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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
- 1
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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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题名波动方程初至双差走时层析反演
被引量：5
- 2
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作者
赵磊
冯波
王华忠
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机构
中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
同济大学海洋与地球科学学院波现象与智能反演成像研究组
同济大学海洋高等研究院
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出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期304-311,共8页
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基金
国家自然科学基金(42074143,41774126)
上海市浦江人才计划
中石化地球物理重点实验室基金(33550006-19-FW0399-0041)共同资助。
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文摘
对于有限频带的地震信号,地震波绝对走时受到震源子波的波形特征、走时测量准则等多种因素的影响,提高走时测量的精度有助于增加反演结果的可靠性。为降低绝对走时测量误差对反演的影响,采用双差走时代替绝对走时,并将其与Rytov近似导出的相位延迟敏感度核函数相结合,构造有限频带地震波的双差走时敏感度核函数。针对初至双差走时层析反演,提出了一种基于隐式矩阵向量积的高斯牛顿迭代算法,该方法无需显式计算、存储核函数及Hessian矩阵。相较于传统的散射积分方法(需要显式计算并存储核函数),波动方程初至双差走时层析反演方法仅利用了波动方程Born模拟及逆时偏移算法,因此降低了对计算机内存和外部存储的需求,可进行高效的大规模计算。高斯扰动模型数值模拟实验表明,该方法可以消除初至走时测量误差(震源子波未知)对反演的影响;Overthrust模型数据和二维起伏地表实际数据测试结果表明,采用该方法反演得到的高精度的近地表速度模型与实际地层较为吻合。
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关键词
双差走时
Rytov近似
波动方程走时敏感度核函数
初至层析
高斯牛顿算法
近地表速度反演
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Keywords
double difference traveltime
Rytov approximation
wave-equation traveltime sensitivity kernel
first-arrival tomography
Gauss-Newton algorithm
near-surface velocity inversion
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名广义Rytov近似有限频初至层析
被引量：2
- 3
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作者
冯波
WU Ru-Shan
罗飞
许荣伟
王华忠
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机构
同济大学海洋与地球科学学院
同济大学海洋高等研究院
Modeling and Imaging Laboratory
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期92-99,I0010,I0011,共10页
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基金
国家重点研发计划“深海关键技术与装备”重点专项“深海油气地震勘探高精度速度建模技术”(2019YFC0312004)
国家自然科学基金项目“强散射介质中的波动方程线性化及速度反演”(42074143)和“针对勘探地震介质及波场特征的高波数参数估计方法研究”(41774126)
+3 种基金
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)
上海市浦江人才计划(20PJ141300)
南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江)项目“特征波域地震成像方法研究”(ZJW-2019-04)
中国石化地球物理重点实验室项目“基于波动方程的高精度近地表速度建模方法研究”(33550006-19-FW0399-0041)联合资助。
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文摘
在传统的有限频层析理论中,采用Born或Rytov近似推导地震波旅行时对模型参数的一阶Fréchet微商,隐含了弱散射近似假设。对于强速度扰动,有限频层析正问题的线性化近似不再成立。近年来发展的广义Rytov近似理论可以较为精确地预测散射波的相位扰动,因此更适用于有限频旅行时层析。为突破弱散射近似的限制,将广义Rytov近似应用于传统的有限频层析理论,导出了基于广义Rytov近似理论的有限频旅行时敏感度核函数。由数值试验可知,对于前向小角度散射,无论速度扰动强度如何,新的旅行时核函数均可较为准确地预测地震波的旅行时扰动。针对旅行时层析反问题,提出了一种基于隐式矩阵向量乘的高斯—牛顿反演算法,具有准二阶收敛速度且无需显式计算和存储Hessian矩阵。复杂模型数据测试结果表明,提出的广义Rytov近似旅行时层析可以建立高精度的近地表速度模型,且收敛速度较快。
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关键词
有限频旅行时敏感度核函数
广义Rytov近似
初至层析
高斯—牛顿反演算法
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Keywords
finite-frequency traveltime sensitivity kernel
generalized Rytov approximation
first-arrival traveltime tomography
Gauss-Newton algorithm
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名高效采集中的随机地震观测系统设计及数据重建
被引量：4
- 4
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作者
吴涛
徐鹏
冯波
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机构
中海石油(中国)有限公司湛江分公司
南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江)
同济大学海洋与地球科学学院波现象与智能反演成像研究组
同济大学海洋高等研究院
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出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2020年第5期744-757,共14页
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基金
南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江)资助项目(ZJW-2019-04)
中国石化地球物理重点实验室(33550006-19-FW0399-0041)
+4 种基金
国家重点研发计划变革性技术关键科学问题重点专项(2018YFA0702503)
国家重点研发计划深海关键技术与装备重点专项(2019YFC0312004)
国家自然科学基金(41704111,41774126)
国家科技重大专项(2016ZX05024-001,2016ZX05006-002)
国家科技重大专项“海相碳酸盐岩地震勘探关键技术”(2017ZX05005-004)的共同资助。
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文摘
在压缩感知采样理论下开展“两宽一高”高效地震数据采集,在可控的投资成本下能获得更高质量的成像结果。提出了随机采样观测系统设计的基本原则,即在高密度地震数据采集(或常规地震数据采集)观测系统建立的基础网格的基础上,按照高斯随机采样的理论要求,将规则欠采样的网格作为高斯随机采样位置的期望,分别在炮集范围进行空间随机检波点位置的设计和在整个工区进行空间随机炮点位置的设计。以特征波场(初至波场或标志性的反射波场)为随机观测系统感知的对象,用频率域地震数据Hankel矩阵的低秩特性作为稀疏性的度量标准,通过生成符合高斯分布的随机观测系统,测试随机采样加稀疏提升算法对于恢复无假频的地震数据能力及其影响因素。数值实验结果表明,随机采样加压缩感知数据重建后,可以较好地恢复密网格采样数据。同时,相对于随机采样和规则采样的地震数据,重建数据的偏移成像质量都有所提升。实际应用中,若考虑近地表散射噪声和静校正量等因素,则对随机观测系统的设计及数据重建算法提出了更高的要求。
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关键词
高效采集
压缩感知采样
随机观测系统设计
“两宽一高”数据
信号稀疏度
数据重建
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Keywords
efficient seismic acquisition
compressed sensing
randomized seismic acquisition
“broadband
wide-azimuth and high density”
signal sparsity
data reconstruction
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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