简介:本文提出基于原始含表层多次波数据实现叠前共炮集地震数据插值。相对于利用相邻道的信息变换或外推插值用于缺失的地震数据重建,本文方法利用表层多次波数据互相关构建准一次波,将蕴含在表层多次波数据中的,而在采集记录中表现为缺失的近炮检距信息提取出来,并在滑动时间空间窗内采用最小二乘匹配滤波和均方根振幅校正方法进行准一次波校正而后用于数据插值重建。本文方法适用于表层多次波比较发育,同时又存在数据缺失尤其是近炮检距数据缺失情况。方法易于实现,不需多次波和一次波的提取,利用多次波中蕴含的信息实现缺失的地震数据弥补,为含有表层多次波的数据进行近炮检距地震信息的插值重建提供了一个很好的思路。
简介:应用多分量地震资料进行成像时通常需要先做波场分离,然后再对分离的波型进行成像。其中,波场分离可以在空间域或波数域实现。然而,由于用交错网格有限差分进行弹性波场数值模拟时,用来进行波数域波场分离的质点振动速度分量定义在不同网格节点上,本文提出了利用波数域插值方法来估算同一网格节点所需质点振动速度值;进而给出了先进行波数域插值后进行波场分离的波数域保幅波场分离方案。数值实验结果表明波数域插值方法具有较高的插值精度且保幅波场分离方法具有较好的保幅性,将本文方法进一步应用于弹性波逆时偏移可以获得保幅性较好的成像结果且对存在一定程度速度误差情况具有较好的适应性。
简介:波动方程有限差分法是地震数值模拟中的一种重要的方法,对理解和分析地震传播规律、分析地震属性和解释地震资料有着非常重要的意义。但是有限差分法由于其离散化的思想,产生了不稳定性。精细积分法在有限差分法的基础上,在时间域采用解析解的表达形式,在空间域保留任意差分格式,发展成为半解析的数值方法。本文结合并发展了以往学者的成果,推导了任意精细积分法的三维弹性波正演模拟计算公式,并对其稳定性进行了数值分析。在计算实例中,实现了精细积分法二维和三维弹性波模型的地震正演模拟,对计算结果的分析表明,精细积分法反射信号走时准确,稳定性好,弹性波场相较于声波波场,弹性波波场成分更为丰富,包含了更多波型成分(PP-和PS-反射波、透射波和绕射波),这对实际地震资料的解释和储层分析有重要的意义。实践证明,该方法可直接应用到弹性波的地质模型的数值模拟中。
简介:Theattenuationfactororqualityfactor(Q-factororQ)hasbeenusedtomeasuretheenergyattenuationofseismicwavespropagatinginundergroundmedia.ManymethodsareusedtoestimatetheQ-factor.WeproposeamethodtocalculatetheQ-factorbasedontheprestackQ-factorinversionandthegeneralizedS-transform.TheproposedmethodspecifiesastandardprimarywaveletandcalculatesthecumulativeQ-factors;then,itfindstheinterlaminarQ-factorsusingtherelationbetweenQandoffset(QVO)andtheDixformula.TheproposedmethodisalternativetomethodsthatcalculateinterlaminarQ-factorsafterhorizonpicking.Becausethefrequencyspectrumofeachhorizoncanbeextractedcontinuouslyona2Dtime–frequencyspectrum,themethodiscalledthecontinuousspectralratioslope(CSRS)method.ComparedwiththeotherQ-inversionmethods,themethodoffersnearlyeffortlesscomputationsandstability,andhasmathematicalandphysicalsignificance.WeusenumericalmodelingtoverifythefeasibilityofthemethodandapplyittorealdatafromanoilfieldinAhdeb,Iraq.TheresultssuggestthattheresolutionandspatialstabilityoftheQ-profileareoptimalandcontainabundantinterlaminarinformationthatisextremelyhelpfulinmakinglithologyandfluidpredictions.