提高速度谱精度的处理方法及系统与流程

本发明涉及地震勘探资料处理技术领域，更具体地，涉及一种提高速度谱精度的处理方法及系统。

背景技术：

在地震资料处理过程中，速度分析是关键技术之一。速度分析的技术流程是以不同的速度对共中心点道集进行扫描，以动校正叠加后能量团的聚焦性作为拾取标准，因此高精度的动校正技术是影响速度谱精度的主要因素之一。动校正的目的是消除炮检距对反射波旅行时的影响，将共中心点道集(cmp道集)中的反射波同相轴拉平，增强利用叠加技术压制干扰的能力，减小叠加过程引起的反射波同相轴畸变，从而提高地震数据的信噪比。其精确性直接影响干扰波的压制效果以及后续偏移成像的质量。

地震数据处理中常规动校正后的cmp道集中波形存在畸变现象，具体表现为波形拉伸，频谱向低频移动。这不仅直接影响水平叠加的效果，而且对avo分析、波阻抗恢复、反演等处理都将产生不利的影响。因此消除动校正拉伸影响对改善地震数据的分辨率、提高地震数据的振幅保真度具有十分重要的意义。动校正拉伸畸变通常发生在浅层和大炮检距处，利用分偏移距动校正方法或消除动校正剩余时差的方法能够使同相轴拉平，但不能消除拉伸畸变现象。常规地震数据处理中拉伸超过一定比例的数据将会被切除，导致浅层大偏移距处覆盖次数降低，使得叠加能量减弱，不利于对浅层以及近地表进行速度分析，而陆地数据特别是复杂山前带探区近地表问题是该类探区的关键问题所在。为了解决常规动校正的拉伸畸变问题，尽可能多地保留浅层远道地震信息，国内外的研究人员尝试了很多方法，例如：通过数据块整体移动并对重叠部分求和的方法进行动校正；基于频谱替换的无拉伸动校正方法；采用高阶时距曲线方程等等。但是这些方法在实际生产应用中都有各自的局限性，如计算效率太低、需要人工干预过多等。因此，有必要开发一种提高速度谱精度的处理方法及系统。

公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

技术实现要素：

本发明提出了一种提高速度谱精度的处理方法及系统，其能够通过求取时窗内每个采样点的无拉伸校正速度，实现数据的高效无拉伸校正处理，有效提高速度谱精度，为后续速度建模和偏移成像提供支撑。

根据本发明的一方面，提出了一种提高速度谱精度的处理方法。所述方法可以包括：步骤1：设定时间阈值与时窗长度，根据所述时窗长度将原始道集划分多个时窗；步骤2：针对第一个时窗，求取该时窗内的速度斜率；步骤3：通过速度谱拾取所述时窗的上边界速度，根据所述时窗的上边界速度、速度斜率与采样点总数计算时窗内每个采样点的校正速度；步骤4：根据所述时窗内每个采样点的校正速度对所述时窗内每个采样点进行动校正处理；步骤5：针对下一个时窗重复步骤2-4，直至采样时间大于时间阈值。

优选地，所述速度斜率为：

其中，k为速度斜率，x为偏移距，t0为垂直入射旅行时，v为介质速度，dt为采样间隔，twin为时窗长度。

优选地，所述采样点总数为：

其中，n为时窗内的采样点总数，dt为采样间隔，twin为时窗长度。

优选地，所述校正速度为：

其中，vi为时窗内第i个采样点的校正速度，v1为时窗的上边界速度，k为速度斜率。

优选地，通过公式(4)对所述时窗内每个采样点进行动校正处理：

其中，vi为时窗内第i个采样点的校正速度，x为偏移距，t0为垂直入射旅行时，△t为动校正量。

根据本发明的另一方面，提出了一种提高速度谱精度的处理系统，其特征在于，该系统包括：存储器，存储有计算机可执行指令；处理器，所述处理器运行所述存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：步骤1：设定时间阈值与时窗长度，根据所述时窗长度将原始道集划分多个时窗；步骤2：针对第一个时窗，求取该时窗内的速度斜率；步骤3：通过速度谱拾取所述时窗的上边界速度，根据所述时窗的上边界速度、速度斜率与采样点总数计算时窗内每个采样点的校正速度；步骤4：根据所述时窗内每个采样点的校正速度对所述时窗内每个采样点进行动校正处理；步骤5：针对下一个时窗重复步骤2-4，直至采样时间大于时间阈值。

优选地，所述速度斜率为：

其中，k为速度斜率，x为偏移距，t0为垂直入射旅行时，v为介质速度，dt为采样间隔，twin为时窗长度。

优选地，所述采样点总数为：

其中，n为时窗内的采样点总数，dt为采样间隔，twin为时窗长度。

优选地，所述校正速度为：

其中，vi为时窗内第i个采样点的校正速度，v1为时窗的上边界速度，k为速度斜率。

优选地，通过公式(4)对所述时窗内每个采样点进行动校正处理：

其中，vi为时窗内第i个采样点的校正速度，x为偏移距，t0为垂直入射旅行时，△t为动校正量。

其有益效果在于：通过求取时窗内每个采样点的无拉伸校正速度，实现数据的高效无拉伸校正处理，动校正后的浅层大炮检距处同相轴由于无拉伸畸变现象且一致性增强，不需要进行切除处理，保证了浅层数据具有较高的覆盖次数进行叠加，有效提高速度谱精度，为后续速度建模和偏移成像提供支撑。

