道集数据处理方法、装置、设备及介质与流程

文档序号:40199531发布日期:2024-12-03 11:55阅读:24来源:国知局
道集数据处理方法、装置、设备及介质与流程

本技术涉及地震资料处理,特别涉及一种道集数据处理方法、装置、设备及介质。


背景技术:

1、在油气勘探领域,可以通过叠前地震反演和叠后地震反演两种技术手段识别岩性和流体。为了提高识别准确性,可以同时使用叠前地震反演和叠后地震反演两种技术手段。但是,在进行反演时需要对噪声等干扰进行去除,而叠前地震反演在去除干扰时所采用的处理流程与叠后地震反演在去除干扰时所采用的处理流程并不相同,需要分别进行处理,导致反演计算量巨大,反演效率较低。


技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种道集数据处理方法、装置、设备及介质,降低了反演计算量,提高了反演效率。所述技术方案如下:

2、一方面,提供了一种道集数据处理方法,所述方法包括:

3、将多次采集的全偏移距的道集数据进行分偏移距处理,得到多个第一道集,所述第一道集包括多次采集的道集数据中对应于同一偏移距的道集数据;

4、对所述多个第一道集进行噪声过滤,得到多个第二道集;

5、将所述多个第二道集进行全偏移距转换,得到叠前数据,所述叠前数据为全偏移距的道集数据;

6、将所述叠前数据进行叠加处理,得到叠后数据;

7、基于所述叠前数据进行叠前反演,基于所述叠后数据进行叠后反演。

8、在一种可能的实现方式中,所述对所述多个第一道集进行噪声过滤,得到多个第二道集,包括:

9、对于任一道集,获取频率波数域滤波fk参数,所述fk参数用于基于不同波的不同视速度抑制噪声;

10、基于所述fk参数,对所述第一道集进行噪声过滤,得到所述第二道集。

11、在一种可能的实现方式中,所述获取频率波数域滤波fk参数,包括:

12、获取预设的fk参数;或者,

13、基于所述多个道集中倾角、视速度、频率范围和波数范围中的至少一项,确定所述fk参数,所述fk参数与所述倾角和所述视速度正相关,所述fk参数与所述频率范围和所述波数范围负相关。

14、在一种可能的实现方式中,所述基于所述fk参数,对所述第一道集进行噪声过滤,得到所述第二道集,包括:

15、基于所述第一道集对应的采集次数,确定所述fk参数的加权系数;

16、基于所述加权系数,对所述fk参数进行加权处理,得到加权后的fk参数;

17、基于所述加权后的fk参数,对所述第一道集进行噪声过滤,得到所述第二道集。

18、在一种可能的实现方式中,所述基于所述第一道集对应的采集次数,确定所述fk参数的加权系数,包括:

19、确定过滤时窗内样点的数量,所述样点的数量是所述过滤时窗选中的所述第一道集中的反射点的数量;

20、基于所述样点的数量、所述过滤时窗内样点对应的振幅值以及所述第一道集对应的采集次数,确定所述fk参数的加权系数。

21、在一种可能的实现方式中,所述样点的数量、所述过滤时窗内样点对应的振幅值、所述第一道集对应的采集次数与所述加权系数的关系如下所示:

22、

23、其中,dbj表示第j个道集对应的加权系数,j为任一正整数,l表示所述样点的数量,xi表示第i个样点对应的振幅值,i=1,2,3……l,nj表示第j个道集对应的采集次数,∑为求和函数,为根号,用于开平方。

24、另一方面,提供了一种道集数据处理装置,所述装置包括:

25、分偏移距模块,用于将多次采集的全偏移距的道集数据进行分偏移距处理,得到多个第一道集,所述第一道集包括多次采集的道集数据中对应于同一偏移距的道集数据;

26、过滤模块,用于对所述多个第一道集进行噪声过滤,得到多个第二道集;

27、全偏移距转换模块,用于将所述多个第二道集进行全偏移距转换,得到叠前数据,所述叠前数据为全偏移距的道集数据;

28、叠加模块,用于将所述叠前数据进行叠加处理,得到叠后数据;

29、反演模块,用于基于所述叠前数据进行叠前反演,基于所述叠后数据进行叠后反演。

30、在一种可能的实现方式中,所述过滤模块,包括:

31、参数获取单元,用于对于任一道集,获取频率波数域滤波fk参数,所述fk参数用于基于不同波的不同视速度抑制噪声;

32、过滤单元,用于基于所述fk参数,对所述第一道集进行噪声过滤,得到所述第二道集。

33、在一种可能的实现方式中,所述参数获取单元,用于获取预设的fk参数;或者,

34、所述参数获取单元,用于基于所述多个道集中倾角、视速度、频率范围和波数范围中的至少一项,确定所述fk参数,所述fk参数与所述倾角和所述视速度正相关,所述fk参数与所述频率范围和所述波数范围负相关。

35、在一种可能的实现方式中,所述过滤单元,用于基于所述第一道集对应的采集次数,确定所述fk参数的加权系数;基于所述加权系数,对所述fk参数进行加权处理,得到加权后的fk参数;基于所述加权后的fk参数,对所述第一道集进行噪声过滤,得到所述第二道集。

36、在一种可能的实现方式中,所述过滤单元,用于确定过滤时窗内样点的数量,所述样点的数量是所述过滤时窗选中的所述第一道集中的反射点的数量;基于所述样点的数量、所述过滤时窗内样点对应的振幅值以及所述第一道集对应的采集次数,确定所述fk参数的加权系数。

37、在一种可能的实现方式中,所述样点的数量、所述过滤时窗内样点对应的振幅值、所述第一道集对应的采集次数与所述加权系数的关系如下所示:

38、

39、其中,dbj表示第j个道集对应的加权系数,j为任一正整数,l表示所述样点的数量,xi表示第i个样点对应的振幅值,i=1,2,3……l,nj表示第j个道集对应的采集次数,∑为求和函数,为根号,用于开平方。

40、另一方面,提供了一种计算机设备,所述计算机设备包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条程序代码,所述至少一条程序代码由所述处理器加载并执行,以实现如上述任一实现方式所述的道集数据处理方法。

41、另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储至少一条程序代码,所述至少一条程序代码由处理器加载并执行,以实现如上述任一实现方式所述的道集数据处理方法。

42、另一方面,提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括至少一条程序代码,所述至少一条程序代码由处理器加载并执行,以实现如上述任一实现方式所述的道集数据处理方法。

43、本技术实施例提供的技术方案的有益效果至少包括:

44、本技术实施例提供了一种道集数据处理方法,通过先去噪,再生成叠前数据和叠后数据的方法,使得叠前数据和叠后数据共用了一套去噪流程,降低了计算机设备的计算量,提高了计算机设备的反演效率。并且,本技术实施例提供的道集数据处理方法,不仅达到了去噪的目的,还达到了叠前数据直接叠加与叠后数据一致的目的,保证了后续解释叠前反演和叠后反演工作的顺利开展。

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