[发明专利]波场分离方法和装置有效
申请号: | 201410373374.8 | 申请日: | 2014-07-31 |
公开(公告)号: | CN104133241B | 公开(公告)日: | 2017-04-05 |
发明(设计)人: | 王之洋;刘洪 | 申请(专利权)人: | 中国科学院地质与地球物理研究所 |
主分类号: | G01V1/28 | 分类号: | G01V1/28;G01V1/36 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司11127 | 代理人: | 王天尧 |
地址: | 100029 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 分离 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及油气勘探技术领域,特别涉及一种波场分离方法和装置。
背景技术
随着油气勘探程度的加深,对更高精度的成像和反演的需求也越来越迫切。常规的纵波地震勘探虽然应用广泛,但是对于特定的复杂的地质结构的成像精度不够,因此,发展基于弹性波理论的多波多分量地震勘探技术有一定的现实意义。弹性矢量波场逆时偏移技术采用全波波动方程,会获得更加丰富的细节信息,不论在各向同性介质或者是各向异性介质中,弹性矢量波对地下介质的成像效果都要优于单纯的声波成像效果。但是弹性波逆时偏移面临的一个最大的问题是传统的互相关成像条件不分离弹性矢量波场,只是对波场的垂直分量和水平分量分别成像,然而对垂直分量和水平分量分别成像,在物理上毫无意义,因为纵横波混杂在一起会造成串扰和假象,这就需要在成像前,先对矢量波场进行分离。
目前,矢量波场分离主要有两种方法:
1)通过求解Christoffel方程,得到qP,qSV和qSH波的精确频散关系,其中,q是quasi-的缩写,因为在各向异性介质中,只有在特定方向,纵波和横波的偏振方向才是水平和垂直波传播方向的,严格上并不是真正的P波和S波,近似频散关系之后,再进行傅里叶反变换得到相应的波动方程。目前有一种方式是假设横波速度为零,推导出VTI介质qP波频散方程,再经过傅里叶反变换,从而得到VTI介质qP波频率-空间域的波动方程。
2)利用地震波场的偏振特性对矢量波场进行分离,在各向同性介质中,利用Helmholtz定理对矢量波场分别求取散度和旋度得到纵波和横波,其本质是将矢量波场分别向水平波数和垂直波数方向进行投影。根据在各向异性介质中,纵波和横波的偏振方向并不一定是水平或者垂直波数方向的特点,通过求解波数域Christoffel方程,得到纵横波的偏振向量,并分别将矢量波场分别投影到相应的偏振方向上,从而得到qP波和qSV波。后来,将该方法推广到三维各向异性介质中的纵横波分离,并利用拟微分算子,在空间域进行纵横波分离,将Dellinger的理论从均匀介质推广到非均匀介质,为了提高分离效率,还提出了在混合域分离的方法,即,根据模型参数选择一些参考模型,在波数域进行分离,然后在空间域插值得到该模型参数下的纵横波波场。主要的插值方式有两种,一种是构建一个联系各向异性参数和偏振向量的解析函数,计算插值系数,但该函数是基于弱各向异性理论建立的,对于强各向异性介质,存在偏差,将导致插值出现问题,另一种是使用空间插值的方法,采用了IDW(Inverse Distance Weights)算法,IDW算法基于相似相近的原则,受非均匀分布的数据点影响比较大,数据点越多,插值越准确,但如果选择的数据点距离一致,其权重也一致,难以有效区分数据点的空间构性。
然而,为了达到很好的精确度,目前对各向异性的处理都是在空间域进行的,这样虽然可以保证精确度,但是计算量很大,计算效率比较低。
发明内容
本发明实施例提供了一种波场分离方法,以减少波场分离的计算量,该方法包括:
计算初始模型各向异性参数分布的变异函数值,拟合得到该初始模型的变异函数;
利用所述变异函数和参考点搜索策略,从初始模型中选取N个参考模型,其中,N为正整数;
将空间域的矢量弹性波场变换至波数域;
对选取的N个参考模型中的每个参考模型执行以下操作:根据参考模型计算得到拟微分算子,并采用自褶积窗函数截断拟微分算子;对该参考模型下的矢量弹性波场在波数域进行波场分离;将在波数域进行分离后的纵横波波场反变换回空间域,得到该参考模型下的波场分离结果;
利用所述变异函数计算各个参考模型相对于初始模型的权重系数;
根据计算得到的各个参考模型的权重系数,在空间域对各个参考模型下的波场分离结果进行加权插值处理;
将插值处理后得到的结果作为初始模型的波场分离结果。
在一个实施例中,所述自褶积窗函数是按照以下方式得到的:
选择主瓣和旁瓣性能高于预定阈值的窗函数作为原始窗函数;
对所述原始窗函数做L次自褶积运算得到自褶积后的窗函数,其中,L为正整数;
对自褶积后的窗函数与原始窗函数进行加权运算,得到所述自褶积窗函数。
在一个实施例中,按照以下公式计算初始模型各向异性参数分布的变异函数值:
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