估計和重構地震反射信號的方法
2023-07-07 23:56:31
專利名稱：估計和重構地震反射信號的方法
技術領域：
本發明涉及表面地震數據中重構較差信號的地震數據處理方法。
背景技術：
地質學家使用地震反射數據定位油氣的最佳鑽孔場所。現場工作 人員採集的原表面地震數據不會對地質學家立即有用。要提高數據的 解析度並將它壓縮成可處理形式，地理物理學家對地震數據執行處理
以便在降低噪聲電平(level)的同時充分利用數據中的信號電平。此處 理稱為改進數據的信噪(S/N)比。數據處理是一個重要的步驟，可向任 務是解釋觀測鑽井位置的已處理地震數據的地質學家提供S/N比改進 的有用數據。
現有技術開發了各種地震數據處理軟體和方法，尋求在整個源數 據體改進信噪比。這些方法可改進較差的數據區，但一般付出的代價 是過度過濾優質的數據區。但是，地質學家需要具有最佳解析度的地 震數據。
表面地震數據經常受由近表面特性引起的深反射體帶來的橫向變 化信噪比的影響。對於在地質期望將指示應得到空間更一致響應的區 域中顯得不連續的地震信號，現有技術缺乏針對恢復該地震信號橫向 連續性處理地震數據的方法。這些質量較差的數據區可由多個因素引 起。例如，間歇性近表面不規則性可引起下落能量的分散，這將返回 信號降低到等於或小於環境噪聲電平的電平。
許多現有技術數據處理程序將噪聲衰減以改進相對信號電平，但 在這些區域，信號的完全恢復要求相當大的數據橫向濾波，這導致了 空間解析度的損失。提供用於增大信號電平的其它現有技術程序具有過度過濾優質數據區的相同缺陷，因而導致空間解析度損失。 一般情
況下，用於疊後噪聲衰減(post-stack noise attenuation)的此類現有技術 程序未包括信噪比中的更改。
現有技術的典型疊後噪聲衰減例程數據處理方法的目的是總體噪 聲降低。用於信號和噪聲地震數據處理的利用Karhunen-Loeve變換的 各種處理已在現有技術中公開。
題為"應用部分Karhunen-Loeve變換抑制地震剖面中的隨機噪
7Vo^e w 5"e/57w/c 5fec"o/w by Kamal Al-Yahya, (7eo/7/z>w'ca/ 屍raspec""g, Vol. 39,pages 77-93 (1991))的文章證實了 Karhunen-Loeve 變換用於降低噪聲並由此增強地震數據中信號的有用性。為使該過程 更有效，基於線性時差傾斜值應用時移以便只使用部分 Karhunen-Loeve變換(即使用更多數量主分量(principal component)的 變換)，由此降低計算機時間和存儲器要求。通過對假設包含信號的有 限數量的主分量進行變換，降低了處理中的隨機噪聲電平。成塊策略 (blocking stmtegy)也祐j是議用於逐部分處理數據，它將地震剖面劃分 成足夠小的塊，以便每個塊都能夠通過使用較小的矩陣進行處理。處 理後的塊^皮組裝以形成最後的過濾剖面。
描述使用Karhunen-Loeve變換處理地震數據的各種方法已在專利 文獻中/>開。例如，在USP5， 455, 806中， 一種多維聲學數據處理 和顯示系統在三維矩陣中設置聲學數據。三維矩陣使用奇異值分解壓 縮成奇異向量和奇異值。 一個歷史資料庫會形成並得以維持，並且也 與三維數據級聯。此資料庫允許消除混響和噪消弱，並且數據中的其 它較弱特徵被增強。 一旦壓縮數據後，便可有效地分析數據。奇異向 量基於其奇異值或其它標準，神皮分割到一個或多個組中。通過在每個 奇異向量組內修改奇異值，某些被壓縮數據元素被增強或消弱。選定 的奇異向量通過用於進一步增強、；險測、隔離、特性4是取和分類的其 它技術得到進一步處理。壓縮和增強的數據隨後擴展回三維形式以便顯示(display)或其它處理。此處理似乎是直接變換數據而不是得出隨 後與原輸入數據組合的模型。奇異值分解是可用於執行KL變換的一 種方法。
