CN108693560A - 一种基于互相关道的散射波成像方法及*** - Google Patents

一种基于互相关道的散射波成像方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于互相关道的散射波成像方法及***。所述方法包括：输入地震数据道集、速度模型以及初始化成像参数；正演计算检波点到成像点的旅行时；将地震数据道集转化为互相关道集；利用互相关道集进行散射波成像；输出散射波成像结果。本发明的技术方案，利用互相关道集扩充了数据道集的规模，有利于低信噪比数据成像。此外，基于相关道散射波成像方法消去了炮点到散射点路径的影响，将降低速度模型误差对散射波成像精度的影响。

Description

一种基于互相关道的散射波成像方法及***
技术领域
本发明属于地震勘探领域，涉及资料处理领域(微地震数据，VSP数据和地面地震数据等)，更具体地，涉及一种利用互相关道数据进行散射波成像方法及***。
背景技术
地层中的断层、裂隙(缝)和孔洞等小尺度地质目标体是常见的油气运移通道和储集体，对油气勘探具有重要意义。散射波能反映这些地下介质不规则异常体的重要信息。对散射波进行准确成像是提高这些地质异常体成像效果的关键。因此，地震资料处理中保护散射波信息并使其精确成像十分必要，并且提高绕射波成像效果的方法研究越来越受到研究人员重视。
散射波可以和反射波不分开处理，通常利用克希霍夫偏移、波动方程偏移等叠前偏移方法进行散射波场成像。另外，为了在地震成像剖面上有效识别小尺度异常体，也可以基于反射波与散射波的运动学特征差异分离反射波场和绕射波场，然后对绕射波场进行成像，以实现加强绕射体的目标成像。无论是否进行散射波分离，散射波成像方法都受偏移速度模型的影响较大；当地质结构复杂时，由于不能获取较好的偏移速度模型，这将制约散射波成像的效果。
因此，本领域需要一种效果较好的散射波成像方法。
发明内容
本发明的目的在于针对散射波成像问题，引入一种利用互相关道数据进行散射波成像方法。与传统的克希霍夫偏移等叠前偏移方法相比，该方法不用计算炮点到散射点的旅行时，达到了降低速度模型误差对散射波成像精度影响的目的。
根据本发明的一个方面，提供一种基于互相关道的散射波成像方法，该方法包括：输入地震数据道集、速度模型以及初始化成像参数；正演计算检波点到成像点的旅行时；将地震数据道集转化为互相关道集；利用互相关道集进行散射波成像；输出散射波成像结果。
可选地，正演计算检波点到成像点的旅行时包括：
利用地震数据道集的检波点坐标和成像范围，采用旅行时正演算法(如，两点射线追踪或解程函方程算法)，计算检波点到所有成像点的旅行时。
进一步地，将地震数据道集转化为互相关道集包括：
读入地震数据道集，道集中数据道数为N；
对于第i道数据道，求取第j道数据与第i道数据道间互相关函数，其中i＝1,2,...,N-1，j＝i+1,i+2,...,N；
改变i值，重复求取第j道数据与第i道数据道间互相关函数，直到任意两道间的互相关函数计算完毕，得到互相关道集。
可选地，利用公式cij(t)＝∫si(τ)·sj(τ+t)dτ求取第j道数据与第i道数据道间互相关函数，其中，cij(t)表示互相关道集，si(t)和sj(t)分别表示第i和j道地震数据。
进一步地，利用互相关道集进行散射波成像包括：
读入任意一道互相关数据cij(t)，确定生成该互相关道数据的地震数据的两个检波器坐标ri和rj；
计算成像范围内任意成像点x到两个检波器间的旅行时差Δtij(x)；
对于任意成像点x，利用计算出的旅行时差Δtij(x)，在互相关数据道中提取该时刻的采样点值；
将采样点值乘以振幅校正因子1/(ri-x)(rj-x)，输出和叠加到成像点x处；
重复上述步骤，直到相关道集中所有数据道计算完毕。
根据本发明的另一方面，提供一种基于互相关道的散射波成像***，所述***包括：
存储器，存储器存储地震数据道集、速度模型、初始化成像参数以及可执行指令；
处理器，所述处理器调用存储器存储的数据，执行所述可执行指令完成以下步骤：
正演计算检波点到成像点的旅行时；
将地震数据道集转化为互相关道集；
利用互相关道集进行散射波成像；
输出散射波成像结果。
本发明的技术方案，利用互相关道集扩充了数据道集的规模，有利于低信噪比数据成像。此外，基于相关道散射波成像方法消去了炮点到散射点路径的影响，将降低速度模型误差对散射波成像精度的影响。
本发明的其它特征和优点将在随后具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1显示了本方法的步骤流程图。
图2显示了根据本发明实施例的利用互相关道集进行散射波成像的流程图。
