本文選題：高分辨率 + SDRNAR　； 參考：《中國石油大學(北京)》2017年博士論文

【摘要】：隨著油氣勘探的深入發(fā)展,深層地震勘探是今后油氣勘探的重要領域,是實現(xiàn)并完成油氣儲量任務的重要手段,對油氣勘探與開發(fā)具有重要的現(xiàn)實意義。與中淺層地震勘探不同的是,由于埋藏深度較深以及地下地質條件復雜,深層地震資料信噪比更低、層間多次波淹沒一次波、疊加速度估計不準確以及地震信號吸收衰減更為嚴重。為了提高深層勘探精度,提高深層地震資料的分辨率有著重要意義。本文聯(lián)合正則化非平穩(wěn)自回歸譜分解技術(spectral decomposition using regularized non-stationary autoregression簡稱SDRNAR技術)、Gabor反褶積方法提高深層資料分辨率。兩種方法聯(lián)合使用目前尚屬首例。SDRNAR技術將地震信號分解為具有不同頻率和振幅的信號組合,分解得到的這些信號具有平滑變化的頻率和振幅。該方法在分解、重構原始信號時,壓制噪聲。在此基礎上利用Gabor反褶積技術拓寬目標信號的頻帶寬度。模型數(shù)據(jù)以及實際數(shù)據(jù)應用效果來看,深層地震信號分辨率得到提高。深層資料中廣泛發(fā)育的層間多次波是影響一次波有效成像的重要因素。常規(guī)方法由于對模型或者數(shù)據(jù)的依賴性,導致最后的預測相減不夠徹底,殘留的層間多次波造成構造假象。本文利用數(shù)學形態(tài)學在信噪分離上的優(yōu)勢,對一次波和層間多次進行分離。模型數(shù)據(jù)和實際地震數(shù)據(jù)的應用效果顯示,壓制近道層間多次波取得滿意的結果。由于地質條件復雜,深層速度信息估計不準確,同相軸不能滿足常規(guī)疊加所需要的雙曲線形態(tài),同相疊加難度大,遠偏移距信息在疊加過程中被弱化,局限性較為突出。CRS(the common reflection surface)方法不依賴于宏觀速度信息,由反射面元的位置、傾角、曲率這三個參數(shù)來代替疊加速度信息,實現(xiàn)共反射面元疊加。本文改進CRS應用思路,首先在疊前道集上偏移距方向進行相似性加權疊加,再沿著疊加剖面同相軸走向利用平面波校平技術進行疊加。模擬數(shù)據(jù)和實際深層地震數(shù)據(jù)的應用效果顯示,深層弱同相軸得到了加強。地震信號在傳播過程中由于幾何擴散、介質的非完全彈性等因素會發(fā)生頻率、振幅上的衰減,尤其深層地震資料的吸收衰減現(xiàn)象更為嚴重。地層吸收衰減作用常用品質因子Q值來表示,通過估算Q值來實現(xiàn)補償?shù)姆椒ê芏?需要各種各樣的假設,本文應用形態(tài)學多尺度算法,對深層地震資料的能量進行補償,再利用反褶積方法補償頻率,模型數(shù)據(jù)以及實際數(shù)據(jù)的應用效果顯示,該方法適用性強,取得了較好的補償效果。
[Abstract]:With the further development of oil and gas exploration, deep seismic exploration is an important field of oil and gas exploration in the future, is an important means to realize and complete the task of oil and gas reserves, and has important practical significance for oil and gas exploration and development. Different from the middle and shallow seismic exploration, because of the deep buried depth and complicated underground geological conditions, the signal-to-noise ratio of the deep seismic data is lower, and the interlayer multiple wave submerges the first wave. The estimation of stacking velocity is inaccurate and the attenuation of seismic signal is more serious. In order to improve the precision of deep exploration and improve the resolution of deep seismic data, it is of great significance. In this paper, a regularized non-stationary autoregressive spectral decomposition technique, SDRNAR decomposition using regularized non-stationary autoregression, is used to improve the resolution of deep data. The two methods are still the first. SDRNAR technology to decompose the seismic signal into different frequency and amplitude signal combination. These signals have smooth variation frequency and amplitude. The noise is suppressed when the original signal is decomposed and reconstructed. On this basis, the Gabor deconvolution technique is used to widen the bandwidth of target signal. The resolution of deep seismic signal is improved by using model data and actual data. Interlaminar multiple, which is widely developed in deep layer data, is an important factor affecting primary wave effective imaging. Because of the dependence on the model or data, the subtraction of the final prediction is not complete enough, and the residual interlayer multiples make the structure false. In this paper, the advantage of mathematical morphology in the separation of signal and noise is used to separate the primary wave from the interlayer multiple times. The application results of model data and actual seismic data show that satisfactory results can be obtained by suppressing near-channel interlayer multiple. Because of the complex geological conditions and inaccurate estimation of deep velocity information, the cophase axis can not meet the hyperbolic shape required by conventional stacking, and the in-phase stacking is difficult, and the far-offset information is weakened in the stack process. The limitation of the common reflection surface) method is not dependent on the macroscopic velocity information, but is replaced by the position, dip angle and curvature of the reflecting surface element instead of the superposition velocity information, and the common reflection surface element superposition is realized. In this paper, the idea of CRS application is improved. Firstly, similarity weighted stacking is carried out in the offset direction of prestack gathers, and then the plane wave leveling technique is used to stack along the same phase axis strike of the stack profile. The application results of simulated data and actual deep seismic data show that the weak cophase axis of deep layer has been strengthened. In the process of seismic signal propagation, due to geometric diffusion and incomplete elasticity of the medium, frequency and amplitude decay, especially the absorption and attenuation of deep seismic data, are more serious. The Q value of the quality factor is commonly used to express the absorption and attenuation of strata. There are many methods to realize compensation by estimating the Q value, which requires a variety of assumptions. In this paper, the energy of deep seismic data is compensated by morphological multi-scale algorithm. The application of deconvolution method to compensate frequency, model data and actual data shows that the method has strong applicability and good compensation effect.
【學位授予單位】：中國石油大學(北京)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P631.44

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本文編號：1953166