简介：地震数据重构是地震数据处理的重要步骤之一,重构算法的精度、效率与抗噪性是地震数据重构技术的核心研究内容。研究针对傅里叶域凸集投影(POCS)算法,在定义的最优阈值评价标准基础上,提出了反比例阈值模型,该模型具有在大系数区间比指数模型更快下降速率、而在小系数区间比指数模型更慢下降速率,从而在保证弱反射信号重构精度的同时有效提高POCS地震数据重构算法计算效率。为提高反比例阈值对不同地震数据特点的适应性,在地震数据谱能量分布差异性特征分析基础上,研究提出了在反比例阈值模型分母上增加适应地震数据谱能量特征的因变参数,通过调节该因变参数获得适应不同地震数据特点的最佳阈值曲线,进一步提高算法的计算精度与计算效率。为了实现重构过程中随机噪音的自适应衰减,提高重构后地震数据信噪比,研究提出了数据驱动的加权回加系数计算策略,利用每次迭代对应数据驱动阈值占阈值区间的百分比获得加权回加系数。研究将新方法应用于模拟三维数据和实际三维地震数据,分析结果表明反比例阈值相对传统阈值在提高数据重构计算效率和精度方面具有明显的优越性,新提出的加权回加系数计算策略能有效提高重构数据的信噪比。

简介：地震波场数值模拟方法对理解和分析地震波的传播规律具有着重要的意义。弹性波动方程能够模拟地下介质的实际情况，为偏移和成像提供有效的依据。在弹性波波场数值模拟中，旋转交错网格数值模拟（RSM）修改了标准交错网格数值模拟（SSM）方法，将同类的参数定义在同样的节点上，拓宽了稳定性条件的约束，但在低速区会出现较严重的频散。变阶数差分方法是自适应空间算子长度方法的一种变化和推广。它以理论频散误差研究为基础，结合实际波场传播的情况进行误差计算，对不同速度匹配不同的差分阶数。本文研究了变阶数旋转交错网格数值模拟（VRSM），即是籽变阶数方法应用到RSM中，它可以很好地解决RSM在低速区域的数值频散问题，以及减少不必要的时间损耗；同时讨论了旋转交错网格的理论频散特性，并基于波场分离的方法分析了实际波场传播的频散误差，将原方法的应用范围由声波推广到剪切波，由理论值推广到时变值。在数值模拟试验中，VRSM将被应用于水平层模型和Overthrust模型。通过阶数分配以及相应波场传播效果和计算时间的分析，验证了该方法应用于复杂介质波场模拟中的实用性和有效性。实验的结果表明VRSM能够合理分配不同速度所对应的差分阶数，能保证计算的精确性，并合理控制计算的时间。

简介：有限空间内的波动方程逆时偏移需要利用有效的边界处理技术用以消除人工截断对偏移结果产生的影响。本文以横向各向同性介质弹性波速度-应力方程为基础,依据传统分裂式最佳匹配层（PerfectMatchedLayer,PML）吸收边界技术的思想,推导了应用于逆时偏移的完全匹配层波动方程,并给出了其高阶交错网格有限差分格式。针对由边界处向计算区域内传播的＂反射波＂,以及地震记录排列两端地震同相轴突变对计算区域的影响这两方面问题,本文给出了逆时偏移中吸收层的布设方式。模型和实际资料的弹性波叠前多分量联合逆时深度偏移结果表明本文的边界处理方法取得了较好的吸收效果,获得了好的联合偏移成像结果。

简介：如何快速、精确地利用叠前深度偏移进行偏移速度分析是勘探地震学的一项重要研究内容,针对该问题,本文提出一种二阶精度广义非线性全局最优的偏移速度反演方法。我们将首先去掉速度模型修正量与成象深度差呈线性关系的假设,推导出具有二阶精度的速度模型修正量计算公式,使每一次迭代得到的速度模型尽可能地接近实际模型;然后采用广义非线性反演方法反演获得对所有道集的全局最优的速度模型修正量,不仅极大地加快了收敛速度,而且反演过程中陷入局部极小的可能性也减小了。理论模型和Marmousi模型的处理结果表明:本方法精度高、处理速度快,提高了偏移速度分析方法的实用性和对复杂构造成像的准确性。

简介：常规欧拉反褶积法中构造指数的选取以及分散解存在较多的问题,提出了基于联立垂向一阶导数与解析信号的欧拉齐次方程的RDAS-Euler反演方法。该方法可以更为精确的估计场源的范围及埋深,且不需考虑构造指数N的影响,避免了因构造指数不当而引起的反演误差。通过对单一地质体及组合地质体模型的实验证明本文方法能有效地完成目标体的反演工作,反演结果与理论值之间的误差小于10%,且相对于常规欧拉反褶积法更加稳定准确,能够更好的得到地质体边界及深度信息。将RDAS-Euler法应用于黑龙江省虎林盆地实测布格重力异常数据,获得了丰富的断裂信息,说明RDASEuler法增强了对断裂平面位置的识别能力。

简介：本文提出了基于测井、VSP和地震数据拟合的子波估计方法,从输入输出都包含随机噪声的统计模型出发,采用相关性拟合技术来提取子波。拟合度和误差分析为整个过程提供了定量的质量控制手段,可以评估数据拟合和子波估计的可靠性。实际数据试算表明,该方法在含有噪声的实际数据中稳定而有效,在地震频带内的子波估计和数据拟合是可靠的。该方法无需对子波相位和振幅谱进行任何假设,其主要优点在于确定相位的能力。

简介：分数阶S变换（FRST）具有较强的时频聚集性。利用FRST处理地震数据，通过合适的分数阶参数将频率轴旋转到适当位置，即可实现目标地质特征信息的最佳识别。由于不同的地震信号的最优分数阶参数可能不同，因而对整体的分数阶参数的最优估计不利于对多道地震数据的处理。本文首先利用FRST分离出共频率数据体，并利用共频率数据体进行了低频伴影分析，然后提出FRST和盲分离结合的方法，不需要对地震数据的最优分数阶参数进行估计，即可提取识别有效地质特征信息的独立频谱，提高对地震数据的解释效率。仿真实验表明在分数阶时频域内此方法能有效分离出独立的频率信息。将该方法用于实际的地震数据，并与已知井信息进行比对，验证了其有效性。

简介：分数阶S变换(FRST)具有较强的时频聚集性。利用FRST处理地震数据,通过合适的分数阶参数将频率轴旋转到适当位置,即可实现目标地质特征信息的最佳识别。由于不同的地震信号的最优分数阶参数可能不同,因而对整体的分数阶参数的最优估计不利于对多道地震数据的处理。本文首先利用FRST分离出共频率数据体,并利用共频率数据体进行了低频伴影分析,然后提出FRST和盲分离结合的方法,不需要对地震数据的最优分数阶参数进行估计,即可提取识别有效地质特征信息的独立频谱,提高对地震数据的解释效率。仿真实验表明在分数阶时频域内此方法能有效分离出独立的频率信息。将该方法用于实际的地震数据,并与已知井信息进行比对,验证了其有效性。