CN104808245A - 道集优化处理方法及其装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种道集优化处理方法，包括：采用Radon变换滤波法对实际获取到的叠前道集进行噪音衰减处理；采用静校正法对噪音衰减处理后的叠前道集进行道集拉平处理；采用基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿方法对道集拉平处理后的叠前道集进行振幅校正处理。本发明提出的道集优化处理方法，采用Radon变换滤波法能够很好地去除道集中的多次波、线性干扰与随机噪音等，具有去噪能力强，对信号的损害较少的特点，道集拉平采用了静校正法，能够更好地校平道集，另外，振幅校正采用了基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿，对道集的振幅随偏移距变化的特征进行准确地校正。
Description
技术领域
本发明涉及地震道集技术领域，尤其涉及一种道集优化处理方法及其装置。
背景技术
叠前反演技术充分利用地震振幅随偏移距(角度)的变化信息，定量估算地下介质的弹性参数(如纵波速度、横波速度、密度等)，在储层预测、含气性检测和甜点预测中发挥着重要作用。叠前反演的基础是高质量的叠前CRP道集，一般要求叠前道集具有较高的信噪比、同相轴水平以及振幅保真等。而常规的地震资料处理以构造成像、构造解释为主要目的，生成的叠前道集通常存在下面三个方面的问题：1、叠前道集资料信噪比不高；2、受静校正、动校速度、子波、各向异性等因素影响，道集同相轴不平；3、受地震波在地下复杂介质传播过程中发散、吸收，资料处理中的非保幅处理，以及山地地震观测系统的缺陷等因素影响，实际道集振幅能量不真实，道集振幅随偏移距变化不能真实揭示地下介质的特征。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种道集优化处理方法及其装置，旨在提高叠前道集的信噪比、同相轴水平以及振幅保真。
为实现上述目的，本发明提供一种道集优化处理方法，包括以下步骤：
采用Radon变换滤波法对实际获取到的叠前道集进行噪音衰减处理；
采用静校正法对噪音衰减处理后的叠前道集进行道集拉平处理；
采用基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿方法对道集拉平处理后的叠前道集进行振幅校正处理。
优选地，所述采用基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿方法对道集拉平处理后的叠前道集进行振幅校正处理的步骤具体包括：
利用获取的井曲线正演出叠前道集，统计正演出的叠前道集上目的层段振幅随偏移距变化特征；
统计井上实际获取到的叠前道集目的层段振幅随偏移距变化特征，以正演出的叠前道集的振幅随偏移距变化特征为标准，求取振幅-偏移距校正函数；
将所述振幅-偏移距校正函数应用到实际获取到的叠前道集，对实际获取到的叠前道集进行振幅校正。
优选地，所述振幅-偏移距校正函数的求取采用以下方法：分别在实际获取到的叠前道集与正演出的叠前道集上拟合出振幅-偏移距线性关系式，根据这两个振幅-偏移距线性关系式上求取振幅-偏移距校正函数。
优选地，采用静校正方法校平叠前道集时，互相关时窗值大于40ms，最大允许时移量小于16ms。
优选地，在应用Radon变换滤波切除法衰减叠前道集噪音时，在时间空间域的叠前道集上分别测量信号与噪音的速度范围；在时间空间域的叠前道集上进行频谱分析，确定噪音与信号各自所处的频率范围；依据噪音与信号在速度以及频率范围上的差异来定义噪音切除区域，以对实际获取到的叠前道集进行噪音衰减处理。
本发明进一步提出一种道集优化处理装置，包括：
噪音衰减处理模块，用于采用Radon变换滤波法对实际获取到的叠前道集进行噪音衰减处理；
道集拉平处理模块，用于采用静校正法对噪音衰减处理后的叠前道集进行道集拉平处理；
振幅校正处理模块，用于采用基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿方法对道集拉平处理后的叠前道集进行振幅校正处理。
优选地，所述振幅校正处理模块具体用于利用获取的井曲线正演出叠前道集，统计正演出的叠前道集上目的层段振幅随偏移距变化特征；统计井上实际获取到的叠前道集目的层段振幅随偏移距变化特征，以正演出的叠前道集的振幅随偏移距变化特征为标准，求取振幅-偏移距校正函数；将所述振幅-偏移距校正函数应用到实际获取到的叠前道集，对实际获取到的叠前道集进行振幅校正。
