[发明专利]一种确定坏道数据的方法及装置在审

专利信息
申请号: 201510852243.2 申请日: 2015-11-30
公开(公告)号: CN105445793A 公开(公告)日: 2016-03-30
发明(设计)人: 贺照权;曾友爱;张保庆;赵贻水 申请(专利权)人: 中国石油天然气集团公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
主分类号: G01V1/28 分类号: G01V1/28
代理公司: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 党晓林
地址: 100007 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 确定 数据 方法 装置
【说明书】:

技术领域

本申请涉及地震数据处理技术领域,特别涉及一种确定坏道数据的方法及装置。

背景技术

对地震数据进行处理的过程往往可以分为以下三个阶段:

1)第一个阶段,地震数据采集阶段,这一阶段的主要工作内容是:在勘探区域,布置二维或三维测线;使用炸药震源或可控震源激发地震波,其中,炸药震源或可控震源所在点可以称为炮点;沿着测线等间距布置多个检波器来接收地震波信号,检波器或检波器组的数量可以根据需要进行设定,各检波器组之间排列方式可以不同,如中间放炮排列、端点放炮排列等,也可以根据需要进行设定;检波器接收到地震波信号后,以等时间间隔离散采样地震数据,并以数字形式记录在磁带上。

2)第二个阶段,地震数据处理阶段,这一阶段的主要工作内容是:以地震波传播理论为基础,利用计算机和地震资料处理软件,加工处理第一阶段中野外采集的地震数据,将地震数据变成能够反映地下构造的地震剖面图和能够反映地下岩性变化的地震波振幅、频率和传播速度等信息剖面图。

3)第三个阶段,地震资料解释阶段,这一阶段的主要工作内容是:分析解释第二阶段中地震数据处理所得到的地震剖面图等资料,根据石油地质学原理和地震波传播理论,确定地下岩层的构造,从而找出含油气的有利区带并提出钻井位置。

通过上述地震勘探的过程可以发现,地震数据采集是后续地震勘探步骤的基础,地震数据采集的好坏将会直接影响最终地震勘探的结果。另外,地震数据采集参数是决定地震数据质量的重要因素。因此,如何从采集的地震数据中剔除坏道数据将显得十分重要。

目前识别地震数据中的坏道数据的方式主要有两种,分别为人工识别和机器压制。然而,这两种方法都存在一定的弊端,其中,人工识别往往会引入过多的人工误差,从而使得坏道数据的识别不够彻底,最终会导致仍有部分坏道参数留存;机器压制并不能真正将坏道数据从地震数据中去除,而是将坏道数据在地震数据中进行压制,以降低其在数据处理过程中的不准确性,然而随着后续处理步骤的增加和数据处理形式的多变,被压制的坏道数据往往会重新出现,从而影响后续数据处理的准确性。

应该注意,上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、完整的说明,并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本申请的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种确定坏道数据的方法及装置,以避免人工筛选带来的误差并且保证在后续数据处理过程中不再出现坏道数据。

本申请实施例提供的一种确定坏道数据的方法及装置是这样实现的:

一种确定坏道数据的方法,包括:

对采集的地震道数据进行动校正处理,得到动校正后的地震道数据;

从所述动校正后的地震道数据中获取预设时窗内的第一地震道数据;

将所述动校正后的地震道数据进行时差校正,得到时差校正后的地震道数据;

从所述时差校正后的地震道数据中获取所述预设时窗内的第二地震道数据;

确定所述第一地震道数据和所述第二地震道数据的相关性;

根据确定的所述相关性,确定所述采集的地震道数据是否为坏道数据。

一种确定坏道数据的装置,包括:

动校正单元,用于对采集的地震道数据进行动校正处理,得到动校正后的地震道数据;

第一地震道数据获取单元,用于从所述动校正后的地震道数据中获取预设时窗内的第一地震道数据;

时差校正单元,用于将所述动校正后的地震道数据进行时差校正,得到时差校正后的地震道数据;

第二地震道数据获取单元,用于从所述时差校正后的地震道数据中获取所述预设时窗内的第二地震道数据;

相关性确定单元,用于确定所述第一地震道数据和所述第二地震道数据的相关性;

坏道数据确定单元,用于根据确定的所述相关性,确定所述采集的地震道数据是否为坏道数据。

本申请实施例提供的一种确定坏道数据的方法及装置,通过对采集的地震道数据进行动校正和时差校正,从而可以获取第一地震道数据以及第二地震道数据。进一步地,所述第一地震道数据以及所述第二地震道数据位于不同深度的地层中,通过比对第一地震道数据以及第二地震道数据之间的相关性,从而可以确定采集的地震道数据是否为坏道数据。本申请实施例提供的一种确定坏道数据的方法,能够规避人工筛选存在的误差,同时能够从根本上将坏道数据剔除,以避免在后续数据处理过程中再次出现坏道数据。

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