|
|
больше ...
Термины запроса в документе
Реферат
[RU] 1. Способ сейсмической разведки над районом земных недр, содержащим структурные или стратиграфические особенности, способствующие присутствию, миграции или аккумуляции углеводородов, при этом способ включает доступ к данным сейсмической разведки, содержащим сейсмические трассы, собранные вблизи указанного района земных недр; формирование набора множества объемов сейсмических трасс до какого-либо суммирования множества объемов, причем каждый объем из множества объемов сейсмических трасс отображает по меньшей мере один и тот же подрайон указанного района земных недр; вычисление матрицы подобия из набора множества объемов сейсмических трасс; выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из множества объемов, при этом поднабор коррелирующих объемов содержит объемы из множества объемов, определенные как подобные друг другу; объединение поднабора коррелирующих объемов из множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов сейсмических изображений или сейсмических трасс; вывод единого объема или его многочисленных реализаций на основе объемов изображений или сейсмических трасс для использования с сейсмической разведкой над районом земных недр, содержащим структурные или стратиграфические особенности, способствующие присутствию, миграции или аккумуляции углеводородов. 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что объединение поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает суммирование поднабора коррелирующих объемов из набора из множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов изображений или сейсмических трасс. 3. Способ по п.1, отличающийся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора из множества коррелирующих объемов включает использование матрицы подобий совместно с "жадным" алгоритмом поиска для того, чтобы определить объемы набора множества объемов, подобные друг другу. 4. Способ по п.1, отличающийся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора из коррелирующих объемов множества объемов изображений включает поиск наибольшего элемента в матрице подобия, s ij , где s ij представляет собой недиагональный элемент в матрице подобия, находящийся в ряду "i" и колонке "j"; поиск в матрице подобия следующего наибольшего элемента либо в s i ., либо в s. j , где "s i ." представляет ряд "i" матрицы подобия, a "s. j " представляет колонку "j" матрицы подобия, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента превышает пороговое значение или равняется ему; выбор объема, представляемого указанным следующим большим элементом, и установление значений s ij и s ji матрицы подобия равными нулю, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента меньше указанного порогового значения, завершение указанного поиска; осуществление поиска до тех пор, пока указанный следующий наибольший элемент не станет меньше указанного порогового значения. 5. Система для осуществления способа по п.1, содержащая запоминающее устройство, хранящее команды; и процессор, связанный с запоминающим устройством и сконфигурированный для исполнения указанных команд для осуществления способа, предусматривающего доступ процессора к данным сейсмической разведки, содержащим сейсмические трассы, собранные вблизи указанного района земных недр; формирование набора множества объемов сейсмических трасс до какого-либо суммирования множества объемов, причем каждый объем из набора множества объемов сейсмических трасс отображает по меньшей мере один и тот же подрайон указанного района земных недр; вычисление матрицы подобия из набора множества объемов сейсмических трасс; выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов, при этом поднабор коррелирующих объемов содержит объемы из множества объемов, определенные как подобные друг другу; объединение поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов сейсмических изображений или сейсмических трасс; вывод единственного объема или его многочисленных реализаций на основе объемов изображений или сейсмических трасс для использования с сейсмической разведкой над районом земных недр, содержащим структурные или стратиграфические особенности, способствующие присутствию, миграции или аккумуляции углеводородов. 6. Система по п.5, отличающаяся тем, что объединение поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает суммирование поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов изображений или сейсмических трасс. 7. Система по п.5, отличающаяся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает в себя использование матрицы подобий совместно с "жадным" алгоритмом поиска для того, чтобы определить объемы набора множества объемов, подобные друг другу. 8. Система по п.5, отличающаяся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает поиск наибольшего элемента в матрице подобия, s ij , где s ij представляет собой недиагональный элемент в матрице подобия, находящийся в ряду "i" и колонке "j"; поиск в матрице подобия следующего наибольшего элемента либо в s i ., либо в s. j , где "s i ." представляет ряд "i" матрицы подобия, a "s. j " представляет колонку "j" матрицы подобия, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента превышает пороговое значение или равняется ему; выбор объема, представляемого указанным следующим большим элементом, и установление значений s ij , и s ji матрицы подобия равными нулю, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента меньше указанного порогового значения; завершение указанного поиска и осуществление поиска до тех пор, пока указанный следующий наибольший элемент не станет меньше указанного порогового значения. 9. Машиночитаемый носитель данных, содержащий команды для осуществления одним или несколькими процессорами способа по п.1, включающие доступ к данным сейсмической разведки, содержащим сейсмические трассы, собранные вблизи указанного района земных недр; формирование набора множества объемов сейсмических трасс до какого-либо суммирования множества объемов, причем каждый объем из набора множества объемов сейсмических трасс отображает по меньшей мере один и тот же подрайон указанного района земных недр; вычисление матрицы подобия из набора множества объемов сейсмических трасс; выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов, при этом поднабор коррелирующих объемов содержит объемы из множества объемов, определенные как подобные друг другу; объединение поднабора коррелирующих объемов из множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов сейсмических изображений или сейсмических трасс; вывод единственного объема или его многочисленных реализаций на основе объемов изображений или сейсмических трасс для использования с сейсмической разведкой над районом земных недр, содержащим структурные или стратиграфические особенности, способствующие присутствию, миграции или аккумуляции углеводородов. 10. Машиночитаемый носитель данных по п.9, отличающийся тем, что объединение поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает суммирование поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов изображений или сейсмических трасс. 11. Машиночитаемый носитель данных по п.9, отличающийся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов включает использование матрицы подобий совместно с "жадным" алгоритмом поиска для того, чтобы определить объемы набора множества объемов, подобные друг другу. 12. Машиночитаемый носитель данных по п.9, отличающийся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает поиск наибольшего элемента в матрице подобия, s ij , где s ij представляет собой недиагональный элемент в матрице подобия, находящийся в ряду "i" и колонке "j"; поиск в матрице подобия следующего наибольшего элемента либо в s i ., либо в s. j , где "s i ." представляет ряд "i" матрицы подобия, a "s. j " представляет колонку "j" матрицы подобия, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента превышает пороговое значение или равняется ему; выбор объема, представляемого указанным следующим большим элементом, и установление значений s ij , и s ji матрицы подобия равными нулю, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента меньше указанного порогового значения; завершение указанного поиска и осуществление поиска до тех пор, пока указанный следующий наибольший элемент не станет меньше указанного порогового значения.
