基于局部平面波分解的逆时偏移角道集提取方法

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1、基于局部平面波分解的逆时偏移角道集提取方法李海强杨国权李振春张凯冉扬中国石油大学（华东）地球科学与技术学院海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室±国石油大庆油田测试技术服务分公司第二大队高精度地震勘探的普及和GPU技术的发展，使叠前逆时偏移技术得到日渐广泛的实际应用。逆时偏移方法成像精度高，对复杂地质构造成像效果好，且不受地层倾角限制。角度域共成像点道集作为逆时偏移的重要输出，可为速度分析、AVA分析提供速度、振幅等信息。本文提出一种逆时偏移角道集提取方法，采取局部平面波分解法将震源波场和检波点波场分解为局部角度分量，再利用角度域互

2、相关成像条件输出角道集。该方法对复杂构造的适应性较好，尤苏适用于在逆吋偏移屮提取角道集。通过模型试算和实际资料测试，验证了方法的可行性和有效性。关键词：逆时偏移;局部平面波分解;角度域共成像点道集;速度分析;Email:ygql228@163.基金：国家自然科学基金项目（41374122、41504100）Amethodforextractingangle-domaincommon-imagegathersbasedonlocalplanewavedecompositionLiHaiqiangYangGuoquanLiZhenchunZhang

3、KaiRanYangSchoolofGeosciences，ChinaUniversityofPetroleum(EastChina);Logging&TestingServices，DaqingOilfieldCompany，PetroChina;Abstract：WiththedevelopmentofhighprecisionseismicexplorationandGPUtechnology,theprestackreverse-timemigration(RTM)becomesaroutinenowadays.Thereverse-t

4、imemigrationshowsgreatsuperiorityindealingwithcomplexvelocitymodelswithoutlimitsoftiltangle.Asanimportantoutputofreverse-timemigration,theangle-domaincommon-imagegather(ADCIG)canprovidevelocityinformationandamplitudeinformationforvelocityanalysisandanalysisofamplitudevariati

5、onwithangleofincidence(AVA).Inthispaper,weproposeamethodforextractingangle-domaincommon-imagegathersfromreverse-timemigration.Firstthesourcewavefieldandreceiverwavefieldaredecomposedintolocalangle-domaincomponents,andthenangle-domaincross-correlationimagingconditionsareusedt

6、oangle-domaincommonimagegathers.Theproposedmethodhasgoodadaptabilitytocomplexstructures.Finally,modelandfielddatatestsprovetheeffectivenessandfeasibilityoftheproposedmethod.Keyword：reverse-timemigration(RTM);localplanewavedecomposition;angle-domaincommon-imagegather(ADCIG);v

7、elocityanalysis;15闩1引言逆时偏移是近年来发展较快的一种成像方法，不同于传统的单程波偏移，它采用双程波方程进行波场延拓，避免了单程波方程的近似，因此不受倾角限制，适用于复杂结构成像。理论上，逆时偏移可对回转波、棱柱波进行成像，能很好地解决多次波、多路径反射及回转波等棘手问题，是现今较先进的成像技术［3-8］。但是，逆时偏移对初始速度模型敏感度非常高，若初始速度模型不淮确，成像质量就相对较差。因此，开展基于逆时偏移的速度反演方法研宄是十分必要的［9］。通过逆时偏移不仅可得到偏移剖面，还可在偏移过程屮提取共成像点道集。共成像点道集

8、是速度反演的基础，利用共成像点道集进行速度分析是层析速度反演目前常用方法。在精确初始速度模型下，得到的井成像点道集同和轴是水平的；若初始速度模型不准确