• / 20
  • 下載費用:30 金幣  

地震數據處理方法及系統.pdf

摘要
申請專利號:

CN201610702780.3

申請日:

2016.08.22

公開號:

CN106257308A

公開日:

2016.12.28

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G01V 1/28申請日:20160822|||公開
IPC分類號: G01V1/28 主分類號: G01V1/28
申請人: 中國石油天然氣股份有限公司
發明人: 吳吉忠; 穆立華; 張建坤; 石文武; 孫明; 吳開龍
地址: 100007 北京市東城區東直門北大街9號中國石油大廈
優先權:
專利代理機構: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138 代理人: 董亞軍
PDF完整版下載: PDF下載
法律狀態
申請(專利)號:

CN201610702780.3

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.09.04|||2017.01.25|||2016.12.28

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種地震數據處理方法及系統,屬于地震數據處理領域。該方法包括:CPU確定疊前地震數據對應的成像孔徑,根據成像孔徑確定疊前地震數據對應的成像線對應的目標地震數據,將成像線對應的目標地震數據發送至GPU,GPU對成像線對應的目標地震數據進行高頻能量補償,確定疊前地震數據的成像。本發明解決了數據處理的效率較低的問題,提高了數據處理的效率,用于疊前地震數據的處理。

權利要求書

1.一種地震數據處理方法,其特征在于,所述方法包括:
中央處理器CPU確定疊前地震數據對應的成像孔徑;
所述CPU根據所述成像孔徑確定所述疊前地震數據對應的成像線對應的目標地震數
據,所述成像線對應的目標地震數據為所述疊前地震數據中用于所述成像線成像的地震數
據;
所述CPU將所述成像線對應的目標地震數據發送至圖形處理器GPU;
所述GPU對所述成像線對應的目標地震數據進行高頻能量補償,確定所述疊前地震數
據的成像。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在所述CPU確定所述疊前地震數據對應的
成像孔徑之前,所述方法還包括:
所述CPU將所述疊前地震數據按照偏移距的大小分為n組地震數據,所述n為大于或等
于1的整數,所述每組地震數據包括q條測線的疊前地震數據,所述q條測線對應m條成像線,
所述m條成像線中的每條成像線包括w個成像點,q大于m,且q、m和w均為大于或等于1的整
數;
所述CPU確定所述疊前地震數據對應的成像孔徑,包括:
所述CPU獲取所述m條成像線中的每條成像線中成像點的成像參數,成像點的成像參數
包括:速度值、真地層傾角值、品質因子值和成像點的時間深度對應的有效頻帶;
所述CPU根據每組地震數據對應的偏移距以及所述每條成像線中成像點的成像參數,
確定所述每組地震數據對應的成像孔徑。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,
所述CPU根據所述成像孔徑確定所述疊前地震數據對應的成像線對應的目標地震數
據,包括:
所述CPU根據所述每組地震數據對應的成像孔徑,確定所述每條成像線對應的測線范
圍,并將所述每條成像線對應的測線范圍內的疊前地震數據,確定為所述每條成像線對應
的目標地震數據;
所述CPU將所述成像線對應的目標地震數據發送至圖形處理器GPU,包括:
所述CPU將所述每條成像線對應的目標地震數據,以及所述每條成像線中成像點的成
像參數,發送至所述GPU。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述GPU對所述成像線對應的目標地震數
據進行高頻能量補償,包括:
所述GPU根據所述每條成像線中成像點的成像參數,確定所述每條成像線中的目標成
像點;
所述GPU從所述每條成像線中成像點的成像參數中,提取每個所述目標成像點的時間
深度對應的有效頻帶;
所述GPU分別對每個所述目標成像點的時間深度對應的有效頻帶內的每個頻率點進行
高頻能量補償。
5.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述CPU根據所述每組地震數據對應的成
像孔徑,確定所述每條成像線對應的測線范圍,包括:
所述CPU確定第L條成像線對應的測線范圍為(L-0.5*A/s,L+0.5*A/s),其中,所述s為
測線最小間隔,所述A為所述每組地震數據對應的成像孔徑中的最大值,所述L小于或等于
所述m。
6.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述GPU根據所述每條成像線中成像點的
成像參數,確定所述每條成像線中的目標成像點,包括:
所述GPU確定所述每條成像線中的每個成像點在X方向上的目標地層傾角和Y方向上的
目標地層傾角;
所述GPU將所述每條成像線中滿足預設條件的成像點,作為所述每條成像線中的目標
成像點,所述預設條件包括:α-10≤θx≤α+10且β-10≤θy≤β+10,其中,α為成像點在X方向上
的真地層傾角,β為成像點在Y方向上的真地層傾角,θx為成像點在X方向上的目標地層傾
角,θy為成像點在Y方向上的目標地層傾角。
7.一種地震數據處理系統,其特征在于,所述地震數據處理系統包括:中央處理器CPU
和圖形處理器GPU,
所述CPU用于確定疊前地震數據對應的成像孔徑;
所述CPU還用于根據所述成像孔徑確定所述疊前地震數據對應的成像線對應的目標地
震數據,所述成像線對應的目標地震數據為所述疊前地震數據中用于所述成像線成像的地
震數據;
所述CPU還用于將所述成像線對應的目標地震數據發送至所述GPU;
所述GPU用于對所述成像線對應的目標地震數據進行高頻能量補償,確定所述疊前地
震數據的成像。
8.根據權利要求7所述的地震數據處理系統,其特征在于,
所述CPU還用于將所述疊前地震數據按照偏移距的大小分為n組地震數據,所述n為大
于或等于1的整數,所述每組地震數據包括q條測線的疊前地震數據,所述q條測線對應m條
成像線,所述m條成像線中的每條成像線包括w個成像點,q大于m,且q、m和w均為大于或等于
1的整數;
所述CPU還用于獲取所述m條成像線中的每條成像線中成像點的成像參數,成像點的成
像參數包括:速度值、真地層傾角值、品質因子值和成像點的時間深度對應的有效頻帶;
所述CPU還用于根據每組地震數據對應的偏移距以及所述每條成像線中成像點的成像
參數,確定所述每組地震數據對應的成像孔徑。
9.根據權利要求8所述的地震數據處理系統,其特征在于,
所述CPU還用于根據所述每組地震數據對應的成像孔徑,確定所述每條成像線對應的
測線范圍,并將所述每條成像線對應的測線范圍內的疊前地震數據,確定為所述每條成像
線對應的目標地震數據;
所述CPU還用于將所述每條成像線對應的目標地震數據,以及所述每條成像線中成像
點的成像參數,發送至所述GPU。
10.根據權利要求9所述的地震數據處理系統,其特征在于,
所述GPU還用于根據所述每條成像線中成像點的成像參數,確定所述每條成像線中的
目標成像點;
所述GPU還用于從所述每條成像線中成像點的成像參數中,提取每個所述目標成像點
的時間深度對應的有效頻帶;
所述GPU還用于分別對每個所述目標成像點的時間深度對應的有效頻帶內的每個頻率
點進行高頻能量補償。
11.根據權利要求9所述的地震數據處理系統,其特征在于,
所述CPU還用于確定第L條成像線對應的測線范圍為(L-0.5*A/s,L+0.5*A/s),其中,所
述s為測線最小間隔,所述A為所述每組地震數據對應的成像孔徑中的最大值,所述L小于或
等于所述m。
12.根據權利要求10所述的地震數據處理系統,其特征在于,
所述GPU還用于確定所述每條成像線中的每個成像點在X方向上的目標地層傾角和Y方
向上的目標地層傾角;
所述GPU還用于將所述每條成像線中滿足預設條件的成像點,作為所述每條成像線中
的目標成像點,所述預設條件包括:α-10≤θx≤α+10且β-10≤θy≤β+10,其中,α為成像點在X
方向上的真地層傾角,β為成像點在Y方向上的真地層傾角,θx為成像點在X方向上的目標地
層傾角,θy為成像點在Y方向上的目標地層傾角。

