地震成像现状存在问题及发展趋势

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1、地震成像技术的发展现状存在问题及发展趋势(杜炳毅地球探测与信息技术S11010150)随着地震勘探难度的逐渐的增加和油气藏复杂性的增加,油气勘探开发对地震勘探精度的要求越来越高。为了实现高精度的地震资料在油气勘探中的应用,近年来地震方法和技术重点发展了两个方向:一是地震成像技术,二是开发地震技术。地震成像技术发展现状地震成像是现代地震勘探数据处理中的重要组成部分,分为叠加成像和偏移成像。随着油气勘探难度的增加,地震成像技术得到了迅速的发展,并且成为高精度地震勘探数据处理的关键技术。地震偏移成像可以分为地震叠后偏移方法和

2、地震叠前偏移方法。叠后偏移是在共中心点叠加数据上进行零炮检距偏移,主要有叠后时间偏移和叠后深度偏移,叠后时间偏移主要包括射线偏移和波动方程偏移。而叠后深度偏移可以有效的结果构造不太复杂,横向速度变化比较大的地质体的地震成像问题,并且能够提高地震成像的计算效率,常用的叠后深度偏移有Kirchhoff积分法,分步傅里叶法,有限差分法以及逆时偏(RTM)法。叠前偏移是把共炮点道集记录或者共偏移距道集记录中的反射波归位到产生他的反射界面上,并使绕射波收敛到产生它的的绕射点上。也分为叠前时间偏移和叠前深度偏移。叠前时间偏移是基于

3、绕射叠加或者Claerbout发射波成像原则,是一种成像射线,能够解决叠后时间偏移存在的问题,叠前时间偏移的方法主要有Kirchhoff积分法叠前时间偏移,波动方程法叠前时间偏移(包括平面波分解法叠前时间偏移和F-K域法叠前时间偏移);叠前深度偏移方法可以分为两类:第一类是基于射线理论的叠前深度偏移方法,另一类是基于波动方程理论的叠前深度偏移方法。射线法叠前深度偏移方法主要有Kirchhoff积分法叠前深度偏移,高斯波束叠前深度偏移;波动方程叠前深度偏移主要有F-X域有限差分叠前深度偏移,SSF法波动方程叠前深度偏移,

4、Fourier有限差分(FFD)法波动方程叠前深度偏移,广义屏近似波动方程叠前深度偏移,基于双平方根方程的波动方程的叠前深度偏移,基于波动方程的真振幅偏移,逆时叠前深度偏移。地震偏移是一种将地震信息进行重排的反演运算,以便使地震波能量归位到其空间的真实位置,获取地下真实构造图像。除了深度域构造成像外,地震偏移还为其它特殊处理提供振幅、相位等信息,用于速度估计和属性分析,建立在波动方程基础上的地震偏移成像技术代表了地震处理的极致。地震偏移最初是在水平迭加基础上进行的,目的是使倾斜界面共深度映像聚焦,使绕射波归位,即将能量

5、还原到它们正确位置上.早期人工偏移是按照偏移空间的时距关系作图;若将共深度点剖面看作一系列绕射点组成的源反射,可用计算机实现对这些绕射点的偏移,即建立在射线理论基础上的绕射扫描迭加方法以及后来的Kirchhoff偏移.20世纪70年代初美国斯坦福大学以J.F.Claerbout为首的SEP研究小组第一个对标量波动方程提出了有限差分近似解法,实现了地震偏移.此后建立在波动方程基础上的地震偏移成像方法如有限差分法、Kirchhoff积分法、F-K方法及其各种变形等方法广泛应用爆炸反射面模型(Loewenthaletal.,

6、1976)为波动方程偏移成像条件的建立奠定了理论基础.由于波动方程描述地震波地下传播规律,因而波动方程偏移一方面可以解决复杂介质条件下成像问题,另一方面保持了波场的动力学特征。地震偏移各种方法最初是作为时间偏移方法出现的,目的是满足二维时间叠加剖面成图需要,后来为满足横向变速情况下成像精度需要,发展了深度偏移方法(Hubral1977,Larner1981)。近20年来,偏移方法又发展到了三维和叠前偏移,三维叠前深度偏移代表地震偏移的发展水平.当今各种各样的偏移技术方法极为丰富,如时间偏移、深度偏移、二维、三维、迭前、

7、迭后;如使用共炮集、共方位角道集、面炮方法实现等等.偏移算法也多种多样.实际应用中根据具体情况和要求选取相适应的方法.考虑如此复杂而庞大的内容,本文只对波动方程地震偏移中核心算法。波场延拓和成像的现状与进展进行阐述,并对其发展趋势进行展望.波动方程地震偏移成像方法的研究现状波动方程地震偏移成像的各种方法都是建立在波场反向外推基础上,按照算法实现的原理可以分为两大类:基于射线理论的偏移方法和基于波场延拓的偏移方法[10]。基于射线的Kirchhoff积分类方法,依靠射线追踪获得成像所需的旅行时,不受反射界面顷角限制,计算

8、效率高,灵活,但在复杂地质条件下,多值走时使射线追踪难于获得正确旅行时,导致成像效果较差.此外,基于射线的方法缺少动力学信息如振幅等.基于波场延拓的方法,如有限差分法、F-K方法等,物理概念清晰,自然解决了多值走时问题,能够更为精确成像.这类方法包括由双程波动方程导出的逆时偏移,由单程波动方程导出的各种方法.实质上,建立在波动方程

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