本发明涉及勘探技术领域，具体而言，涉及一种地震成像方法。
背景技术：
随着地下勘探目标的逐渐复杂化，工业生产对地震成像精度的要求也越来越高。针对岩性油气藏、复合型油气藏以及隐蔽性油气藏等复杂的勘探目标，常规的构造成像已经无法满足油气工业生产的需要，上述地震偏移成像技术面临着以下实际问题：稀疏的接收点采样、较窄的采集孔径以及有限的波场带宽等因素往往会导致偏移成像结果的振幅保真度和成像分辨率较低，难以满足岩性解释的需求。理论上，在油气勘探领域被广泛应用的互相关成像算子仅仅是正演算子的共轭，而不是它的逆。因此，常规的地震偏移只能对地下构造进行模糊成像，往往提供欠估计的反射系数成像信息。本质上，偏移成像是地下反射系数经过hessian算子滤波后的结果，但是hessian算子会对成像结果造成模糊化影响。
技术实现要素：
为了解决背景技术中所提到的技术问题，本发明提供了一种地震成像方法，该种该地震成像方法可以较好地消除偏移成像时hessian算子对成像结果的模糊化影响，从而获得较为精确的成像结果。
本发明的技术方案是：该种地震成像方法，包括如下步骤：
基于实测地震资料数据、介质的均方根速度模型进行叠前时间偏移成像从而获得初始成像结果；
基于所述初始成像结果以及所述介质的均方根速度模型进行叠前时间反偏移，获得初始模拟地震资料数据；基于所述初始成像结果以及所述初始模拟地震资料数据，利用共轭梯度算法求解获得模拟地震资料数据与所述实测地震资料数据的误差小于或者等于预设误差时的模拟地震资料数据对应的成像结果，作为最终的地震成像结果；
具体步骤为：
步骤s110：基于实测地震资料数据、介质的均方根速度模型进行叠前时间偏移成像从而获得初始成像结果；叠前时间偏移成像公式为kirchhoff叠前时间偏移：
其中，τ为成像点对应的与地面垂直的双程旅行时（成像时间），x为地下散射点（成像点）对应的地面坐标，m是中心点对应的地面坐标，
步骤s120：基于所述初始成像结果以及所述介质的均方根速度模型进行叠前时间反偏移，获得初始模拟地震资料数据：
对应的叠前反偏移计算公式为：
步骤s130：基于共轭梯度算法求解，使模拟地震资料数据d逼近于实测地震资料数据d0，获得此时模拟地震资料数据d对应的成像结果，即最优的成像结果；所述共轭梯度算法求解，包括：
首先建立共轭梯度算法求解模型，即：
上述求解模型中的△d为模拟地震资料数据与实测地震资料数据的误差，mk为成像结果，gk为梯度，βk-1是共轭梯度修正因子，zk是共轭梯度，αk是迭代步长，l为叠前时间反偏移对应的反偏移算子，lt为叠前时间偏移对应的偏移算子，l与lt互为共轭的算子；
其次，将初始模拟地震资料数据与实测地震资料数据的差值作为初次迭代的△d，初始成像结果作为第一次迭代的m1代入求解模型进行迭代求解△d；
具体的，第一次迭代时，β0=0，△d为上述初始模拟地震资料数据与实测地震资料数据的差值，从而可以计算出m2；
然后第二次迭代时，可以基于∆d=lmk-1-d0，mk-1为出m2，获得第二次迭代时计算的模拟地震资料数据与实测地震资料数据的差值，并判断该差值是否小于或者等于预设误差，若小于或者等于预设误差，则可以停止迭代，将m2作为最终的成像结果；若该差值大于预设误差，则继续进行迭代，获得m3，然后再计算m3对应的模拟地震资料数据与实测地震资料数据的差值，并判断该差值是否小于或者等于预设误差，若该差值大于预设误差，则继续进行迭代，获得m4；如此重复，直至获得的mk对应的模拟地震资料数据与实测地震资料数据的差值小于或者等于预设误差，停止迭代计算，并将该mk作为最终的地震成像结果。
