的效果。图1 海底反射多次波模型示意图(a)电缆端海底相关多次波;(b)震源端海底相关多次波;(c)震源端和电缆端的海底相关多次波本文方法主要针对从海底反射的鸣震等短周期多次波,并不针对其他周期较长的自由表面多次波。因为需要使用原始数据信息,因此其他的多次波衰减方法(例如反褶积、部分SRME、拉东变换等)必须在本文方法衰减多次波后使用。海洋资料处理常用的预测反褶积方法可以在本文方法衰减多次波后使用,形成本文方法+预测反褶积组合的方法,压制浅水环境下的短周期多次波。3 实际资料应用以中国A海域的实际资料处理为例,整个工区为浅水环境,水深约50~60m,目的层为古近系,且地层构造非常复杂,小断层发育。其资料特点为信噪比较低,深层有效反射波能量很弱,鸣震等短周期多次波异常严重,同相轴粘连,呈现模糊不清晰状态。从原始资料(去噪后)的叠加剖面(图2a)可以看出,短周期多次波基本掩盖了大部分有效反射同相轴,剖面的波组特征很差。预测反褶积衰减多次 240 石油地球物理勘探2015年 波后(图2b),虽然其中部分多次波得到有效衰减,效果也较为明显,剖面的波组特征有一定程度的改善,但仍然可以清晰地看到剖面上存在较多剩余多次波,造成剖面信噪比较低,同相轴依然不够清晰。经过本文浅水多次波衰减方法处理后(图2c),相比于单独使用预测反褶积(图2b),短周期多次波压制效果良好,波组特征清楚,多次波能量残余较少,有效反射信号得到突显。在使用本文方法+预测反褶积处理后,多次波得到进一步压制(图2d)。从原始数据叠加剖面(图2a)与多次波衰减后的叠加剖面(图2d)对比可以看出,经过组合方法处理后,原始数据中的多次波能量已经基本得到了有效压制,剖面波组特征较好,有效波同相轴更为清晰可靠。图3为图2各叠加剖面所对应的自相关结果。由图可见,本文方法明显优于预测反褶积的方法,多次波旁瓣能量最弱的依然是采用本文方法+预测反褶积的组合压制方法(图3d)。图4为图2数据不同方法的速度谱,可以看出,原始资料短周期多次波能量十分发育,甚至影响了有效波能量。从图4b可以看出,常规预测反褶积方法虽然也压制了部分多次波能量,但其多次波残余能量在速度谱上的分布依然十分明显。而采用组合压制处理方法,其速度谱上的短周期多次波能量得到了更好的衰减(图4d),有效波能量增强,有利于精准的速度分析。图5为图2数据不同方法的CDP道集。从图5c中可以看出,本文方法对于短周期多次波的预测较为准确。从图5d与图5b的对比可以看出,本文方法多次波的衰减效果要优于预测反褶积,而本文方法+预测反褶积的组合方法则可以得到更好的效果(图5e)。图2 原始叠加剖面以及不同方法压制多次波后叠加剖面(a)原始叠加剖面;(b)预测反褶积后叠加剖面;(c)本文方法叠加剖面;(d)本文方法+预测反褶积后叠加剖面4 结束语笔者利用SRME数据褶积方法表示海底相关多次波,通过求取预测算子预测多次波模型,然后用自适应方法减去多次波。本文方法主要适用于浅水海域的海底相关鸣震等短周期多次波的衰减,完全由数据驱动,不需要工区速度、水深、海底模型等其他信息,局限性较小。此种方法的缺点在于当有效波与多次波同相轴形态较为一致时,有可能会造成有效波损失。此方法在原始数据稍加去噪之后使用,其他多 第50卷 第2期徐强等:浅水多次波衰减241  图3 图2各叠加剖面对应的自相关结果(a)原始叠加数据;(b)预测反褶积后叠加数据;(c)本文方法叠加数据;(d)本文方法+预测反褶积后叠加数据图4 图2数据不同方法的速度谱(a)原始数据;(b)预测反褶积;(c)本文方法;(d)本文方法+预测反褶积 242 石油地球物理勘探2015年 图5 图2数据不同方法的CDP道集(a)原始CDP道集;(b)预测反褶积;(c)本文方法预测多次波模型;(d)本文方法;(e)本文方法+预测反褶积次波衰减方法应该在其后进行,否则造成预测模型不准确,进而在自适应减法处理时生产假的同相轴。对浅水海域地震资料进行多次波衰减处理时,如果构造较为复杂,海底相关多次波能量较强,有效反射同相轴较弱,而常规的预测反褶积又很难达到预期的效果,则可以采用本文方法。实际资料的应用效果表明:本文方法压制海底相关短周期多次波比预测反褶积效果好,使用本文方法+预测反褶积组合方法衰减浅水多次波效果更佳。参考文献[1] BerkhoutAJandVerschuurDJ.Estimationofmultiplescatteringbyiterativeinversion,partI:theoreticalconsiderations.Geophysics,1997,62(5):15861595.[2] HargreavesN.Surfacemultipleattenuationinshalowwaterandtheconstructionofprimariesfrommultiples.SEGTechnicalProgramExpandedAbstracts,2006,25:26892693.[3] HungB,YangKL,ZhouYHetal.Surfacemultipleattenuationinseabeachshalowwater,casestudyondatafromtheBohaiSea.SEGTechnicalProgramExpandedAbstracts,2010,29:34313435.[4] VerschuurDJetal.Shalowwatermultiplepredictionandattenuation,casestudyondatafromtheArabianGulf.SEGTechnicalProgramExpandedAbstracts,2002,21:22292232.[5] MooreIandBisleyR.Multipleattenuationinshalowwatersituations.SEGTechnicalProgramExpandedAbstracts,2006,25:F018.[6] BrittanJ,MartinT,BekaraMetal.3Dshalowwaterdemultipleextendingtheconcept.FirstBreak,2011,29(9):97101.(本文编辑:金文昱)作者简介  徐强 数据处理 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 师,1985年生;2007年本科毕业于中国石油大学(华东)勘查技术与工程专业获学士学位;现在中海油田服务股份有限公司物探事业部数据处理中心主要从事地震数据处理方法和技术研究工作。
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