Полный текст патента
(57) Реферат / Формула:
1. Способ сейсмической разведки над районом земных недр, содержащим структурные или стратиграфические особенности, способствующие присутствию, миграции или аккумуляции углеводородов, при этом способ включает доступ к данным сейсмической разведки, содержащим сейсмические трассы, собранные вблизи указанного района земных недр; формирование набора множества объемов сейсмических трасс до какого-либо суммирования множества объемов, причем каждый объем из множества объемов сейсмических трасс отображает по меньшей мере один и тот же подрайон указанного района земных недр; вычисление матрицы подобия из набора множества объемов сейсмических трасс; выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из множества объемов, при этом поднабор коррелирующих объемов содержит объемы из множества объемов, определенные как подобные друг другу; объединение поднабора коррелирующих объемов из множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов сейсмических изображений или сейсмических трасс; вывод единого объема или его многочисленных реализаций на основе объемов изображений или сейсмических трасс для использования с сейсмической разведкой над районом земных недр, содержащим структурные или стратиграфические особенности, способствующие присутствию, миграции или аккумуляции углеводородов. 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что объединение поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает суммирование поднабора коррелирующих объемов из набора из множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов изображений или сейсмических трасс. 3. Способ по п.1, отличающийся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора из множества коррелирующих объемов включает использование матрицы подобий совместно с "жадным" алгоритмом поиска для того, чтобы определить объемы набора множества объемов, подобные друг другу. 4. Способ по п.1, отличающийся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора из коррелирующих объемов множества объемов изображений включает поиск наибольшего элемента в матрице подобия, s ij , где s ij представляет собой недиагональный элемент в матрице подобия, находящийся в ряду "i" и колонке "j"; поиск в матрице подобия следующего наибольшего элемента либо в s i ., либо в s. j , где "s i ." представляет ряд "i" матрицы подобия, a "s. j " представляет колонку "j" матрицы подобия, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента превышает пороговое значение или равняется ему; выбор объема, представляемого указанным следующим большим элементом, и установление значений s ij и s ji матрицы подобия равными нулю, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента меньше указанного порогового значения, завершение указанного поиска; осуществление поиска до тех пор, пока указанный следующий наибольший элемент не станет меньше указанного порогового значения. 5. Система для осуществления способа по п.1, содержащая запоминающее устройство, хранящее команды; и процессор, связанный с запоминающим устройством и сконфигурированный для исполнения указанных команд для осуществления способа, предусматривающего доступ процессора к данным сейсмической разведки, содержащим сейсмические трассы, собранные вблизи указанного района земных недр; формирование набора множества объемов сейсмических трасс до какого-либо суммирования множества объемов, причем каждый объем из набора множества объемов сейсмических трасс отображает по меньшей мере один и тот же подрайон указанного района земных недр; вычисление матрицы подобия из набора множества объемов сейсмических трасс; выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов, при этом поднабор коррелирующих объемов содержит объемы из множества объемов, определенные как подобные друг другу; объединение поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов сейсмических изображений или сейсмических трасс; вывод единственного объема или его многочисленных реализаций на основе объемов изображений или сейсмических трасс для использования с сейсмической разведкой над районом земных недр, содержащим структурные или стратиграфические особенности, способствующие присутствию, миграции или аккумуляции углеводородов. 6. Система по п.5, отличающаяся тем, что объединение поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает суммирование поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов изображений или сейсмических трасс. 7. Система по п.5, отличающаяся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает в себя использование матрицы подобий совместно с "жадным" алгоритмом поиска для того, чтобы определить объемы набора множества объемов, подобные друг другу. 8. Система по п.5, отличающаяся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает поиск наибольшего элемента в матрице подобия, s ij , где s ij представляет собой недиагональный элемент в матрице подобия, находящийся в ряду "i" и колонке "j"; поиск в матрице подобия следующего наибольшего элемента либо в s i ., либо в s. j , где "s i ." представляет ряд "i" матрицы подобия, a "s. j " представляет колонку "j" матрицы подобия, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента превышает пороговое значение или равняется ему; выбор объема, представляемого указанным следующим большим элементом, и установление значений s ij , и s ji матрицы подобия равными нулю, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента меньше указанного порогового значения; завершение указанного поиска и осуществление поиска до тех пор, пока указанный следующий наибольший элемент не станет меньше указанного порогового значения. 9. Машиночитаемый носитель данных, содержащий команды для осуществления одним или несколькими процессорами способа по п.1, включающие доступ к данным сейсмической разведки, содержащим сейсмические трассы, собранные вблизи указанного района земных недр; формирование набора множества объемов сейсмических трасс до какого-либо суммирования множества объемов, причем каждый объем из набора множества объемов сейсмических трасс отображает по меньшей мере один и тот же подрайон указанного района земных недр; вычисление матрицы подобия из набора множества объемов сейсмических трасс; выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов, при этом поднабор коррелирующих объемов содержит объемы из множества объемов, определенные как подобные друг другу; объединение поднабора коррелирующих объемов из множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов сейсмических изображений или сейсмических трасс; вывод единственного объема или его многочисленных реализаций на основе объемов изображений или сейсмических трасс для использования с сейсмической разведкой над районом земных недр, содержащим структурные или стратиграфические особенности, способствующие присутствию, миграции или аккумуляции углеводородов. 10. Машиночитаемый носитель данных по п.9, отличающийся тем, что объединение поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает суммирование поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов изображений или сейсмических трасс. 11. Машиночитаемый носитель данных по п.9, отличающийся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов включает использование матрицы подобий совместно с "жадным" алгоритмом поиска для того, чтобы определить объемы набора множества объемов, подобные друг другу. 12. Машиночитаемый носитель данных по п.9, отличающийся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает поиск наибольшего элемента в матрице подобия, s ij , где s ij представляет собой недиагональный элемент в матрице подобия, находящийся в ряду "i" и колонке "j"; поиск в матрице подобия следующего наибольшего элемента либо в s i ., либо в s. j , где "s i ." представляет ряд "i" матрицы подобия, a "s. j " представляет колонку "j" матрицы подобия, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента превышает пороговое значение или равняется ему; выбор объема, представляемого указанным следующим большим элементом, и установление значений s ij , и s ji матрицы подобия равными нулю, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента меньше указанного порогового значения; завершение указанного поиска и осуществление поиска до тех пор, пока указанный следующий наибольший элемент не станет меньше указанного порогового значения.
