基于稀疏约束的地震勘探纵横波联合层位标定研究

发布时间：2018-05-14 09:20

  本文选题：多分量地震勘探 + 纵横波层位标定　； 参考：《哈尔滨工业大学》2017年博士论文

【摘要】：传统的地震勘探以纵波为主,主要利用单一的纵波波场信息进行勘探。近年来发展的多波勘探技术,以同时利用纵波和横波两种波的波场信息为最大特征,极大提高了成像质量和勘探精度。在多波勘探中,纵横波的时间尺度匹配问题是重点和难点问题,是油田实际工作需要和工业界关心的关键技术。多波匹配的好坏直接影响多波资料的综合解释,只有将同一反射地层的纵横波准确标定出来,才能真正发挥多波勘探的优势,精确的寻找油气资源。传统的纵横波匹配问题大多基于理论分析,没有应用于实测地震数据。针对实测数据,目前大多采用手工的方法进行离散的层位标定。手动方法的缺点是误差大、精度低,给多波资料的解释带来很大困难,并且导致勘探资源的极大浪费。针对上述问题,我们提出一种自动匹配纵横波时间尺度的方法,可以自动地进行多波联合层位标定工作。目前提出的方法已经成功应用到山东胜利油田的实际工作当中。具体研究内容与成果如下:首先,针对多波联合层位标定的问题,提出了基于曲波变换的纵横波时间尺度匹配的方法。首先,在理论上分析了纵横波旅行时间的差异,推导出二者时间变量的近似函数关系式,建立解决多波匹配问题的数学模型。其次,针对建立的数学模型,创新性地在曲波框架下依次完成大尺度、中尺度和小尺度的模型求解工作。通过对实测地震数据进行数值实验,得到了很好的纵横波匹配结果。进一步,我们引入相关性的概念,对模型的初值依赖性和抗噪性进行了分析。实验结果表明,我们提出的方法,无论是在匹配结果的视觉上还是在量化分析上,都优于传统的匹配方法。其次,在多波匹配问题中,为了得到纵横波数据的速度比曲线和一系列的物理参数,提出基于L_1范数的线性动态匹配方法。首先,基于稀疏约束理论,将横波时间变量在余弦域下展开,将纵横波振幅差异的L_2范数作为目标函数的第一部分,将余弦域的变换系数的L_1范数作为目标函数的第二部分。其次,考虑到目标函数的非线性性,将非线性问题近似转化为线性问题进行求解。最后,分别对模拟数据和实测数据进行数值实验,并得到了良好的测试结果。匹配后的多波数据与油田提供的层位线数据一致,验证了方法的有效性和准确性。与其他模型相比,提出的基于L_1范数的线性动态匹配方法无论在误差分析上还是在相关性分析上都优于其它方法。最后,考虑地震勘探数据的不完备性,提出了多波数据插值匹配一体化的方法。首先,基于数据驱动紧框架理论,对采样率不足的数据进行插值重建的工作。其次,将我们提出的线性动态匹配方法应用到重建后的多波数据中,完成了多波数据插值匹配的一体化工作。数值实验表明,提出的插值匹配方法,能够针对空间稀疏的数据进行有效的匹配工作,尤其是当数据含有噪声时,所提出的方法依然能够得到很好的匹配结果。
[Abstract]:In this paper , we propose a method of automatically matching the time scales of the longitudinal wave and the transverse wave , which is based on the theory analysis . The method has been successfully applied to the actual work of the Shengli Oilfield . First , based on the theory of data - driven compact framework , the interpolation and reconstruction of the data with insufficient sampling rate is put forward . Secondly , the linear dynamic matching method is applied to the reconstructed multi - wave data , and the integration of multi - wave data interpolation matching is completed . The numerical experiment shows that the proposed interpolation matching method can effectively match the spatial sparse data , especially when the data contains noise , the proposed method can still obtain good matching results .

【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P631.4

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本文编号：1887275