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微測井與常速約束建模折射靜校正對比研究及應(yīng)用效果

發(fā)布時間:2021-10-10 01:10
  在我國由于地震勘探的不斷深入發(fā)展,加之對以往勘探區(qū)域的地質(zhì)構(gòu)造的進一步精細化勘探,尤其是地表條件復(fù)雜的西部大沙漠戈壁區(qū)域,其表層屬于沙漠戈壁混合區(qū),地表起伏較大,介質(zhì)呈現(xiàn)典型的低降速性,且厚度大至幾十米,造成嚴重的靜校正問題,嚴重影響地震資料處理的成像質(zhì)量,因此解決該區(qū)域的靜校正問題尤為重要。通過表層微測井方法解釋出的成果數(shù)據(jù)來約束建立反演模型進行折射靜校正,并與固定常速約束反演模型折射靜校正作對比,得出通過表層微測井約束的反演模型折射靜校正效果較好,應(yīng)用到實際地震數(shù)據(jù)處理中,得出的地震剖面較之固定常速約束反演模型折射靜校正效果更好。 

【文章來源】:物探化探計算技術(shù). 2020,42(05)

【文章頁數(shù)】:8 頁

【部分圖文】:

微測井與常速約束建模折射靜校正對比研究及應(yīng)用效果


靜校正流程圖

大炮


表1 初至拾取方法Tab.1 First break picking method 拾取方法 屬性特征 實現(xiàn)的關(guān)鍵 適用范圍 相關(guān)法 地震道間相關(guān) 首道選擇 地表高差起伏變化不大 能量比法 時窗前后能量 時窗長度 高信噪比地區(qū) 分形維法 分數(shù)維 步長及差值的確定 高信噪比地區(qū) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 峰值差、均方根振幅比、信噪比 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的算法樣本集的特征量 使用范圍廣 邊緣檢測法 圖像的邊緣檢測 邊緣檢測的算法 初至前噪聲低圖3 初至折射分層控制點

示意圖,中心點,控制點,示意圖


共中心點初至分層


本文編號:3427351

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