二维弹性波逆时偏移成像方法研究

来源 :中国石油大学(北京) | 被引量 : 0次 | 上传用户:commander_ocean
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由于地震勘探对象的日趋复杂,对地下复杂构造进行精确的偏移成像也越来越受重视。随着近年来计算机性能的高速发展,逆时偏移技术也进入了迅速发展阶段,并逐步应用于实际生产应用中。相比于声波逆时偏移,弹性波逆时偏移可以提供丰富的转换波、横波成像信息。在实际应用中,弹性波偏移成像效果、保幅性和计算效率等方面还有待进一步加强。本文旨在完善弹性波逆时偏移技术,探索转换波成像应用,提高弹性波逆时偏移的实用性。本文研究了基于双程波动方程的弹性波逆时偏移成像方法和与震源无关的转换波成像方法,主要从弹性波场分离的保幅性和计算效率,方向行波场分离成像条件和成像低频噪声分析等方面开展研究。取得了如下主要研究成果:(1)针对现有的五种弹性波场分离方法进行了研究,分析了不同波场分离方法的保幅性、计算效率及在逆时偏移成像中的适用性。结合基于最小二乘优化的有限差分方法,形成了具有保幅波场分离效果的弹性波逆时成像方法。此外,为了使弹性波逆时偏移达到实用化,需要综合考虑不同波场分离法的适用情况。(2)考虑到应用弹性波场进行互相关成像时,所采用的波场应符合在成像点处的运动学及动力学特征,发展了基于多方向行波分离的弹性波逆时偏移成像条件,压制低频成像噪音,提高了偏移成像剖面的质量。其中,为了提高行波分离的计算效率,进一步构建了具有保幅分离效果的方向行纵、横波一步分离法。通过模型测试,验证了基于多方向行波分离的弹性波逆时偏移成像条件的成像优势。(3)基于多方向行波分离的偏移成像结果,提取成像剖面上的低频噪音,探索利用基于深度学习的图像识别技术来识别浅层低速带的底界面,从而在低频成像噪音中获取浅层低速带的界面信息。模型测试结果表明了方法的有效性,为图像识别等机器学习新技术在传统地震勘探中的应用提供了方向。(4)考虑弹性波场中纵波与转换波之间的干涉关系,基于前人提出的一种与震源无关的转换波成像条件,将之与方向行波分离方法相结合,发展了一种改进的转换波偏移成像条件。该成像条件可作为逆时偏移成像条件不适用时的补充和替代,进一步充分利用多波多分量数据进行成像。最后,通过模型测试表明了方法的可行性。
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