在USP4， 910, 716中，7^開了一種基於Karhunen-Loeve變換抑 制地震數據中相干噪聲的方法。此方法選擇包含不必要相干噪聲的區 域。從該噪聲協方差矩陣確定的特徵向量用於重構整個數據集的噪 聲。從原數據減去重構得到了殘數，殘數中相干噪聲已^皮抑制。將此 方法應用到海上地震數據的炮點記錄(shot record)將示出過程不抑制 實際地震數據上的噪聲。但是，此才莫型及其減法尋求將噪聲建才莫為與 信號相反，並且似乎不在已變換輸出數據上將輸入數據或信號連續性 上的任何信號傾斜(signal dip)考慮在內。
USP4， 905， 204中公開了一種從一群獨特的單獨輸入跡線(trace) 的集合的相應加權函數得到的加權函數為跡線堆疊(trace stack)開發加 權函數的跡線加權法。還公開了一種用於開發結果加權跡線堆疊的方 法和利用從多個相關地震道(seismic trace)的加權函數操作進行噪聲抑 制的方法。雖然此^厶開內容i侖述跡線加權和相加，4旦它未7>開4吏用 KL變換建立模型跡線。它也未建議基於輸入數據傾斜(datadip),藉助 於平化靜校正(flattening statics)的預處理步驟。
在USP 5， 892， 732中，公開了用於碳氬化合物(hydrocarbon)勘 探的方法和設備，包括以下步驟獲得在陸地預定三維體分布的地震 信號跡線；將三維體分成至少具有部分兩個地震道位於其中的多個分 析單元；計算每個單元內地震道的外積(outer product);從這些外積形 成每個單元的協方差矩陣；計算每個單元的協方差矩陣主特徵值和特 徵值之和，並從每個單元協方差矩陣的主特徵值與特徵值之和的比計 算地震屬性；以及形成選定單元組的地震屬性圖。此方法明顯使用特 徵值分析得出與一個位置中跡線相關聯的屬性。它未公開或建議信號 重構或建片莫和減除的步驟。
直接將數據從輸入變換到最終輸出暴露了變換本身的局限性。這些局限性將它們自身顯示為輸出數椐上的假影。假影可由在KL變換 期間限制主分量的數量而引起，特別是對於具有非線性傾斜的信號。 雖然直接變換數據將可降低噪聲，但這樣付出的代價是使信號失真。 此效應在不需要過濾生效的優質數據區會變得更糟。
因此，本發明的目的是提供一種地震數據處理方法，通過使處理 適應數據並僅對需要之處的數據應用處理而克服對強信號過度過濾 的不利副作用。
本發明的另 一 目的是提供一種可適用於處理二維(2D)和三維(3D) 輸入數據的方法。
本發明的又一 目的是提供一種避免大量橫向混合併且不會使優質 數據的解析度降低的噪聲衰減方法。
本發明的另 一 目的是提供一種以層位一致的方式橫向均衡信噪比 的方法。
發明內容
上述目的的其它優點可通過本發明方法得到，本發明方法廣泛包 括需要對顯示較差信噪比的反射信號重構的地震數據處理。方法包括 預處理目標區的輸入數據；計算信號模型；估計跡線信號連續性；將 特殊加權應用到才莫型跡線；以及輸出最後的處理數據。
下面提供了這些數據處理和分析步驟的每個步驟中採用的子例程 的更詳細說明。本發明方法只在需要之處通過保持輸入數據的原細節 並避免對優質數據不必要的過濾而重構信號。