(19)
Евразийское
патентное
ведомство
027299
(13) B1
(12) ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ЕВРАЗИЙСКОМУ ПАТЕНТУ
(45) Дата публикации и выдачи патента 2017.07.31
(21) Номер заявки 201491834
(22) Дата подачи заявки
2013.04.03 (51) Int. Cl. G01V1/28 (2006.01)
(54)
СИСТЕМЫ И СПОСОБЫ ОПТИМАЛЬНОГО СУММИРОВАНИЯ СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ
(31) 61/620,341
(32) 2012.04.04
(33) US
(43) 2015.01.30
(86) PCT/US2013/035054
(87) WO 2013/152062 2013.10.10
(71) (73) Заявитель и патентовладелец:
БИПИ КОРПОРЕЙШН НОРД АМЕРИКА ИНК. (US)
(72) Изобретатель:
Виас Мадхав, Шарма Арвинд (US)
(74) Представитель:
Угрюмов В.М. (RU) (56) GB-A-2385919
S. GRION, A. MAZZOTTI: "Stacking weights determination by means of SVD and cross-correlation", PROCEEDINGS OF THE 68TH ANNUAL INTERNATIONAL MEETING, SEG, EXPANDED ABSTRACTS, 1998, pages 1135-1138, XP002719163, Sections: Summary and Theory
CHARLOTTE SANCHIS AND ALFRED
HANSSEN: "Enhanced local correlation stacking method", GEOPHYSICS, SOCIETY OF EXPLORATION GEOPHYSICISTS, US, vol. 76,
no. 3, 1 May 2011 (2011-05-01), pages V33-
V45, XP001574356, ISSN: 0016-8033, DOI: 10.1190/1.3552687, [retrieved on 2011-05-12], the whole document
GUOCHANG LIU ET AL.: "Stacking
seismic data using local correlation", GEOPHYSICS,
SOCIETY OF EXPLORATION GEOPHYSICISTS, US, vol. 74, no. 3, 1 May 2009 (2009-05-01), pages V43-V48, XP001522546, ISSN: 0016-8033, DOI:
10.1190/1.3085643, the whole document
F. HERRMANN, M. DE HOOP: "Edge
preserved denoising and singularity ecxtraction
from angles gathers", SEG INTERNATIONAL EXPOSITION AND 72ND ANNUAL MEETING,
October 2002 (2002-10), XP002719164, Section: Summary
(57) Системы и способы предусматривают осуществление суммирования сейсмических данных, полученных из набора, состоящего из объемов изображений. Суммирование включает поиск поднабора объемов сейсмических изображений (и согласно некоторым реализациям соответствующих весовых коэффициентов суммирования) или многочисленных реализаций поднабора объемов сейсмических изображений в заданном наборе, которые совместимы и подобны друг другу. Некоторые или все из входных объемов сейсмических изображений могут быть суммированы так же, как при стандартном суммировании. Тем не менее, отношение сигнал-шум может быть улучшено только при помощи суммирования тех объемов, которые содержат совместимую и релевантную информацию. Оптимальное суммирование может использовать алгоритм, который может быть реализован по принципу "скользящего окна".
Ссылка на родственные заявки
Согласно заявке на данное изобретение испрашивается приоритет в соответствии с предварительной заявкой на выдачу патента США № 61/620341, поданной 4 апреля 2012 г., описание которой ссылкой полностью включено в настоящий документ.
Область техники
Настоящее раскрытие, в целом, относится к способам и системам для сейсмической разведки и, в частности, к способам оценки сейсмических и других сигналов, являющихся представительными в отношении земных недр.
Предшествующий уровень техники
Сейсмическая разведка представляет собой попытку изобразить или картировать земные недра путем посылки звуковой энергии вглубь земной поверхности и регистрации "эхо-сигналов", возвращающихся от слоев горных пород на глубине. Звуковая энергия может генерироваться, например, взрывами или сейсмическими вибраторами в наземных условиях или пневматическими источниками в морской среде. При сейсмической разведке источник звуковой энергии располагают в разных местах у поверхности Земли над интересуемой геологической структурой. Каждый раз при активировании источника звуковой энергии он создает сейсмический сигнал, который распространяется вглубь Земли, отражается и при возвращении регистрируется во множестве мест на поверхности. Затем множество сочетаний источников/регистрации (приема) звуковой энергии объединяют для создания почти непрерывного профиля земных недр, который может простираться на много миль. При двумерной (2D) сейсмической разведке пункты регистрации (приема) обычно выбирают вдоль одной линии. При трехмерной или объемной (3D) сейсморазведке пункты регистрации (приема) распределяют по поверхности сеткой. Проще говоря, 2D сейсморазведочный профиль можно рассматривать как дающий картину поперечного сечения (вертикальный срез) слоев земных недр в том виде, как они залегают непосредственно под пунктами регистрации (приема). 3D сейсморазведка дает "куб" или объем данных, т.е. по меньшей мере, концептуально, 3D картину земных недр, лежащих под площадью сейсморазведки. Хотя в действительности как 2D, так и 3D сейсморазведки детально исследуют некоторый объем земных недр, лежащий под площадью, охватываемой сейсморазведкой.
Кроме того, повторяющаяся во времени сейсморазведка, обычно именуемая четырехмерной (4D) сейсморазведкой, может быть проведена над одной и той же площадью сейсморазведки в два или более разных моментов времени. Четырехмерная сейсморазведка может измерять изменения отражающей способности земных недр со временем. Изменения в отражающей способности земных недр могут быть вызваны, например, продвижением процесса влажного горения, перемещением газонефтяного или водо-нефтяного контакта и т.п. При сравнении последовательных изображений земных недр любые наблюдаемые изменения (принимая то, что учтены различия в форме колебаний источника, приемниках, регистраторах, условиях окружающего шума и т.д.) могут быть приписаны активно протекающим процессам в земных недрах.
