一种横波静校正方法及系统与流程

本发明涉及石油勘探技术领域，具体地，涉及一种横波静校正方法及系统。

背景技术：

在地震勘探中，由于地表高程的变化、风化层厚度、风化层速度以及参考面的影响，造成记录到的同相轴之间有时移，从而影响后续的速度分析和构造成像。校正可以用来消除近地表对记录同相轴的时移影响。

在多波多分量地震数据采集中，到达地表的纵波和横波被记录下来，需要对每一种波进行校正。如果在地震数据采集中使用纵波震源，在地表记录的大部分横波能量是纵波-横波转换的结果，这种转换发生在岩石阻抗发生变化的地方。因此，为了消除近地表对于纵横波的全部影响，需要计算炮点的纵波静校正量和检波点的横波静校正量。

由于近地表的地层压力小，横波的速度很低。因此，近地表横波对于纵横波旅行时的影响是很大的。通常，在进行纵波静校正时，假定垂直射线路径和近地表是速度变化较快的，然而在当计算横波静校正量时，这些简化是不合适的。由于横波速度受孔隙中流体的影响不明显，因此，近地表的横波速度变化特征与纵波速度变化特征不同。并且，近地表横波速度梯度比纵波速度梯度低。理论和实践表明，需要较大范围的入射角才能观测到较强的纵横波能量，这与近地表垂直射线路径的假设不一致。所有的这些特征使得横波静校正成为一个复杂的问题。

在实际应用中，最常用、最简单的横波静校正方法是比例系数方法，就是将纵波的静校正量乘以一个比例系数，这个系数是近地表处纵波和横波的速度比。速度比可以从面波数据分析、浅层井孔数据或反射波数据中得到。有文献提到纵横波速度比的变化范围介于2和6之间。由于每种波模式传播的特殊性，导致纵波和横波的校正量是相互独立的，所以用这种方法的结果是不准确的。

在地表一致性假设下，有几种解决横波静校正的方法。这些方法有：在共检波点叠加上手工拾取校正量方法、时差折射分析方法、广义互换反演和montecarlo模拟退火方法。所有这些方法都依赖于对于横波折射同相轴或纵横波反射同相轴进行时间拾取。在数据处理的初期，很难识别这些同相轴，且需要花费大量的时间。

在非地表一致性假设下，有人提出变换类的方法，比如径向道变换横波静校正方法和τ-p域横波静校正方法。当地表速度变化较大时，径向道变换横波静校正方法的适应性很差。对于已有的τ-p域横波静校正方法，经过正反两次τ-p变换以及平滑和褶积处理后，不能有效保持数据的保真度。

近年来，通过对面波频散进行反演得到近地表特征，从而进行横波静校正的方法获得了大量关注。对面波进行多谱分析(masw)来建立近地表横波速度模型，进而计算校正量。但是，当横波速度横向变化较强时或近地表是非水平分层时，面波多谱分析缺乏足够的分辨率。并且，面波反演深度受限于数据中可靠的最低频率。

上述的方法中，不同方法受到的限制不同，并且计算结果有精度不高、需要费时的手工拾取、低分辨率、低保真率等缺点，严重影响了后续的数据处理。

技术实现要素：

本发明实施例的主要目的在于提供一种横波静校正方法及系统，得到的计算结果更为准确、计算速度快、横向分辨率高，还能有效保持数据的保真度。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种横波静校正方法，包括：

根据原始炮集数据得到p集数据；

根据p集数据得到与p集数据对应的模型道数据；

根据p集数据中的横波数据选取多个第一时窗；

获取每个第一时窗中的p集数据和模型道数据；

对每个第一时窗中的p集数据和模型道数据进行互相关，得到每个第一时窗的第一时移量；

根据每个第一时窗的第一时移量得到第二时移量；

根据第二时移量对p集数据进行校正，得到经过校正的p集数据；

根据经过校正的p集数据得到新炮集数据；

根据新炮集数据中的转换波数据选取多个第二时窗；

获取每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据；

对每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据进行互相关，得到每个第二时窗的第三时移量；

根据每个第二时窗的第三时移量，得到第四时移量；

根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据。

本发明实施例还提供一种横波静校正系统，包括：

p集数据模块，用于根据原始炮集数据得到p集数据；

模型道数据模块，用于根据p集数据得到与p集数据对应的模型道数据；

第一时窗模块，用于根据p集数据中的横波数据选取多个第一时窗；

第一获取模块，用于获取每个第一时窗中的p集数据和模型道数据；

第一时移量模块，用于对每个第一时窗中的p集数据和模型道数据进行互相关，得到每个第一时窗的第一时移量；

第二时移量模块，用于根据每个第一时窗的第一时移量得到第二时移量；

第一校正模块，用于根据第二时移量对p集数据进行校正，得到经过校正的p集数据；

新炮集数据模块，用于根据经过校正的p集数据得到新炮集数据；

第二时窗模块，用于根据新炮集数据中的转换波数据选取多个第二时窗；

第二获取模块，用于获取每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据；

第三时移量模块，用于对每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据进行互相关，得到每个第二时窗的第三时移量；