本發明方法包括基於Karhunen-Loeve變換的信號建才莫主步驟，之 後是作為第二步驟的自適應加回處理(add-back processing)。 Karhunen-Loeve("KL")變換用於從所有輸入數據對的點積形成協方差 矩陣。隨後為此矩陣計算特徵值和特徵向量。通過只對最強特徵向量 (strongest eigenvector)的逆變換，得到與隨機噪聲相反的無噪聲信號估 計。為描述本發明，這些特徵向量在由其特徵值縮放(scale)時在本文稱為"主"分量。無噪聲信號估計在本發明下面說明中有時稱為信號的 "才莫型"。這些相對相干主分量用作所需重構信號的模型。
模型加回步驟是利用笫一步驟的信號模型數據和輸入組合而形成 輸出的自適應進程。信號模型的作用或加回由信號模型內發現的連續 性屬性控制。通過在數據連續處將加回步驟最小化，優質信噪比數據
將由本發明處理更改很少，並且劣質(poor quality)的不連續數據將受 益於估計相干信號的增大作用。
使用本發明方法的一個重要優點是為信號電平恢復橫向平衡而沒 有空間濾波對優質數據具有的不合需要的副作用，如橫向混合。本發 明方法的實踐最終在地震數據中產生了改進的信噪比。方法可利用2D 和3D輸入數據。
在本文使用時，術語"優質信噪比數據"和"優質數據"指已採集和 處理為相對較高信噪比(即較低噪聲電平)的數據。這些數據將具有如 從^t型計算得出的連續性的相對較高值。相應地，在這些區域中對輸 出數據的模型作用將最小。
術語"主估計和重構"和縮略詞"PEAR，，在本文使用時要理解為對 本發明方法的簡化引用。在本文使用時，以下術語具有所示含意 "digistack輸出，，指傾斜加權和求和方法，並且"FK功率/混合輸出"指頻 率波數求冪和求和方法。
處理的自適應加回步驟涉及將輸入數據與模型數據組合以形成輸 出。模型的作用或加回由相同模型中發現的連續性確定而控制。通過 限制數據持續處的加回，優質信噪比數據將由本發明處理更改^f艮少； 相反，不連續數據將受益於信號估計的增大作用。
下面將參照附圖進一步描述本發明方法實踐和得到的有益改進，
其中時間以秒為單位記錄，並且在左側出現的"輸入，，顯示;lL使用常規
現有技術方法準備的，在右側且有時標有"PEAR"的顯示是使用本發明
9方法獲得的；以及其中
圖1是本發明的主要估計和重構(PEAR)方法流程圖2是證實噪聲問題的現有技術的2D地震剖面圖形顯示；
圖3是示出KL變換應用到圖2數據的2D地震數據縮放顯示；
圖4是2D地震數據顯示，示出平化輸入的KL變換和繪在頂部 的計算的標量(scalar);
圖5是2D地震數據顯示，示出應用平化靜校正到輸入數據、模 型和PEAR輸出數據；
圖6是具有應用到輸入的平化靜校正的2D地震數據及本發明方 法的PEAR輸出的顯示；
圖7是圖2的2D地震數據顯示，示出利用傾斜加權和求和以形 成最終輸出的現有技術方法；
圖8是前面2D地震數據顯示，示出利用頻率波數(FK)求冪形成 ^t型，之後與輸入相加以形成最終輸出顯示的現有技術方法；
圖9是2D地震數據的比較顯示，比較使用本發明方法與圖7和8 現有技術方法的結果圖形顯示；
圖10是3D地震數據示例，示出具有比較輸入和應用本發明方法 到輸入的結果的描述的垂直剖面；
圖11是3D地震數據示例，示出比較輸出和本發明方法獲得的輸 出的水平時間片剖面；
圖12是具有垂直剖面的第二3D地震數據示例，示出根據現有技 術的具有控制層位(horizon)的輸入數據；
圖13是第二3D地震數據示例剖面，比較了輸入數據和本發明方 法獲得的結果輸出顯示；
圖14是3D放大垂直剖面，比較了常規輸入和本發明方法獲得的 輸出；
圖15是在1400毫秒級的時間片3D水平視圖，比較了輸入和本 發明方法獲得的輸出；圖16是在1800毫秒級的時間片3D水平視圖，比較了輸入和本 發明方法獲得的輸出；
圖17是在圖16的時間片的3D放大水平視圖，比較了輸入和本 發明方法獲得的輸出；
