【摘要】：疊前道集優(yōu)化技術(shù)是疊前反演的前序工作,是頁巖氣能源勘探與開發(fā)過程中的重要技術(shù)。經(jīng)過優(yōu)化的道集能夠真實地揭示地下介質(zhì)的AVO特征,改善地震數(shù)據(jù)品質(zhì)以滿足疊前彈性參數(shù)反演的要求。針對疊前地震道集富含隨機噪聲,曲線型噪聲以及同相軸不平穩(wěn)的問題,本文提出了疊前地震道集優(yōu)化技術(shù)流程,并致力于隨機噪聲去除算法研究,曲線型噪聲去除算法研究,同相軸拉平算法研究。本文首先闡述了疊前道集優(yōu)化技術(shù)在當今新能源勘探中的重要性,討論了疊前道集優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展情況及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,然后詳細介紹了現(xiàn)有的隨機噪聲去除方法,包括經(jīng)典降噪方法,結(jié)構(gòu)導(dǎo)向濾波方法等。針對曲線型噪聲去除介紹了傳統(tǒng)的Radon變換域分離法去噪,最后介紹了基于速度和基于統(tǒng)計的同相軸拉平算法。針對以上三個問題的研究形成了一套適用于疊前道集優(yōu)化的方法,并從理論和實際數(shù)據(jù)應(yīng)用中證明了方法的先進性。具體工作如下:1、針對疊前道集富含非高斯噪聲,本文將基于混合優(yōu)化的結(jié)構(gòu)導(dǎo)向濾波方法運用到疊前道集的隨機噪聲去除中。在對道集進行結(jié)構(gòu)導(dǎo)向濾波時,引入混合范數(shù)對道集的梯度結(jié)構(gòu)張量進行混合范數(shù)濾波。并將該方法的降噪結(jié)果與常用的地震圖像降噪方法曲波變換降噪和結(jié)構(gòu)導(dǎo)向濾波降噪進行對比,證明了該方法在去除噪聲的同時很好的保留了疊前道集同相軸的結(jié)構(gòu)信息。2、針對疊前道集富含曲線型噪聲,本文提出基于高精度Radon變換的曲線型噪聲降噪方法。在變換中引入可變的阻尼因子進行迭代更新,極小化Radon變換殘差。在迭代過程中用logistic曲線下降代替指數(shù)下降方式,加快殘差的收斂速度。通過在變換域設(shè)置曲率閾值來分離有效信號和曲線型噪聲,完成曲線型噪聲降噪處理。3、針對疊前道集同相軸不平問題,提出一種全局優(yōu)化的道集拉平算法。在該算法中通過自相似近鄰傳播確定基準道,對地震道集開時窗,選取時窗中心點作為種子點,求解全局優(yōu)化后的空變校正因子,建立新坐標系,最終實施同相軸拉平。經(jīng)數(shù)據(jù)測試,該方法具備穩(wěn)定,高效的特點。本文中道集優(yōu)化算法應(yīng)用于不同工區(qū)。從實際工區(qū)的效果來看,無論是噪聲去除還是同相軸拉平效果都很明顯,與傳統(tǒng)的方法對比道集質(zhì)量有更大的提高。
[Abstract]:Prestack gather optimization is a preorder work of prestack inversion and an important technique in the process of shale gas energy exploration and development. The optimized gathers can truly reveal the AVO characteristics of underground media and improve the seismic data quality to meet the requirements of pre-stack elastic parameter inversion. In order to solve the problem that prestack seismic gather is rich in random noise, curvilinear noise and unsteady phase axis, this paper presents the optimization technology flow of prestack seismic gather, and devotes to the research of random noise removal algorithm and curve noise removal algorithm. Research on the algorithm of cophase axis leveling. In this paper, the importance of prestack gathers optimization technology in new energy exploration is first expounded, the development of prestack gathers optimization technology and its research status at home and abroad are discussed, and then the existing random noise removal methods are introduced in detail. It includes classical noise reduction method, structure oriented filtering method and so on. The traditional Radon transform domain de-noising method for curve noise removal is introduced. Finally, the in-phase leveling algorithm based on speed and statistics is introduced. According to the above three problems, a set of methods for optimizing prestack gathers has been developed and proved to be advanced in both theoretical and practical data applications. The main works are as follows: 1. As prestack gathers are rich in non-Gao Si noise, this paper applies the structure guidance filtering method based on hybrid optimization to the random noise removal of prestack gathers. In the process of structure-oriented filtering, mixed norm is introduced to filter the gradient structure Zhang Liang of the gathers. The noise reduction results of this method are compared with the usual seismic image denoising methods: Qu Bo transform denoising and structure-oriented filtering. It is proved that this method not only removes noise but also preserves the structure information of the same phase axis of prestack gathers. 2. In view of the rich curve type noise in prestack gathers, this paper proposes a new method based on high precision Radon transform to reduce the noise of curve type noise. The variable damping factor is introduced into the transformation to update iteratively, and the residual of Radon transform is minimized. In the iterative process, the descent of the logistic curve instead of the exponential descent is used to accelerate the convergence rate of the residual error. By setting a curvature threshold in the transform domain to separate the effective signal from the curvilinear noise, the denoising processing of the curvilinear noise is completed. 3. Aiming at the in-phase unevenness of the prestack gathers, a globally optimized algorithm for trace-leveling is proposed. In this algorithm, the datum track is determined by self-similar nearest neighbor propagation, and the time window is opened to the seismic trace collection. The center of the window is selected as the seed point, the correction factor of global optimization is solved, a new coordinate system is established, and the cophase axis leveling is finally implemented. The test results show that the method is stable and efficient. In this paper, the middle gather optimization algorithm is applied to different working areas. From the effect of actual working area, both the noise removal and the in-phase axial leveling effect are obvious, and compared with the traditional method, the quality of gather is improved more.
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P631.4

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本文編號：2272637