地震偏移成像技术可以将反射信息归位到真实的地下位置,获得高分辨率的地下结构图像。
- 双程波波动方程逆时偏移因具有较高成像精度而受到广大学者的关注。然而计算成本高的问题依然是阻碍双程波逆时偏移技术广泛应用的决定性因素。
- 单程波波动方程偏移的计算成本要比双程波波动方程逆时偏移的计算成本低很多。
- 单程波偏移计算复杂性比双程波偏移的低，但是其存在对大倾角构造成像不准确和成像幅值不保真等问题。
- 前人提出了一系列多震源编码的方法来解决逆时偏移计算效率低的问题。这些方法的整体思路是通过将多个震源和对应的炮记录进行编码叠加形成一个虚拟震源以及对应的虚拟炮记录,然后将这些虚拟震源和虚拟炮记录做偏移获得成像结果。波场的线性叠加原理可以证实这类多震源编码方法的可行性。这种方法可以大大减少偏移次数,显著提升计算效率,但是不匹配的震源和炮记录在偏移时会产生串扰噪声,这些噪声会严重影响成像质量。
- 卷积神经网络的广泛应用使得深度学习在计算机视觉取得了快速发展。基于卷积神经网络的方法已经在图像分类、分割、目标检测、图像去噪方面获得了很大的突破。相比于传统方法,深度学习不需要认为定义准则而是自动学习图像中更深层次的信息。
地下局部角度域全方位偏移数据在裂隙预测中的应用
- 采用射线扫描追踪的方法构建地下反射点的地层倾角和射线对信息，偏移方程包含过地下反射点的所有射线信息，相比于常规叠前深度偏移算法成像更准确、信息更丰富。根据不同积分参数，地下局部角度域全方位偏移方法能提供反射数据体，倾角数据体，镜像加权数据体和散射加权数据等多种数据体用于叠前、叠后裂缝预测，预测效果稳定性更强，预测结果可靠性更高。
- 地震叠前偏移方法多以基于地面观测系统的方位信息，采用分扇区或者分方位进行地震资料处理，得到的成像点的信息并不是地下介质中真正反射点的信息，存在一定误差，使得裂缝预测结果存在一定的不确定性。
- Kirchhoff叠前偏移成像的基本原理
- 叠前深度偏移算法在成像效果和计算效率方面存在差异问题，采用理论解析和模型实验等方法，对有限差分法、相移法、分步傅里叶和傅里叶有限差分等几种叠前深度偏移方法进行了对比研究
- 有限差分法叠前深度偏移具有较高的成像分辨率，但计算量较大；
- 频率—波数域偏移方法具有较高的计算效率，其中相移偏移适用于水平层状介质成像，
- 傅里叶有限差分偏移对复杂构造适应性好，是成像效果最好的方法；
- 在波动方程叠前深度偏移计算中，波场延拓步长和边界吸收条件是影响成像效果的最重要因素。
- 波动方程叠前深度偏移的技术核心是地震波场的延拓算法，不同的波场延拓方法构成了不同的偏移方法。目前主要的波场延拓方法有有限差分方法和基于傅里叶变换的频率波数域方法。
- Claerbout等[1,2]将波动方程有限差分方法(FD)应用于地震叠后偏移，为FD方法奠定了理论基础。
- 差分网格和计算步长是影响该有限差分偏移方法精度和效率的关键因素；另外，受地下反射界面倾角限制，有限差分方法易产生波形畸变现象[3,4,5]。高阶有限差分可以消除复杂构造区的频散现象，但其计算量较大[6]。为了提高计算效率，马在田等[7,8]提出了有限差分高阶方程的降阶算法；Gazdag等[9,10]提出了相移偏移算法，该方法通过傅里叶变换在F-K域进行波场延拓与成像，大大提高了波动方程叠前深度偏移的计算效率，但该方法基于层状介质假设，仅适应于速度垂向变化；Gazdag等[11]发展了相移加插值的波场延拓方法来适应速度的横向变化；Stoffa等[12]提出了分步傅立叶方法，一定程度上适应了速度的横向变化；Ristow等[13]提出了傅立叶有限差分偏移算法；Wu Rushan[14]提出了广义屏波场方法。
- 较小的延拓步长可以获得精细的成像效果，但大大增加了偏移计算的时间，为了对偏移剖面分辨率和计算时间进行兼顾，一般延拓步长取速度网格值的3～4倍为宜。
- 有限差分方法的成像效果受差分计算网格影响较大，同时差分网格会引起空间离散和假频，在偏移剖面中形成背景干扰。相移偏移具有较高的计算效率，但无法适应速度的横向变化。分步傅里叶方法在相移的基础上对速度变换引起的扰动波场进行了校正，一定程度上适应了速度的横向变化。傅里叶有限差分偏移通过时移和有限差分处理校正速度扰动对波场传播的影响，是成像效果较好的偏移方法。在波动方程叠前深度偏移过程中，波场延拓步长和边界反射衰减函数是影响其成像效果的主要因素，在成像处理中相关参数要合理选择。