說明書

地震數據處理方法及系統

技術領域

本發明涉及地震數據處理領域,特別涉及一種地震數據處理方法及系統。

背景技術

地震勘探是一種利用地下介質彈性和密度的差異,通過觀測和分析大地對人工激
發地震波的響應,推斷地層的性質和形態的地球物理勘探方法。

相關技術中,可以使用采集設備對地震波進行采集得到疊前地震數據,并對疊前
地震數據進行處理以確定地層的性質和形態,進而確定地層的分布。示例的,在對疊前地震
數據進行處理時,可以控制計算機的中央處理器(英文:Central Processing Unit;簡稱:
CPU)采用疊前時間偏移方法對疊前地震數據進行處理,確定疊前地震數據的成像。需要說
明的是,在對疊前地震數據的進行處理的過程中,可以對每個疊前地震數據分別進行高頻
能量補償,以提高疊前地震數據成像的分辨率,在確定疊前地震數據的成像后,就可以直觀
的根據疊前地震數據的成像確定地層的分布。

由于相關技術中采集設備采集到的地震數據較多,采用CPU對地震數據進行處理
的速度較慢,因此,數據處理的效率較低。

發明內容

為了解決相關技術中數據處理的效率較低的問題,本發明提供了一種地震數據處
理方法及系統。所述技術方案如下:

一方面,提供了一種地震數據處理方法,所述方法包括:

中央處理器CPU確定疊前地震數據對應的成像孔徑;

