[发明专利]一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法

说明书

本发明公开了一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法，通过应用奇异值分解算法将原始道集分解为主成分道集和弱相干道集两部分。针对主成分道集，算法中利用了多次波误差放大函数剔除了多次波位置的数据，剩余数据做最小方差的抛物线拟合，利用正演数据做近道数据替换，达到剔除多次波的目标。主成分道集的特点是信噪比很高，多次波去除过程中受噪声的影响小，有利于抛物线模型的反演精度的保证，同时避免了噪声产生的虚假同相轴现象的产生。算法保持了中远角度数据和弱相干的弱反射同相轴数据不变，保护了原始数据的AVO特征，提高了后续AVO特征分析和反演的可靠性。旨在解决现有技术中存在的面向主成分的AVO趋势去除多次波误差大的技术问题。

技术领域

本发明涉及油气勘探技术领域，尤其涉及一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法。

背景技术

AVO是地震勘探中一项具有重大发展潜力的技术。如今，在基于叠前道集的精细油藏描述和储层预测的工作中，AVO理论是最重要的技术。叠前道集中若存在噪声，极易导致近远道的振幅失真，引起AVO分析异常，造成叠前反演和AVO属性分析结果的多解与偏差，不能反映真实的岩性和物性。多次波是常见的一种相干噪声，它是不止一次反射后被接收到的能量。在叠前道集中，中远偏移距部分，多次波与一次波的视速度差异较大，比较容易去除，但是在近偏移距部分，由于多次波与一次有效反射波的视速度差异较小，往往难以分离，导致多次波的残留较多，引起了AVO分析工作中小角度资料的失真。多次波的去除一直都是一个很棘手的问题。

目前，去除多次波的方法大致分为两种：滤波方法和基于波动理论的方法。其中滤波法主要是利用一次波和多次波之间的视速度差异(如f-k，τ-p)或者多次波的周期性(预测反褶积)等，此类方法只有在多次波和一次波的视速度具有较大差异性的时候才能有效衰减多次波。基于波动理论的方法主要有波场外推法、预测减去法和逆散射级数法等，虽然此类方法在理论上可以完全衰减掉所有阶的表面多次波，但是在实际应用中的限制条件导致其理论建设不满足而存在较大的误差，另外，此类方法计算量也是相当的巨大，使得海量数据的三维地震中的应用受到了限制。

单点的AVO趋势呈抛物线型，最小二乘的AVO趋势拟合技术目前被广泛应用于叠前道集的近、远道能量补偿，AVO属性提取等方面。AVO趋势拟合目前同样被用于近道多次波的去除，利用受多次波影响较小的中远角度数据进行AVO趋势拟合，拟合的近道数据替换原近道数据，达到去除多次波的目的。AVO趋势拟合是逐点进行，遍历整个时间轴，经过处理的叠前道集往往在近道上会出现模型化、虚假同相轴等现象，一些弱的有效反射同相轴受噪声影响发生畸变，影响后续AVO分析和反演的可靠性。

因此，如何减小AVO趋势的多次波去除产生的误差，是一个亟需解决的技术问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法，旨在解决现有技术中存在的面向主成分的AVO趋势去除多次波误差大的技术问题。

为实现上述目的，本发明提出一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法，所述AVO趋势去除多次波的方法包括如下步骤：

对叠前道集进行数据预处理；

利用奇异值分解算法提取叠前道集主要特征，构建包含一次反射和多次反射同相轴在内的主成分部分叠前道集，同时构建含弱反射同相轴和随机噪声在内的弱相干叠前道集；

剔除误差大的角度范围数据，利用保留的角度范围数据建立最小方差的抛物线模型的目标方程，对主成分部分叠前道集做AVO趋势拟合，通过求解抛物线模型并替换拟合后的全角度范围振幅数据，实现多次波去除；

将处理后的主成分叠前道集和弱相干叠前道集合并。