本文選題：反褶積 + 徑向道域��； 參考：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：在我們平時(shí)生活的點(diǎn)點(diǎn)滴滴中我們都可以感受到,油氣資源已經(jīng)是我們生活中不可或缺的必須品。而對(duì)一個(gè)國(guó)家而言,油氣資源的儲(chǔ)備量和開(kāi)發(fā)能力甚至可以影響其在國(guó)際上的競(jìng)爭(zhēng)能力。因此提升地震勘探的能力已經(jīng)是我國(guó)提升綜合國(guó)力的一項(xiàng)重要任務(wù)。越來(lái)越深的勘探深度和越來(lái)越高的勘探精度需求使我們的地震勘探受到重重阻礙,給我們帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。提高分辨率自然就是我們解決問(wèn)題的關(guān)鍵。褶積又稱為卷積,它和反褶積也可以叫去卷積是一種應(yīng)用非常廣泛的積分變換的數(shù)學(xué)方法。反褶積是我們處理地震數(shù)據(jù)時(shí)提高分辨率的一種常用處理技術(shù),它是通過(guò)對(duì)地震子波的壓縮,提取反射系數(shù)序列,把地震數(shù)據(jù)中的高頻成份增強(qiáng),同時(shí)將地震數(shù)據(jù)的頻帶給拓寬,最終達(dá)到提高分辨率的目的。但是典型的反褶積也存在很多的缺陷,比如它的假設(shè)條件多,算法不穩(wěn)定等等。傳統(tǒng)的非穩(wěn)態(tài)褶積模型做出了地震波是垂直入射的假設(shè),但實(shí)際在X-T域接收到的地震數(shù)據(jù)無(wú)法滿足此條件,只有在0炮檢距的情況下,地震波才能夠滿足自激自收的條件,并且當(dāng)炮檢距逐漸增大的同時(shí),地震波越來(lái)越背離自激自收的條件。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文將地震數(shù)據(jù)變換到徑向道域中,使其在廣義上滿足垂直入射這個(gè)假設(shè)條件。本文首先介紹了分辨率的基礎(chǔ)理論,和一些反褶積的方法,讓大家對(duì)傳統(tǒng)的方法有基本的認(rèn)識(shí),接著介紹了徑向變換的原理,讓大家能夠理解將兩種方法結(jié)合起的好處。在數(shù)據(jù)處理方面,本文首先構(gòu)建了一個(gè)模型數(shù)據(jù),接著對(duì)模型數(shù)據(jù)做了反褶積處理,得到處理后的結(jié)果。進(jìn)而對(duì)原始模型數(shù)據(jù)做徑向變換,在徑向道域?qū)ζ渥龇瘩薹e處理,最后再將其反變換回X-T域。為了方便比較,我們分別做出了它們的頻譜,重點(diǎn)將兩個(gè)處理后的數(shù)據(jù)做對(duì)比。最終結(jié)果證明本文方法對(duì)模型數(shù)據(jù)的處理效果更佳。為了證明本文方法不只在理論上效果較好,我們又對(duì)一組實(shí)際數(shù)據(jù)做了相同的比較,最終證明本文方法對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的處理效果依然很好。
[Abstract]:In our daily life, we can all feel that oil and gas resources have become an indispensable necessity in our lives. For a country, the reserve and development capacity of oil and gas resources can even affect its international competitiveness. Therefore, improving the ability of seismic exploration is an important task to enhance the overall national strength of our country. The deeper and deeper exploration depth and higher precision demand make our seismic exploration be hindered and bring great challenge to us. Improving resolution is, of course, the key to solving the problem. Convolution, also known as convolution, and deconvolution can also be called deconvolution is a very widely used mathematical method of integral transformation. Deconvolution is a common processing technique to improve the resolution when we deal with seismic data. It can enhance the high frequency components of seismic data by compressing seismic wavelet and extracting reflection coefficient sequence. At the same time, the frequency band of seismic data is widened to improve the resolution. But the typical deconvolution also has many defects, such as many hypothetical conditions, unstable algorithm and so on. The traditional unsteady convolution model assumes that the seismic wave is perpendicular to the incidence, but the seismic data received in X-T domain can not satisfy this condition. Only in the case of zero offset, the seismic wave can satisfy the self-excited self-collecting condition. At the same time, the seismic wave deviates from the self-excited self-receiving condition. In order to solve this problem, seismic data are transformed into radial channel domain to satisfy the assumption of vertical incidence in a broad sense. In this paper, we first introduce the basic theory of resolution and some deconvolution methods, so that we have a basic understanding of the traditional method, and then introduce the principle of radial transformation, so that we can understand the advantages of combining the two methods. In the aspect of data processing, we first construct a model data, then deconvolution the model data, and get the results after processing. Then the original model data is transformed in radial direction and deconvolution is done in radial channel domain. Finally, the original model data is inversely transformed back to X-T domain. In order to facilitate the comparison, we made their spectrum separately, and compared the two processed data. The final results show that the proposed method is more effective for model data processing. In order to prove that the method in this paper is not only effective in theory, we have also made the same comparison with a group of actual data. Finally, it is proved that the effect of the method in this paper is still very good.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P631.44

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本文編號(hào)：1901820