优选地，所述振幅-偏移距校正函数的求取采用以下方法：分别在实际获取到的叠前道集与正演出的叠前道集上拟合出振幅-偏移距线性关系式，根据这两个振幅-偏移距线性关系式上求取振幅-偏移距校正函数。
优选地，采用静校正方法校平叠前道集时，互相关时窗值大于40ms，最大允许时移量小于16ms。
优选地，在应用Radon变换滤波切除法衰减叠前道集噪音时，在时间空间域的叠前道集上分别测量信号与噪音的速度范围；在时间空间域的叠前道集上进行频谱分析，确定噪音与信号各自所处的频率范围；依据噪音与信号在速度以及频率范围上的差异来定义噪音切除区域，以对实际获取到的叠前道集进行噪音衰减处理。
本发明提出的道集优化处理方法，通过对叠前道集依次进行噪音衰减、道集拉平以及振幅校正，其中，采用Radon变换滤波法能够很好地去除道集中的多次波、线性干扰与随机噪音等，具有去噪能力强，对信号的损害较少的特点，提高了叠前道集的信噪比，同时，道集拉平采用了静校正法，能够更好地校平道集，另外，振幅校正采用了基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿，对道集的振幅随偏移距变化的特征进行准确地校正。综上，经过以上三方面的道集优化处理后，可以提高叠前道集的信噪比，校平同相轴，提高振幅保真度，从而提高了叠前反演结果的准确性。
附图说明
图1为本发明道集优化处理方法优选实施例的流程示意图；
图2为图1中步骤采用基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿方法对道集拉平处理后的叠前道集进行振幅校正处理的细化流程示意图；
图3为道集优化前叠前道集的示意图；
图4为经过道集优化处理后叠前道集的示意图；
图5为对优化前后分别反演出的纵波阻抗曲线与实际井曲线的对比示意图；
图6为本发明道集优化处理装置优选实施例的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提出一种道集优化处理方法。
参照图1，图1为本发明道集优化处理方法优选实施例的流程示意图。
本优选实施例中，一种道集优化处理方法，包括以下步骤：
步骤S10，采用Radon变换滤波法对实际获取到的叠前道集进行噪音衰减处理；
叠前道集中存在的主要噪音有随机噪音、多次波、线性干扰等。多次波压制主要有二类方法：滤波法和基于波动方程预测的方法。基于波动方程预测法，对地下介质没有任何的假设，但是该方法对地震数据预处理要求很严格，而且计算效率较低，约等于叠前时间偏移的计算量。滤波方法压制多次波，主要应用的是多次波比一次波有更小的动校正速度的特性。也就是说，多次波时距曲线与相同零偏移距双程旅行时的一次波相比，有更大的曲率。基于NMO(NormalMoveout，动校正)速度法的多次波压制方法，有F-K滤波法、CMP叠加法、Radon变换滤波切除法等。这些方法都假设在一次波和多次波之间，有足够的动校正时差，而使它们很容易在新的变换域中区别开来，进而实现多次波的滤波和压制。其中Radon变换滤波切除法运算效率高、对有效信号的损害较小以及去噪能力强的特点。
Radon变换也可称为倾斜叠加。均匀采样的离散Radon变换公式由Schultz和Kostov给出，对于离散的地震道，其正变换形式为：
其中，d(Xn,t)为x-t域的地震数据体，共有Nx道数据，Xn为偏移距，m(τ,p)为Radon域的模型空间，τ为零偏移距截距时间，p是射线参数。时间空间域的水平同相轴上，在Radon正变换域近似收敛为一个点，而多次波则表现为曲线的形式，二者可以较好区分开，设计的切除滤波函数，经过多次波压制算法进行滤波后，滤波效果显著。线性干扰、随机噪音同样可以用Radon变换法予以很好地压制。通过Radon变换将道集从时间空间域变换到τ-p域，根据信号与噪音在τ-p域分布特征定义噪音切除范围，衰减噪音，实现对叠前道集随机噪音、线性干扰、多次波的衰减。
在应用Radon变换滤波切除法衰减叠前道集噪音时，需仔细分析噪音与信号分布特征的差异，精细定义噪音切除区域。具体采用以下方法：在时间空间域的叠前道集上分别测量信号与噪音的速度范围；在时间空间域的叠前道集上进行频谱分析，确定噪音与信号各自所处的频率范围；依据噪音与信号在速度以及频率范围上的差异来定义噪音切除区域，以对实际获取到的叠前道集进行噪音衰减处理。
步骤S20，采用静校正法对噪音衰减处理后的叠前道集进行道集拉平处理；
道集同相轴不水平时，常用的道集拉平方法主要有两类，一类为静校正法，另一类为速度调整法。
速度调整法假定道集不平由剩余动校正引起，通过引入高阶动校正以及各向异性参数进行剩余动校正解决，但是向异性参数求取较困难，同时这种方法没法解决因静校正引起的道集不平与抖动。