圖18是在圖16的時間片的另一 3D放大水平視圖，比較了輸入 和本發明方法獲得的輸出；
圖19是在2000毫秒級的時間片的3D水平視圖，比較了輸入和 本發明方法獲得的輸出；
圖20是在2800毫秒級的時間片的3D水平視圖，比較了輸入和 本發明方法獲得的輸出；以及
圖21是在圖20的時間片的3D放大水平視圖，比較了輸入和本 發明方法獲得的改進輸出。
具體實施例方式
如上所述，本發明的主估計和重構(PEAR)方法不同於焦點在於降 低噪聲電平而改進信噪比的典型方法，這是因為PEAR均衡(balance) 信號電平，這具有改進信噪比的效應。為獲得此結果，PEAR利用信 號估計，甚至在差數據區也如此。此估計是通過使用輸入數據的 Karhunen-Loeve變換而對輸入數據進一步處理而得以提供。
PEAR方法可通過能夠由技術領域通常熟知的計算機系統執行的 現有可商用專欠件程序和^莫塊而實現為一系列步驟。工作流可如參照圖 1所示描述。
圖1是本發明的主要估計和重構(PEAR)方法100流程圖。方法100 包括五個主要步驟，包括預處理目標區的輸入數據110,計算信號模 型200，估計跡線信號連續性300，空間加權;漠型跡線400及輸出最 後數據500。
方法100從102開始，並繼續到步驟IIO，在該步驟中執行目標 區輸入數據的預處理。目標區輸入數據預處理包括從真實的幅度輸入地震反射數據112開始，並得到目標區114。更具體地說，步驟110 包括選擇關注的地質層位(geologic horizon);在資料庫中存儲時間 (times);從資料庫檢索時間；從時間計算平化靜校正；應用平化靜校 正到輸入數據；保留近平化時間的地震數據窗口和輸出；以及顯示用 於質量控制的平化數據。
在步驟200，計算信號模型。如下面更詳細論述的一樣，信號模 型通過以下步驟計算得出a.選擇時間和空間窗口段；b.將選定窗 口重疊30%到50%; c.在每個段上執行Karhunen-Loeve變換(對於 3D數據，分別變換主測線(inline)和副線(subline)方向)；d.通過輸出 主分量，例如前4-8個主分量，估計相干信號；e.合併信號模型段(對 於3D數據，合併主測線和交叉線(crossline)估計)；f.輸出信號模型數 據；以及g.應用質量控制到信號才莫型數據顯示。
在步驟300，估計跡線信號(trace signal)連續性。估計跡線信號連 續性包括a.在信號才莫型中將相鄰跡線互相關；b.查找互相關的絕對 最大值；c.在資料庫中將最大值存儲為相似性(semblance);以及d.應 用質量控制到相似性顯示。
在步驟400,通過計算跡線標量(trace scalar)410和應用標量到預 處理的信號才莫型跡線420,執行衝莫型跡線的空間加權。具體而言，步 驟400包括a.添加小數值到相似性(例如，0.001); b.倒置(invert) 相似性；c.對倒置的相似性進行可選地冪縮放(exponentialscaling)(冪 1或2); d.可選地縮放結果值(標量1到0.5); e.在資料庫中存儲跡線 標量；f.應用質量控制到跡線標量顯示；g.將標量應用到預處理的信 號模型跡線；以及h.應用質量控制到縮放的(scaled)信號模型跡線顯 示。
在步驟500,提供最後數據輸出。在步驟502,為在共跡線位置的 平化輸入和模型跡線執行加法。跡線幅度均衡化可選擇應用到相加的 跡線。此外，從相加的數據去除平化靜校正。在步驟504,合併其它 層的輸出。在步驟506，生成最後體(final volume)的輸出，並且將習慣的質量控制技術應用到最後體顯示。
正如從上面步進式描述將明白的一樣，通過PEAR方法的信號重
