三维地震层间多次波的预测与衰减

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41704114
  • 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:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

This project centers on the core research topic of multiple attenuation in 3D seismic exploration, and intends to take interbed multiple iterative prediction in seismic section domain, 3D time domain Kirchhoff demigration and combined matching attenuation of interbed multiple as the breakthrough point of this research for serious problems of interbed multiple suppression. 3D interbed multiple iterative prediction method which based on multiple prediction of prestack-time migrated data volume and velocity energy weighted time domain Kirchhoff integral demigration is put forward to implement accurate prediction of 3D interbed multiple. Besides this project presents combined matching attenuation method based on optimized multiple event tracing for 3D interbed multiples, which suppresses multiples effectively and avoids damage to the primary in the original seismic data. Finally, the practical and efficient method of interbed multiple’s prediction and attenuation can be formed, which provides practical method and technical support for oil and gas resources exploration.
本课题针对目前三维地震数据处理环节层间多次波压制困难的问题,拟以成像剖面域层间多次波迭代预测、三维时域克希霍夫反偏移与层间多次波组合匹配衰减等关键方法技术为切入点展开研究。拟提出基于叠前时间偏移数据体迭代预测与速度能量加权时域克希霍夫反偏移的三维层间多次波预测方法实现三维地震数据中层间多次波的精确预测,并提出基于多次波同相轴优化追踪的三维层间多次波组合匹配衰减方法,以在保持一次波不受损伤的前提下有效压制原始地震记录中的层间多次波,最终形成高效、实用的三维层间多次波预测与衰减方法,以期为海上油气田的勘探开发提供实用性的理论方法和技术支撑。

结项摘要

当薄地层的顶、底均为强波阻抗界面时,地震记录中便会发育有与一次波速度较为接近的强层间多次波。层间多次波所形成的虚假构造会误导后续的地震地质解释,这严重影响了三维偏移数据体的成像精度,并显著降低了三维地震勘探成果的可信度。. 本项目在深入分析层间多次波传播特征的基础上,提出了成像数据体域预测与克希霍夫反偏移相结合的三维层间多次波预测方法,其通过输入成像较为精确的一次波叠前时间偏移数据体,在此基础上,应用一维逆散射级数法/全波场重建基准面反馈环法预测出仅含有层间多次波的叠前时间偏移数据体,然后利用速度加权的时域克希霍夫反偏移算法创建层间多次波炮集记录。. 为了适应层间多次波的特殊性,同时能够较好地匹配衰减存在一定误差的多次波,并有效避免对一次波的损伤,在基于同相轴优化追踪技术的自由界面多次波组合匹配衰减方法基础上,进一步发展与完善基于同相轴优化追踪的层间多次波组合匹配衰减方法。该方法综合利用了基于同相轴优化追踪的多次波衰减方法和与扩展维纳滤波法各自的优势,可在最大限度地减少对一次波损伤的前提下有效压制地震记录中的多次波成分。. 为了实现层间多次波预测前地震数据的高精度自由界面多次波剔除,项目组提出了基于曲波域扩展滤波的多次波匹配衰减方法。在实际资料处理中,预测的自由界面多次波在传播时间与信号波形上均存在一定差异(在远偏移距道上尤为显著),这会严重影响传统多次波匹配衰减方法的多次波剔除效果。项目组将扩展滤波引入至曲波域,进而实现了基于曲波域扩展滤波的多次波匹配衰减方法,据此解决了复杂海域因多次波预测不准而导致的多次波衰减困难的问题。. 综合以上研究成果,项目组形成了一套高效、实用的三维层间多次波预测与衰减理论方法及实用技术,并应用于我国南海常规拖缆地震资料处理中,有效解决了莺歌海盆地模糊区普遍面临的多次波干扰压制难题,有力地推动了该区域油气勘探与开发的进程。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(5)
Internal Multiple Prediction Based on Imaging Profile Prediction and Kirchhoff Demigration
基于成像剖面预测和基尔霍夫反偏移的内部多重预测
  • DOI:
    10.1007/s11802-019-3969-4
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Ocean University of China
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Qiu Binhuang;Tan Jun;Dan Zhiwei;Yu Jiashun;Yan Hongyan;Liu Baohua;Yu Kaiben;Song Peng;Xie Chuang
  • 通讯作者:
    Xie Chuang
基于U-Net 神经网络的低频涌浪噪声压制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    APPLIED GEOPHYSICS
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    张锐埼;宋鹏;刘保华;张晓波;谭军;邹志辉;解闯;王绍文
  • 通讯作者:
    王绍文
声波方程变网格有限差分正演模拟的虚假反射分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    地球物理学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    解闯;宋鹏;谭军;张超;李嘉音;张洪洋;张锐埼
  • 通讯作者:
    张锐埼
Time-Domain Full Waveform Inversion Using the Gradient Preconditioning Based on Transmitted Wave Energy
基于透射波能的梯度预处理时域全波形反演
  • DOI:
    10.1007/s11802-019-3783-z
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Ocean University of China
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Song Peng;Tan Jun;Liu Zhaolun;Zhang Xiaobo;Liu Baohua;Yu Kaiben;Li Jinshan;Xia Dongming;Xie Chuang
  • 通讯作者:
    Xie Chuang
南海浅水区域三维τ-p域鬼波压制分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国海洋大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谢玉洪;张迎朝;李列;欧阳敏;谭军;方中于;李三福;张健男
  • 通讯作者:
    张健男

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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