静校正法假定道集同相轴不平与抖动是由静校正引起的，通过求取静校正量来校平道集。本实施例中，采用非地表一致性剩余静校正方法拉平道集。非地表一致性剩余静校正是一种没有物理意义的强制校平静校正方法，它能够很好地校平道集同相轴。该方法首先按时窗将每道记录与参考道进行互相关(参考道选用道集的叠加道)，以确定各道相应最佳时移量，应用静校正量，校平道集同相轴。
采用静校正方法校平叠前道集时，互相关时窗值大于40ms，最大允许时移量小于16ms。互相关时窗值不宜过小，以减少因互相关时窗过小导致静校正量求取不准确；最大允许时移量不宜过大，以减少对原始道集同相轴的过多改变，比如改变原始道集的振幅特征、改变原始道集同相轴个数等。
步骤S30，采用基于模型AVO(Amplitude Versus Offset，振幅随偏移距的变化)特征的背景趋势能量补偿方法对道集拉平处理后的叠前道集进行振幅校正处理。
具体地，参照图2，步骤S30具体包括：
步骤S301，利用获取的井曲线正演出叠前道集，统计正演出的叠前道集上目的层段振幅随偏移距变化特征；
步骤S302，统计井上实际获取到的叠前道集目的层段振幅随偏移距变化特征，以正演出的叠前道集的振幅随偏移距变化特征为标准，求取振幅-偏移距校正函数；
所述振幅-偏移距校正函数的求取采用以下方法：分别在实际获取到的叠前道集与正演出的叠前道集上拟合出振幅-偏移距线性关系式，根据这两个振幅-偏移距线性关系式上求取振幅-偏移距校正函数。
步骤S303，将所述振幅-偏移距校正函数应用到实际获取到的叠前道集，对实际获取到的叠前道集进行振幅校正。
将本方法用于实践中时，参照图3和图4，图中纵坐标为时间刻度，单位毫秒，横坐标为叠前道集偏移距，单位米，对比图3和图4可以得出，经过以上三个步骤道集优化处理前后的叠前道集，优化处理后，道集信噪比得到提高，同相轴校平；在优化处理前后的道集上进行叠前反演，优化处理后反演的剖面信噪比提高，空间连续性变好，反演结果更加合理。通过对优化前后分别反演出的曲线与实际井曲线对比，在一实施例中，如图5(更新了图5，加入了网格与坐标轴指示)所示(横坐标为纵波阻抗，单位(m/s)*(g/cc)，纵坐标为时间刻度，单位毫秒)在目的层段1255ms到1314ms之间，经过道集优化处理后反演出的纵波阻抗井曲线(长虚线)比优化前反演纵波阻抗曲线(短虚线)更接近实际井曲线(实线)，优化前道集反演的井曲线与实际井曲线相关度为0.635，优化后道集反演的井曲线与实际井曲线相关度为0.783，优化后反演结果更准确。
本实施例提出的道集优化处理方法，通过对叠前道集依次进行噪音衰减、道集拉平以及振幅校正，其中，Radon变换滤波法能够很好地去除道集中的多次波、线性干扰与随机噪音等，具有去噪能力强，对信号的损害较少的特点，提高了叠前道集的信噪比，同时，道集拉平采用了静校正法，能够更好地校平道集，另外，振幅校正采用了基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿，对道集的振幅随偏移距变化的特征进行准确地校正。综上，经过以上三方面的道集优化处理后，可以提高叠前道集的信噪比，校平同相轴，提高振幅保真度，从而提高了叠前反演结果的准确性。
本发明进一步提出一种道集优化处理装置。
图6为本发明道集优化处理装置优选实施例的结构示意图。
本优选实施例中，道集优化处理装置包括：
噪音衰减处理模块10，用于采用Radon变换滤波法对实际获取到的叠前道集进行噪音衰减处理；
在应用Radon变换滤波切除法衰减叠前道集噪音时，在时间空间域的叠前道集上分别测量信号与噪音的速度范围；在时间空间域的叠前道集上进行频谱分析，确定噪音与信号各自所处的频率范围；依据噪音与信号在速度以及频率范围上的差异来定义噪音切除区域，以对实际获取到的叠前道集进行噪音衰减处理。
道集拉平处理模块20，用于采用静校正法对噪音衰减处理后的叠前道集进行道集拉平处理；
采用静校正方法校平叠前道集时，互相关时窗值大于40ms，最大允许时移量小于16ms。
振幅校正处理模块30，用于采用基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿方法对道集拉平处理后的叠前道集进行振幅校正处理。
振幅校正处理模块30具体用于利用获取的井曲线正演出叠前道集，统计正演出的叠前道集上目的层段振幅随偏移距变化特征；统计井上实际获取到的叠前道集目的层段振幅随偏移距变化特征，以正演出的叠前道集的振幅随偏移距变化特征为标准，求取振幅-偏移距校正函数；将所述振幅-偏移距校正函数应用到实际获取到的叠前道集，对实际获取到的叠前道集进行振幅校正。
振幅-偏移距校正函数的求取采用以下方法：分别在实际获取到的叠前道集与正演出的叠前道集上拟合出振幅-偏移距线性关系式，根据这两个振幅-偏移距线性关系式上求取振幅-偏移距校正函数。
