地震信号差分法初至折射波自动剩余静校正

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1、摘要论文题目：地震信号差分法初至折射波自动剩余静校正学科专业：通信与信息系统研究生：李玮签名：型指导教师：张志禹教授签名：曲塑摘要剩余静校正是陆地地震资料常规处理流程中重要的一环，剩余静校正问题解决的好坏，直接影响到地震勘探的效果和精度，已经成为制约地震勘探的关键性问题。以往基于反射波的剩余静校正技术，通常是在反射波CMP叠加剖面上选择波组连续性好、信噪比高的反射层作为参考层制作模型道，然后利用互相关的方法求取炮点和接收点的剩余静校正量。而当反射波的信噪比过低时，常规的剩余静校正方法由于不能建立准确的模型道而失效。此外，现有的大多数静校正方法都要利用初至时间的信息

2、，初至波拾取的精度和速度就成为了衡量静校正效果好坏的关键因素。对于复杂地区的低信噪比数据资料，采用拾取初至时间信息进行处理的效果并不是很理想，给后续的静校正量计算带来误差。’本文针对目前西部油气勘探中迫切需要解决的复杂地表区静校正技术难题，对初至折射波解决二维和三维静校正问题进行了研究，提出了一种基于差分法的初至折射波自动剩余静校正方法。该方法不需要拾取初至时间，它利用折射波信噪比高的特点，运用折射波传播原理，首先对地震数据进行线性时差动校正，在共炮点道集上用互相关方法计算各个相邻道之间的时差；然后结合二维和三维观测系统各自的特点，对于炮点和检波点分别建立关于各自

3、相邻点之间的剩余静校正量时差的差分方程；最后，对于二维数据采用递归求和方法求解差分方程，对于三维数据采用高斯一塞德尔迭代法求解差分方程组，分别得到每个炮点和检波点的剩余静校正量。通过将此方法应用于模型数据和实际数据的处理，结果表明，本文提出的折射波剩余静校正方法对于解决高频剩余静校正量问题具有很好的实用性和可行性。关键词：初至折射波：剩余静校正：互相关；差分方法：复杂地表AbstractTitle：REFRACTlONFIRST-BREAKAUTOMATICRESIDUALSTATlCCORRECTIONSBYUSINGDIFFERENCEMETHODFORTHE

4、SEISMICMajor：CommunicationandInformationSystemName：WeiL-Signature：l血红Supervisor：Prof．ZhiyuZhangSignature：Residualstaticcorrectionsplayanimportantroleingeneralseismicdataprocessingflow．Andthatitisresolvedwellornotdirectlydeterminetheeffectandaccuracyoftheseismicexploration．Soithasbecom

5、eakeyproblemthatconstrictsseismicexploration．Nowadaysthetechniquesofreflectionwavesbasedresidualstaticcorrectionsalwayschoosewell．continualandhighS／NratioreflectionlayerasreferencelayerandmakepilotedtraceonCMPstackedsection．Thentheresidualstaticcorrectionsofsourceandreceiverarecalcula

6、tedbyusingcross．correlation．ButwhentheS／Nratioofreflectionwaveislowonstackedsection．therefiectionresidualstaticcorrectionsareinvalidbecausewecan’tbuildarightpilotedtrace．Baseonthisinstance．weputforwardtheresidualstaticcorrectionstechniquebyusingrefractionfirstbreaks．Otherwise，themostt

7、echniquesofresidualstaticcorrectionsarebasedonfirst．breakpickuptime．Theeffectandaccuracyofthefirst．breakpickingupbecomeanimportantthingfortheprocessingwellornottotheresidualstaticcorrections．Thetechniqueoffirst．breakpickingupiSnotworkwellforthelOWS／Nratiodataofthecomplexareas，andbring

8、afeWe