图3显示了根据本发明实施例的单散射点模型成像结果图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然附图中显示了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。
本发明属于地震资料处理领域，具体是一种利用互相关道数据进行散射波成像的方法。散射波场由炮点激发经过散射点散射到达接收点的旅行时可以表示为波场从炮点到散射点的旅行时和波场从散射点到接收点的旅行时之和。两道地震数据进行互相关时将消除波场从炮点到散射点的旅行时影响；互相关道也保留了来自散射波的走时信息。因此，本发明提出了一种基于互相关道集的散射波成像的方法，该方法基于相关道散射波成像消除了炮点到散射点路径的影响，将降低速度模型误差对散射波成像精度的影响，该方法将有利于低速度模型精度下散射波成像。
具体地，如图1所示，提供一种基于互相关道的散射波成像方法，该方法包括：输入地震数据道集、速度模型以及初始化成像参数；正演计算检波点到成像点的旅行时；将地震数据道集转化为互相关道集；利用互相关道集进行散射波成像；输出散射波成像结果。
在本成像方法中，速度模型为已知条件，成像前已经给定，初始化成像参数可以包括，成像范围，成像孔径等。
利用地震数据道集的检波点坐标和成像范围，采用旅行时正演算法(如，两点射线追踪或解程函方程算法)计算检波点到所有成像点的旅行时；计算出的旅行时将用于后续的互相关道集成像中。
可选地，将地震道集转化为互相关道集，地震道互相关后也包含来自散射波走时信息。将地震数据道集转化为互相关道集具体步骤如下：
读入地震数据道集，道集中数据道数为N；
对于第i道数据道(i＝1,2,...,N-1)，求取第j道数据(j＝i+1,i+2,...,N)与其间互相关函数(cij(t)＝∫si(τ)·sj(τ+t)dτ)；si(t)和sj(t)分别表示第i和j道地震数据。
重复上述步骤，直到任意两道间的互相关函数计算完毕，最终得到互相关道集cij(t)。
接下来，利用互相关道集进行散射波成像。
地震波波场由炮点激发，经过散射点散射到达检波器的旅行时可以表示为
tr＝tsi+tir (1)
其中，tsi为波场从炮点到散射点的旅行时；tir为波场从散射点到接收点的旅行时。检波器r1和检波器r2接收到的地震道进行互相关时，由于波场从炮点到散射点的走时tsi相同，互相关数据道中将能提取出波场从散射点到这两个检波器间走时差。
常速速度模型下，波场从散射点到两个固定检波点间旅行时差固定时，散射点可能的位置是以这两个检波点为焦点的“双曲线”上。散射波信息被多个检波点接收时，任意两个检波点就能决定一条“双曲线”，这些双曲线的交点就是真实散射点的位置。
根据本发明的实施例，如图2所示，利用互相关道集进行散射波成像的具体步骤如下：
读入互相关道集，初始化参数(包括成像范围，偏移孔径等)；
读入任意一道互相关数据cij(t)，确定生成该互相关道数据的地震数据的两个检波器坐标ri和rj；
计算成像范围内任意成像点x到两个检波器间的旅行时差Δtij(x)；
对于任意成像点x，利用计算出的旅行时差Δtij(x)，在互相关数据道中提取该时刻的采样点值；
将采样点值乘以振幅校正因子1/(ri-x)(rj-x)，输出和叠加到成像点x处；
重复以上步骤，直到相关道集中所有数据道计算完毕。
本发明的方法将地震道集转换为互相关道集，扩充了数据道集的规模，有利于低信噪比数据成像。另外，互相关道进行散射波成像能消去炮点到散射点路径的影响，将降低速度模型误差对散射波成像精度的影响。
根据本发明的另一方面，提供一种基于互相关道的散射波成像***，所述***包括：
存储器，存储器存储地震数据道集、速度模型、初始化成像参数以及可执行指令；
处理器，所述处理器调用存储器存储的数据，执行所述可执行指令完成以下步骤：
正演计算检波点到成像点的旅行时；
将地震数据道集转化为互相关道集；
利用互相关道集进行散射波成像；
输出散射波成像结果。
此外，还提供一种基于互相关道的散射波成像***，所述***包括：
输入地震数据道集、速度模型、初始化成像参数的单元；
正演计算检波点到成像点的旅行时的单元；
将地震数据道集转化为互相关道集的单元；
利用互相关道集进行散射波成像的单元；
输出散射波成像结果的单元。
实施例
本实施例利用本发明的基于互相关道的散射波成像方法对散射波进行成像。在本实施例中，采用单散射点模型对本方法进行验证。
在本实施例中，模型数据共32个检波器，检波器横向坐标为0m，深度坐标为500～1120m，间隔为20m；散射点坐标为(500m，800m)；真实速度为常速4000m/s，偏移速度为5000m/s。
图3显示了该单散射点模型成像结果，从图3中可以看出速度模型误差对散射波成像误差影响较小。模型测试表明本发明的成像方法有效。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。