構不同於其目的是噪聲衰減而不是信號重構的現有技術的典型噪聲 衰減方法。本發明方法由於只在較差數據區操作，因此，方法也消除
或大大降低現有技術噪聲衰減方法形成的過濾假影(filter artifact)。
本發明方法的另 一方面是在預處理步驟期間在目標層位上使用平 化靜校正。這使大多數目標信號包括在KL變換的最強主分量中，由 此提供了不包括噪聲在內的更佳信號估計。
本發明的另 一重要特性是基於如相鄰跡線之間互相關函數最大絕 對幅度給定的橫向連續性估計的逆(inverse),而進行信號才莫型數據的 空間加權。此步驟僅在數據不連續處，即在質量較差的數據區中應用 進一步的信號處理。優質數據區相對保留不受信號處理的影響，因此， 總體效果是數據中恢復的橫向平衡。此步驟使本發明方法不同於對劣 質和優質數據區均過濾，其效果是使優質數據區中留下過濾4叚影的現 有技術那些程序或方法。
本發明方法通過控制在輸出數據中如何使用變換數據而將過濾假 影降到最低。此控制步驟分兩步實現首先，選擇性地將相干信號才莫 型與輸入數據組合以形成最終輸出，以及其次，通過>^人目標層位傾斜 得到的平化靜校正預處理輸入數據。
本發明方法通過在劣質數據區中利用KL變換來估計較弱或被抑 制的信號，同時在展示優質信號的區中避免過濾副作用。總體效果是 恢復信號的橫向平衡而對數據的優質部分無大改變。因此，較差區的 數據恢復4皮估計和重構，而優質數據區保留其原特徵和解析度。
本發明方法將數據變換成模型，而不是直接將KL變換直接應用 到數據以產生最後結果。^t型被加權，並隨後加回到原輸入數據以產 生最後結果。此方法不同於只簡單過濾輸入數據並直接輸出最後結果 的那些現有技術方法。
本發明方法可應用到堆疊式(stacked)二維(2D)和三維(3D)地震數據。堆疊由各個地震道的共深度點(common depth point)相加而形成。 地震道由現場調查中一個源和一個接收器位置的獨特組合而形成。共 深度點的表面位置位於源與接收器組合之間的中間。
Karhunen-Loeve變換的存儲器要求需要在最終重新組合以形成最 後信號才莫型的範圍中處理輸入數據。方法可在數據的幾個時間窗口上 運行，即關注的每個面向層間的區一個窗口。數據的極窄和極深部分 也單獨運行和組合以輸出。每個時間窗口與相鄰時間窗口合併以形成 最終輸出。
對於3D數據，信號模型可選擇地由兩次執行KL變換生成。第 一次執行定向在主測線方向，並且第二次執行定向在交叉線方向。兩 個估計相加以形成最後的信號模型。
方法也應用到未堆疊的地震數據。在此實施例中，方法應用到共 源、共接收器和共深度點或共方位角數據群(data ensemble)。
在特定示例或項目的PEAR處理後，可選擇添加頻譜縮;故(spectml scaling)(也稱為頻譜均衡化)。但是，此另外的步驟或數據處理不是本 發明PEAR處理的一部分。
相對於應用跡線幅度均4軒化到相加跡線的可選步驟5(b),在應用 本發明方法中已發現，相干信號模型中的異常低幅度跡線可造成可偏 置相加跡線幅度的大離群值標量值。應用跡線均衡化(基於RMS幅度) 是必要的。如果處理準則禁止使用此縮放方法，則只要習慣的標量值 質量控制包括任何離群值編輯，它便可去除。
方法包括在將模型加回到原輸入數據前使用參數控制才莫型加權。
方法的又一實施例包括使用不同的方法得到信號模型，例如，通 過跡線混合(trace mix)或頻率波數(FK)濾波器，之後是一莫型和輸入的相 同自適應加法以產生輸出數據。正如本領域的技術人員將理解的一 樣，FK濾波通常將產生連續形式的輸入數據。
雖然諸如FK濾波的一種方法可產生更連續的版本，但KL變換 更好地保留了輸入數據的精細細節，因此，最終輸出顯示比^f吏用過濾方法的顯示解析度更高。