Результат сейсмической разведки может состоять из очень большого числа отдельных сейсмических записей или сейсмотрасс. При обычной 2D сейсморазведке обычно будут несколько десятков тысяч сейсмотрасс, а при 3D сейсморазведке число отдельных сейсмотрасс может достигать нескольких миллионов. В источнике Seismic Data Processing, Ozdogan Yilmaz, Society of Exploration Geophysicists, 1987, Chapter 1, pages 9-89 раскрывается общая информация, касающаяся обычной обработки 2D данных. Общую информацию, относящуюся к сбору и обработке 3D данных, можно найти в источнике Yilmaz,
Chapter 6, p. 384-427.
Сейсмическая трасса (или сейсмотрасса) может представлять собой цифровую запись акустической энергии, отраженной от неоднородностей или границ (разрывов непрерывности) в земных недрах. Частичное отражение происходит каждый раз, когда имеется изменение упругих свойств материалов земных недр. Цифровые образцы на сейсмических трассах обычно получают с интервалами 0,002 с (2 мс), хотя распространенными являются и интервалы дискретизации 4 и 1 мс. Каждый дискретный образец на цифровой сейсмической трассе может быть связан со временем прохождения, а в случае отраженной энергии - со временем прохождения в два конца: от источника к отражателю и снова обратно к поверхности, принимая, естественно, что и источник, и приемник оба расположены на поверхности. На практике могут быть использованы многочисленные варианты обычного расположения источник-приемник, например, сейсморазведки методом ВСП (вертикального сейсмического профиля), сейсморазведки, применяемые при исследовании океанского дна, и т.п.
Кроме того, положение на поверхности земли каждой сейсмотрассы при сейсмической разведке может быть тщательно отслежено и включено в саму сейсмотрассу (как часть информации заголовка сейсмотрассы). Это позволяет позже увязать информацию, содержащуюся в сейсмотрассах, с конкретными местами на поверхности и в недрах. Слежение позволяет осуществить регистрацию и оконтуриро-вание сейсмических данных - и извлеченных из них атрибутов - на карте (т.е. "картирование").
Данные при 3D сейсморазведке поддаются просмотру рядом различных способов. Во-первых, из суммированного или несуммированного объема сейсмических данных могут быть извлечены горизонтальные срезы путем сбора всех цифровых образцов, происходящих за одно и то же время прохождения.
Эта операция дает в результате горизонтальную 2D плоскость сейсмических данных. Анимируя последовательность 2D плоскостей, интерпретатор может словно проходить сквозь объем, создавая впечатление, что последующие слои отслаиваются, и при этом можно наблюдать информацию, лежащую под ними. Аналогичным образом, вертикальная плоскость сейсмических данных может браться в произвольном азимуте через объем путем сбора и отображения сейсмических трасс, лежащих вдоль конкретной линии. Этой операцией фактически извлекают отдельный 2D сейсмический профиль из объема 3D данных. Следует также отметить, что набор 3D данных можно рассматривать как выполненный из набора 5D данных, уменьшенного в размерности путем суммирования его в 3D изображение. Размерами могут быть время (или глубина "z"), "х" (например, север-юг), "у" (например, восток-запад), смещение приемника от источника в направлении х и смещение приемника от источника в направлении у. Хотя примеры в настоящем описании могут относиться к случаям 2D и 3D, может быть выполнено расширение процесса на четыре или пять размеров.
Сейсмические данные, которые были ранее получены и обработаны, могут дать много полезной информации геологоразведчику, который является одним из специалистов в нефтедобывающей компании, и работа которого заключается в поиске потенциальных мест бурения. Например, сейсмический профиль дает геологоразведчику широкую картину подземной структуры слоев горных пород и часто выявляет важные особенности, связанные с захватом и хранением углеводородов, такие как, среди прочих, сбросы, складки, антиклинали, несогласные напластования и подповерхностные соляные купола и рифы. При обработке сейсмических данных обычно могут быть сформированы оценки скоростей распространения в подповерхностных горных породах, а также могут быть выявлены и отображены приповерхностные неоднородности. В некоторых случаях сейсмические данные могут быть использованы для непосредственной оценки пористости горной породы, ее водонасыщенности и содержания углеводородов. Атрибуты формы сейсмической волны, такие как фаза, максимальная амплитуда, отношение максимальной амплитуды к минимальной и другие, могут часто быть эмпирически коррелированны с известным залеганиями углеводородов, и эта корреляция может быть применена к сейсмическим данным, собранным на новых объектах разведки.
Суммирование сейсмических данных является одним из типов применяемых технологий обработки/улучшения качества сейсмических данных. Проще говоря, суммирование может включать объединение множества сейсмических трасс в одну трассу для снижения шумов. Стандартное суммирование может быть неэффективным в отношении некоторых типов шума (например, когда одна или несколько трасс содержат высокоамплитудные шумы). Таким образом, были предприняты попытки по улучшению качества суммирования сейсмических данных.
Суммирование может быть применено как к данным, так и к пространству отображения. В процессе обсуждения будет описан способ применительно к сейсмическим изображениям или объемам сейсмических изображений, при этом все это может быть применено к сейсмическим данным с использованием такого же алгоритма. Сейсмические изображения по мере необходимости дополнительно раскладывают на несколько изображений, каждое из которых соответствует поднабору атрибутов, например, различным значениям угла раскрытия, векторным сдвигам, направлениям возбуждения или любым другим возможным атрибутам. Однако эти изображения должны быть объединены для того, чтобы получить высококачественный конечный результат суммирования изображений или множество различных реализаций конечного результата суммирования изображений. Это привело к возобновлению интереса к процессу суммирования. Улучшение процесса суммирования положительно отразится на качестве конечных суммированных данных/изображения. Следовательно, существует необходимость в создании способов и системы для получения улучшенного результата суммирования сейсмических данных, что выходит за пределы простого сложения всех поднаборов атрибутов.
Краткое раскрытие настоящего изобретения
Согласно некоторым вариантам реализации предлагаются системы и способы улучшения процесса суммирования в отношении объемов сейсмических данных или сейсмических изображений. Согласно реализациям оптимальное суммирование включает поиск поднабора объемов сейсмических изображений (и согласно некоторым реализациям соответствующих весовых коэффициентов суммирования) или многочисленных реализаций поднабора объемов сейсмических изображений, которые совместимы и подобны друг другу, из заданного набора входных объемов сейсмических изображений. При стандартной или традиционной процедуре суммирования все входные объемы сейсмических изображений будут суммированы для получения конечного суммированного объема сейсмических изображений. Тем не менее, отношение сигнал-шум составного изображения может быть улучшено только при помощи суммирования тех объемов, которые содержат совместимую и релевантную информацию. Одна возможная реализация заключается в наличии оптимального способа суммирования с использованием алгоритма, который может быть реализован по принципу "скользящего окна". Может быть проведен поиск во всех объемах поднабора в отношении каждого элемента изображения, и те, которые удовлетворяют заданному критерию подобия, могут быть выбраны для осуществления оптимизированного суммирования.
