English Français Español Русский 中文 Deutsch Português عربي italiano 日本



         Некоторые вопросы сейсморазведки



 Домашняя  Сервис  Софт  Учебный материал  Контакты

Другие процессы после суммироваия / Визуализация

Прочие процессы после суммирования

Мы уже почти подощли к завершению графа обработки, но давайте еще раз посмотрим на «хвост» обработки – процессы, выполняемые после суммирования:
 

15

Суммирование ОСТ

Суммирование всех данных по одной общей средней точке.

16

Коррекция линии приведения

Окончательные статпоправки по окончательной линии приведения.

17

Окончательное восстановление усиления

Настройка начального восстановления усиления для компенсации скоростных изменений.

18

Многоканальная фильтрация

Дополнительное улучшение когерентности (пространственно).

19

Деконволюция

Окончательный баланс частот.

20

Миграция

Перемещение наклонных границ на их верное пространственное положение.

21

Формирование спектров

Корректировка окончательного амплитудного / фазового спектров

22

Полосовой фильтр

Ограничение частот до диапазона полезного сигнала.

23

Выравнивание

Нормализация амплитуд.

 

Окончательное изображение (вывод)

Большинство этих процессов мы обсуждали ранее, но я лишь пробегусь по ним вкратце, чтобы выделить те параметры после суммирования, которые мы могли бы использовать.

Окончательная коррекция линии приведения – это всего лишь статпоправка, чтобы сместить данные на фиксированную линию приведения.  Для морских данных – это всего лишь статпоправка, чтобы окончательно поправить (до среднего уровня моря) глубины источника и стримера ([глубина взрыва + глубина стримера] / 1500м/с – обычно, примерно 8мсек).  Для наземных данных этот шаг обычно требует корректировки плавающей линии приведения, используемой в обработке, до фиксированной линии приведения.  Эта окончательная линия приведения может быть выше или ниже (что необычно) уровня моря.

Окончательное восстановление усиления обычно удаляет масштабирование в квадрате времени, применяемое в начале графа, заменяя его скаляром «Скорость в квадрате умноженное на Время», которое является более удачной аппроксимацией – мы не можем этого сделать, пока у нас нет окончательных скоростей.

Многоканальная фильтрация, показанная выше, обычно включает все методики пространственной фильтрации.  Она может использоваться, чтобы удалить любые остатки дифрагированного шума, или просто улучшить когерентность данных.  Даже простое смешение трасс – это многоканальный фильтр.

Деконволюцию, Миграцию, Фильтрацию и Выравнивание амплитуд мы уже обсудили относительно детально.  Этап Формирования Спектров может включать некоторую коррекцию фазы (которая будет осуждаться в следующей Главе), или просто деконволюцию с ограниченным диапазоном.  Она корректирует спектр, доводя до «гладкой» формы, обычно используя методики частотной области, которая предполагает, что данные – минимально-фазовые.

Есть очень много запатентованных методик, применяемых различными ПМО до или после суммирования.  Они все зависят от использования каждого конкретного ПМО.  В любом случае, все же, нам нужно наконец вывести наши данные, и мы теперь закрываем основной граф обработки, рассматривая типы визуализации сейсмических данных.


Визуализация

Несмотря на то, что большая часть обработанных данных предоставляется интерпретатору на ленте, нам все же приходится выводить данные на бумагу или пленку для целей контроля качества и для последней записи в нашей обработке.  Хотя экраны современных мониторов поддерживают изображения более 1000 «точек», бумажный плоттер с разрешением 400 точек на дюйм при выводе 10км сейсмического профиля напечатает без преувеличения миллиарды точек.  Зачастую мы не можем «видеть» на одном экране достаточное количество данных.

Давайте посмотрим на основные типы визуализации, используемой для сейсмических данных ...

Трасса, записанная методом отклонений

Сейсмические данные в большинстве случаев все еще изображены черно-белыми. У такого вывода есть преимущество – его дешево печатать и воспроизводить и обычно принимает один из следующих трех видов:

A)
Трасса, записанная методом отклонений (Wiggle-Trace WT) –исходный метод, используемый для вывода сейсмоданных и все еще используется, когда мы хотим исследовать точные детали трассы или импульса.

B)
Разрез, записанный способом заливки полуволн (Variable Area VA или VAR) – первый «высокотехнологичный» вывод, используемый там, где положительные (обычно) полуволны в данных залиты черным. Такой вывод подчеркивает все горизонты, проходящие через данные.

C)
Смешанный тип визуализации (Variable Area / Wiggle Trace VAWT или VARWT или WTVAR и т.д.) – наиболее распространен в наши дни, сочетая в себе преимущества двух вышеупомянутых.

Визуализация Разреза, записанного способом заливки полуволн

Визуализация Разреза, записанного способом заливки полуволн, может улучшаться путем добавления «смещения» в трассы:

A)
Оригинальный VA, показанный выше.

B)
Смещение на -10% - каждая трасса сместилась со своего места на 10% влево. Это подчеркнет только все сильные горизонты на разрезе.

C)
Смещение на +10% - каждая трасса сместилась со своего места на 10% вправо. Это улучшит более слабые отражения (но некоторые детали сильных горизонтов потеряются).

смешанный вывод VARWT

Тот же метод применен к смешанному выводу VARWT:

A)

Исходный вывод верхней части этого разреза.

B)

VAWT со смещением на -10%.

C)

VAWT со смещением на +10%.

можем поменять усиление изображения

Мы можем, конечно, поменять «усиление» изображения:-

A)
Усиление, использованное выше, минус 6дБ (x 0.5).

B)
Усиление, использованное выше, минус 3дБ (x 0.7).

C)
Усиление, использованное выше.

D)
Усиление, использованное выше, плюс 3дБ (x 1.4).

E)
Усиление, использованное выше, плюс 6дБ (x 2.0).

Заметьте, что некоторые трассы «подрезаны» («клиппированы») системой визуализации и/или распадаются на точки на экране.

это называется двуполряной визуализацией

Мы можем достигнуть большей детализации, выделив отрицательные полуволны другим оттенком – это иногда называется двуполряной визуализацией:

A)
Мы можем вывести черно-белым.

B)
Или в любой жуткой цветовой гамме!

Мы можем использовать оттенки серого

Когда мы переходим к полноцветным изображениям или к выводам разреза, записанного способом переменной плотности (иногда, к сожалению, называется "VD"- Variable Density), у нас много вариантов:

A)
Мы можем использовать оттенки серого, переходя от черно к белому.

B)
Мы можем эффективно уменьшить усиление, изменяя цветовую гамму.

C)
Или увеличить усиление, привнося больше в цветовую гамму черно-белые крайности.

D)
Мы можем использовать сине-бело-красную цветовую схему ...

E)
... или же все, что нам нравится.

мы можем изменить вид всего изображения, используя линии времени

И, наконец, мы можем изменить вид всего изображения, благоразумно (или нет) используя линии времени.

Нам, конечно, нужны эти линии, чтобы разделить изображение, но следует быть весьма аккуратными при выводе данных на устройствах с малой плотностью (типа экрана монитора), чтобы эти линии не исказили данные.

 

Прежде чем окончательно вывести наш окончательный разрез, давайте посмотрим на некоторые трехмерные изображения.



Возвращаемся в три измерения – подробнее о выводах ... Следующая страница