所述CPU根據所述成像孔徑確定所述疊前地震數據對應的成像線對應的目標地震
數據,所述成像線對應的目標地震數據為所述疊前地震數據中用于所述成像線成像的地震
數據;

所述CPU將所述成像線對應的目標地震數據發送至圖形處理器GPU;

所述GPU對所述成像線對應的目標地震數據進行高頻能量補償,確定所述疊前地
震數據的成像。

可選的,在所述CPU確定所述疊前地震數據對應的成像孔徑之前,所述方法還包
括:

所述CPU將所述疊前地震數據按照偏移距的大小分為n組地震數據,所述n為大于
或等于1的整數,所述每組地震數據包括q條測線的疊前地震數據,所述q條測線對應m條成
像線,所述m條成像線中的每條成像線包括w個成像點,q大于m,且q、m和w均為大于或等于1
的整數;

所述CPU確定所述疊前地震數據對應的成像孔徑,包括:

所述CPU獲取所述m條成像線中的每條成像線中成像點的成像參數,成像點的成像
參數包括:速度值、真地層傾角值、品質因子值和成像點的時間深度對應的有效頻帶;

所述CPU根據每組地震數據對應的偏移距以及所述每條成像線中成像點的成像參
數,確定所述每組地震數據對應的成像孔徑。

可選的,所述CPU根據所述成像孔徑確定所述疊前地震數據對應的成像線對應的
目標地震數據,包括:

所述CPU根據所述每組地震數據對應的成像孔徑,確定所述每條成像線對應的測
線范圍,并將所述每條成像線對應的測線范圍內的疊前地震數據,確定為所述每條成像線
對應的目標地震數據;

所述CPU將所述成像線對應的目標地震數據發送至圖形處理器GPU,包括:

所述CPU將所述每條成像線對應的目標地震數據,以及所述每條成像線中成像點
的成像參數,發送至所述GPU。

可選的,所述GPU對所述成像線對應的目標地震數據進行高頻能量補償,包括:

所述GPU根據所述每條成像線中成像點的成像參數,確定所述每條成像線中的目
標成像點;

所述GPU從所述每條成像線中成像點的成像參數中,提取每個所述目標成像點的
時間深度對應的有效頻帶;

所述GPU分別對每個所述目標成像點的時間深度對應的有效頻帶內的每個頻率點
進行高頻能量補償。

可選的,所述CPU根據所述每組地震數據對應的成像孔徑,確定所述每條成像線對
應的測線范圍,包括:

所述CPU確定第L條成像線對應的測線范圍為(L-0.5*A/s,L+0.5*A/s),其中,所述
s為測線最小間隔,所述A為所述每組地震數據對應的成像孔徑中的最大值,所述L小于或等
于所述m。

可選的,所述GPU根據所述每條成像線中成像點的成像參數,確定所述每條成像線
中的目標成像點,包括:

所述GPU確定所述每條成像線中的每個成像點在X方向上的目標地層傾角和Y方向
上的目標地層傾角;

所述GPU將所述每條成像線中滿足預設條件的成像點,作為所述每條成像線中的
目標成像點,所述預設條件包括:α-10≤θx≤α+10且β-10≤θy≤β+10,其中,α為成像點在X方
向上的真地層傾角,β為成像點在Y方向上的真地層傾角,θx為成像點在X方向上的目標地層
傾角,θy為成像點在Y方向上的目標地層傾角。

另一方面,提供了一種地震數據處理系統,所述地震數據處理系統包括:中央處理
器CPU和圖形處理器GPU,

所述CPU用于確定疊前地震數據對應的成像孔徑;

所述CPU還用于根據所述成像孔徑確定所述疊前地震數據對應的成像線對應的目
標地震數據,所述成像線對應的目標地震數據為所述疊前地震數據中用于所述成像線成像
的地震數據;

所述CPU還用于將所述成像線對應的目標地震數據發送至所述GPU;

所述GPU用于對所述成像線對應的目標地震數據進行高頻能量補償,確定所述疊
前地震數據的成像。

可選的,所述CPU還用于將所述疊前地震數據按照偏移距的大小分為n組地震數
據,所述n為大于或等于1的整數,所述每組地震數據包括q條測線的疊前地震數據,所述q條
測線對應m條成像線,所述m條成像線中的每條成像線包括w個成像點,q大于m,且q、m和w均
為大于或等于1的整數;

所述CPU還用于獲取所述m條成像線中的每條成像線中成像點的成像參數,成像點
的成像參數包括:速度值、真地層傾角值、品質因子值和成像點的時間深度對應的有效頻
帶;