Краткое описание фигур
Различные признаки реализаций настоящего изобретения могут быть полностью оценены, а также лучше поняты при обращении к приведенному ниже подробному раскрытию указанных реализаций, рассматриваемому совместно с прилагаемыми фигурами, где:
на фиг. 1а представлен пример общей среды и процессов, связанных с суммированием сейсмических данных, в соответствии с различными реализациями;
на фиг. 1b представлен пример вычислительной системы, которая может быть использована для осуществления описанных в настоящем документе процессов, в соответствии с различными реализациями;
на фиг. 2 представлен пример последовательности обработки сейсмических данных, пригодной для суммирования сейсмических данных, в соответствии с различными реализациями;
на фиг. 3 представлен пример процесса суммирования сейсмических данных в соответствии с различными реализациями;
на фиг. 4 представлены некоторые примеры входных объемов изображений в соответствии с различными реализациями;
на фиг. 5 представлен пример наборов данных предварительного суммирования и оптимального суммирования, полученных на основе данных, представленных на фиг. 4, в соответствии с различными реализациями;
на фиг. 6 представлен пример подвергнутых декомпозиции изображений, созданных на основе данных, представленных на фиг. 5(f), который содержит данные, представленные (а) высшим 1% волновых чисел на основе энергии; (b) следующими 5% волновых чисел на основе энергии; (с) следующими 30% волновых чисел на основе энерги и (d) остающимися % волновых чисел в соответствии с различными реализациями.
Подробное раскрытие настоящего изобретения
Для упрощения и большей наглядности принципы настоящих изобретений описаны в основном при помощи ссылки на примеры их различных реализаций. Тем не менее, специалисту в данной области техники будет понятно, что те же принципы в равной степени могут быть применены ко всем типам информации и систем, а также реализованы в них и что любые такие изменения не выходят за пределы сущности и объема настоящих идей. Более того, в приведенном ниже подробном раскрытии сделаны ссылки на прилагаемые фигуры, которые иллюстрируют конкретные примеры различных реализаций. Электрические, механические, логические и структурные изменения могут быть внесены в примеры различных реализаций без отступления от сущности и объема настоящих изобретений. Следовательно, приведенное ниже подробное раскрытие не должно рассматриваться в качестве ограничения, при этом объем настоящих изобретений ограничен прилагаемой формулой и ее эквивалентами.
На фиг. 1а представлены общая среда и процессы, связанные с проведением сейсмической разведки, в соответствии с различными реализациями. Хотя на фиг. 1а представлены различные компоненты, входящие в общую среду, и различные стадии процессов, на фиг. 1а представлен всего лишь один пример среды и процессов, при этом существует возможность добавления дополнительных компонентов или стадии, а также удаления существующих компонентов и стадий.
Как представлено на фиг. 1а, на стадии 110 геологоразведчик может спроектировать сейсмическое исследование для покрытия зоны экономического интереса. На стадии 110 могут быть выбраны параметры полевых сейсморазведочных работ (например, интервал возбуждения, расстояние между профилями, кратность и т.п.). Аналогично, в полевых условиях идеальные параметры проектирования или типичные параметры проектирования могут быть немного (или существенно) изменены для учета реальностей проведения сейсморазведки. Выбор или модификация параметров полевых сейсморазведочных работ могут быть осуществлены вручную геологоразведчиком или автоматически вычислительной системой в указанной среде, как описано ниже.
На стадии 120 могут быть собраны сейсмические данные (например, сейсмические трассы) в полевых условиях над объектом земных недр потенциальной экономической важности. После сбора сейсмические данные могут быть посланы центр обработки 150. В центре обработке 150 сейсмические данные могут быть обработаны при помощи одного или нескольких алгоритмов для осуществления кондиционирования сейсмических данных. Сейсмические данные могут быть кондиционированы для того, чтобы сейсмические данные были более пригодными для использования в сейсмической разведке. Аналогично, сейсмические данные могут быть обработаны, когда сейсмические данными находятся в поле (т.е. еще не переданы), например, полевыми партиями.
Центр обработки 150 может осуществлять обработку сейсмических данных в ходе множества подготовительных процессов 130 для того, чтобы подготовить сейсмические данные для геологоразведчика. После этого обработанные сейсмические данные могут быть использованы в описанных в настоящем документе процессах. Аналогично, обработанные сейсмические данные могут быть сохранены в одном или нескольких запоминающих устройствах, в одном запоминающем устройстве, записаны на жесткий диск, магнитную ленту, магнитно-оптический диск, диск-DVD, твердотельное запоминающее устройство, сохранены в сети хранения данных или других устройствах хранения данных большой емкости.
Раскрытые в настоящем документе процессы могут быть реализованы в форме компьютерной программы 140. Компьютерная программа 140 может быть выполнена одной или несколькими вычислительными системами, такими как описанная выше вычислительная система, в центре обработки 150. Одна или несколько вычислительных систем могут относиться к любому типу стандартной вычислительной системы, такой как мэйнфреймы, сервера и рабочие станции, сверхбольшие ЭВМ и, более обще, компьютер или сеть компьютеров, которые обеспечивают параллельные и массово параллельные вычисления, причем вычислительная нагрузка распределена между двумя или более процессорами.
Как представлено на фиг. 1а, модель 160 оцифрованной зоны интереса может быть направлена в центр обработки и может быть представлена в виде данных, вводимых в компьютерную программу 140. В случае 3D сейсмического разреза модель 160 зоны интереса может содержать данные относительно горизонтального простирания и мощности (которые могут быть переменными и могли быть измерены в разное время, на разной глубине, при разной частоте и т.п.) объекта земных недр. Точные средства, посредством которых эти зоны создают, регистрируют, оцифровывают, хранят и затем считывают при исполнении программы, известны специалистам в данной области техники, при этом специалистам будет ясно, что это можно проделать некоторым числом способов.