第四时移量模块，用于根据每个第二时窗的第三时移量，得到第四时移量；

第二校正模块，用于根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

根据原始炮集数据得到p集数据；

根据p集数据得到与p集数据对应的模型道数据；

根据p集数据中的横波数据选取多个第一时窗；

获取每个第一时窗中的p集数据和模型道数据；

对每个第一时窗中的p集数据和模型道数据进行互相关，得到每个第一时窗的第一时移量；

根据每个第一时窗的第一时移量得到第二时移量；

根据第二时移量对p集数据进行校正，得到经过校正的p集数据；

根据经过校正的p集数据得到新炮集数据；

根据新炮集数据中的转换波数据选取多个第二时窗；

获取每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据；

对每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据进行互相关，得到每个第二时窗的第三时移量；

根据每个第二时窗的第三时移量，得到第四时移量；

根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

根据原始炮集数据得到p集数据；

根据p集数据得到与p集数据对应的模型道数据；

根据p集数据中的横波数据选取多个第一时窗；

获取每个第一时窗中的p集数据和模型道数据；

对每个第一时窗中的p集数据和模型道数据进行互相关，得到每个第一时窗的第一时移量；

根据每个第一时窗的第一时移量得到第二时移量；

根据第二时移量对p集数据进行校正，得到经过校正的p集数据；

根据经过校正的p集数据得到新炮集数据；

根据新炮集数据中的转换波数据选取多个第二时窗；

获取每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据；

对每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据进行互相关，得到每个第二时窗的第三时移量；

根据每个第二时窗的第三时移量，得到第四时移量；

根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据。

本发明实施例的横波静校正方法及系统，先根据原始炮集数据得到p集数据，再根据p集数据得到第二时移量，根据第二时移量对p集数据进行校正，然后根据经过校正的p集数据得到新炮集数据；根据新炮集数据和原始炮集数据得到第四时移量，最后根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据，得到的计算结果更为准确、计算速度快、横向分辨率高，还能有效保持数据的保真度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例中横波静校正方法的流程图；

图2是本发明实施例中s101的流程图；

图3是本发明实施例中s108的流程图；

图4是本发明实施例中经过预处理操作的原始炮集数据的示意图；

图5是本发明实施例中p集数据的示意图；

图6是本发明实施例中经过校正的p集数据的示意图；

图7是本发明实施例中经过校正的炮集数据的示意图；

图8是本发明实施例中横波静校正系统的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。

本领域技术技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。

鉴于现有技术得到的计算结果有精度不高、需要费时的手工拾取、低分辨率、低保真率等缺点，本发明实施例提供一种横波静校正方法，得到的计算结果更为准确、计算速度快、横向分辨率高，还能有效保持数据的保真度。以下结合附图对本发明进行详细说明。

图1是本发明实施例中横波静校正方法的流程图。如图1所示，横波静校正方法包括：

s101：根据原始炮集数据得到p集数据。

s102：根据p集数据得到与p集数据对应的模型道数据。

s103：根据p集数据中的横波数据选取多个第一时窗。

s104：获取每个第一时窗中的p集数据和模型道数据。

s105：对每个第一时窗中的p集数据和模型道数据进行互相关，得到每个第一时窗的第一时移量。

s106：根据每个第一时窗的第一时移量得到第二时移量。其中，第二时移量可以为多个第一时移量的平均值。

s107：根据第二时移量对p集数据进行校正，得到经过校正的p集数据。

s108：根据经过校正的p集数据得到新炮集数据。

s109：根据新炮集数据中的转换波数据选取多个第二时窗。

s110：获取每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据。

s111：对每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据进行互相关，得到每个第二时窗的第三时移量。

s112：根据每个第二时窗的第三时移量，得到第四时移量。其中，第四时移量可以为多个第三时移量的平均值。

s113：根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据。

图1所示的横波静校正方法的执行主体可以为计算机。由图1所示的流程可知，本发明实施例的横波静校正方法先根据原始炮集数据得到p集数据，再根据p集数据得到第二时移量，根据第二时移量对p集数据进行校正，然后根据经过校正的p集数据得到新炮集数据；根据新炮集数据和原始炮集数据得到第四时移量，最后根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据，得到的计算结果更为准确、计算速度快、横向分辨率高，还能有效保持数据的保真度。