所述CPU還用于根據每組地震數據對應的偏移距以及所述每條成像線中成像點的
成像參數,確定所述每組地震數據對應的成像孔徑。

可選的,所述CPU還用于根據所述每組地震數據對應的成像孔徑,確定所述每條成
像線對應的測線范圍,并將所述每條成像線對應的測線范圍內的疊前地震數據,確定為所
述每條成像線對應的目標地震數據;

所述CPU還用于將所述每條成像線對應的目標地震數據,以及所述每條成像線中
成像點的成像參數,發送至所述GPU。

可選的,所述GPU還用于根據所述每條成像線中成像點的成像參數,確定所述每條
成像線中的目標成像點;

所述GPU還用于從所述每條成像線中成像點的成像參數中,提取每個所述目標成
像點的時間深度對應的有效頻帶;

所述GPU還用于分別對每個所述目標成像點的時間深度對應的有效頻帶內的每個
頻率點進行高頻能量補償。

可選的,所述CPU還用于確定第L條成像線對應的測線范圍為(L-0.5*A/s,L+0.5*
A/s),其中,所述s為測線最小間隔,所述A為所述每組地震數據對應的成像孔徑中的最大
值,所述L小于或等于所述m。

可選的,所述GPU還用于確定所述每條成像線中的每個成像點在X方向上的目標地
層傾角和Y方向上的目標地層傾角;

所述GPU還用于將所述每條成像線中滿足預設條件的成像點,作為所述每條成像
線中的目標成像點,所述預設條件包括:α-10≤θx≤α+10且β-10≤θy≤β+10,其中,α為成像
點在X方向上的真地層傾角,β為成像點在Y方向上的真地層傾角,θx為成像點在X方向上的
目標地層傾角,θy為成像點在Y方向上的目標地層傾角。

綜上所述,由于本發明提供了一種地震數據處理方法及系統,CPU確定疊前地震數
據對應的成像孔徑,并根據成像孔徑確定疊前地震數據對應的成像線的目標地震數據,以
及將成像線對應的目標地震數據發送至GPU,使得GPU能夠對成像線對應的目標地震數據進
行高頻能量補償,從而確定成像線的成像,進而確定疊前地震數據的成像,也即本發明實施
例中,CPU和GPU共同對疊前地震數據進行處理,大大減少了CPU需要執行的步驟,減小了CPU
上的負載,并充分利用了GPU的并行計算能力,提高了數據處理的加速比,所以,提高了數據
處理的速度和效率。

應當理解的是,以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的,并不
能限制本發明。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案,下面將對實施例描述中所需要使
用的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例,對于
本領域普通技術人員來講,在不付出創造性勞動的前提下,還可以根據這些附圖獲得其他
的附圖。

圖1是本發明實施例提供的一種地震數據處理方法的方法流程圖;

圖2是本發明實施例提供的另一種地震數據處理方法的方法流程圖;

圖3為本發明實施例提供的一種地震數據處理方法的應用場景示意圖;

圖4為本發明實施例提供的一種地層傾角示意圖;

圖5為本發明實施例提供的一種地質模型示意圖;

圖6為圖5所示的地質模型對應的傾角成像道集示意圖;

圖7為相關技術提供的一種疊前地震數據的成像剖面示意圖;

圖8為本發明實施例提供的一種疊前地震數據的成像剖面示意圖;

圖9為相關技術提供的一種CRP道集示意圖;

圖10為本發明實施例提供的一種CRP道集示意圖;

圖11為本發明實施例提供的一種地震數據處理系統的結構示意圖。

通行上述附圖,已示出本發明明確的實施例,后文中將有更詳細的描述。這些附圖
和文字描述并不是為了通行任何方式限制本發明構思的范圍,而是通行參考特定實施例為
本領域技術人員說明本發明的概念。

具體實施方式

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚,下面將結合附圖對本發明實施方
式作進一步地詳細描述。

如圖1所示,本發明實施例提供了一種地震數據處理方法,該地震數據處理方法可
以包括:

步驟101、CPU確定疊前地震數據對應的成像孔徑;

步驟102、CPU根據成像孔徑確定疊前地震數據對應的成像線對應的目標地震數
據,成像線對應的目標地震數據為疊前地震數據中用于成像線成像的地震數據;

步驟103、CPU將成像線對應的目標地震數據發送至GPU;

步驟104、GPU對成像線對應的目標地震數據進行高頻能量補償,確定疊前地震數
據的成像。

綜上所述,由于本發明實施例提供的地震數據處理方法中,CPU確定疊前地震數據
對應的成像孔徑,并根據成像孔徑確定疊前地震數據對應的成像線的目標地震數據,以及
將成像線對應的目標地震數據發送至GPU,使得GPU能夠對成像線對應的目標地震數據進行
高頻能量補償,從而確定成像線的成像,進而確定疊前地震數據的成像,也即本發明實施例
中,CPU和GPU共同對疊前地震數據進行處理,大大減少了CPU需要執行的步驟,減小了CPU上
的負載,并充分利用了GPU的并行計算能力,提高了數據處理的加速比,所以,提高了數據處
理的速度和效率。