Компьютерная программа 140 может быть передана в одну или несколько компьютерных систем, т.е. для их исполнения, при помощи одного или нескольких запоминающих устройств, например гибкого диска, магнитного диска, магнитной ленты, твердотельного запоминающего устройства, магнитооптического диска, оптического диска, компакт-диска (CD-ROM), цифрового видеодиска (DVD), платы ОЗУ, флэш-ОЗУ, карты ОЗУ, чипа ППЗУ, или могут быть загружены по сети. Согласно некоторым реализациям процессы, описанные в настоящем документе, могут стать частью более крупного пакета программных модулей, который разработан для осуществления любых из описанных в настоящем документе процессов. После осуществления процессов, описанных в настоящем документе, полученные выходные данные могут быть сохранены в подборки сейсмозаписей, суммированы и отображены на мониторе 170, например компьютерном мониторе с высоким разрешением, или в документальном виде как отпечатанный сейсмический разрез или карта 180. Затем геологоразведчик может использовать полученные выходные данные в помощь себе при идентификации подземных особенностей, способствующих образованию, миграции или аккумуляции углеводородов. Идентификация подземных особенностей, способствующих образованию, миграции или аккумуляции углеводородов, может быть осуществлена вычислительной системой в указанной среде, как описано ниже.
На фиг. 1b представлен пример вычислительной системы 151, которая может быть использована в центре обработки 150 и может осуществлять процессы, описанные в настоящем документе, в соответствии с различными реализациями. Как представлено, вычислительная система 151 может содержать рабочую станцию 152, соединенную при помощи сети 154 с компьютером-сервером 153. Хотя на фиг. 1b представлен один пример вычислительной системы 151, конкретная архитектура и строение вычислительной системы 151 могут значительно варьироваться. Например, вычислительная система 151 может быть реализована посредством одного физического компьютера, такого как стандартная рабочая станция или персональный компьютер, или посредством вычислительной системы, реализованной распределенной среди нескольких физических компьютеров. Соответственно, общая архитектура, представленная на фиг. 1b, предоставлена лишь в качестве примера.
Как представлено на фиг. 1b, рабочая станция 152 может содержать центральный процессор (ЦП) 156, соединенный с системной шиной 158. С системной шиной 158 может быть соединен интерфейс 160 ввода-вывода, который относится к ресурсам интерфейса, при помощи которых периферийные устройства 162 (например, клавиатура, манипулятор типа "мышь", дисплей и т.п.) взаимодействуют с другими составляющими рабочей станции 152. Центральный процессор 156 может обеспечивать способность обработки данных для рабочей станции 152, и, таким образом, может быть реализован при помощи одного или нескольких ядер ЦП, цепей совместной обработки данных и т.п. Конкретная конструкция и возможности центрального процессора 156 могут быть выбраны согласно эксплуатационным требованиям рабочей станции 152, причем такие требования включают, минимально, осуществление процессов, описанных ниже, а также другие функции, которые могут быть исполнены вычислительной системой 151. Системная память 164 может быть соединена с системной шиной 158, и может обеспечивать ресурсы памяти необходимого типа, пригодные в качестве памяти для хранения входных данных и результатов обработки, выполненной центральным процессором 156, а также в качестве памяти для хранения программ, предназначенной для хранения машинных команд, которые будут выполнены центральным процессором 156 для осуществления процессов, описанных ниже. Разумеется, такая конфигурация памяти является только примером, следует понимать, что системная память 164 может реализовывать указанную память для хранения данных и указанную память для хранения программ, находящимися в отдельных физических ресурсах памяти, или распределенными полностью или частично за пределами рабочей станции 151. Входные данные 166 измерений, такие как сейсмические данные, которые могут быть собраны из различных источников, могут быть введены через интерфейс 160 ввода-вывода и сохранены в ресурсах памяти, доступных рабочей станции 152, либо локально, например в системной памяти 164, либо через сетевой интерфейс 168.
Сетевой интерфейс 168 может представлять собой стандартный интерфейс или адаптер, посредством которого рабочая станция 152 может выполнять доступ к сетевым ресурсам в сети 154. Как представлено на фиг. 1b, сетевые ресурсы, к которым может иметь доступ рабочая станция 152 через сетевой интерфейс 168, включают компьютер-сервер 153. Сеть 154 может представлять собой любой тип сети или сочетаний сетей, таких как локальная вычислительная сеть или глобальная вычислительная сеть (например, внутрикорпоративная сеть на базе технологии Internet, виртуальная частная сеть или сеть Интернет). Сетевой интерфейс 168 может быть сконфигурирован таким образом, чтобы связываться с сетью 154 при помощи любого типа сетевого протокола (проводного и/или беспроводного).
Компьютер-сервер 153 может представлять собой вычислительную систему, характеризующую стандартной архитектурой, аналогичной, в общем смысле, архитектуре рабочей станции 152, и, таким образом, содержит один или несколько центральных процессоров, системных шин, а также ресурсов памяти, сетевых интерфейсов и т. п. Компьютер-сервер 153 может быть соединен с памятью 170 для хранения программ, которая является машиночитаемым носителем, в котором хранят машинные команды, такие как компьютерная программа 140, в соответствии с которыми могут быть осуществлены процессы, описанные ниже. Указанные машинные команды могут быть выполнены посредством компьютера-сервера 153, например, в виде веб-приложения, после ввода данных, полученных от рабочей станции 152, для создания выходных данных и результатов, которые передают на рабочую станцию 152 для отображения или вывода при помощи периферийных устройств 162 в форме, полезной для человека-пользователя рабочей станции 152. Кроме того, библиотека 172 может также быть доступна для компьютера-сервера 153 (и для рабочей станции 152 через сеть 154), при этом в ней могут храниться архивная или справочная информация, которая может быть использована вычислительной системой 151. Библиотека 172 может находиться в другой сети, при этом она может быть доступна для других сопутствующих вычислительных систем во всей сети.
Разумеется, конкретный ресурс памяти или место, в котором физически находятся данные измерений, библиотека 172 и память 170 для хранения программ, могут быть реализованы в различных местах, доступных для вычислительной системы 151. Например, эти данные измерений и машинные команды для осуществления процессов, описанных в настоящем документе, могут храниться в локальных ресурсах памяти, расположенных внутри рабочей станции 152, внутри компьютера-сервера 153, или в ресурсах памяти с доступом через сеть. Дополнительно, данные измерений и машинные команды могут быть распределены среди различных мест. Следует понимать, что специалисты в данной области техники легко могут реализовать хранение и извлечение применимых данных измерений, моделей а также другой информации, полезной в отношении реализаций, подходящим способом для каждого конкретного практического применения.