在以上步骤基础上，优化实施方案1为：所述基于实测地震资料数据、介质的均方根速度模型进行叠前时间偏移成像从而获得初始成像结果之前，所述方法还包括：获取所述实测地震资料数据以及介质的均方根速度模型。
在优化实施方案1基础上，得到优化实施方案2：所述基于实测地震资料以及介质的均方根速度模型，在线性born近似下，用于描述地震波传播的线性矩阵形式表示为：d=lm，其中，d表示地震数据，m表示地下反射系数，l为kirchhoff叠前时间反偏移对应的反偏移算子；对应的，共轭算子可以为mmig=ltd，其中，
本发明具有如下有益效果：本发明通过基于实测地震资料数据、介质的均方根速度模型进行叠前时间偏移成像从而获得初始成像结果，然后基于初始成像结果以及介质的均方根速度模型进行叠前时间反偏移，获得初始模拟地震资料数据，最后基于初始成像结果以及初始模拟地震资料数据利用共轭梯度算法求解获得模拟地震资料数据与实测地震资料数据的误差小于或者等于预设误差时的模拟地震资料数据对应的成像结果，作为最终的地震成像结果。该地震成像方法利用共轭梯度算法实现使反偏移对应的模拟地震数据与实测地震数据的误差最小，从而使地震成像结果更接近于真实地质情况，达到较为精确的成像结果。
附图说明：
图1示出了本发明实施例提供的地震成像方法的流程图；
图2示出了本发明实施例提供的举例的采用本发明实施例提供的地震成像方法对应的成像效果示意图；
图3示出了本发明实施例提供的举例的常规叠前时间偏移成像的成像结果示意图；
图4示出了本发明实施例提供的叠加频谱的对比示意图；
具体实施方式：
本发明提供的一种地震成像方法，所述方法包括：基于实测地震资料数据、介质的均方根速度模型进行叠前时间偏移成像从而获得初始成像结果；基于所述初始成像结果以及所述介质的均方根速度模型进行叠前时间反偏移，获得初始模拟地震资料数据；基于所述初始成像结果以及所述初始模拟地震资料数据利用共轭梯度算法求解获得模拟地震资料数据与所述实测地震资料数据的误差小于或者等于预设误差时的模拟地震资料数据对应的成像结果，作为最终的地震成像结果。
上述地震成像方法中，所述基于所述初始成像结果以及所述初始模拟地震资料数据利用共轭梯度算法求解获得模拟地震资料数据与所述实测地震资料数据的误差小于或者等于预设误差时的模拟地震资料数据对应的成像结果，作为最终的地震成像结果，包括：获取所述利用共轭梯度算法求解对应的求解模型，所述求解模型为：
上述地震成像方法中，所述基于实测地震资料数据、介质的均方根速度模型进行叠前时间偏移成像从而获得初始成像结果之前，所述方法还包括：获取所述实测地震资料数据以及介质的均方根速度模型。
本发明实施例提供的一种地震成像方法，通过基于实测地震资料数据、介质的均方根速度模型进行叠前时间偏移成像从而获得初始成像结果，然后基于初始成像结果以及介质的均方根速度模型进行叠前时间反偏移，获得初始模拟地震资料数据，最后基于初始成像结果以及初始模拟地震资料数据利用共轭梯度算法求解获得模拟地震资料数据与实测地震资料数据的误差小于或者等于预设误差时的模拟地震资料数据对应的成像结果，作为最终的地震成像结果。该地震成像方法利用共轭梯度算法实现使反偏移对应的模拟地震数据与实测地震数据的误差最小，从而使地震成像结果更接近于真实地质情况，达到较为精确的成像结果。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下：
所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