如圖2所示,本發明實施例提供了另一種地震數據處理方法,該地震數據處理方法
可以包括:

步驟201、CPU將疊前地震數據按照偏移距的大小分為n組地震數據,每組地震數據
包括q條測線的地震數據,q條測線對應m條成像線。

具體的,該m條成像線中的每條成像線包括w個成像點,q大于m,且q、m和w均為大于
或等于1的整數。也即,每組地震數據包括q條測線的地震數據,且對應m條成像線。

示例的,本發明實施例采用某一油田中的某區塊的疊前地震數據為例,示例的,該
疊前地震該數據采樣間隔可以為1ms(毫秒),地震信號的記錄時長是2200ms,共深度點(英
文:Common depth point;簡稱:CDP)間距是25m(米),最小偏移距是100m,最大偏移距是
4000m,偏移距間隔是50m,數據量為800Gb(千比特)。可選的,本發明實施例中使用到的CPU
的主頻可以為2.5Ghz(千赫茲),本發明實施例中使用到的GPU的顯存容量可以為4096Mb(兆
比特),流處理器為1536個。

在步驟201中,CPU可以將疊前地震數據按照偏移距的大小,對疊前地震數據進行
排序和分組,將該疊前地震數據分為n組地震數據,且每組地震數據可以包括q條測線的疊
前地震數據。例如,若疊前地震數據的最小偏移距為100m,最大偏移距為4000m,則CPU可以
按照偏移距組間隔為100m將該疊前地震數據分為39組地震數據,且每組地震數據中的q條
測線可以按照測線號進行排序。例如,若某一組疊前地震數據中的起始測線號為769,終止
測線號為1370,線號間隔為1,則該組疊前地震數據包含602條測線的疊前地震數據,CPU可
以將同一測線的疊前地震數據存儲在一個文件中,并使用該測線的測線號去命名,則每組
地震數據可以存儲在602個文件中。

步驟202、CPU確定每組地震數據對應的成像孔徑。

CPU在將疊前地震數據進行分組后,可以獲取疊前地震數據的參數,并從該疊前地
震數據的參數中確定m條成像線中每條成像線中成像點的成像參數。示例的,疊前地震數據
的參數可以包括:速度場、地層傾角、品質因子值場(也稱為Q值場)以及隨時間深度變化的
有效頻帶,m條成像線中每條成像線中成像點的成像參數可以包括:速度值、真地層傾角值、
品質因子值和成像點的時間深度對應的有效頻帶。

CPU還可以根據每組地震數據對應的每條成像線中成像點的成像參數以及每組地
震數據對應的偏移距,確定每組地震數據對應的成像孔徑。示例的,CPU在確定每組地震數
據對應的成像孔徑時,可以基于偏移脈沖響應,在任一成像深度處根據地層傾角確定成像
孔徑。CPU可以根據每組地震數據對應的每條成像線中成像點的成像參數以及每組地震數
據對應的偏移距,確定每個成像點對應的成像孔徑。如圖3所示,s和g分別是炮點與激發點,
m為s與g的中點,φ為t深度處的地層傾角,p為t深度處最遠成像道對應的成像點,q為成像
點p在地面的投影,過點m作垂線段與過p的水平線段相交于點M,在確定成像點p對應的成像
孔徑時,可以首先推導出如下關系式:

和其中,h為當前一組地震數據的半偏
移距,Vrms為疊加速度,x為點M與點P之間的水平距離,也即時間深度t處點p對應的成像孔
徑,t為成像點對應的時間深度,α是激發點發出的地震波在成像點p處的入射角,然后,聯立
上述兩式可以得到:

<mrow> <mi>x</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>v</mi> <mi>rms</mi> </msub> <mi>t</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <mi>tan</mi> <mn>2</mn> </msup> <mi>&phi;</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msqrt> <msubsup> <mi>v</mi> <mi>rms</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <msup> <mi>t</mi> <mn>2</mn> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <msup> <mi>tan</mi> <mn>2</mn> </msup> <mi>&phi;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mn>4</mn> <msup> <mi>h</mi> <mn>2</mn> </msup> <msup> <mi>tan</mi> <mn>2</mn> </msup> <mi>&phi;</mi> </msqrt> </mrow> <mrow> <mn>2</mn> <mi>tan</mi> </mrow> </mfrac> <mo>.</mo> </mrow>

