弹性波角道集构建及应用技术研究

发布时间：2017-04-08 01:13

  本文关键词：弹性波角道集构建及应用技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：弹性波逆时偏移同时对纵波和横波进行成像,能够同时利用地下介质的纵波信息和横波信息,对煤层气、页岩气储层勘探等非常规油气藏勘探具有重要意义。弹性波逆时偏移的目标主要有两个,其一为实现地下介质纵、横波偏移成像,其二为后续叠前反演提供高保真输入道集。本文首先介绍了弹性波逆时偏移中的关键技术,从一阶速度—应力弹性波方程出发,推导其在交错网格下正向延拓和逆时延拓的高阶有限差分格式,研究混合边界吸收人工边界产生的边界反射。在震源波场和接收点波场延拓过程中实现纵、横波解耦,之后采用合适的成像条件对纵、横波独立成像。常规逆时偏移中产生的偏移噪声严重降低了成像剖面质量,本文采用拉普拉斯滤波压制偏移噪声,提高成像精度。常规逆时偏移存在巨大的硬盘存储和I/O时间需求,采用有效边界存储策略重构震源波场,以计算换存储,可以在增加少量计算量的基础上大大减少逆时偏移的存储量并节约I/O时间。为验证混合边界的吸收效果,采用均匀模型进行效果试算,结果表明混合边界比常规PML边界吸收效果好,计算效率更高；采用双层水平层状模型进行偏移噪声压制试算,结果表明拉普拉斯滤波能够有效的压制低频偏移噪声,提高成像质量。角度域共成像点道集(ADCIG)是精度较高的叠前反演道集。本文研究了波前矢量法构建基于弹性波逆时偏移的纵、横波ADCIG技术,首先分析了震源纵波传播角、局部地层倾角和纵、横波入射角的几何关系和数学关系,在下行波最大能量时刻,通过求取解耦后震源纵波场的波前矢量得到震源纵波的传播角,通过求取纵波偏移叠加剖面的复波数得到局部地层倾角,纵、横波入射角就是二者之差,对纵、横波炮域道集按入射角进行重新排列就可以得到纵、横波ADCIG。由于弹性波ADCIG是精度较高的道集,因此它在真振幅成像、AVO\AVA以及深度域层速度模型构建中都有重要的作用,逆时偏移对偏移所用的速度场要求极高,因此与前两项相比,深度域层速度建模显得更为迫切。本文简述了弹性波ADCIG在真振幅成像、AVO\AVA及横波偏移结果极性校正中的应用,主要研究其在逆时偏移深度域层速度建模中的应用,首先简要介绍了弹性波深度域层速度判别准则,在此基础上推导了纵、横波ADCIG偏移深度公式并给出了纵、横波深度域层速度建模的基本流程。分别采用水平层状模型、倾斜模型、Marmousi_2模型和实际资料对本文弹性波ADCIG构建算法及应用技术进行验证,结果表明：使用本文角道集构建算法能够提取纵、横波ADCIG,提取出的纵、横波ADCIG满足AVO\AVA分析需求精度,且可用于对横波偏移结果进行极性校正；本文深度域层速度建模方法可以构建出符合弹性波逆时偏移精度要求的纵、横波深度域层速度模型,实现地下介质的纵、横波准确成像。
【关键词】：弹性波 逆时偏移 角度域共成像点道集 横波极性校正 深度域层速度建模
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P631.4
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 1 前言12-18
• 1.1 研究目的与意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-16
• 1.2.1 逆时偏移的发展现状13-15
• 1.2.2 ADCIG的发展现状15-16
• 1.3 本文研究内容16-18
• 2 弹性波逆时偏移算法及实现18-35
• 2.1 震源波场正向延拓18-23
• 2.1.1 正向延拓算法18-19
• 2.1.2 混合吸收边界条件19-23
• 2.2 接收点波场逆时延拓23-24
• 2.3 弹性波场延拓过程中的纵横波解耦24-27
• 2.4 成像条件27-29
• 2.5 偏移噪声压制技术29-32
• 2.5.1 偏移噪声的产生机理29-30
• 2.5.2 偏移噪声压制技术30-32
• 2.6 弹性波逆时偏移存储策略32-35
• 3 弹性波ADCIG的构建方法35-49
• 3.1 入射角求取原理36-40
• 3.1.1 波前矢量法求取震源纵波传播角37-38
• 3.1.2 叠加剖面复波数求取局部地层倾角38-39
• 3.1.3 纵横波角道集构建方法39-40
• 3.2 模型算例40-46
• 3.2.1 双层水平层状模型40-42
• 3.2.2 Marmousi_2模型42-46
• 3.3 纵横波ADCIG的速度敏感性分析46-49
• 4 弹性波ADCIG在逆时偏移层速度建模中的应用49-59
• 4.1 弹性波深度域层速度判别准则49-50
• 4.2 纵波ADCIG偏移深度公式50-53
• 4.3 横波ADCIG偏移深度公式53-57
• 4.4 纵横波速度建模流程57-59
• 5 数值算例59-75
• 5.1 倾斜模型59-66
• 5.2 实际资料66-75
• 6 结论与认识75-76
• 参考文献76-83
• 致谢83-84
• 个人简历84-85
• 发表的学术论文85

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