现有的为了消除偏移成像中hessian算子对成像结果的模糊化影响，可以将地震成像看作一种线性波形反演问题，在数据空间域估计出分辨率较高、振幅信息可靠的地下反射系数的像。然而，实际资料处理中存在子波、速度、资料信噪比较低以及资料振幅一致性等问题，在深度域实现线性波形反演工业化的难度非常大，主要原因如下：（1）震源子波在陆上单炮之间差异大，强吸收衰减时，震源子波时空变化剧烈，往往导致地震仪器记录的波场与模拟波场的振幅不匹配；（2）深度域偏移对速度模型的依赖性非常强，要求有一个能宏观反映地下速度变化的地质模型，处理人员对地下构造的地质认识在很大程度上影响深度域偏移成像的效果，高精度速度估算已经成为深度域成像的最大难题。
具体实施例
如图1示出了本发明实施例提供的偏移成像方法的流程图。请参见图1，该偏移成像方法包括：
步骤s110：基于实测地震资料数据、介质的均方根速度模型进行叠前时间偏移成像从而获得初始成像结果。
在本发明实施例中，叠前时间偏移成像公式可以为kirchhoff叠前时间偏移公式，具体为：
其中，τ为成像点对应的与地面垂直的双程旅行时（成像时间），x为地下散射点（成像点）对应的地面坐标，m是中心点对应的地面坐标，
在本发明实施例中，在步骤s110之前，该地震成像方法还可以包括：获取所述实测地震资料数据以及介质的均方根速度模型。
在本发明实施例中，上述地震资料数据以及介质的均方根速度模型的获取方式可以为用户输入，也可以为从其他终端设备获取。
当然，地震资料数据以及介质的均方根速度模型的具体获取方式在本发明实施例中并不作为限定。
在本发明实施例中，利用介质的均方根速度模型可以计算成像点对应的与地面垂直的双程旅行时。
可以理解的是，在进行偏移成像时，采用介质的均方根速度模型进行计算，可以提高精确度。
从而，可以基于实测地震数据以及介质的均方根速度模型利用上述的叠前时间偏移成像公式进行偏移成像，获得偏移成像结果，即初始成像结果。
步骤s120：基于所述初始成像结果以及所述介质的均方根速度模型进行叠前时间反偏移，获得初始模拟地震资料数据。
在本发明实施例中，步骤s110中叠前时间偏移成像公式：
因此，可以基于步骤s110的初始成像结果以及介质的均方根速度模型利用上述叠前反偏移计算公式进行反偏移计算，获得反偏移对应的模拟地震资料数据，作为初始模拟地震资料数据。
步骤s130：基于所述初始成像结果以及所述初始模拟地震资料数据利用共轭梯度算法求解获得模拟地震资料数据与所述实测地震资料数据的误差小于或者等于预设误差时的模拟地震资料数据对应的成像结果，作为最终的地震成像结果。
在本发明实施例中，线性born近似下，用于描述地震波传播的线性矩阵形式可以为：
d=lm，其中，d表示地震数据，m表示地下反射系数，l为kirchhoff叠前时间反偏移对应的反偏移算子。
对应的，共轭算子可以为mmig=ltd，其中，
基于上述d=lm以及mmig=ltd，可以获得：mmig=ltlm。可以看出，mmig是地下反射系数m经过hessian算子ltl滤波后的模糊成像，为了消除hessian算子ltl对地震成像的影响，可以将地震成像看作最小二乘框架下的线性波形反演问题，使目标是反偏移对应的模拟地震资料数据d与实测地震资料数据d0之间的误差最小，从而最优化地估计出地下反射系数。
在本发明实施例中，可以基于共轭梯度算法求解，使模拟地震资料数据d逼近于实测地震资料数据d0，获得此时模拟地震资料数据d对应的成像结果，即最优的成像结果。
在本发明实施例中，步骤s130可以包括：
首先，获取利用共轭梯度算法求解对应的求解模型。
在本发明实施例中，利用共轭梯度算法求解对应的求解模型可以为：