图2是本发明实施例中s101的流程图。如图2所示，s101包括：

s201：对原始炮集数据进行分选，得到第一检波点集数据。

s202：对第一检波点集数据进行τ-p变换。

s203：对经过τ-p变换变换后的第一检波点集数据进行分选，得到p集数据。

s201具体包括，对原始炮集数据进行定义观测系统、去噪等预处理操作，然后对经过预处理操作的原始炮集数据进行分选，得到第一检波点集数据。

在执行s101之后，还包括：根据p集数据中每道数据的信噪比高低，对p集数据进行去噪。

一实施例中，s102具体包括：

对p集数据进行叠加处理，得到与p集数据对应的模型道数据；或，

对p集数据进行平滑处理，得到与p集数据对应的模型道数据。

图3是本发明实施例中s108的流程图。如图3所示，s108包括：

s301：对经过校正的p集数据进行分选，得到第二检波点集数据。

s302：对第二检波点集数据进行τ-p逆变换。

s303：对经过τ-p逆变换后的第二检波点集数据进行分选，得到新炮集数据。

本发明的其中一个具体实施例如下：

1、对原始炮集数据进行定义观测系统、去噪等预处理操作，然后对经过预处理操作的原始炮集数据进行分选，得到第一检波点集数据。图4是本发明实施例中经过预处理操作的原始炮集数据的示意图。如图4所示，图4中的横轴为道号，无量纲；纵轴为时间，单位为毫秒。

2、对第一检波点集数据进行τ-p变换，并对经过τ-p变换变换后的第一检波点集数据进行分选，得到p集数据。图5是本发明实施例中p集数据的示意图。如图5所示，图5中的横轴为道号，无量纲；纵轴为时间，单位为毫秒。

3、根据p集数据中每道数据的信噪比高低，对p集数据进行去噪。

4、对经过去噪处理的p集数据进行叠加处理或平滑处理，得到与p集数据对应的模型道数据，并根据p集数据中的横波数据选取多个第一时窗。

5、获取每个第一时窗中的p集数据和模型道数据，对每个第一时窗中的p集数据和模型道数据进行互相关，得到每个第一时窗的第一时移量。

6、根据每个第一时窗的第一时移量得到第二时移量，并根据第二时移量对p集数据进行校正，得到经过校正的p集数据。图6是本发明实施例中经过校正的p集数据的示意图。如图6所示，图6中的横轴为道号，无量纲；纵轴为时间，单位为毫秒。

其中，第二时移量可以为多个第一时移量的平均值。

7、对经过校正的p集数据进行分选，得到第二检波点集数据。

8、对第二检波点集数据进行τ-p逆变换，并对经过τ-p逆变换后的第二检波点集数据进行分选，得到新炮集数据。

9、根据新炮集数据中的转换波数据选取多个第二时窗，获取每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据。

10、对每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据进行互相关，得到每个第二时窗的第三时移量，并根据每个第二时窗的第三时移量，得到第四时移量。其中，第四时移量可以为多个第三时移量的平均值。

11、根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据。图7是本发明实施例中经过校正的炮集数据的示意图。如图7所示，图7中的横轴为道号，无量纲；纵轴为时间，单位为毫秒。

综上，本发明实施例的横波静校正方法先根据原始炮集数据得到p集数据，再根据p集数据得到第二时移量，根据第二时移量对p集数据进行校正，然后根据经过校正的p集数据得到新炮集数据；根据新炮集数据和原始炮集数据得到第四时移量，最后根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据，得到的计算结果更为准确、计算速度快、横向分辨率高，还能有效保持数据的保真度。因此，本发明在多波多分量地震处理和解释中具有广阔的应用前景。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种横波静校正系统，由于该系统解决问题的原理与横波静校正方法相似，因此该系统的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

