一种基于单机快速处理的剩余静校正计算方法转让专利

申请号 : CN201610682656.5

文献号 : CN106094035B

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相似专利:

发明人 : 周强赵邦六何光明赵辉陈爱萍刘鸿曹琳昱

申请人 : 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司

摘要 :

本发明提供了一种基于单机快速处理的剩余静校正计算方法。所述方法包括步骤:对三维地震数据进行自适应分组,得到n组子数据;完成对n组子数据中的每组子数据的非线性剩余静校正量的计算;拼接n组子数据中每组子数据所计算得到的剩余静校正量。本发明能够快捷应用单机计算非线性剩余静校量,可充分应用计算机内存大小,解决单机处理大数据效率低的问题,并采用分段截取拼接每组数据计算的静校正量的重叠部分,符合剩余静校正量随机分布的白噪特性,能尽量减少拼接带来的负面效应,确保叠加成像效果。

权利要求 :

1.一种基于单机快速处理的剩余静校正计算方法,其特征在于,所述方法包括步骤:对三维地震数据进行自适应分组,得到n组子数据;

完成对n组子数据中的每组子数据的非线性剩余静校正量的计算;

拼接n组子数据中每组子数据所计算得到的剩余静校正量,其中,

所述自适应分组的步骤包括:读取三维地震数据,获取该三维地震数据的大小、第一主测线、主测线总条数,统计计算机物理内存大小;按主测线条数从第一主测线开始按顺序对所述三维地震数据进行分组,前n-1次分发的主测线条数为k,最后一次分发的主测线条数为m,其中,k=inlineCnt/n+size×β且采用进一法取整,

m=inlineCnt–(n-1)×k,

n=(1+β)×size/(phym×α)且采用进一法取整,

其中,β为彼此相邻的两组子数据的重合率,且满足size×β

所述拼接的步骤以分段截取的方式进行。

2.根据权利要求1所述的基于单机快速处理的剩余静校正计算方法,其特征在于,所述三维地震数据为动校正后共反射点道集。

3.根据权利要求1所述的基于单机快速处理的剩余静校正计算方法,其特征在于,所述α在70%~90%的范围内选择。

4.根据权利要求1所述的基于单机快速处理的剩余静校正计算方法,其特征在于,所述拼接的步骤的对象是n组子数据中彼此相邻的两组子数据的重合部分共有的剩余静校正量,所述拼接的步骤包括:对所述对象的检波点或激发点的大地坐标进行空间域展布,找出彼此相邻的第i组子数据与第i+1组子数据的在x坐标轴上的最小坐标minX和最大坐标maxX、以及在y坐标轴上的最小坐标minY和最大坐标maxY,以穿过(minX,0.5×(maxY+minY))和(maxX,0.5×(maxY+minY))的直线作为分界线,分界线往主测线较小方向,取第i组子数据计算所得到的剩余静校正量,分界线往主测线较大方向,取第i+1组子数据计算所得到的剩余静校正量,如此多次,完成对n组子数据中所有相邻的两组子数据的拼接,其中,

1<i<n。

说明书 :

一种基于单机快速处理的剩余静校正计算方法

技术领域

[0001] 本发明涉及地震勘探资料处理技术领域,具体来讲,涉及一种单机快速处理的剩余静校正计算方法,能够自适应拼接剩余静校正量,应用于石油地震勘探,尤其可作为野外现场处理基于单机快速求取非线性剩余静校正量的有效方法。

背景技术

[0002] 近年来,油气勘探领域逐渐向复杂地区延伸,这些地区地震地表条件复杂,地震资料信噪比低,剩余静校正问题严重,仅依靠常规的线性反射波剩余静校正不能取得令人满意的成像效果。非线性剩余静校正主要有模拟退火、遗传算法等,具备比常规的线性剩余静校正更强解决低信噪比资料剩余静校正问题的能力。
[0003] 计算效率是非线性剩余静校正技术的一个瓶颈,它涉及到叠前共中心点道集的反复读写,互相关函数的多次求取。野外现场处理采用单机运行,计算机内存一般不超过100G,面对几百G,甚至上T三维道集数据,如果将动校正数据放在硬盘,每次读取将耗费大量时间;如果将动校正数据放在内存能省去读取时间,但目前计算机的内存不能存储大的地震数据。以往的做法采用地震数据分组计算,再手动拼接剩余静校正量,不方便也不科学。