其中，上述求解模型中的△d为模拟地震资料数据与实测地震资料数据的误差，mk为成像结果，gk为梯度，βk-1是共轭梯度修正因子，zk是共轭梯度，αk是迭代步长，l为叠前时间反偏移对应的反偏移算子，lt为叠前时间偏移对应的偏移算子，l与lt互为共轭的算子。
然后，将初始模拟地震资料数据与实测地震资料数据的差值作为初次迭代的△d，初始成像结果作为第一次迭代的m1代入求解模型进行迭代求解△d。
具体的，第一次迭代时，β0=0，△d为上述初始模拟地震资料数据与实测地震资料数据的差值，从而可以计算出m2。
然后第二次迭代时，可以基于∆d=lmk-1-d0，mk-1为出m2，获得第二次迭代时计算的模拟地震资料数据与实测地震资料数据的差值，并判断该差值是否小于或者等于预设误差，若小于或者等于预设误差，则可以停止迭代，将m2作为最终的成像结果；若该差值大于预设误差，则继续进行迭代，获得m3，然后再计算m3对应的模拟地震资料数据与实测地震资料数据的差值，并判断该差值是否小于或者等于预设误差，若该差值大于预设误差，则继续进行迭代，获得m4。如此重复，直至获得的mk对应的模拟地震资料数据与实测地震资料数据的差值小于或者等于预设误差，停止迭代计算，并将该mk作为最终的地震成像结果。
如图2示出了本发明实施例中举例的采用本发明实施例提供的地震成像方法，经过15次迭代获得的最终的成像结果图，图3示出了本发明实施例中举例的常规叠前时间偏移成像的成像结果图，可以对比图2与图3，图3所示结果中振幅不均衡，而且绕射体收敛性较差，且存在较严重的多次波成像和偏移噪声。图2所示结果中振幅更均衡，模型两侧弱照明区域得到振幅补偿，分辨率更高，绕射体更收敛，偏移噪声被压制。
如图4示出了本发明实施例中举例的常规叠前时间偏移成像pstm对应的结果的叠加频谱以及本发明实施例提供的地震成像ls-pstm对应的结果的叠加频谱。可以看出，常规叠前时间偏移成像pstm对应的结果缺少反射的高频成分，导致频谱带宽很窄，表明成像分辨率很低。此外，常规叠前时间偏移成像pstm对应的成像振幅是欠估计的。相反，本发明实施例提供的地震成像ls-pstm恢复了反射系数的高波数成分，拓宽了频带，并且没有损失有效的低频信息，表明本发明实施例提供的地震成像ls-pstm能够提高成像分辨率。而且，本发明实施例提供的地震成像ls-pstm有效地补偿了欠估计的成像振幅，达到保幅成像的目的。
当然，在本发明实施例中，还可以将预定勘探区域对应的地震资料数据获得的最终的地震成像结果求和，从而获得该预定勘探区域的成像结果。
本发明第一实施例提供的地震成像方法，将地震成像看作线性波形反演问题，获得的成像结果为模拟地震资料数据与所述实测地震资料数据的误差小于或者等于预设误差时的模拟地震资料数据对应的成像结果，从而可以消除hessian算子对偏移成像的结果造成的模糊化影响，提高成像分辨率，改善成像振幅均衡性以及压制偏移噪声，在缝洞、断层以及弱照明区域的成像具有明显优势。
综上所述，本发明实施例提供的一种地震成像方法，通过基于实测地震资料数据、介质的均方根速度模型进行叠前时间偏移成像从而获得初始成像结果，然后基于初始成像结果以及介质的均方根速度模型进行叠前时间反偏移，获得初始模拟地震资料数据，最后基于初始成像结果以及初始模拟地震资料数据利用共轭梯度算法求解获得模拟地震资料数据与实测地震资料数据的误差小于或者等于预设误差时的模拟地震资料数据对应的成像结果，作为最终的地震成像结果。该地震成像方法利用共轭梯度算法实现使反偏移对应的模拟地震数据与实测地震数据的误差最小，从而使地震成像结果更接近于真实地质情况，达到较为精确的成像结果。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。