本發明方法已成功在2D和3D地震調查中用於識別生產場地。在 下面的示例中，呈現了一個2D調查和兩個不同3D調查的圖形顯示。
參照圖2， 2D地震剖面的圖形顯示證實了噪聲效應問題。此顯示 的數據尚未根據本發明的PEAR方法處理。鑑於在解釋此顯示時明顯 的缺陷和困難，將根據用於改進信噪比的現有技術進行嘗試。圖3示 出輸入數據兩個示例KL變換的結果，其中，KL變換應用到顯示在左 列的輸入數據，中間列中顯示兩個主分量，並且右邊列中顯示五個主 分量。
在目標級上平化圖3的輸入地震數據，並且使用圖3的五個主分 量平化圖3的KL變換數據時，得到圖4顯示的結果。圖5的上部也 包括計算的標量(computed scalar)圖形顯示。
現在參照圖5，它示出應用本發明PEAR方法的結果。如在前面 圖中一樣，兩個二維地震輸入數據在左側顯示，平化靜校正已應用以 產生此顯示。估計的信號才莫型在中間呈現，並且PEAR進程的輸出在 右側顯示。連續性的改進很明顯。圖6是已應用平化靜校正的二維地 震數據的又一示例，輸入在頂部顯示，並且在應用PEAR處理方法後 的輸出在底部顯示。"平化"引用指數據已在目標區平化和窗口化。同 樣地，此處圖形顯示質量的改進明顯。
在圖7和8中，分別在底部圖形顯示中示出了傾斜加權和相加及 F-K求冪和相加的現有技術方法應用；輸入數據在頂部顯示中示出。
現在參照圖9，此最後的2D比較示出對於同一剖面在頂部顯示中 本發明PEAR方法應用的結果、圖6(傾斜加權)的顯示和在底部的圖 7(F-K求冪)顯示。同樣地，此處由本發明方法應用到數據產生的數據續性。
圖10-21提供比較的3D地震示例。左上邊的圖例表示用於為地 震數據空間定向的編號系統。這些引用可包括共深度點(CDP)、近表面源點(SHOT)、用於3D體的交叉線號(CDPLBLX)及用於3D體的線 上編號(CDPLBLS)。所有這些標號轉而與最終由笛卡爾(X、 Y和Z) 坐標引用的地面某一物理位置有關。在典型的3D地震體(seismic volume)中，第三軸(z)通常是雙程走時(two way travel time)。因此，時 間引用在所有圖形中以秒或毫秒為單位。3D地震體的水平時間剖面 是單個雙程走時的X和Y維輪廓(profile)。
圖10示出第一個比較3D顯示，在標識為"1667，，的交叉線的垂直 ^L圖輸入堆疊在左側；右側示出使用PEAR方法處理後的輸出。同樣 地，使用本發明方法的顯示連續性改進明顯。圖11中^f吏用相同測試 的數據，比較了在1800毫秒處的時間片3D水平視圖，輸入在左側示 出，在根據本發明的PEAR處理後的改進圖形顯示在右側。
圖12示出第二 3D地震示例的數據。這是在副線3663的垂直視 圖；定義目標區的控制層位(control horizon)為參考目的而繪出。時間 以秒換算。圖13顯示圖12地震數據的比較顯示，輸入數據在左側， PEAR處理的輸出數據顯示在右側。在大部分實例中，劣質的數據呈 現了改進的連續性，而優質數據區保留其原特徵。
在圖14中，沿與圖12和13相同的副線3663提供了放大的垂直 視圖，同樣地，輸入數據顯示在左側，PEAR處理後更加完整和連續 的數據在右側。
第二示例的另外3D數據分別在圖15和16中在1400毫秒和1800 毫秒時間片處以水平視圖的形式呈現。在這兩個圖形中，常規處理的 數據顯示在左側，PEAR處理後改進的顯示呈現在右側。
相同的3D數據在1800毫秒時間片處作為兩個不同的》文大水平一見 圖顯示在圖17和18中。在兩個實例中，與左側視圖上顯示的常規處 理相比，右側顯示提供了在PEAR處理後明顯更好的信息。