发明内容

[0004] 本发明的目的在于解决现有技术存在的上述不足中的至少一项。
[0005] 例如,本发明的目的之一在于提供一种更加合理和科学的单机快速计算非线性剩余静校量的方法,本发明的方法尤其适合于野外现场处理时采用单机运行快速求取非线性剩余静校量,从而可充分应用单个计算机内存大小,解决三维大数据剩余静校正量快速求取难题。
[0006] 本发明提供了一种基于单机快速处理的剩余静校正计算方法。所述方法包括步骤:对三维地震数据进行自适应分组,得到n组子数据;完成对n组子数据中的每组子数据的非线性剩余静校正量的计算;拼接n组子数据中每组子数据所计算得到的剩余静校正量,其中,所述自适应分组的步骤包括:读取三维地震数据,获取该三维地震数据的大小、第一主测线、主测线总条数,统计计算机物理内存大小;按主测线条数从第一主测线开始按顺序对所述三维地震数据进行分组,前n-1次分发的主测线条数为k,最后一次分发的主测线条数为m,其中,k=inlineCnt/n+size×β且采用进一法取整,m=inlineCnt–(n-1)×k,n=(1+β)×size/(phym×α)且采用进一法取整,其中,β为彼此相邻的子数据组的重合率,且满足size×β
[0007] 在本发明的一个示例性实施例中,所述三维地震数据为动校正后共反射点道集。
[0008] 在本发明的一个示例性实施例中,所述α可以在70%~90%的范围内选择。
[0009] 在本发明的一个示例性实施例中,所述拼接的步骤的对象是n组子数据中彼此相邻的子数据组的重合部分共有的剩余静校正量,所述拼接的步骤可包括:对所述对象的检波点或激发点的大地坐标进行空间域展布,找出彼此相邻的第i子数据组与第i+1子数据组的在x坐标轴上的最小坐标minX和最大坐标maxX、以及在y坐标轴上的最小坐标minY和最大坐标maxY,以穿过(minX,0.5×(maxY+minY))和(maxX,0.5×(maxY+minY))的直线作为分界线,分界线往主测线较小方向,取第i子数据组计算所得到的剩余静校正量,分界线往主测线较大方向,取第i+1子数据组计算所得到的剩余静校正量,如此多次,完成对n组子数据中所有相邻子数据组的拼接,其中,1<i<n。
[0010] 与现有技术相比,本发明的有益效果包括:能够快捷应用单机计算非线性剩余静校量,可充分应用计算机内存大小,解决单机处理大数据效率低的问题,并采用分段截取拼接每组数据计算的静校正量的重叠部分,符合剩余静校正量随机分布的白噪特性,能尽量减少拼接带来的负面效应,确保叠加成像效果良好。

具体实施方式

[0011] 在下文中,将结合示例性实施例来详细说明本发明的基于单机快速处理的剩余静校正计算方法。
[0012] 在本发明的一个示例性实施例中,基于单机快速处理的剩余静校正计算方法,可应用于单机情况下,快速自动求取三维大数据的剩余静校正量。在本示例性实施例中,基于单机快速处理的剩余静校正计算方法可包括以下步骤:
[0013] (1)地震数据自适应分组
[0014] 地震数据自适应分组步骤通过对三维地震数据进行自适应分组,得到n组子数据。具体来讲,地震数据自适应分组可按以下方式进行。
[0015] 首先读取三维地震数据,该数据要求是动校正后共反射点道集,获取数据大小size,第一条主侧线FirstInline,主测线总条数inlinCnt,统计计算计物理内存大小phym。数据自适应分组时,须考虑2个因素,一是内存的占用率,二是数据组与组之间的重合率(为后面剩余静校正量的拼接奠定基础)。
[0016] n=(1+β)×size/(phym×α)                         (1)
[0017] 其中β为相邻数据组的重合率,须满足一个约束条件,即size×β
[0018] k=inlineCnt/n+size×β,采用进一法取整。
[0019] 最后一次分发的数据的主测线条数为m。
[0020] m=inlineCnt–(n-1)×k                           (2)
[0021] (2)分组数据的非线性剩余静校正
[0022] 分组数据的非线性剩余静校正步骤即为对n组子数据中的每组子数据的非线性剩余静校正量进行分别计算。例如,可对分组后的n组子数据按顺序应用非线性剩余静校正方法(例如,模拟退火、遗传算法等)计算剩余静校正量。
[0023] (3)非线性剩余静校正后的拼接
[0024] 非线性剩余静校正后的拼接步骤通过基于分段截取技术拼接,得到整个工区的剩余静校正量。之所以要对n组剩余静校正量进行拼接,是源于地震勘探领域中的静校正量都是基于地表一致性原则,即同一个物理点有仅只有一个校正量。
[0025] 拼接的对象是自适应分组步骤得到的n个子数据组中彼此相邻的子数据组的重合部分共有的剩余静校正量。以检波点剩余静校正量为例,相邻两组n1、n2(n1、n2均大于1小于n)有相同的检波点,但静校正量有差异,采用基于分段截取技术拼接,即程序根据检波点的大地坐标,对其进行空间区域展布,程序找出数据n1和n2的最小、最大x坐标minX、maxX,最小y坐标minY、maxY,计算出分界线,即穿过(minX,0.5×(maxY+minY))和(maxX,0.5×(maxY+minY))的一条直线。分界线往主测线较小方向,取n1计算的剩余静校正量,反之取n2的静校正量。其他分组计算的检波点剩余静校正量,按相同方法完成拼接。
[0026] 激发点的静校正量的拼接方式与上述检波点拼接方法相同。
[0027] 总体来讲,本发明的基于单机快速处理的剩余静校正计算方法能够快捷应用单机计算非线性剩余静校量,可充分应用计算机内存大小,解决单机处理大数据效率低的问题,并采用分段截取拼接每组数据计算的静校正量的重叠部分,符合剩余静校正量随机分布的白噪特性,能尽量减少拼接带来的负面效应,确保叠加成像效果。
[0028] 尽管上面已经结合示例性实施例描述了本发明,但是本领域普通技术人员应该清楚,在不脱离权利要求的精神和范围的情况下,可以对上述实施例进行各种修改。