步驟203、CPU根據成像孔徑確定每條成像線對應的目標地震數據。

具體的,CPU可以根據每組地震數據對應的成像孔徑,確定每組地震數據中的每條
成像線對應的測線范圍。具體的,CPU可以確定第L條成像線對應的測線范圍為(L-0.5*A/s,
L+0.5*A/s),其中,s為測線最小間隔,A為每組地震數據對應的成像孔徑中的最大值,L小于
或等于m。

進一步的,CPU在確定每條成像線對應的測線范圍后,可以將每條成像線對應的測
線范圍內的疊前地震數據,確定為每條成像線對應的目標地震數據。示例的,CPU可以將q條
測線中,測線號位于測線范圍為(L-0.5*A/s,L+0.5*A/s)內的疊前地震數據,確定為第L條
成像線對應的目標地震數據。

步驟204、CPU將確定出的每條成像線對應的目標地震數據發送至GPU。

示例的,CPU與GPU之間能夠進行通信,CPU在確定每條成像線對應的目標地震數據
后,可以將每條成像線對應的目標地震數據以及每條成像線中成像點的成像參數,發送至
GPU。

步驟205、GPU對接收到的每條成像線對應的目標地震數據進行高頻能量補償,確
定成像線的成像。

示例的,GPU在接收到某一成像線對應的目標地震數據以及該成像線中成像點的
成像參數后,首先可以根據該成像線中成像點的成像參數,確定該成像線中的目標成像點,
具體的,GPU可以采用相關技術中的地層傾角算法,計算該成像線中的每個成像點在X方向
上的目標地層傾角和Y方向上的目標地層傾角。然后可以將該成像線中滿足預設條件的成
像點,作為該成像線中的目標成像點,該預設條件可以包括:α-10≤θx≤α+10且β-10≤θy≤β
+10,其中,α為成像點在X方向上的真地層傾角,β為在Y方向上的真地層傾角,θx為成像點在
X方向上的目標地層傾角,θy為成像點在Y方向上的目標地層傾角。

GPU在確定該成像線中的目標成像點后,可以在該成像線的成像點的成像參數中,
提取每個目標成像點的時間深度對應的有效頻帶,并分別對每個目標成像點的時間深度對
應的有效頻帶內的每個頻率點進行高頻能量補償,確定每個目標成像點的成像幅值。示例
的,若某一目標成像點的有效頻帶為[ωmin,ωmax],則可以對[ωmin,ωmax]內的每個頻率點
進行高頻能量補償,其中,ωmin為該目標成像點的時間深度對應的有效頻帶中的最小頻率,
ωmax為該目標成像點的時間深度對應的有效頻帶中的最大頻率。

需要說明的是,在確定一條成像線中的所有目標成像點的成像幅值后,就可以得
到該成像線的成像剖面;在確定一組地震數據對應的所有成像線的成像剖面后,就可以得
到該組地震數據的成像;在確定n組地震數據的成像后,就可以得到疊前地震數據的成像。

本發明實施例中,由于利用成像孔徑確定了目標地震數據,并在時間深度方向上
對目標成像點的時間深度對應的有效頻帶內,對每個頻率點進行高頻能量補償,解決了中
深層疊前地震數據中高頻噪聲無限放大的問題,且僅僅對目標成像點的時間深度對應的有
效頻帶進行處理,減少了CPU和GPU的計算量,且避免了成像范圍外的數據參與成像,減少了
噪聲對成像幅值的干擾,提高了成像的精度。

如圖4所示,在二維情況下,成像空間散射點o處的波傳播方向的特征可以用入射
慢度矢量和散射慢度矢量共同描述。照明矢量等于與的和。與z軸的夾角就
是地層傾角φ,等于反射界面傾角。s與g分別代表激發點與接收點,可以得到:
和其中,為向量在x軸
向的分量,為向量在z軸向的分量,τs為激發點的旅行時場,τg為接收點的旅行時場,
為τs對x求偏導,為τg對z求偏導。根據上述兩式就可以得出:當所有
地震數據運算完畢后,便得到了傾角成像道集。

在傾角成像道集中,最終的成像結果來源于真地層傾角或真地層傾角附近,在地
震波傳播速度正確的情況下,反射波的同相軸形態為擬雙曲線形狀,并且頂點對應的角度
為真地層傾角,利用這一特征,就可以在傾角成像道集上確定出地下反射層的真地層傾角,
但是在實際應用中由于數據的不規則及地震波的傳播速度存在誤差,最終的傾角成像道集
的結果不僅僅來源于傾角成像道集上真地層傾角位置,真地層傾角附近的部分也對成像結
果起到了貢獻,傾角成像道集上決定最終成像結果的真地層傾角及其附近的部分稱為傾角
成像區,對于任一成像點而言,它的傾角成像區可以為[φ-η1,φ+η2],其中φ為成像點的真
地層傾角值,φ-η1為傾角成像區起始傾角值,φ+η2為傾角成像區終止傾角值,η1與η2分別
為傾角變量,當φ-η1與φ+η2選取恰當的時候,成像點處的成像結果趨于穩定并達到極大
值,利于此特征就可以確定傾角成像區,在實際生產中,為了提高數據處理的效率,減少數
據處理過程中的計算量,η1與η2均可以給定經驗值10。

