基于经验模态分解的自由表面多次波衰减方法研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:41804140
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:22.0万
- 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:何幼娟; 童小龙; 宋辉;
- 关键词:
项目摘要
Multiples in seismic data will seriously affect the quality of velocity analysis and migration, reduce the reliability of inversion and increase the complexity of interpretation. How to suppress the multiples while preserve the primaries reflection is crucial for seismic data processing, inversion and interpretation. The traditional multiples attenuation methods need to select appropriate processing parameters, have poor adaptive performance, and have unsatisfactory behavior on near-offset gathers. In order to solve the existing problems, this project introduces the empirical mode decomposition into free-surface multiples attenuation and applies the numerical modeling and field data test to develop the automatic velocity analysis algorithm which is independent of artificial picking, propose a seismic trace rand-order method in order to separate the primary reflection and multiples under the condition of dipping formation, set up a amplitude-preserved adaptive free-surface multiples attenuation technique. The implementation of this project will provide a new way for the free-surface multiples attenuation of huge seismic data, and has important theoretical significance and value in industrial application.
地震数据中的多次波会严重影响速度分析和偏移成像质量,降低反演的可靠性,增加地震解释的难度。如何在保护有效信号的前提下压制多次波,对地震资料处理、反演和解释具有鲜明的意义。常规的多次波衰减方法需要选取合适的处理参数,自适应性较差,且难以处理近偏移距多次波衰减问题。为了解决现有方法存在的问题,本项目将经验模态分解算法引入到自由表面多次波衰减领域,以数值模拟和实际应用效果分析为手段,发展不依赖于人工拾取的自动化速度分析算法,提出一种适用于倾斜地层情况下分离一次波和多次波的地震道随机自排方法,最终建立一套考虑保幅性的自适应的自由表面多次波衰减技术体系。本项目的实施将为海量地震数据的自由表面多次波衰减提供新的思路,具有重要的理论意义和工业应用价值。
结项摘要
我国海洋石油勘探正处于蓬勃发展势态中,近年我国在渤海和南海投入大量人力物力开展深海石油勘探,面对的技术难题日益增加,特别是在地震勘探领域,大体量地震数据中的多次波衰减问题是刻不容缓要解决的难题。地震数据中的多次波会严重影响速度分析和偏移成像质量,降低反演的可靠性,增加地震解释的难度。如何在保护有效信号的前提下压制多次波,对地震资料后续的大规模处理、反演和解释具有鲜明的意义。常规的多次波衰减方法需要选取合适的处理参数,自适应性较差,且难以处理近偏移距多次波衰减问题。为了解决现有方法存在的问题,本项目将经验模态分解算法引入到自由表面多次波衰减领域,以数值模拟和实际应用效果分析为手段,发展了不依赖于人工拾取的自动化速度分析算法,提出了一种适用于低信噪比情况下分离一次波和多次波的地震道随机自排方法,并最终建立了一套考虑保幅性的自适应的自由表面多次波衰减技术体系。本项目完成了课题申请时所提出的研究内容,达到了预期目标,地震资料多次波衰减效果明显,基于本项目所提出的技术能够明显改善地震资料分辨率。后续将在项目成果的基础上进一步开展实际勘探应用,将为海量地震数据的自由表面多次波衰减提供新的思路,初步认为本项目所取得的成果具有一定的理论意义和工业应用价值。
项目成果
期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于CEEMD的自适应小波阈值地震随机噪音衰减方法研究
- DOI:--
- 发表时间:2022
- 期刊:中国科技论文
- 影响因子:--
- 作者:代倩倩;陈伟;张卫;李建浪;杨浪
- 通讯作者:杨浪
Statistics-Guided Residual Dictionary Learning for Footprint Noise Removal
用于消除足迹噪声的统计引导残差字典学习
- DOI:10.1109/tgrs.2021.3070903
- 发表时间:2021-04
- 期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
- 影响因子:8.2
- 作者:Wei Chen;Omar M. Saad;Hang Wang;Yangkang Chen
- 通讯作者:Yangkang Chen
Seismic noise attenuation based on waveform classification
基于波形分类的地震噪声衰减
- DOI:10.1016/j.jappgeo.2019.05.014
- 发表时间:2019-08
- 期刊:Journal of Applied Geophysics
- 影响因子:2
- 作者:Wei Chen;Min Bai;Hui Song
- 通讯作者:Hui Song
Automatic noise attenuation based on clustering and empirical wavelet transform
基于聚类和经验小波变换的自动噪声衰减
- DOI:10.1016/j.jappgeo.2018.09.025
- 发表时间:2018-12-01
- 期刊:JOURNAL OF APPLIED GEOPHYSICS
- 影响因子:2
- 作者:Chen, Wei;Song, Hui
- 通讯作者:Song, Hui
Large dip calculation via robust non-stationary plane-wave destruction
通过稳健的非平稳平面波破坏进行大倾角计算
- DOI:10.1109/tgrs.2021.3074119
- 发表时间:2021
- 期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
- 影响因子:8.2
- 作者:Wei Chen;Liuqing Yang;Xingye Liu;Hang Wang;Yangkang Chen
- 通讯作者:Yangkang Chen
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其他文献
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- 影响因子:--
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- 通讯作者:陈汉平
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