本文選題：靜校正　切入點：小波變換　出處：《石油地球物理勘探》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：中國中西部前陸盆地油氣資源豐富,但復(fù)雜的近地表結(jié)構(gòu)及難以辨識的初至導(dǎo)致靜校正問題異常突出,這已成為制約前陸盆地地下構(gòu)造準確成像的一大瓶頸。為了解決這一問題,本文提出了一種復(fù)雜山地層析反演靜校正方法:首先基于小波變換和Lipschitz指數(shù)獲取有效初至信號并采用相關(guān)算法拾取準確的初至,然后基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSQR的雙尺度反演算法求解精細的近地表速度模型,最后計算精確的靜校正量。將該方法應(yīng)用于塔里木庫車克深地區(qū)實際地震資料,結(jié)果表明該方法有效提高了復(fù)雜山地的靜校正精度。
[Abstract]:The Foreland basins in central and western China are rich in oil and gas resources, but the complex near-surface structure and the difficult initial arrival cause the problem of static correction to be very prominent. In order to solve this problem, this has become a major bottleneck restricting the accurate imaging of underground structures in Foreland basins. In this paper, a static correction method for complex mountain tomography inversion is proposed. Firstly, the effective first arrival signal is obtained based on wavelet transform and Lipschitz exponent, and the correlation algorithm is used to pick up the accurate first arrival. Then, based on BP neural network and LSQR's two-scale inversion algorithm, the fine near-surface velocity model is solved, and the accurate static correction is calculated. The method is applied to the actual seismic data in Kuqecheshan area of Tarim. The results show that this method can effectively improve the accuracy of static correction in complex mountain areas.
【作者單位】： 中國石油勘探開發(fā)研究院廊坊分院;
【基金】：國家油氣重大專項“致密氣富集規(guī)律與勘探開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)”之課題“致密氣有效儲層預(yù)測技術(shù)”(2016ZX05047-002)資助
【分類號】：P631.4

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本文編號：1632887