Согласно некоторым реализациям процессы, описанные в настоящем документе, могут быть сделаны частью общего сейсморазведочного процесса и включены в указанный процесс. На фиг. 2 представлен пример общего сейсморазведочного процесса согласно различным реализациям. Специалистам в данной области техники будет понятно, что стадии, иллюстрированные на фиг. 2, являются лишь широкими примерами видов процессов, которые могут быть выполнены в отношении подобных данных, при этом выбор и порядок стадий обработки, а также применяемые конкретные алгоритмы могут зависеть от одной или нескольких вычислительных систем, посредством которых осуществляют указанные процессы, источника сигнала (динамит, вибратор, оборудование Sosie(tm), mini-Sosie(tm) и т.п.), места проведения сейсморазведки (суша, море и т.п.) для сбора данных, центра обработки, осуществляющего обработку данных, и т.п. Согласно некоторым реализациям процесс, представленный на фиг. 2, может быть осуществлен при помощи любого компонента общей среды, представленной на фиг. 1a и 1b.
Как представлено на фиг. 2, на стадии 210 может быть проведена двухмерная или трехмерная сейсмическая разведка в отношении конкретного объема земных недр. Данные, собранные в полевых условиях, могут состоять из несуммированных сейсмических трасс (т.е. необъединенных), которые содержат цифровую информацию, которая характеризует объем земных недр, находящихся под районом, охватываемым сейсморазведкой. Процессы, при помощи которых такие данные собирают и преобразовывают в форму, подходящую для использования компонентами общей среды, представленной на фиг. 1А и 1В, хорошо известны специалистам в данной области техники.
Цель сейсмической разведки может заключаться в сборе группы пространственно связанных сейсмических трасс над объектом земных недр потенциальной экономической важности. Данные, пригодные для анализа способами, раскрытыми в настоящем документе, могут состоять, лишь в качестве примера, из несуммированного 2D сейсмического профиля, несуммированного 2D сейсмического профиля, извлеченного из данных 3D сейсмической разведки, или несуммированной 3D части из данных 3D сейсмической разведки. Процессы, описанные в настоящем документе, могут быть применены к группе сейсмических трасс, которые характеризуются базовым пространственным расположением в отношении некоторой геологической особенности земных недр. Снова лишь в целях иллюстрации процессы могут быть описаны в отношении трасс, включенных в состав данных 3D сейсморазведки (после суммирования или до суммирования), хотя предположительно могут использоваться любые наборы пространственно связанных сейсмических трасс.
После сбора сейсмических данных, указанные сейсмические данные могут быть введены в центр обработки, в котором указанные данные будут подвергнуты некоторым начальным или подготовительным стадиям обработки. На стадии 215 сейсмические данные могут быть подвергнуты корректировке в целях подготовки к последующей обработке. Например, корректировка может включать демультиплексирование, восстановление усиления, формирование формы сейсмического сигнала, удаление забракованных сейсмических трасс и т.п. На стадии 220 может быть осуществлена начальная обработка сейсмических данных. Начальная обработка может включать определение геометрических характеристик сейсмологической разведки, а также сохранение количества возбуждений/приемников и положения на поверхности земли как части каждого заголовка сейсмической трассы. После определения геометрических характеристик обычно выполняют анализ скоростей и осуществляют коррекцию кинематических поправок (NMO) для выполнения коррекции каждой трассы во времени для того, чтобы учесть временные задержки поступления сигналов, вызванные смещением.
После завершения начальной обработки до суммирования на стадии 230 может быть осуществлено кондиционирование сейсмических данных перед созданием суммированных (или объединенных) объемов данных. На фиг. 2 представлена типичная последовательность обработки - "Обработка сигналов/Кондиционирование/Отображение", однако специалистам в данной области техники будет понятно, что многочисленные альтернативные процессы могут быть использованы вместо процессов, представленных на этой фигуре. В любом случае сейсмические данные могут быть надлежащим образом обработаны для использования в создании суммированного объема сейсмических данных или, в случае двухмерных данных (2D), суммированного сейсмического профиля для использования в разведке углеводородов, залегающих в земных недрах.
На стадии 240 могут быть уникально идентифицированы цифровые образцы в суммированном объеме сейсмических данных. Любой цифровой образец в суммированном объеме сейсмических данных уникально идентифицирован тремя значениями (X; Y; ВРЕМЯ), при этом координаты X и Y представляют некоторое положение на земной поверхности и координата времени определяет зарегистрированное время поступления в сейсмической трассе. Например, направление X может соответствовать направлению вдоль профиля, а измерение Y может соответствовать направлению поперек профиля, при этом термины "вдоль профиля" и "поперек профиля" хорошо известны в данной области техники. Хотя время является наиболее часто используемой единицей измерения для вертикальной оси, специалистам в данной области техники понятно, что могут быть использованы другие единицы измерения, которые могут включать, например, единицы измерения глубины и частоты. Кроме того, специалистам в данной области техники хорошо известно, что существует возможность преобразовать сейсмические трассы так, чтобы в них использовались одни единицы измерения для некоторой оси (например, единицы измерения времени) вместо других единиц (например, единиц измерения глубины) при помощи стандартных математических методов преобразования.
На стадии 250 может быть осуществлено начальное интерпретирование суммированного объема данных. Геологоразведчик может осуществить начальное интерпретирование полученного в результате суммированного объема данных. При начальном интерпретировании геологоразведчик может обнаружить и идентифицировать основные отражающие горизонты и разломы горной породы там, где они имеют местно в наборе данных. Начальное интерпретирование может также быть выполнено при помощи любого компонента общей среды, представленной на фиг. 1a и 1b.
На стадии 260 может быть осуществлено дополнительное улучшение качества данных. На стадии 270 может быть осуществлено генерирование суммированных или несуммированных сейсмических данных и/или атрибутов. На стадии 280 может быть осуществлено повторное интерпретирование сейсмических данных. Например, геологоразведчик может пересмотреть начальное интерпретирование в свете дополнительной информации, полученной в результате генерирования данных с улучшенным качеством и атрибутов. Повторное интерпретирование может также быть выполнено при помощи любого компонента общей среды, представленной на фиг. 1a и 1b.
