叠前地震道集优化方法研究
[Abstract]:Prestack gather optimization is a preorder work of prestack inversion and an important technique in the process of shale gas energy exploration and development. The optimized gathers can truly reveal the AVO characteristics of underground media and improve the seismic data quality to meet the requirements of pre-stack elastic parameter inversion. In order to solve the problem that prestack seismic gather is rich in random noise, curvilinear noise and unsteady phase axis, this paper presents the optimization technology flow of prestack seismic gather, and devotes to the research of random noise removal algorithm and curve noise removal algorithm. Research on the algorithm of cophase axis leveling. In this paper, the importance of prestack gathers optimization technology in new energy exploration is first expounded, the development of prestack gathers optimization technology and its research status at home and abroad are discussed, and then the existing random noise removal methods are introduced in detail. It includes classical noise reduction method, structure oriented filtering method and so on. The traditional Radon transform domain de-noising method for curve noise removal is introduced. Finally, the in-phase leveling algorithm based on speed and statistics is introduced. According to the above three problems, a set of methods for optimizing prestack gathers has been developed and proved to be advanced in both theoretical and practical data applications. The main works are as follows: 1. As prestack gathers are rich in non-Gao Si noise, this paper applies the structure guidance filtering method based on hybrid optimization to the random noise removal of prestack gathers. In the process of structure-oriented filtering, mixed norm is introduced to filter the gradient structure Zhang Liang of the gathers. The noise reduction results of this method are compared with the usual seismic image denoising methods: Qu Bo transform denoising and structure-oriented filtering. It is proved that this method not only removes noise but also preserves the structure information of the same phase axis of prestack gathers. 2. In view of the rich curve type noise in prestack gathers, this paper proposes a new method based on high precision Radon transform to reduce the noise of curve type noise. The variable damping factor is introduced into the transformation to update iteratively, and the residual of Radon transform is minimized. In the iterative process, the descent of the logistic curve instead of the exponential descent is used to accelerate the convergence rate of the residual error. By setting a curvature threshold in the transform domain to separate the effective signal from the curvilinear noise, the denoising processing of the curvilinear noise is completed. 3. Aiming at the in-phase unevenness of the prestack gathers, a globally optimized algorithm for trace-leveling is proposed. In this algorithm, the datum track is determined by self-similar nearest neighbor propagation, and the time window is opened to the seismic trace collection. The center of the window is selected as the seed point, the correction factor of global optimization is solved, a new coordinate system is established, and the cophase axis leveling is finally implemented. The test results show that the method is stable and efficient. In this paper, the middle gather optimization algorithm is applied to different working areas. From the effect of actual working area, both the noise removal and the in-phase axial leveling effect are obvious, and compared with the traditional method, the quality of gather is improved more.
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:P631.4
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,本文编号:2272637
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