圖19、 20和21分別在2000、 2800和2800毫秒處呈現了第二示 例的類似系列3D水平視圖。時間片已放大，以進一步指示與常規處 理(在左側)相比，在右側已根據本發明進行PEAR處理的數據顯示改進的質量。正如本領域的技術人員將明白的一樣，在圖2-21中呈現的比較結 果從本發明方法產生了與現有技術處理方法得到的顯示相比，在質量 較差的數據區大大改進且在優質數據區保留輸入數據特徵的顯示。本發明方法可通過現有軟體程序實踐，以及通過從商用地震數據 處理軟體庫彙編所需軟體才莫塊和實用程序來實踐。所需的程序之一是跟蹤和平化數據的才莫塊。第二個模塊是用於對平化的數據進行KL變換。第三個模塊可自適應將變換的數據添加到輸入數據。最後，第四 個才莫塊用於去除平化靜校正和輸出最後數據。適合在本發明中使用的地震處理才莫塊可從商用軟體提供商獲得。在本發明實踐中，發現可從Paradigm Geophysical獲得並以Focus和 Disco品牌在市場銷售的程序中包括的^^莫塊是有用的。正如從上述說明將明白的一樣，本發明包括用於從包含可變信號 電平和噪聲能量的輸入地震數據重構信號能量的地震數據處理改進方法。輸出數據通過組合輸入數據和建才莫信號能量的新穎方法獲得。 本發明方法的一個重要益處是恢復信號電平的橫向平衡而沒有不合 需要的副作用，如與現有技術過濾進程相關聯的優質數據橫向混合。 方法產生了在關注的整個地震層位平衡上的信噪比。正如本領域的技術人員將明白的一樣，在存在大量"無數據"區的 環境中，如輸入數據由隨機數組成的情況，這些隨機數在由PEAR方 法處理時，將產生其正確性只可由最終用戶解釋確認並因而需要解釋 性判斷的結果。此類解釋性判斷的實行在本領域的技術範圍內，並且 在其它數據分析上下文中例行應用。
權利要求
1.一種重構劣質地震數據信號以改進所述數據的信噪比以用於與碳氫化合物開採的鑽井井場選擇相關的顯示和地質分析的方法，所述方法包括以下步驟a.通過應用Karhunen-Loeve變換到為目標區採集的選定輸入地震數據以從所有輸入數據對的點積形成協方差矩陣，而提供信號模型；b.計算所述矩陣的特徵值和特徵向量，並逆變換最重要特徵向量以提供所述信號的相干估計；c.基於所述模型數據缺乏連續性的確定，而組合所述輸入數據與所述信號模型數據，由此優質信噪比數據經歷很少的更改，並且任何不連續的數據在所述信號估計數據作用下得以增強；以及d.顯示所述目標區的重構地震數據以用於分析。
2. 如權利要求l所述的方法，其特徵在於，包括在提供所述信號 才莫型前預處理所述目標區的所述輸入數據的又一步驟。
3. 如權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述輸入數據預處理 包括將選定地質層位的真實振幅輸入地震反射數據提供到第一程序 模塊。
4. 如權利要求3所述的方法，其特徵在於，所述輸入數據預處理 包括計算並應用平化統計到所述選定地質層位的所述輸入數據。
5. 如權利要求4所述的方法，其特徵在於，所述輸入數據預處理 包括將所述平化地震數據輸出到第二模塊以便計算信號模型。
6. 如權利要求5所述的方法，其特徵在於，所述輸入數據預處理 包括定義多個時間和空間窗口段，並將所述定義窗口段重疊至少5% 到30%。
7. 如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述最重要特徵向量 是在所述變換的大約前4到8個主分量範圍內。
8. 如權利要求1所述的方法，其特徵在於，應用所述 Karhunen-Loeve變換包括在每個窗口段上執行Karhunen-Loeve變換。