Claims (10)

1.一种基于互相关道的散射波成像方法，其特征在于，该方法包括：
输入地震数据道集、速度模型以及初始化成像参数；
正演计算检波点到成像点的旅行时；
将地震数据道集转化为互相关道集；
利用互相关道集进行散射波成像；
输出散射波成像结果。
2.根据权利要求1所述的基于互相关道的散射波成像方法，其特征在于，正演计算检波点到成像点的旅行时包括：
根据地震数据道集的检波点坐标和成像范围，采用旅行时正演算法，计算检波点到所有成像点的旅行时。
3.根据权利要求1所述的基于互相关道的散射波成像方法，其特征在于，将地震数据道集转化为互相关道集包括：
读入地震数据道集，道集中数据道数为N；
对于第i道数据道，求取第j道数据与第i道数据道间互相关函数，其中i＝1,2,...,N-1，j＝i+1,i+2,...,N；
改变i值，重复求取第j道数据与第i道数据道间互相关函数，直到任意两道间的互相关函数计算完毕，得到互相关道集。
4.根据权利要求3所述的基于互相关道的散射波成像方法，其特征在于，利用公式cij(t)＝∫si(τ)·sj(τ+t)dτ求取第j道数据与第i道数据道间互相关函数，其中，cij(t)表示互相关道集，si(t)和sj(t)分别表示第i和j道地震数据。
5.根据权利要求4所述的基于互相关道的散射波成像方法，其特征在于，利用互相关道集进行散射波成像包括：
读入任意一道互相关数据cij(t)，确定生成该互相关道数据的地震数据的两个检波器坐标ri和rj；
计算成像范围内任意成像点x到两个检波器间的旅行时差Δtij(x)；
对于任意成像点x，利用计算出的旅行时差Δtij(x)，在互相关数据道中提取该时刻的采样点值；
将采样点值乘以振幅校正因子1/(ri-x)(rj-x)，输出和叠加到成像点x处；
重复上述步骤，直到相关道集中所有数据道计算完毕。
6.一种基于互相关道的散射波成像***，其特征在于，所述***包括：
存储器，存储器存储地震数据道集、速度模型、初始化成像参数以及可执行指令；
处理器，所述处理器调用存储器存储的数据，执行所述可执行指令完成以下步骤：
正演计算检波点到成像点的旅行时；
将地震数据道集转化为互相关道集；
利用互相关道集进行散射波成像；
输出散射波成像结果。
7.根据权利要求6所述的基于互相关道的散射波成像***，其特征在于，正演计算检波点到成像点的旅行时包括：
根据地震数据道集的检波点坐标和成像范围，采用旅行时正演算法，计算检波点到所有成像点的旅行时。
8.根据权利要求6所述的基于互相关道的散射波成像***，其特征在于，将地震数据道集转化为互相关道集包括：
读入地震数据道集，道集中数据道数为N；
对于第i道数据道，求取第j道数据与第i道数据道间互相关函数，其中i＝1,2,...,N-1，j＝i+1,i+2,...,N；
改变i值，重复求取第j道数据与第i道数据道间互相关函数，直到任意两道间的互相关函数计算完毕，得到互相关道集。
9.根据权利要求8所述的基于互相关道的散射波成像***，其特征在于，利用公式cij(t)＝∫si(τ)·sj(τ+t)dτ求取第j道数据与第i道数据道间互相关函数，其中cij(t)表示互相关道集，si(t)和sj(t)分别表示第i和j道地震数据。
10.根据权利要求7所述的基于互相关道的散射波成像***，其特征在于，利用互相关道集进行散射波成像包括：
读入任意一道互相关数据cij(t)，确定生成该互相关道数据的地震数据的两个检波器坐标ri和rj；
计算成像范围内任意成像点x到两个检波器间的旅行时差Δtij(x)；
对于任意成像点x，利用计算出的旅行时差Δtij(x)，在互相关数据道中提取该时刻的采样点值；
将采样点值乘以振幅校正因子1/(ri-x)(rj-x)，输出和叠加到成像点x处；
重复上述步骤，直到相关道集中所有数据道计算完毕。
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