[发明专利]一种基于模型和全局寻优的速度谱自动解释方法

说明书

技术领域

本发明属于油气及煤层气地震勘探与开发领域，具体涉及一种基于模型和全局寻优的速度谱自动解释方法。

背景技术

在油气勘探地震资料的处理中，叠加速度分析既是基础性也是非常重要的地震数据处理内容，它是实现地震勘探多次覆盖共CMP道集叠加的依据，也是支撑高精度地震成像速度建模的基础。

叠加速度分析是基于速度谱的实现形式，是根据地震信号的激发与接收之间存在的正常时差原理，采用预先给定的一系列速度曲线进行扫描，依次计算出CMP道集中各道的正常时差，继而进行动校和迭加，得到时间-速度-叠加能量矩阵。

叠加速度谱的解释是基于同相叠加能量最大原理，就是当扫描速度正确时能够正确计算出各道的正常时差和正常时差校正，实现CMP道集中各道数据的同相迭加，此时的叠加能量最大，因此，叠加速度谱的解释是沿时间轴分析并拣选速度谱上相对可靠和叠加能量较大的能量团。

事实上，在实际的地震资料处理中影响叠加速度谱计算和解释精度的因素很多，比如地震记录中的随机噪音、信噪比、复杂构造、波的干涉、地层倾角等等，这些影响因素不可能通过数学模型进行全面的描述和通过数据处理全面消除。因此，实际的反射波时距曲线已不是理想意义上的双曲线形态，叠加速度谱通常会表现出能量团不聚焦，在时间轴上速度的变化趋势不唯一、速度变化大或速度倒转等等。

由于叠加速度分析的精度受制于地震勘探的条件和观测资料的信噪比，在速度谱上表现出多解性和模糊性，因此，速度谱的解释基本是采用人机交互模式，这也是目前常规地震资料处理中人工操作量最大的一个环节。因此，速度自动解释方法也不断推出，这些方法一般都是基于全局优化算法。例如基于蒙特卡洛方法等。这类方法具有算法易于设计，对目标函数要求不高从而应用广泛。但效率低，不能保证产生优化问题的最优解，并且结论常常带有随机性。另外一些是基于局部寻优的方法包括：牛顿法，共扼梯度法，神经网络方法等。这类方法虽然有较高的计算效率，但算法复杂。往往需要利用导数为寻找极值点提供有效信息。直接方法对函数的分析性质没有要求，而且根据一定的数学原理，用尽量少的计算量，通过直接比较函数值的大小来确定极值点的位置。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种基于模型和全局寻优的速度谱自动解释方法，基于对速度谱计算的方法原理、数据特征、地震速度的分布规律、速度谱解释判别准则的分析，进行规律性总结和理论抽象，构建模型约束条件下的最优化速度谱自动解释方法，从而将地震资料处理员从繁重的人机交互式速度谱拾取工作中解脱出来，减少手工工作量，并可以缩短地震资料处理周期。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于模型和全局寻优的速度谱自动解释方法，包括：

(1)对原始地震数据即共炮道集进行预处理；

(2)将第一步得到的CMP道集作为输入数据，同时任意给定一个参考速度作为初始参考速度，并用该初始参考速度对当前CMP道集进行NMO校正；

(3)对某一时间t，利用参考速度作为种子点产生随机数，并将该随机数作为叠加速度VrmsO，然后对VrmsO进行求解得到最佳VrmsO，然后进行下一时刻的VrmsO的求解，直到该CMP道集上所有t时刻的VrmsO都得到求解；

(4)输入下一个CMP道集，重复(2)、(3)步，直到所有的输入CMP点上的VrmsO都得到求解。

所述步骤(1)的预处理包括：

置道头、去噪、振幅补偿、静校正、反褶积、分选得到CMP道集。

所述步骤(3)中是利用蒙特卡洛算法对VrmsO进行求解得到最佳VrmsO。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：利用本发明能够将地震资料处理员从繁重的人机交互式速度谱拾取工作中解脱出来，减少手工工作量，并可以缩短地震资料处理周期。

附图说明

图1现有叠加速度分析的步骤框图。

图2本发明方法的步骤框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述：

一般情况下，自动速度分析在数学表现形式上是求解如下形式的极值问题：

其中S表示速度谱，t表示时间样点，Vrms表示叠加速度。

步骤如图1所示，通常最后一步是人工拾取。

在求解上述极值问题时使用的算法通常是全局优化算法。