本发明具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。

附图说明

通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1示出了根据本发明的提高速度谱精度的处理方法的步骤的流程图。

图2a、2b分别示出了一个原始cmp道集与根据常规动校正方法获得的动校正结果的示意图。

图3a、3b分别示出了根据本发明的一个实施例的根据常规动校正方法的拉伸结果与根据本发明获得的拉伸结果的示意图。

图4示出了根据本发明的一个实施例的时窗内校正速度的示意图。

图5a、5b分别示出了根据常规动校正方法获得的动校正结果与根据本发明获得的动校正结果的示意图。

图6a、6b分别示出了根据图5a、5b的根据常规动校正方法获得的速度谱与根据本发明获得的速度谱的示意图。

图7示出了根据本发明的一个实施例的实际cmp数据的示意图。

图8a、8b分别示出了根据图7的根据常规动校正方法获得的速度谱与根据本发明获得的速度谱的示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示了本发明的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。

图1示出了根据本发明的提高速度谱精度的处理方法的步骤的流程图。

在该实施例中，根据本发明的提高速度谱精度的处理方法可以包括：步骤1：设定时间阈值与时窗长度，根据时窗长度将原始道集划分多个时窗；步骤2：针对第一个时窗，求取该时窗内的速度斜率；步骤3：通过速度谱拾取时窗的上边界速度，根据时窗的上边界速度、速度斜率与采样点总数计算时窗内每个采样点的校正速度；步骤4：根据时窗内每个采样点的校正速度对时窗内每个采样点进行动校正处理；步骤5：针对下一个时窗重复步骤2-4，直至采样时间大于时间阈值。

在一个示例中，速度斜率为：

其中，k为速度斜率，x为偏移距，t0为垂直入射旅行时，v为介质速度，dt为采样间隔，twin为时窗长度。

在一个示例中，采样点总数为：

其中，n为时窗内的采样点总数，dt为采样间隔，twin为时窗长度。

在一个示例中，校正速度为：

其中，vi为时窗内第i个采样点的校正速度，v1为时窗的上边界速度，k为速度斜率。

在一个示例中，通过公式(4)对时窗内每个采样点进行动校正处理：

其中，vi为时窗内第i个采样点的校正速度，x为偏移距，t0为垂直入射旅行时，△t为动校正量，公式(4)的右侧省略了高阶项。

具体地，根据本发明的提高速度谱精度的处理方法可以包括：

步骤1：设定时间阈值与时窗长度，根据时窗长度将原始道集划分多个时窗，时窗应大于一个子波长度。

步骤2：针对第一个时窗，求取该时窗内的速度斜率。

图2a、2b分别示出了一个原始cmp道集与根据常规动校正方法获得的动校正结果的示意图。

图3a、3b分别示出了根据常规动校正方法的拉伸结果与根据本发明获得的拉伸结果的示意图。

基于均匀介质假设，水平界面情况下反射波的时距曲线为双曲线：

其中，t为反射波旅行时，x为偏移距，t0为垂直入射旅行时，v为介质速度。由炮检距引起的非零炮检距与零炮检距的反射时间之差称为正常时差。在相同的地震道上，正常时差是反射时间函数，不同的反射时间，正常时差的大小不同。动校正量是反射时间(反射界面深度)、炮检距和地层速度的函数，动校正量随炮检距递增，随反射深度和速度递减。动校正量的数学表达式为公式(4)。由公式(4)可知，浅层(速度低、反射界面深度小)以及远偏移距处存在较大的动校正量δt，因此一个完整的子波波形在动校过程中由于动校正量的不同会发生畸变，如图2a、图2b所示。如图3a所示常规动校正过程中求取动校正量时twin＞t'win，即近偏移距端一个子波延续时间大于远偏移距端子波延续时间，当在一个子波时间范围内均采用同一速度进行校正时，即将同相轴校正到t0的过程中，远偏移距端由于需要更大的校正量而发生波形畸变。基于上述原理分析，若近端偏移距与远端偏移距的动校正量均保持一致，则可以消除拉伸畸变对数据的影响，如图3b所示。为了达到校正量一致的目的，假设近端与远端子波延续时间相等，此时需要对一个子波内每个采样点分别求取校正速度才能使上述假设成立。

由于拉伸现象主要存在于浅层，因此在浅层采用滑动分析时窗的方式求取每个采样点处的校正速度。为了提高计算效率，深层则仍然采用常规动校正算法进行。在时窗大小twin内，已知上边界速度为v，令twin＝t'win，则由时距曲线方程可以推导出速度变化斜率k的表达式为公式(1)。

