English Français Español Русский 中文 Deutsch Português عربي italiano 日本



         Некоторые вопросы сейсморазведки



 Домашняя  Сервис  Софт  Учебный материал  Контакты

Подбор скоростей (1)

Чтобы установить скоростное поле для нашего сейсмического профиля, мы должны определить параметры, необходимые для корректировки гипербол приращения внутри наших данных в каждый момент времени и для каждого положения на сейсмическом профиле.

На практике это означает, что нам необходимо определить функции скорости на дискретных положениях на нашем профиле.

Самые ранние формы анализа скоростей полагались на прямое измерение гиперболы приращения на выбранных ОГТ вдоль профиля.

Это было, конечно же, чрезвычайно трудно на участках с плохим соотношением сигнал/шум, и полностью полагалось на визуальные способности геофизика.

Хотя мы все еще пытаемся измерить приращение для каждой гиперболы в записи, теперь мы можем немного использовать и компьютерную мощь, чтобы помочь нам установить эти скорости.

ряд постоянных скоростей Самая простая форма «компьютерного» анализа скоростей образована путем применения целой серии различных скоростей к одной ОГТ и установления (на глаз) лучшей скорости в каждый момент времени.

Этот рисунок показывает одну ОГТ по сейсмическому профилю, обработанную с помощью поправок NMO для ряда постоянных скоростей.

Мы можем использовать этот монтаж трасс постоянных скоростей (или CVG), чтобы определить соответствующую скорость в записи в различные моменты времени простым видением того, какая скорость наилучшим образом «выполаживает» каждое проявление. Вы должны уметь видеть, как «наилучшая» скорость увеличивается со временем.
веерный фильтр скоростей Другой вариант подбора скоростей – веерный фильтр скоростей. Здесь я применил (очень плохую) «предполагаемую» функцию скорости к записи, помеченной «0%», и модифицировал эту функцию до процентов, показанных над другими записями.

Хотя этот тип вывода показывает растяжение NMO лучше, чем монтаж постоянных скоростей, его сложнее интерпретировать (особенно, когда наше первое предположение очень далеко от истины!).
применил ту же последовательность анализа скоростей, а затем суммировал трассы Там, где качество данных не такое хорошее, или геология сложная, мы можем использовать преимущество того, что все трассы в одном монтаже трасс по одной ОГТ происходят от одной (номинальной) точки под поверхностью.

Здесь я взял группу ОГТ, применил ту же последовательность анализа скоростей, а затем суммировал трассы.

Эта сумма постоянных скоростей (CVS) показывает, как наш окончательный разрез будет выглядеть для любой данной скорости – опять-таки мы должны определить функцию времени/скорости.
процесс суммирования, примененный к веерному анализу скоростей И наконец, тот же процесс суммирования, примененный к веерному анализу скоростей.

Вы можете достаточно четко видеть S-образную форму оптимальной суммы – моя начальная функция была изначально слишком быстрой, но слишком медленной на 2,5 секундах.

Это, возможно, один из лучших «полу ручных» способов подбора скоростей и может использоваться (с приращениями в очень малых процентах), чтобы настроить функцию на очень аккуратный подбор.
Первые попытки автоматического подбора скоростей использовали «сканирование с различными кинематическими поправками».

Вертикальная шкала на этом рисунке – это все еще время, но горизонтальная – показывает приращение – временную разницу между гиперболой на самой дальней от ПВ трассе и нулевым выносом. Эта шкала представлена в миллисекундах.

Метод, использованный здесь (и к которому мы вернемся позднее), эквивалентен преобразованию Tau-P, о котором говорилось ранее. Вместо суммирования трасс по постоянным углам падения, мы суммировали данные вдоль постоянных парабол (которые близки к гиперболам).

мы суммировали данные вдоль постоянных парабол
Это «параболическое преобразование Tau-P», часто именуемое как преобразование Радона, достигает пика там, где суммируемая парабола совпадает с данными.

Это снова то же самое изображение с очень грубым «предположением» функции скорости, преобразованной в приращение и изображенной на рисунке.

Мы можем применять эту функцию к данным, и перезапустить преобразование «вокруг» нашей выбранной функции. Это позволит нам измерить остаточное приращение между нашей функцией и сейсмическими данными.
параболическое преобразование Tau-P
После применения нашей функции нам остаются как положительные, так и отрицательные ошибки приращения.

Смещение к правому верху функции находится там, где моя функция было слишком быстрой (приращение применено недостаточно), а смещение в другую сторону (на ~ 2,5 сек) – там, где моя функция была слишком медленной.

Используя начальную функцию, и измеряя разности, интерпретировать становится труднее, но зато проще избежать проблем из-за приближения гипербол приращения к параболам!
проще избежать проблем из-за приближения гипербол приращения к параболам





С применяемой сейчас компьютерной мощью, стало возможным совмещать все лучшее из всех вышеописанных методов в один вывод. Эти «составные» методы анализа скоростей, вероятно, использующие некоторые виды автоматического подбора результатов, сейчас применяются повсеместно.

А теперь мы посмотрим на некоторые из них, и «живой» пример анализа скоростей.



Подробнее о подборе скоростей ... Следующая страница