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题名基于CMP道集智能化的初始速度建模方法研究
被引量：2
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作者
王瑞林
冯波
吴成梁
王华忠
张猛
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机构
波现象与智能反演成像研究组(WPI)
同济大学海洋高等研究院
中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院
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出处
《石油物探》
CSCD
北大核心
2021年第5期763-772,共10页
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基金
变革性技术关键科学问题重点专项(2018YFA0702503)
国家重点研发计划深海关键技术与装备重点专项(2019YFC0312004)
+2 种基金
国家自然科学基金(42074143,41774126)
上海市浦江人才计划资助(20PJ1413500)
中国石化地球物理重点实验室项目(33550006-19-FW0399-0041,33550006-20-ZC0699-0011)共同资助。
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文摘
速度建模技术的自动化是走向智能化建模的基础,基于CMP道集的叠加速度分析技术是业界常用的初始速度建模方法,也是整个速度建模流程的起点。“两宽一高”观测系统采集到的地震数据规模大,传统的人工拾取模式难以开展密点速度分析,而一些速度自动拾取方法难以适用于低信噪比数据(尤其是陆上资料),因而无法广泛实际应用。针对当前自动速度分析方法中遇到的困难,提出了一种智能化的叠加速度建模技术策略,其关键是构建一种“合理的”时间速度对(简记为T-V对)的自动筛选过程:首先,在缺乏速度场先验信息的情况下,通过生成“伪叠加剖面”并利用图像处理算法提取其中蕴含的构造特征并获得密点速度分析的种子点;然后,基于相邻CMP道集的统计信息约束叠加速度的横向变化以及层速度的纵向变化;最后,在结构约束下自动筛选最符合地质逻辑和统计趋势的T-V对。通过将处理人员的逻辑与经验转化为速度分析的各种约束条件,实现“合理的”T-V对智能化筛选过程,降低人工成本并缩短速度建模周期,推动叠加速度建模处理流程从自动化走向智能化。二维模拟数据测试结果验证了方法的有效性,二维陆上资料建模结果证明了方法处理低信噪比数据时的稳健性。
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关键词
智能化速度建模
自动速度分析
密点速度分析
结构约束
T-V对筛选
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Keywords
intelligent model building
automatic velocity analysis
high-density velocity analysis
structure constraint
T-V pairs selection
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名Bayes决策理论下的速度谱智能化解释及建模方法
被引量：2
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作者
伍国富
肖明图
王华忠
凌越
赵玉合
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机构
同济大学海洋与地球科学学院
中国石油勘探开发研究院西北分院
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期590-597,625,共9页
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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“特征反射波波动理论层析反演与建模方法研究”(42174135)
中国石油前瞻性基础性项目“前陆冲断带深层地震复杂波场传播机理与成像关键技术研究”(2021DJ-0304)联合资助。
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文摘
高精度的速度建模作为强非线性问题,需要一个比较正确的初始速度模型,而基于CMP道集的初始背景速度扫描估计是最稳健的方法。面对规模巨大的CMP道集,研究智能化的初始背景速度扫描估计方法是有必要的,其核心是合理的速度谱解释。这可以看作是基于速度谱解释人员的先验知识和层位约束信息,在Bayes决策意义下,在高维速度谱数据体中,以风险决策函数值最小为原则、挑选最合理的时间—速度(TV)对。为此,提出了一套以人工交互拾取速度谱逻辑思想为指导的决策框架。首先生成速度谱数据体及类叠加剖面,通过计算相干属性从类叠加剖面提取层位结构;再依据结构信息对速度谱能量团进行K均值聚类,对于每个类别以先验信息和数据空间分析的统计信息为约束,自动迭代搜寻使代价函数最小的TV对;最后通过插值平滑生成速度场,且经过基于统计量约束的质量控制降低了横向不连续性。该方法将层位信息的利用贯穿到从聚类到自动拾取的整个过程,并且将解释人员的先验认识及邻域拾取结果量化为自动拾取时的约束量,体现了速度谱解释的智能化,缩短了速度建模周期。
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关键词
CMP道集
智能化速度建模
Bayes决策
层位约束
聚类
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Keywords
common middle-point gather
intelligent velocity modeling
Bayesian decision
horizon constraint
clustering
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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