基于反泄露傅里叶变换和凸集映射的OVT域数据重建方法

发布时间：2021-07-17 12:47

　　基于偏移距矢量面元（Offset Vector Tile,OVT）的地震数据处理方法可以较好地提高复杂地质体的成像精度。但由于采集成本和地理地质条件等因素的影响,常导致采集不规则,CMP覆盖次数不均匀,在OVT域内数据很难实现理想的规则采集。因此,数据重建技术是OVT域关键的处理技术之一。本文通过分析OVT域的数据特征,提出利用反泄漏傅里叶变换（anti-leakage Fourier transform,ALFT）和凸集映射（Projection Onto a Convex Set,POCS）联合进行OVT域数据重建的方法。利用反泄漏傅里叶变换可使重建结果在有限频宽内保持数据信号不受损失同时亦可压制高频信号的假频问题。通过模型数据随机抽稀后的重建结果与原始数据的对比分析,验证了本文所提方法的有效性和可行性。将该方法应用到南方某实际三维地震资料的处理中,数据重建前后的叠加剖面与偏移结果的效果对比,亦表明本方法在提高断层成像精度方面具有良好的效果。 

【文章来源】：内蒙古石油化工. 2020,46(04)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

玫瑰图和偏移距分布图

按照图5流程所示,将野外采集得到的炮道集经过简单的常规预处理步骤,例如去噪、地表一致性校正和动校正,目的是使得数据的线性相关性更好。通过对工区数据的偏移距和方位角信息的统计,按照该数据输出面元进行网格划分成n个有效OVT面元。将ALFT替代常规快速FFT,进行数据重建。最后将得到的重建数据与原始数据相融合后进行反动校正处理,就可进行后续的叠加或者偏移成像处理。4 理论模型测试和实际资料应用

为了检验本文提出的抗泄漏傅里叶变换与POCS算法联合数据重建方法的有效性。对简单具有5个不同倾角同相轴的人工合成模型数据进行随机抽稀再进行重建。图6a是原始规则数据,图6b是随机抽稀的非规则数据,图6c为本方法重建后的数据,图6d是重建数据与原始规则数据之间的残差。图7是10次迭代后得到数据的频谱。经过10次迭代后得到的频谱与规则数据的频谱一致,该模型测试验证了本文方法的有效性。按照图5所示OVT域数据重建技术处理流程,对南方某区块3维实际地震数据进行应用测试,该区资料近偏移距缺失,数据信噪比较低,采集网格较大,常规方法不能解决近偏移距缺失并同时提高数据信噪比。图8是生成的某个OVT域数据,图9是本方法重建后的OVT域数据,可看出重建后的OVT道集得到了很好的补偿。图10a是原始数据的叠加剖面,图10b是本方法数据重建后数据的叠加剖面,对比分析可以看出本方法数据重建后的叠加剖面在浅层的信噪比明显得到提高。图11a和图11b数据重建前后的CMP道集,图11c和图11d是数据重建前后的成像道集,亦可以看出重建后的数据道集的信噪比、分辨率、同相轴的连续性以及近道都得到了很好的提升和补偿。

【参考文献】：
期刊论文
[1]地震数据POCS插值重建中的一种新型质量控制准则[J]. 王本锋,陈小宏,耿建华.  石油物探. 2019(01)
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[3]基于压缩感知的高分辨率平面波分解方法研究[J]. 王雄文,王华忠.  地球物理学报. 2014(09)
[4]基于非均匀快速傅里叶变换的最小二乘反演地震数据重建[J]. 孟小红,郭良辉,张致付,李淑玲,周建军.  地球物理学报. 2008(01)
[5]叠前地震数据的规则化[J]. 辛可锋,王华忠,王成礼,马在田,徐兆涛,匡斌,胡中标.  石油地球物理勘探. 2002(04)
[6]SVD分解提高地震资料的信噪比和分辨率[J]. 陆文凯,李衍达.  石油地球物理勘探. 1998(S1)

博士论文
[1]基于机器学习的多分量地震数据重建算法研究[D]. 侯思安.中国石油大学(北京) 2018



本文编号：3288205