疊前道集分析與優(yōu)化方法研究.pdf

1、疊前道集優(yōu)化技術是疊前反演的前序工作，是巖性油氣藏開發(fā)的重要技術。經(jīng)過優(yōu)化的道集能夠解釋地下介質的特征。鑒于實際獲得的工區(qū)數(shù)據(jù)會因為各種原因導致成像質量不高，本文主要針對地震數(shù)據(jù)中包含高斯和非高斯隨機噪聲，多次波相干噪聲，疊前同相軸不平整以及缺失部分地震子道等問題，對疊前數(shù)據(jù)進行優(yōu)化處理。
　　本文首先闡述了相關領域的發(fā)展現(xiàn)狀以及發(fā)展進程，然后針對幾個重點領域提出了本文的優(yōu)化流程，對流程中涉及到的相關技術進行重點介紹，之后提出了本

2、文所做出的創(chuàng)新性研究，最后通過人工數(shù)據(jù)和實際工區(qū)數(shù)據(jù)進行驗證，證明了本文提出的改進具有真實可靠的提升效果，本文的主要工作如下：
　　1.針對疊前數(shù)據(jù)富含噪聲的問題，對于不規(guī)則隨機噪聲，本文采用了二范數(shù)和四范數(shù)的雙正則項混合的方法，結合二范數(shù)對高斯噪聲的有良好的去噪效果，四范數(shù)對亞高斯噪聲有不錯的去噪能力，可以有效的去除隨機噪聲。對于規(guī)則的多次波干擾，主要是在形態(tài)上呈現(xiàn)出規(guī)則的曲率，本文采用拉東變換的方法，在變換域去除并反變換回原域

3、得到去噪后結果。
　　2.針對同向軸不平整的問題，本文提出一種基于DTW（Dynamic Time Warp）的Segmental DTW拉平算法和具體流程。該算法通過引入語音識別中的DTW算法，匹配地震信號序列中的相似采樣點，得到最佳匹配路徑。然后基于最佳匹配路徑求出最佳關鍵匹配段，將最佳關鍵匹配段做偏移，消除了同相軸過度拉伸或壓縮的現(xiàn)象。經(jīng)數(shù)據(jù)測試，該方法很好的實現(xiàn)了關鍵段同相軸的拉平，并保留了同相軸原本的地震面貌。
　

4、　3.針對疊前道集會出現(xiàn)缺失子道的問題，本文提出了一種基于分裂布里格曼迭代求解恢復地震信號目標函數(shù)的算法。該算法根據(jù)地震數(shù)據(jù)自身的結構特點構造合適的緊框架，通過有效的稀疏變換在變換域中利用部分的信息表示數(shù)據(jù)，利用分裂布里格曼迭代的算法求解構造的目標函數(shù)，既減少了計算復雜度有很好的恢復出缺失地震信號的信息。該方法在保持地震信號原有效信息的同時，能夠很好的恢復出規(guī)則缺失和不規(guī)則缺失的地震信號。
　　本文中道集優(yōu)化方法應用于不同工區(qū)，從