相關技術中采用疊前時間偏移方法對疊前地震數據進行處理時,通常選取統一的
成像孔徑,且為了保證陡傾角構造的正確成像,任一成像點處給定的地層傾角都要比真實
的大,從而導致疊前時間偏移方法中的成像孔徑也會偏大。圖5所示的地質模型包含三層界
面(圖5中橫軸為橫向距離,單位為千米,縱軸為時間深度,單位為秒),分別為界面①、界面
②和界面③,其中,界面①和界面③代表兩個傾斜層,界面②代表一個水平層。圖6為圖5所
示的地質模型對應的傾角成像道集(圖6中橫軸為地層傾角,單位為deg(中文:度),縱軸為
時間深度,單位為秒),請參考圖5和圖6,界面①對應傾角成像道集中的A1,界面②對應傾角
成像道集中的A2,界面③對應傾角成像道集中的A3。在A3中,擬雙曲線的頂點處對應的角度
為真地層傾角,利用上述方法確定出的傾角成像區為[A,B],A與B分別是傾角成像區的起始
角度與終止角度。采用相關技術中的疊前時間偏移的成像孔徑在傾角成像道集上的傾角成
像區為[C′,C],并且[C′,C]的起始角度與終止角度分別位于傾角成像道集0度分界線的兩
側,起始角度與終止角度大小一致。通過對比可以看出,最終成像結果對于本發明實施例而
言來源于[A,B]部分,而對于相關技術而言則來源于[C′,C]部分,相關技術為了實現正確成
像,將大量的偏移噪聲帶入了最終成像結果,從而使得地震數據的成像品質較低。

圖7為相關技術提供的一種疊前地震數據的成像剖面示意圖,成像線號為1000,圖
8為本發明實施例提供的一種疊前地震數據的成像剖面示意圖,圖7和圖8中橫軸均為橫向
距離,單位為千米,縱軸均為時間深度,單位為秒,圖7和圖8中的成像位置相同,通過對圖7
和圖8進行對比可以得到,本發明實施例得到的剖面(圖8)中深部同相軸變細,層間細節信
息增多,地震分辨率較高。圖9為相關技術提供的一種共反射點(英文:common reflection
point;簡稱:CRP)道集示意圖,位于圖7剖面6km處,圖10為本發明實施例提供的一種CRP道
集示意圖,位于圖8剖面6km處,圖9和圖10中橫軸均為偏移距,單位為千米,縱軸均為時間深
度,單位為秒,通過對圖9和圖10的對比可以得出,本發明實施例得到的CRP道集上的細節信
息增多,1秒至2秒內CRP的分辨率較高。

另外,CPU僅僅具有串行計算的能力,而不具有并行計算的能力,相關技術中,僅僅
采用CPU對上述疊前地震數據進行處理需用時30天,本發明實施例中,由于同時采用了CPU
和GPU對疊前地震數據進行處理,且由于GPU具有并行計算的能力,所以,本發明實施例中采
用CPU和GPU共同對上述疊前地震數據進行處理僅僅需要1天,數據處理的加速比為30,也即
本發明實施例提供的地震數據處理方法的數據處理效率較高。

綜上所述,由于本發明實施例提供的地震數據處理方法中,CPU確定疊前地震數據
對應的成像孔徑,并根據成像孔徑確定疊前地震數據對應的成像線的目標地震數據,以及
將成像線對應的目標地震數據發送至GPU,使得GPU能夠對成像線對應的目標地震數據進行
高頻能量補償,從而確定成像線的成像,進而確定疊前地震數據的成像,也即本發明實施例
中,CPU和GPU共同對疊前地震數據進行處理,大大減少了CPU需要執行的步驟,減小了CPU上
的負載,并充分利用了GPU的并行計算能力,提高了數據處理的加速比,所以,提高了數據處
理的速度和效率。

如圖11所示,本發明實施例提供了一種地震數據處理系統110,該地震數據處理系
統110可以包括:CPU-1101和GPU-1102,CPU-1101和GPU-1102能夠進行通信。

CPU-1101用于確定疊前地震數據對應的成像孔徑;

CPU-1101還用于根據成像孔徑確定疊前地震數據對應的成像線對應的目標地震
數據,成像線對應的目標地震數據為疊前地震數據中用于成像線成像的地震數據;

CPU-1101還用于將成像線對應的目標地震數據發送至GPU-1102;