步骤3：通过速度谱拾取时窗的上边界速度，根据时窗的上边界速度、速度斜率与采样点总数计算时窗内每个采样点的校正速度为公式(3)，其中，采样点总数为公式(2)。

步骤4：根据时窗内每个采样点的校正速度，通过公式(4)对时窗内每个采样点进行动校正处理。

步骤5：针对下一个时窗重复步骤2-4，直至采样时间大于时间阈值。

本方法通过求取时窗内每个采样点的无拉伸校正速度，实现数据的高效无拉伸校正处理，动校正后的浅层大炮检距处同相轴由于无拉伸畸变现象且一致性增强，不需要进行切除处理，保证了浅层数据具有较高的覆盖次数进行叠加，有效提高速度谱精度，为后续速度建模和偏移成像提供支撑。

应用示例

为便于理解本发明实施例的方案及其效果，以下给出一个具体应用示例。本领域技术人员应理解，该示例仅为了便于理解本发明，其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。

图4示出了根据本发明的一个实施例的时窗内校正速度的示意图。

根据本发明的提高速度谱精度的处理方法可以包括：

步骤1：设定时间阈值与时窗长度，根据时窗长度将原始道集划分多个时窗，时窗应大于一个子波长度。

步骤2：针对第一个时窗，求取该时窗内的速度斜率为公式(1)。

步骤3：通过速度谱拾取时窗的上边界速度，根据时窗的上边界速度、速度斜率与采样点总数计算时窗内每个采样点的校正速度为公式(3)，如图4所示，其中，采样点总数为公式(2)。

步骤4：根据时窗内每个采样点的校正速度，通过公式(4)对时窗内每个采样点进行动校正处理。

步骤5：针对下一个时窗重复步骤2-4，直至采样时间大于时间阈值。

图5a、5b分别示出了根据本发明的一个实施例的根据常规动校正方法获得的动校正结果与根据本发明获得的动校正结果的示意图。由于常规动校正会在浅层远偏移距处存在强烈的畸变现象，实际处理中会进行拉伸切除处理，切除后的动校正结果如图5a所示，浅层有效信息损失严重，而应用本方法实现时窗内的每个采样点速度的拾取，无拉伸的动校正结果如图5b所示。

图6a、6b分别示出了根据图5a、5b的根据常规动校正方法获得的速度谱与根据本发明获得的速度谱的示意图，由于切除的作用以及数据中噪声的干扰，常规动校正方法覆盖次数降低不能实现有效信息的有效叠加，使得浅层能量不能很好聚焦，不能实现有效的识别和拾取，如图6a所示；本方法得到的速度谱浅层精度得到明显提高，有利于速度谱的自动识别与拾取，如图6b所示。

图7示出了根据本发明的一个实施例的实际cmp数据的示意图。

图8a、8b分别示出了根据图7的根据常规动校正方法获得的速度谱与根据本发明获得的速度谱的示意图。本方法对如图7所示的实际cmp数据应用后，浅层无法识别的能量团(如图8a所示)得到有效识别，其它已有能量团的聚焦性也得到改善，如图8b所示。

综上所述，本发明通过求取时窗内每个采样点的无拉伸校正速度，实现数据的高效无拉伸校正处理，动校正后的浅层大炮检距处同相轴由于无拉伸畸变现象且一致性增强，不需要进行切除处理，保证了浅层数据具有较高的覆盖次数进行叠加，有效提高速度谱精度，为后续速度建模和偏移成像提供支撑。

本领域技术人员应理解，上面对本发明的实施例的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施例的有益效果，并不意在将本发明的实施例限制于所给出的任何示例。

根据本发明的提高速度谱精度的处理系统，其特征在于，该系统包括：存储器，存储有计算机可执行指令；处理器，处理器运行存储器中的计算机可执行指令，执行以下步骤：步骤1：设定时间阈值与时窗长度，根据时窗长度将原始道集划分多个时窗；步骤2：针对第一个时窗，求取该时窗内的速度斜率；步骤3：通过速度谱拾取时窗的上边界速度，根据时窗的上边界速度、速度斜率与采样点总数计算时窗内每个采样点的校正速度；步骤4：根据时窗内每个采样点的校正速度对时窗内每个采样点进行动校正处理；步骤5：针对下一个时窗重复步骤2-4，直至采样时间大于时间阈值。

在一个示例中，速度斜率为：

其中，k为速度斜率，x为偏移距，t0为垂直入射旅行时，v为介质速度，dt为采样间隔，twin为时窗长度。

在一个示例中，采样点总数为：

其中，n为时窗内的采样点总数，dt为采样间隔，twin为时窗长度。

在一个示例中，校正速度为：

其中，vi为时窗内第i个采样点的校正速度，v1为时窗的上边界速度，k为速度斜率。

在一个示例中，通过公式(4)对时窗内每个采样点进行动校正处理：

其中，vi为时窗内第i个采样点的校正速度，x为偏移距，t0为垂直入射旅行时，△t为动校正量。

本系统通过求取时窗内每个采样点的无拉伸校正速度，实现数据的高效无拉伸校正处理，动校正后的浅层大炮检距处同相轴由于无拉伸畸变现象且一致性增强，不需要进行切除处理，保证了浅层数据具有较高的覆盖次数进行叠加，有效提高速度谱精度，为后续速度建模和偏移成像提供支撑。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。