9. 如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述信號衝莫型提供還 包括合併信號模型段和輸出所述信號模型數據。
10. 如權利要求l所述的方法，其特徵在於，所述信號估計數據 的所述作用包括以下步驟通過所述信號模型中相鄰跡線的互相關而估計信號連續性；以及 基於相似性和顯示相似性，而計算互相關函數中的絕對最大值。
11. 如權利要求IO所述的方法，還包括通過添加數值以提供非零相似性，而對所述才莫型跡線進行空間加權；倒置結果增大的相似性；以及 將所述結果在資料庫中存儲為跡線標量。
12. 如權利要求11所述的方法，其特徵在於，還包括 顯示所述跡線標量；將所述標量應用到加權的信號才莫型跡線；以及 顯示所述加權的信號才莫型跡線。
13. 如權利要求1所述的方法，其特徵在於，為分析所述重構的 地震數據的顯示還包括在共跡線位置將所述平化輸入和糹莫型跡線相加； >^人所述相加的數據減去所述平化統計；以及 合併來自所述目標區中其它層的數據輸出。
14. 如權利要求1所述的方法，其特徵在於，在堆疊的二維地震 數據上執行。
15. 如權利要求1所述的方法，其特徵在於，在堆疊的三維地震 數據上執行。
16. —種為預定地質體重構劣質的近表面地震數據信號以改進所 述數據的信噪比以便顯示和分析的方法，所述方法包括以下步驟a. 將目標區體的真實幅度輸入地震反射數據提供到第 一程序模塊；b. 計算並應用平化統計到選定地質層位的所述輸入數據；c. 將所述平化地震數據輸出到第二模塊以便計算信號模型；d. 定義多個時間和空間窗口段，並將所述定義的窗口段重疊至少 5%到30%。e. 在每個窗口段上執行Karhunen-Loeve變換；f. 從所述變換的4到8個主分量輸出以提供估計的信號模型；g. 合併所述信號才莫型段並輸出所述信號才莫型數據；h. 通過所述信號模型中相鄰跡線的互相關，而估計信號連續性， 並且基於相似性和顯示相似性，而計算所述互相關函數中的絕對最大 值；i. 通過添加數值以提供非零相似性，而對所述才莫型跡線進行空間 加權，倒置所述結果增大的相似性，以及將所述結果在資料庫中存儲 為跡線標量；j.顯示所述跡線標量，將所述標量應用到所述加權的信號沖莫型跡 線，以及顯示所述加權的信號模型跡線；k.在共跡線位置將所述平化輸入和模型跡線相力p,從所述相加的 數據減去所述平化統計，合併來自所述目標區中其它層的數據輸出； 以及、1.顯示所述體的重構數據以便分析。
17. 如權利要求16所述的方法，在堆疊的二維地震數據上執行。
18. 如權利要求16所述的方法，在堆疊的三維地震數據上執行。
19. 如權利要求18所述的方法，其特徵在於，在每個窗口段上的 所述Karhunen-Loeve變換的執行包括單獨變換主測線和副線方向。
20. 如權利要求18所述的方法，其特徵在於，信號模型段的所述 合併包括合併主測線和交叉線估計。
全文摘要
一種重構劣質地震數據信號以改進數據的信噪比的方法，用於與碳氫化合物開採的鑽井井場選擇有關的顯示和分析。該方法包括通過應用Karhunen-Loeve變換到為目標區採集的選定輸入地震數據以從所有輸入數據對的點積形成協方差矩陣而提供信號模型。矩陣的特徵值和特徵向量會計算出，並且最重要特徵向量被逆變換以提供信號的相干估計。基於模型數據缺乏連續性的確定，輸入數據與模型數據組合，其中，優質信噪比數據遇到很少的更改，並且不連續的數據在信號估計數據作用下而得以增強。重構的目標區地震數據可顯示以便分析。
文檔編號G01V1/00GK101310196SQ200680042408
公開日2008年11月19日 申請日期2006年9月19日 優先權日2005年9月19日
發明者R·M·伯恩斯塔徳 申請人:沙烏地阿拉伯石油公司