English Français Español Русский 中文 Deutsch Português عربي italiano 日本



         Некоторые вопросы сейсморазведки



 Домашняя  Сервис  Софт  Учебный материал  Контакты

Исключение кратных (2)

примененное с использованием функции скоростиNMO, примененное с использованием функции скорости

Вот еще раз наш синтетический набор трасс; справа – набор содержит NMO, примененное с использованием функции скорости, лежащей между функциями скорости первичного и кратного отражений.

Это «переспрямляет» наши первичные отражения и «недоспрямляет» наши кратные. Или, говоря иначе, волны, падающие в направлении вверх (по направлению вправо), являются первичными, в то время как падающие вниз – это кратные, теперь мы можем использовать фильтр наклона, чтобы их удалить.

волновые числа расположены по горизонтали, а временные частоты – по вертикали Помните наши FK анализы в Главе 8? На этом рисунке волновые числа расположены по горизонтали, а временные частоты – по вертикали (как обычно).

Волны нашего набора, наклоненные вниз (кратные) теперь видны в общей массе справа на рисунке, а наклоненные вверх (первичные) - слева.
FK фильтр Теперь мы можем использовать FK фильтр, чтобы удалить положительные углы наклона и преобразовать обратно в обычную область времени и расстояния.

В конечном наборе ОГТ (справа) положительные углы наклона удалены.
В конечном наборе ОГТ положительные углы наклона удалены
Теперь мы удаляем NMO, примененное ранее (обратное NMO)удаляем NMO Теперь мы удаляем NMO, примененное ранее (обратное NMO), применяем правильную функцию скорости первичных отражений, и суммируем данные.

Мы в какой-то мере загасили кратные, но, т.к., опять-таки, ближние трассы несильно подвержены влиянию FK фильтра, результат все равно неидеален.

Если (как это обычно делается) мы комбинируем это FK-ослабление кратных с мьютингом ближних трасс, рассмотренным ранее, результаты могут быть весьма убедительны.




FK-ослабление кратных (или FK-исключение кратных) иногда весьма эффективно при удалении кратных отражений. Если же проблема действительно серьезна, то у нас в рукаве есть еще один фокус – это радоновое исключение кратных.

Слева – это наш набор с примененной правильной функцией скорости (первичных отражений)суммирование исходного набора вдоль постоянных парабол Слева – это наш набор с примененной правильной функцией скорости (первичных отражений). Рисунок справа показывает параболическое радоновое преобразование (или параболическое Тау-P преобразование) того типа, что мы упоминали вкратце в последней Главе по анализу скоростей.

Этот разрез получен путем суммирования исходного набора вдоль постоянных парабол. Крайняя левая трасса представляет собой около –80мсек общего приращения, а правая - около +400мсек. Эти пределы показаны на наборе в виде красных и синих линий.
Параболическое преобразование хорошо «расслаивает» первичные и кратные отражения. Первичные отражения «строятся» ближе к нулевому приращению, в то время как кратные кажутся «объектом» с большими приращениями. Чтобы избежать проблем с непараболическими данными (которые появляются в виде шума на трассах, расположенных слева) мы удаляем с рисунка первичные отражения, преобразуем обратно (кратные), и вычитаем их из исходной записи.
Слева – набор (и соответствующая ему сумма) после последовательности, показанной вышеПреобразовать в параболическую tau-p область

Слева – набор (и соответствующая ему сумма) после последовательности, показанной выше:

Преобразовать в параболическую Тау-P область.
Удалить значения, близкие (и ниже) к нулю – это первичные отражения.
Преобразовать обратно в T-X.
Вычесть из исходного набора.
Очень эффективно (в данном случае) и на наборе и на сумме – мы удалили кратные отражения!




Радоновое (или Тау-P) вычитание кратных обычно очень эффективно (но довольно дорого). Оно сохраняет все эффекты AVO и работает довольно хорошо как на реальных данных, так и на синтетических!

Радоновое ( tau-p) вычитание кратных обычно очень эффективно

Этот рисунок показывает (реальный) набор трасс ОГТ с поправленными (хотите, верьте – хотите, нет!) первичными отражениями. Центральное изображение показывает кратные отражения, вычтенные с помощью Тау-P, а правое – конечные первичные отражения (после вычитания). Как обычно, сумма (ниже) не совсем впечатляет, но вы можете увидеть наклонные первичные отражения, проходящие через весь правый рисунок (после вычитания кратных).

реальный набор трасс ОГТ с поправленными первичными отражениями



Существует еще много других методов для ослабления кратных отражений, включая, например, использование волнового уравнения для прогнозирования кратных из первичных отражений, а затем их вычитание из исходных данных. Другие методы могут использоваться, когда угол наклона кратных отражений очень отличается от угла первичных, но это может быть весьма опасно.

Итак, мы пока покидаем мир исключения кратных и переходим к другому важному процессу, применяемому до суммирования, - остаточной статике!



А теперь об остаточной статике! ... Следующая страница