[发明专利]一种拾取地震波初至的方法及装置有效

专利信息
申请号: 201510312271.5 申请日: 2015-06-09
公开(公告)号: CN104932011B 公开(公告)日: 2017-09-01
发明(设计)人: 王海立;栗美华;宁宏晓;于宝华;张立军;马立新 申请(专利权)人: 中国石油天然气集团公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
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: 党晓林,刘飞
地址: 100007 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 拾取 地震波 方法 装置
【说明书】:

技术领域

本申请涉及地震探勘处理技术领域,特别涉及一种拾取地震波初至的方法及装置。

背景技术

在地震勘探中,将从炮点激发并最先到达检波点的地震波称为初至波,并将初至波的到达时间称为地震波初至时间,一般也可以简称为初至。地震波初至拾取就是要确定地震道上纯噪音信号与噪音和有效波叠加信号之间的分界时刻。

地震波初至的拾取一直是一个基础而又很重要的问题。它在静校正计算方面起着重要的作用,它的准确与否直接影响到静校正计算结果的好与坏。此外,随着高密度勘探技术的广泛运用,可控震源采集技术得到迅速发展,然而利用可控震源采集技术所采集的地震数据中地震波初至的质量很差。因此,提高地震波初至的拾取精度显得十分重要。

目前,现有技术中提高地震波初至的拾取精度的方法主要有两类:一类是基于单一地震道初至波特征的方法,如最大能量法、能量比值法、分形维法以及神经网络法等;另一类是基于多道地震道初至波特征的方法,如相关法和图像法。其中,最大能量法是将地震道上能量最大的点作为地震波初至;能量比值法是选取某一特定的地震属性道,然后根据相邻前、后时窗口的属性值比值(如振幅绝对值、波形长度、振幅包络等)特征来确定地震波初至的位置;分形维法通过统计地震道曲线的分形维数特征来识别地震波初至的位置;神经网络法是利用多种地震道初至波属性特征来识别初至;相关法是利用相邻地震道的初至波的相似性特征来拾取初至;图像法是将地震资料进行灰度化处理,然后利用图像处理技术(如边缘检测技术)来识别地震波初至。

在实现本申请过程中,发明人发现现有技术中至少存在如下问题:

上述这些方法侧重于理论方面的研究,在拾取所采集的地震数据中的初至之前,并没有先对地震数据中的初至进行处理以提高初至信噪比,而是直接对地震数据进行初至拾取,这不能有效的提高地震波初至的拾取精度。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种拾取地震波初至的方法及装置,以实现有效提高地震波初至的拾取精度的目的。

为实现上述技术目的,本申请实施例提供拾取地震波初至的方法及装置是这样实现的:

本申请提供了一种拾取地震波初至的方法,包括:

对所获取的第一地震数据体中的单炮记录进行排序,得到第二地震数据体;

依次将所述第二地震数据体中的每个单炮记录与该单炮记录前、后相邻的单炮记录相叠加,得到第三地震数据体;

拾取所述第三地震数据体中的地震波初至。

优选的,所述对所获取的第一地震数据体中的单炮记录进行排序包括:

基于触发条件,按照每个单炮记录所对应炮点的桩号,对所述第一地震数据体中的所有单炮记录进行排序。

优选的,所述对所获取的第一地震数据体中的单炮记录进行排序包括:

基于触发条件,按照每个单炮记录所对应炮点的空间坐标位置,对所述第一地震数据体中的所有单炮记录进行排序。

进一步的,所述触发条件包括指示对所述单炮记录进行排序的自动化脚本指令或用户指令。

优选的,在对所述单炮记录排序之后,在将每个单炮记录与该单炮记录前、后相邻的单炮记录相叠加之前,所述方法还包括:

将第二地震数据体中的单炮记录进行顺序编号。

进一步的,所述依次将第二地震数据体中的每个单炮记录与该单炮记录前、后相邻的单炮记录相叠加,得到第三地震数据体包括:

将第二地震数据体中的每个单炮记录的编号按照预设间隔依次减小,得到第四地震数据体;

将第二地震数据体中的每个单炮记录的编号按照所述预设间隔依次增大,得到第五地震数据体;

将第二地震数据体、第四地震数据体和第五地震数据体中同一编号所对应的单炮记录相叠加,得到第三地震数据体。

本申请实施例还提供了一种拾取地震波初至的装置,包括:

排序单元,用于对所获取的第一地震数据体中的单炮记录进行排序,得到第二地震数据体;

叠加单元,用于依次将第二地震数据体中的每个单炮记录与该单炮记录前、后相邻的单炮记录相叠加,得到第三地震数据体;

拾取单元,用于拾取所述第三地震数据体中的地震波初至。

优选的,所述排序单元包括:

第一排序子单元,用于基于触发条件,按照每个单炮记录所对应炮点的桩号,对所述第一地震数据体中的所有单炮记录进行排序。

优选的,所述排序单元包括:

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