-
题名地震资料层间多次波压制方法研究进展
- 1
-
-
作者
赵锐锐
陈新哲
向平奥
李勇军
李志娜
李振春
-
机构
中国石油天然气集团有限公司超深层复杂油气藏勘探开发技术研发中心
塔里木油田分公司勘探开发研究院
中国石油天然气股份有限公司塔里木油田分公司
深层油气全国重点实验室(中国石油大学(华东))
中国石油大学(华东)地球科学与技术学院
-
出处
《石油物探》
CSCD
北大核心
2024年第6期1163-1176,共14页
-
基金
国家自然科学基金(42074133)
中石油重大科技合作项目(ZD2019-183-003)共同资助。
-
文摘
层间多次波压制是目前困扰油气地震勘探的难题之一。为推动层间多次波压制方法的发展,对层间多次波预测及自适应相减方法的研究进展进行了调研,总结了共聚焦点技术、地表数据分离法、逆散射级数法、虚同相轴法、Marchenko自聚焦方法等备受关注的层间多次波预测方法以及自适应相减法的发展进程,分析了上述方法的优缺点。共聚焦点技术中层相关算法相比边界算法具有更强的适应性,但以牺牲计算成本为代价;逆散射级数法虽然具有较高的多次波预测精度,但是巨大的计算量限制了其推广应用;地表数据分离法和虚同相轴法虽然具有较高的计算效率,但是数据分离过于依赖人工操作;Marchenko自聚焦方法目前在实际应用中尚不成熟。自适应相减方法在一次波和多次波非正交情况下的局限性导致了层间多次波压制方法的诞生。在保证层间多次波压制效果的前提下提高计算效率以及实用性,是当前层间多次波压制方法的重要发展方向。结合目前研究热点,层间多次波压制方法与波形反演、深度学习等方法技术的结合可能是未来的发展趋势。
-
关键词
层间多次波压制
共聚焦点技术法
地表数据分离法
逆散射级数法
虚同相轴法
Marchenko自聚焦
自适应相减
-
Keywords
interbed multiples suppression
common-focus-point method
surface data separation
inverse scattering series
virtual event method
Marchenko autofocusing
adaptive subtraction
-
分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
-
-
题名数据增广的编解码卷积网络地震层间多次波压制方法
被引量：14
- 2
-
-
作者
刘小舟
胡天跃
刘韬
魏哲枫
谢飞
安圣培
-
机构
北京大学地球与空间科学学院
中国石化石油勘探开发研究院
-
出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期757-767,I0001,共12页
-
基金
国家重点研发计划变革性技术关键科学问题重点专项“多元信息联合驱动的地震成像方法研究”(2018YFA0702503)
国家自然科学基金项目“基于Marchenko方程的数据驱动一次波和层间多次波成像研究”(41674122)联合资助。
-
文摘
层间多次波压制是地震资料去噪领域的一项前沿技术挑战,对获取高质量数据、了解地下真实构造具有十分重要的意义。现有的层间多次波压制方法耗时长,对人工参数调整要求高,处理低信噪比数据时可能导致层间多次波泄露。为此,提出一种基于数据增广的编解码卷积神经网络层间多次波压制方法。首先,利用基于虚同相轴的层间多次波压制方法从原始数据中估计出一次波和层间多次波,生成一次波标签数据。然后,构建两种增广训练集:一方面,通过改变训练样本中层间多次波的振幅、极性及旅行时,进行层间多次波波场数据的增广,提高层间多次波压制网络的泛化能力;另一方面,通过对原始数据添加不同信噪比的高斯噪声进行噪声注入的数据增广,提高网络的抗噪性能。最后,结合去噪卷积神经网络(DnCNN)和U形全卷积神经网络(U-Net)的优势搭建了适合层间多次波压制的深层编、解码网络,进行神经网络训练和预测。合成数据和实际数据的处理结果表明,该方法能够有效压制地震层间多次波并保护一次波,具有较强的泛化能力和抗噪性能,可显著提高计算效率。
-
关键词
层间多次波压制
虚同相轴
卷积神经网络
编解码网络
数据增广
-
Keywords
internal multiple suppression
virtual event
convolutional neural network
encoder-decoder network
data augmentation
-
分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
-