GPU-1102用于對成像線對應的目標地震數據進行高頻能量補償,確定疊前地震數
據的成像。

綜上所述,由于本發明實施例提供的地震數據處理系統中,CPU確定疊前地震數據
對應的成像孔徑,并根據成像孔徑確定疊前地震數據對應的成像線的目標地震數據,以及
將成像線對應的目標地震數據發送至GPU,使得GPU能夠對成像線對應的目標地震數據進行
高頻能量補償,從而確定成像線的成像,進而確定疊前地震數據的成像,也即本發明實施例
中,CPU和GPU共同對疊前地震數據進行處理,大大減少了CPU需要執行的步驟,減小了CPU上
的負載,并充分利用了GPU的并行計算能力,提高了數據處理的加速比,所以,提高了數據處
理的速度和效率。

可選的,CPU-1101還用于將疊前地震數據按照偏移距的大小分為n組地震數據,n
為大于或等于1的整數,每組地震數據包括q條測線的疊前地震數據,q條測線對應m條成像
線,m條成像線中的每條成像線包括w個成像點,q大于m,且q、m和w均為大于或等于1的整數;

CPU-1101還用于獲取m條成像線中的每條成像線中成像點的成像參數,成像點的
成像參數包括:速度值、真地層傾角值、品質因子值和成像點的時間深度對應的有效頻帶;

CPU-1101還用于根據每組地震數據對應的偏移距以及每條成像線中成像點的成
像參數,確定每組地震數據對應的成像孔徑。

可選的,CPU-1101還用于根據每組地震數據對應的成像孔徑,確定每條成像線對
應的測線范圍,并將每條成像線對應的測線范圍內的疊前地震數據,確定為每條成像線對
應的目標地震數據;

CPU-1101還用于將每條成像線對應的目標地震數據,以及每條成像線中成像點的
成像參數,發送至GPU-1102。

可選的,GPU-1102還用于根據每條成像線中成像點的成像參數,確定每條成像線
中的目標成像點;

GPU-1102還用于從每條成像線中成像點的成像參數中,提取每個目標成像點的時
間深度對應的有效頻帶;

GPU-1102還用于分別對每個目標成像點的時間深度對應的有效頻帶內的每個頻
率點進行高頻能量補償。

可選的,CPU-1101還用于確定第L條成像線對應的測線范圍為(L-0.5*A/s,L+0.5*
A/s),其中,s為測線最小間隔,A為每組地震數據對應的成像孔徑中的最大值,L小于或等于
m。

可選的,GPU-1102還用于確定每條成像線中的每個成像點在X方向上的目標地層
傾角和Y方向上的目標地層傾角;

GPU-1102還用于將每條成像線中滿足預設條件的成像點,作為每條成像線中的目
標成像點,預設條件包括:α-10≤θx≤α+10且β-10≤θy≤β+10,其中,α為成像點在X方向上的
真地層傾角,β為成像點在Y方向上的真地層傾角,θx為成像點在X方向上的目標地層傾角,θy
為成像點在Y方向上的目標地層傾角。

綜上所述,由于本發明實施例提供的地震數據處理系統中,CPU確定疊前地震數據
對應的成像孔徑,并根據成像孔徑確定疊前地震數據對應的成像線的目標地震數據,以及
將成像線對應的目標地震數據發送至GPU,使得GPU能夠對成像線對應的目標地震數據進行
高頻能量補償,從而確定成像線的成像,進而確定疊前地震數據的成像,也即本發明實施例
中,CPU和GPU共同對疊前地震數據進行處理,大大減少了CPU需要執行的步驟,減小了CPU上
的負載,并充分利用了GPU的并行計算能力,提高了數據處理的加速比,所以,提高了數據處
理的速度和效率。

所屬領域的技術人員可以清楚地了解到,為描述的方便和簡潔,上述描述的地震
數據處理系統的具體工作過程,可以參考前述地震數據處理方法實施例中的對應過程,在
此不再贅述。

以上所述僅為本發明的較佳實施例,并不用以限制本發明,凡在本發明的精神和
原則之內,所作的任何修改、等同替換、改進等,均應包含在本發明的保護范圍之內。

關 鍵 詞:
地震 數據處理 方法 系統
  專利查詢網所有資源均是用戶自行上傳分享,僅供網友學習交流,未經上傳用戶書面授權,請勿作他用。
關于本文
本文標題:地震數據處理方法及系統.pdf
鏈接地址:http://www.rgyfuv.icu/p-6100660.html
關于我們 - 網站聲明 - 網站地圖 - 資源地圖 - 友情鏈接 - 網站客服客服 - 聯系我們

[email protected] 2017-2018 zhuanlichaxun.net網站版權所有
經營許可證編號:粵ICP備17046363號-1 
 


收起
展開
山东11选5中奖结果走势图