自适应射线加密式Kirchhoff型动态聚焦波束偏移方法研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:41804100
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:25.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:D0408.油气地球物理学
- 结题年份:2021
- 批准年份:2018
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2019-01-01 至2021-12-31
- 项目参与者:张志厚; 王森; 黎佳宾; 张腾飞; 王丹; 向波; 李梦;
- 关键词:
项目摘要
Kirchhoff dynamic focused beam migration is a seismic imaging algorithm, which boosts the merits of both high computational efficiency and imaging precision. However, this method, like the conventional beam migration method, emits radiation in different directions from the source point or the window centers to the ground in the implementation process. When the target model is complex and has a large depth, it is difficult to ensure the ray coverage in the deep part of the model, which in turn affects the imaging result in these areas. Studying on the adaptive ray- encryption type Kirchhoff dynamic focused beam migration method is to solve this problem by reasonably increasing the number of rays in the area of insufficient illumination. The main research contents include: (1) determine the criteria for inserting a new ray in a certain imaging area; (2) determine the sorting and storage method of new rays (and corresponding information of the ray beam) after inserting the rays; (3) when the model is complex, in order to ensure a region's ray coverage, it often needs to insert a number of new rays, and determine the principle of the new ray selecting method to save the computational time; (4) after inserting a new ray in a certain area, the imaging formula of Kirchhoff dynamic focused beam migration is need to be adjusted to ensure the imaging effect of the migration algorithm.
Kirchhoff型动态聚焦波束偏移是一种兼顾计算效率与成像精度的地震偏移算法。但该方法和常规束偏移方法一样,在实现过程中从源点(或虚拟源点)及各个窗中心向地下沿着不同方向发射射线,当目标模型深度较大且比较复杂时,模型深部区域难以保证充足的射线覆盖率,进而影响了这些区域的成像效果。开展自适应射线加密式Kirchhoff型动态聚焦波束偏移方法研究是希望通过合理增加在照明不足区域的射线数量从而解决这一问题。研究内容主要包括:(1)探索出成像区域需要插入新射线的判断标准;(2)增加射线后,确定新射线以及相应射线束信息的排序和存储方法;(3)当模型比较复杂时,为了保证某一区域的射线覆盖率,往往需要插入多条非必要射线,研究出新射线筛选原则,为后续成像计算节省时间并减少干扰;(4)确定Kirchhoff型动态聚焦波束偏移成像公式在新射线插入后的修正方法,从而保证整个偏移算法的成像效果。
结项摘要
随着油气资源的长期持续勘探与开发,浅层油气藏的发现难度持续增加,勘探开发目的层的深度逐渐增加,深层油气资源勘探正得到越来越多的关注。但通常深部储层构造比较复杂且模型较大,给地震偏移成像技术带来了巨大挑战。为此,研究针对深部构造的偏移成像方法具有重要意义。射线束偏移隶属于射线类偏移方法,有着良好的成像能力以及显著特点,是深部油气资源勘探的重要成像手段。. Kirchhoff型动态聚焦波束偏移是一种专注于地下构造快速成像的射线束偏移方法。该方法将动态聚焦射线束传播算子引入到Kirchhoff型波束偏移中,解决了常规束偏移中,射线束随传播距离的增加发散过快的问题,提高了相关属性信息的计算精度以及偏移算法的成像能力。Kirchhoff型动态聚焦波束偏移在针对深部构造成像方面具有良好的应用前景,但其仍然存在束偏移方法面对深部构造成像时通有的问题:成像过程中,射线是从源点(或虚拟源点)及各个窗中心向地下沿着不同方向发射,当目标模型较大且比较复杂时,模型深部区域难以保证充足的射线覆盖率,进而影响了这些区域的成像效果。. 本项目开展了自适应射线加密式Kirchhoff型动态聚焦波束偏移方法研究就是希望通过合理增加在照明不足区域的射线数量从而解决这一问题,实现一种针对复杂深部构造具有良好成像能力的射线束偏移算法,为深部油气资源勘探提供有力的成像工具。主要研究内容包含以下几个方面:.1. 探索了适用于射线束偏移的新射线插入标准。.2. 明确了插入新射线后的相关信息储存方法。.3. 给出了适用于成像计算的有效新射线筛选方法。.4. 给出插入新射线后偏移成像公式的修正方法。. 在本项目实施过程中,实现一套自适应射线加密式Kirchhoff型动态聚焦波束偏移算法。这一成像方法解决了Kirchhoff型波束偏移方法针对复杂深部构造成像能力不足的问题,可以为其它射线束类偏移成像方法在大深度模型中的应用提供解决方案。
项目成果
期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(3)
A complex point-source solution of the acoustic eikonal equation for Gaussian beams in transversely isotropic media
横观各向同性介质中高斯光束声学方程的复杂点源解
- DOI:10.1190/geo2019-0264.1
- 发表时间:2020
- 期刊:Geophysics
- 影响因子:3.3
- 作者:Huang Xingguo;Sun Hui;Sun Zhangqing;da Silva Nuno Vieira
- 通讯作者:da Silva Nuno Vieira
High-precision Joint 2D Traveltime Calculation for Seismic Processing
地震处理的高精度联合二维走时计算
- DOI:10.1021/acs.biochem.8b00996
- 发表时间:2019
- 期刊:Earth Sciences Research Journal
- 影响因子:0.9
- 作者:Hui Sun;Fanchang Meng;Cheng Gao;Zhihou Zhang;Mingchen Liu
- 通讯作者:Mingchen Liu
Gaussian Beam Born Modeling for Single-Scattering Waves in Visco-Acoustic Media
粘声介质中单散射波的高斯束生建模
- DOI:10.1109/lgrs.2020.3015906
- 发表时间:2020
- 期刊:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
- 影响因子:4.8
- 作者:Yubo Yue;Hui Sun;Rushan Wu;Yunyuan Shi
- 通讯作者:Yunyuan Shi
基于Born散射理论的二维黏声介质高斯波束正演
- DOI:10.6038/cjg2021o0284
- 发表时间:2021
- 期刊:地球物理学报
- 影响因子:--
- 作者:孙辉;岳玉波;李猛
- 通讯作者:李猛
A Topographic Kirchhoff Dynamic Focused Beam Migration Method Based on Compressed Sensing
基于压缩感知的地形基尔霍夫动态聚焦光束偏移方法
- DOI:10.1088/1748-0221/15/08/t08009
- 发表时间:2018
- 期刊:IEEE Access
- 影响因子:3.9
- 作者:Sun Hui;Yang Feilong;Meng Fanchang;Zhang Zhihou;Gao Cheng;Liu Mingchen
- 通讯作者:Liu Mingchen
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- 通讯作者:尹莉
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