[发明专利]一种河流相储层沿河叠前道集数据优化处理方法及装置

权利要求书

1.一种河流相储层沿河叠前道集数据优化处理方法，其特征在于，包括：

提供叠前道集数据；

刻画河道空间展布形态，并将其应用于所述叠前道集数据中，得到沿河道叠前道集数据；

对所述沿河道叠前道集数据进行去噪处理，得到去噪后的沿河道叠前道集数据；

对所述去噪后的沿河道叠前道集数据的振幅进行校正，得到校正道集数据；

通过改变所述校正道集数据的角度，获取角度道集数据；

对所述角度道集数据进行预处理，获得拉平校正道集数据。

2.根据权利要求1所述的一种河流相储层沿河叠前道集数据优化处理方法，其特征在于，在得到沿河道叠前道集数据之前，包括：

抽取地震数据体，所述抽取地震数据体包括数据体扫描和数据体索引。

3.根据权利要求1所述的一种河流相储层沿河叠前道集数据优化处理方法，其特征在于，对所述去噪后的沿河道叠前道集数据的振幅进行校正，得到校正道集数据的步骤，包括：

将全部去噪后的沿河道叠前道集数据按照不同的偏移距叠加成道集数据，然后将每个所述叠前道集数据与所述道集数据进行最小二乘拟合，得到校正道集数据。

4.根据权利要求3所述的一种河流相储层沿河叠前道集数据优化处理方法，其特征在于，在得到所述校正道集数据之前，包括：

将每个所述叠前道集数据与所述道集数据进行最小二乘拟合得到校正系数。

5.根据权利要求4所述的一种河流相储层沿河叠前道集数据优化处理方法，其特征在于，所述校正系数的表达式为：

f(q(h,t))＝min||seis(h,t)*q(h,t)-seis_o(x,y,h,t)||₂

其中，t表示时间，h表示偏移距，seis_o(x，y，h，t)表示去噪后的沿河道叠前道集数据，seis(h，t)表示道集数据，q(h，t)表示校正系数。

6.根据权利要求3所述的一种河流相储层沿河叠前道集数据优化处理方法，其特征在于，所述校正道集数据seis_c(x，y，h，t)的表达式为：

seis_c(x,y,h,t)＝seis_o(x,y,h,t)*q(h,t)

其中，seis_o(x，y，h，t)表示去噪后的沿河道叠前道集数据，q(h，t)表示校正系数，seis_c(x，y，h，t)表示校正道集数据。

7.根据权利要求1所述的一种河流相储层沿河叠前道集数据优化处理方法，其特征在于，对所述角度道集数据进行预处理的步骤中，所述预处理是指采用道集拉平技术进行拉平处理。

8.根据权利要求1所述的一种河流相储层沿河叠前道集数据优化处理方法，其特征在于，获取角度道集数据之后，还包括：

对所述角度道集数据进行超道集处理，提高所述角度道集数据横向连续性。

9.一种河流相储层沿河叠前道集数据优化处理的装置，其特征在于，包括：

叠前道集数据模块，用于提供叠前道集数据；

沿河道叠前道集数据模块，用于刻画河道空间展布形态，并将其应用于所述叠前道集数据中，得到沿河道叠前道集数据；

去噪模块，用于对所述沿河道叠前道集数据进行去噪处理，得到去噪后的沿河道叠前道集数据；

校正模块，对所述去噪后的沿河道叠前道集数据的振幅进行校正，得到校正道集数据；

角度道集数据模块，通过改变所述校正道集数据的角度获取角度道集数据；

预处理模块，对所述角度道集数据进行预处理，获得拉平校正道集数据。

10.根据权利要求9所述的一种河流相储层沿河叠前道集数据优化处理的装置，其特征在于，在刻画所述河道空间展布形态之前，包括：

所述沿河道叠前道集数据模块还用于选取河道敏感属性，进行平面属性提取，通过井位标定和阈值确定。