本实施例提出的道集优化处理装置，通过对叠前道集依次进行噪音衰减、道集拉平以及振幅校正，其中，Radon变换滤波法能够很好地去除道集中的多次波、线性干扰与随机噪音等，具有去噪能力强，对信号的损害较少的特点，同时，道集拉平采用了静校正法，能够更好地校平道集，另外，振幅校正采用了基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿，对道集的振幅随偏移距变化的特征进行准确地校正。综上，经过以上三方面的道集优化处理后，可以提高叠前道集的信噪比，校平同相轴，提高振幅保真度，从而提高了叠前反演结果的准确性。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种道集优化处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
采用Radon变换滤波法对实际获取到的叠前道集进行噪音衰减处理；
采用静校正法对噪音衰减处理后的叠前道集进行道集拉平处理；
采用基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿方法对道集拉平处理后的叠前道集进行振幅校正处理。
2.如权利要求1所述的道集优化处理方法，其特征在于，所述采用基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿方法对道集拉平处理后的叠前道集进行振幅校正处理的步骤具体包括：
利用获取的井曲线正演出叠前道集，统计正演出的叠前道集上目的层段振幅随偏移距变化特征；
统计井上实际获取到的叠前道集目的层段振幅随偏移距变化特征，以正演出的叠前道集的振幅随偏移距变化特征为标准，求取振幅-偏移距校正函数；
将所述振幅-偏移距校正函数应用到实际获取到的叠前道集，对实际获取到的叠前道集进行振幅校正。
3.如权利要求2所述的道集优化处理方法，其特征在于，所述振幅-偏移距校正函数的求取采用以下方法：分别在实际获取到的叠前道集与正演出的叠前道集上拟合出振幅-偏移距线性关系式，根据这两个振幅-偏移距线性关系式上求取振幅-偏移距校正函数。
4.如权利要求1至3中任意一项所述的道集优化处理方法，其特征在于，采用静校正方法校平叠前道集时，互相关时窗值大于40ms，最大允许时移量小于16ms。
5.如权利要求1至3中任意一项的道集优化处理方法，其特征在于，在应用Radon变换滤波切除法衰减叠前道集噪音时，在时间空间域的叠前道集上分别测量信号与噪音的速度范围；在时间空间域的叠前道集上进行频谱分析，确定噪音与信号各自所处的频率范围；依据噪音与信号在速度以及频率范围上的差异来定义噪音切除区域，以对实际获取到的叠前道集进行噪音衰减处理。
6.一种道集优化处理装置，其特征在于，包括：
噪音衰减处理模块，用于采用Radon变换滤波法对实际获取到的叠前道集进行噪音衰减处理；
道集拉平处理模块，用于采用静校正法对噪音衰减处理后的叠前道集进行道集拉平处理；
振幅校正处理模块，用于采用基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿方法对道集拉平处理后的叠前道集进行振幅校正处理。
7.如权利要求6所述的道集优化处理装置，其特征在于，所述振幅校正处理模块具体用于利用获取的井曲线正演出叠前道集，统计正演出的叠前道集上目的层段振幅随偏移距变化特征；统计井上实际获取到的叠前道集目的层段振幅随偏移距变化特征，以正演出的叠前道集的振幅随偏移距变化特征为标准，求取振幅-偏移距校正函数；将所述振幅-偏移距校正函数应用到实际获取到的叠前道集，对实际获取到的叠前道集进行振幅校正。
8.如权利要求7所述的道集优化处理装置，其特征在于，所述振幅-偏移距校正函数的求取采用以下方法：分别在实际获取到的叠前道集与正演出的叠前道集上拟合出振幅-偏移距线性关系式，根据这两个振幅-偏移距线性关系式上求取振幅-偏移距校正函数。
9.如权利要求6至8中任意一项所述的道集优化处理装置，其特征在于，采用静校正方法校平叠前道集时，互相关时窗值大于40ms，最大允许时移量小于16ms。
10.如权利要求6至8中任意一项的道集优化处理装置，其特征在于，在应用Radon变换滤波切除法衰减叠前道集噪音时，在时间空间域的叠前道集上分别测量信号与噪音的速度范围；在时间空间域的叠前道集上进行频谱分析，确定噪音与信号各自所处的频率范围；依据噪音与信号在速度以及频率范围上的差异来定义噪音切除区域，以对实际获取到的叠前道集进行噪音衰减处理。
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