地震数据互相关驱动的多道反演方法

发布时间：2021-10-11 00:30

　　地震反演是储层定量描述和地震油气识别的关键技术,反演结果在复杂构造区域的横向连续性和保真性是影响地震资料定量解释精度的重要因素.基于此,本文发展了地震数据互相关驱动的多道反演方法.考虑地层反射系数与地震数据在结构上具有相似性的特点,基于地震数据互相关描述地层反射系数的结构特征,并将其作为多道地震反演的横向约束条件;此外,为改善地震数据本身横向连续性差对反演结果的影响,在目标泛函的惩罚项中引入局部优化算子,构建了一个易于求解的多道地震反演目标泛函.与常规多道地震反演方法相比,本文方法能够设计更合理、更符合实际情况的横向约束算子,提高反演结果的横向连续性,并且能有效降低地震资料质量对反演结果的影响.模型测试和实际应用验证了本方法的可靠性和稳定性. 

【文章来源】：地球物理学报. 2020,63(10)北大核心EISCICSCD

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

实际资料应用

式中,d(i,j)表示第j道的第i个采样点的地震记录,j′为第j道的相邻地震道,w为用于相关系数计算的时窗,k表示相邻地震道内用于相关性分析的采样点与分析点的上下漂移时间,本文根据地震数据在局部一般不会发生剧烈抖动的特性,将k限定在[-2 2]内.如图1所示,分析点为红色点可表示为(i,j),用于相关性分析的时窗w=3,紫色点(i-2,j-1)与分析点的相对位置关系可用k=-2表示,蓝色点(i+2,j+1)与分析点的相对位置关系可用k=2表示,本文用最大相关系数对应的k描述地震反射同相轴的走向.采用相关性分析有两个目的:描述地震数据的结构特征,并设计横向约束算子;计算相关系数,估计地震数据中受噪声干扰严重、极度不连续的局部,以此设计局部优化算子.因此,我们需要估计每个采样点处地震反射同相轴的走向和对应的相关系数,以某一分析点d(i,j)为例,本文进行相关性分析的步骤为

如图2a所示,原始地震数据连续性较差,部分地震道的局部受采集、噪声干扰等因素的影响较严重,部分区域能量较弱,常规的阻抗反演方法不能较好地处理这个问题.利用式(16)可得到重构地震数据(图2b),重构后的地震数据连续性增强,并且能在一定程度上恢复受干扰区域地震数据的能量.算子H在式(14)和式(16)中的作用是相同的,在与算子P同时使用的情况下,能够降低地震数据中受噪声干扰严重、极度不连续等相关性低的区域对反演结果的影响.图3 模型及其相关性分析

【参考文献】：
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本文编号：3429443