图8是本发明实施例中横波静校正系统的结构框图。如图8所示，横波静校正系统包括：

p集数据模块，用于根据原始炮集数据得到p集数据；

模型道数据模块，用于根据p集数据得到与p集数据对应的模型道数据；

第一时窗模块，用于根据p集数据中的横波数据选取多个第一时窗；

第一获取模块，用于获取每个第一时窗中的p集数据和模型道数据；

第一时移量模块，用于对每个第一时窗中的p集数据和模型道数据进行互相关，得到每个第一时窗的第一时移量；

第二时移量模块，用于根据每个第一时窗的第一时移量得到第二时移量；

第一校正模块，用于根据第二时移量对p集数据进行校正，得到经过校正的p集数据；

新炮集数据模块，用于根据经过校正的p集数据得到新炮集数据；

第二时窗模块，用于根据新炮集数据中的转换波数据选取多个第二时窗；

第二获取模块，用于获取每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据；

第三时移量模块，用于对每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据进行互相关，得到每个第二时窗的第三时移量；

第四时移量模块，用于根据每个第二时窗的第三时移量，得到第四时移量；

第二校正模块，用于根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据。

在其中一种实施例中，p集数据模块具体用于：

对原始炮集数据进行分选，得到第一检波点集数据；

对第一检波点集数据进行τ-p变换；

对经过τ-p变换变换后的第一检波点集数据进行分选，得到p集数据。

在其中一种实施例中，新炮集数据模块具体用于：

对经过校正的p集数据进行分选，得到第二检波点集数据；

对第二检波点集数据进行τ-p逆变换；

对经过τ-p逆变换后的第二检波点集数据进行分选，得到新炮集数据。

在其中一种实施例中，模型道数据模块具体用于：

对p集数据进行叠加处理，得到与p集数据对应的模型道数据；或，

对p集数据进行平滑处理，得到与p集数据对应的模型道数据。

综上，本发明实施例的横波静校正系统先根据原始炮集数据得到p集数据，再根据p集数据得到第二时移量，根据第二时移量对p集数据进行校正，然后根据经过校正的p集数据得到新炮集数据；根据新炮集数据和原始炮集数据得到第四时移量，最后根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据，得到的计算结果更为准确、计算速度快、横向分辨率高，还能有效保持数据的保真度。因此，本发明在多波多分量地震处理和解释中具有广阔的应用前景。

本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

根据原始炮集数据得到p集数据；

根据p集数据得到与p集数据对应的模型道数据；

根据p集数据中的横波数据选取多个第一时窗；

获取每个第一时窗中的p集数据和模型道数据；

对每个第一时窗中的p集数据和模型道数据进行互相关，得到每个第一时窗的第一时移量；

根据每个第一时窗的第一时移量得到第二时移量；

根据第二时移量对p集数据进行校正，得到经过校正的p集数据；

根据经过校正的p集数据得到新炮集数据；

根据新炮集数据中的转换波数据选取多个第二时窗；

获取每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据；

对每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据进行互相关，得到每个第二时窗的第三时移量；

根据每个第二时窗的第三时移量，得到第四时移量；

根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据。

综上，本发明实施例的计算机设备先根据原始炮集数据得到p集数据，再根据p集数据得到第二时移量，根据第二时移量对p集数据进行校正，然后根据经过校正的p集数据得到新炮集数据；根据新炮集数据和原始炮集数据得到第四时移量，最后根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据，得到的计算结果更为准确、计算速度快、横向分辨率高，还能有效保持数据的保真度。因此，本发明在多波多分量地震处理和解释中具有广阔的应用前景。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

根据原始炮集数据得到p集数据；

根据p集数据得到与p集数据对应的模型道数据；

根据p集数据中的横波数据选取多个第一时窗；

获取每个第一时窗中的p集数据和模型道数据；

对每个第一时窗中的p集数据和模型道数据进行互相关，得到每个第一时窗的第一时移量；

根据每个第一时窗的第一时移量得到第二时移量；

根据第二时移量对p集数据进行校正，得到经过校正的p集数据；

根据经过校正的p集数据得到新炮集数据；

根据新炮集数据中的转换波数据选取多个第二时窗；

获取每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据；

对每个第二时窗中的原始炮集数据和新炮集数据进行互相关，得到每个第二时窗的第三时移量；

根据每个第二时窗的第三时移量，得到第四时移量；

根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据。

综上，本发明实施例的计算机可读存储介质先根据原始炮集数据得到p集数据，再根据p集数据得到第二时移量，根据第二时移量对p集数据进行校正，然后根据经过校正的p集数据得到新炮集数据；根据新炮集数据和原始炮集数据得到第四时移量，最后根据第四时移量对原始炮集数据进行校正，得到经过校正的炮集数据，得到的计算结果更为准确、计算速度快、横向分辨率高，还能有效保持数据的保真度。因此，本发明在多波多分量地震处理和解释中具有广阔的应用前景。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。