一种横波静校正方法及系统

    公开(公告)号:CN111352157B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN201811567259.9

    申请日:2018-12-20

    IPC分类号: G01V1/36

    摘要: 本发明提供一种横波静校正方法及系统。该横波静校正方法包括:根据原始炮集数据得到p集数据;根据p集数据得到模型道数据;根据p集数据中的横波数据选取多个第一时窗;获取每个第一时窗中的p集数据和模型道数据并互相关,得到每个第一时窗的第一时移量,进而得到第二时移量;根据第二时移量对p集数据进行校正,根据经过校正的p集数据得到新炮集数据;根据新炮集数据中的转换波数据选取多个第二时窗;获取每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据并进行互相关,得到每个第二时窗的第三时移量,进而得到第四时移量;根据第四时移量对原始炮集数据进行校正,得到经过校正的炮集数据。本发明得到的计算结果更为准确,能有效保持数据的保真度。

    叠前快慢纯横波分离方法及装置
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115561812A

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202110743978.7

    申请日:2021-07-01

    IPC分类号: G01V1/30 G01V1/36

    摘要: 本申请提供了一种叠前快慢纯横波分离方法及装置,属于地震勘探技术领域。通过对第一种观测叠前纯横波四分量地震数据对应的方向进行旋转,进而进行分方位叠加或者分方位偏移叠加,形成便于分析横波分裂特征的第二种观测分方位叠加纯横波四分量地震数据,进而得到目标裂缝方向,根据该目标裂缝方向对该第二种观测分方位叠加纯横波四分量地震数据进行快慢横波分离,并结合判断矩阵,判断目标裂缝方向是否随深度变化,进而对地震数据进行快慢横波分离,从而通过对横波数据的叠前快慢纯横波分离,提高了快慢波分离的精度,并且可以减少除快横波和慢横波以外的两个分量地震数据的叠前偏移计算量,也便于后续分别调整快横波的速度和慢横波的速度。

    一种横波静校正方法及系统

    公开(公告)号:CN111352157A

    公开(公告)日:2020-06-30

    申请号:CN201811567259.9

    申请日:2018-12-20

    IPC分类号: G01V1/36

    摘要: 本发明提供一种横波静校正方法及系统。该横波静校正方法包括:根据原始炮集数据得到p集数据;根据p集数据得到模型道数据;根据p集数据中的横波数据选取多个第一时窗;获取每个第一时窗中的p集数据和模型道数据并互相关,得到每个第一时窗的第一时移量,进而得到第二时移量;根据第二时移量对p集数据进行校正,根据经过校正的p集数据得到新炮集数据;根据新炮集数据中的转换波数据选取多个第二时窗;获取每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据并进行互相关,得到每个第二时窗的第三时移量,进而得到第四时移量;根据第四时移量对原始炮集数据进行校正,得到经过校正的炮集数据。本发明得到的计算结果更为准确,能有效保持数据的保真度。

    叠前地震数据的随机噪音衰减方法及装置

    公开(公告)号:CN112882101B

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN201911200786.0

    申请日:2019-11-29

    IPC分类号: G01V1/36

    摘要: 本发明提供一种叠前地震数据的随机噪音衰减方法及装置,该方法包括:对地震数据中的每个道集,将道集中的各道按接收线号和接收点号进行数据重排,将重排后的数据在平面上组成一矩形网格;根据各道集的矩形网格的线数和点数、以及随机噪音衰减的空间参数和时间参数,确定待处理的矩形网格;根据随机噪音衰减的空间参数和时间参数,循环完成对待处理的矩形网格中全部地震数据的随机噪音衰减处理。本发明避免了常规的3D叠前数据随机噪音衰减方法中对3D叠前数据进行分选和抽取的过程,同时也节省了分选后的3D数据体所占的磁盘空间;在衰减随机噪音的同时,能够有效保持叠前数据同相轴的振幅关系,从而提高了后续地震属性提取的精度。

    叠前地震数据的随机噪音衰减方法及装置

    公开(公告)号:CN112882101A

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN201911200786.0

    申请日:2019-11-29

    IPC分类号: G01V1/36

    摘要: 本发明提供一种叠前地震数据的随机噪音衰减方法及装置,该方法包括:对地震数据中的每个道集,将道集中的各道按接收线号和接收点号进行数据重排,将重排后的数据在平面上组成一矩形网格;根据各道集的矩形网格的线数和点数、以及随机噪音衰减的空间参数和时间参数,确定待处理的矩形网格;根据随机噪音衰减的空间参数和时间参数,循环完成对待处理的矩形网格中全部地震数据的随机噪音衰减处理。本发明避免了常规的3D叠前数据随机噪音衰减方法中对3D叠前数据进行分选和抽取的过程,同时也节省了分选后的3D数据体所占的磁盘空间;在衰减随机噪音的同时,能够有效保持叠前数据同相轴的振幅关系,从而提高了后续地震属性提取的精度。

    一种模型约束的薄层多波AVA联合反演方法

    公开(公告)号:CN110673212B

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN201911021825.0

    申请日:2019-10-25

    IPC分类号: G01V1/28 G01V1/30

    摘要: 本发明涉及一种模型约束的薄层多波AVA联合反演方法,包括:根据薄层模型m,计算薄层频变反射系数RPP(f)、RPS(f);求取频率域地震子波WPP(f)、WPS(f);计算频率域的薄层AVA道集SPP(f)、SPS(f);计算时间域的薄层AVA道集sPP(t)、sPS(t),并带入建立的薄层AVA联合反演的目标函数Q(m);判断Q(m)是否小于误差阀值或者迭代次数是否大于最大迭代次数;若否,利用LM算法,计算模型更新量Δm,并重新计算薄层频变反射系数RPP(f)、RPS(f),进行迭代计算,直至精度或者迭代次数满足要求。若是,输出反演结果m,薄层模型参数m包含薄层三层介质的纵波速度、横波速度、密度及薄层厚度。本发明充分地利用了薄层多波信息,相比常规地震反演方法,可以获得更为准确的薄层弹性参数及厚度反演结果。