На стадии 290 могут быть определены перспективы образования, аккумулирования и миграции углеводородов. Например, геологоразведчик может использовать информацию, полученную из сейсмических данных, совместно с другими видами данных (такими как магниторазведка, гравиметрическая разведка, данные спутника для сбора информации о природных ресурсах Земли (LANDSAT), региональные геологические исследования, каротажные диаграммы, анализы керна и т.п.) для определения местоположения структурных или стратиграфических особенностей, способствующих образованию, миграции или аккумуляции углеводородов. Расчет перспектив образования, аккумулирования или миграции углеводородов может быть выполнен любым компонентом общей среды, представленной на фиг. 1a и 1b.
Реализации настоящего раскрытия относятся к процессу оптимального суммирования, который раскрыт в настоящем документе, задача которого заключается в том, чтобы найти поднабор объемов сейсмических изображений (и, возможно, соответствующие весовые коэффициенты суммирования) или многочисленные реализации поднабора объемов сейсмических изображений, которые совместимы и подобны друг другу, из заданного набора входных объемов сейсмических изображений. Отношение сигнал-шум может быть улучшено только при помощи суммирования тех объемов, которые содержат со
вместимую и релевантную информацию. Этот подход отличается от стандартного суммирования, при котором должно быть осуществлено суммирование всех входных объемов изображений с равными весовыми коэффициентами для получения изображения подземных недр. Существует два отличия текущего подхода от стандартной технологии; во-первых, в текущем подходе выбирают поднабор объемов сейсмических изображений с целью суммирования на основании заранее определенной меры подобия и, во-вторых, текущий подход может предоставить множество реализаций поднабора объемов сейсмических изображения с целью суммирования, что приводит к множеству реализаций конечного результата суммирования изображений, при этом каждая реализация использует отличное сочетание входных объемов сейсмических изображений. Этот подход окажется эффективным, когда сигнал является согласованным для множества объемов сейсмических изображений, которые представляют один и тот же район земных недр, а шум нет. Например, в случае сейсмического изображения можно предположить, что реальные вступления отраженных волн могут быть согласованными во всех объемах изображений, тогда как другие типы шумов, такие как шумы миграционного преобразования, могут изменяться от одного объема к другому.
Согласно некоторым реализациям процессы, описанные в настоящем документе, могут быть реализованы по принципу "скользящего окна". Поднабор объемов, используемых для создания оптимального результата суммирования, может изменяться от одной части изображения к другой части на основании схемы декомпозиции и освещения изображения. Как отмечено выше, процесс, описанный в настоящем документе, может создать множество реализаций оптимально суммированных объемов сейсмических изображений, пригодных для использования. Например, при наличии конфликтующих падений пласта один набор объемов изображений может осветить конкретное падение пласта, при этом другой набор освещает другое падение пласта. В подобном примере может быть желательным осуществить расчет двух поднаборов объемов сейсмических данных для эффективного охвата обоих событий, как описано ниже.
На фиг. 3 представлен пример процесса суммирования сейсмических данных в соответствии с различными реализациями. Хотя на фиг. 3 представлены различные процессы, которые могут быть выполнены при помощи одной или нескольких компьютерных систем, например, вычислительной системой 151 центра обработки 150, любой из процессов и любая из стадий процессов могут быть выполнены при помощи любого компонента общей среды, представленной на фиг. 1a и 1b, или любой вычислительной системы. Аналогично, изображенные стадии процессов представляют собой примеры, при этом любая из изображенных стадий может быть удалена, дополнительные стадии могут быть добавлены и порядок изображенных стадий может быть изменен. Согласно некоторым реализациям указанный процесс может быть использован в связи со стадиями 230 и/или 260 общей последовательности обработки, представленной на фиг. 2. Дополнительно, согласно некоторым реализациям указанный процесс может быть выполнен как отдельный процесс или использован совместно с другими сейсморазведочными процессами.
На стадии 310 вычислительная система 151 может осуществлять предварительное кондиционирование сейсмических данных. Тем не менее, стадия 310 может, необязательно, основываться на используемых сейсмических данных. На стадии 315 вычислительная система 151 может компоновать объемы сейсмических данных. Перед началом суммирования сейсмических данных вычислительная система 151 может дополнительно разделить объемы изображений на соответствующие основные компоненты. Например, вычислительная система 151 может использовать сингулярную декомпозицию или разложение (декомпозицию) в пространстве Фурье или алгоритм проекции точки на выпуклое множество (POCS), такой как алгоритм, раскрытый Abma и Kabir, 2006 (т.е. 3D interpolation of irregular data with a POCS algorithm, Ray Abma and Nurul Kabir, 2006, Geophysics, 71, E9), раскрытие которого ссылкой включено в настоящий документ. Если n объемов предоставили в качестве входных данных и затем осуществили разложение (декомпозицию) каждого из этих объемов на m объемов, то в результате будут получены mxn объемов. Указанная декомпозиция будет довольно значительно увеличивать стоимость процесса; тем не менее, это может иметь свои преимущества для некоторых объемов данных.
Согласно некоторым вариантам осуществления входные объемы сейсмических изображений могут соответствовать различным углам отражения/раскрытия и/или различным азимутам или векторным сдвигам (Xu et. al., 2011, SEG Expanded Abstracts) и т.п. В любом случае отдельные элементы объемов сейсмических изображений, которые суммированы или другим образом объединены, могут быть элементами, которые представляют один и тот же район/одни и те же места земных недр. Объемы, которые могут быть пригодными для использования в настоящем изобретении, могут быть созданы при помощи декомпозиции объемов сейсмических изображений с использованием углов раскрытий, векторных сдвигов, направлений возбуждения, основных компонентов, волновых чисел и/или других атрибутов.
На стадии 320 вычислительная система 151 может рассчитывать матрицу подобия на основе указанных объемов. Например, вычислительная система 151 может определить показатель подобия между множеством объемов данных или изображений. Подобие между любыми двумя объемами может быть определено различными способами. Например, вычислительная система 151 может вычислить взаимную корреляцию при нулевой задержке между двумя объемами. Для данного набора из n объемов один под-
V "1 Snn) где sij представляет подобие между объемом i и объемом j.
В такой конфигурации все диагональные элементы матрицы подобия S могут быть равны единице при использовании нормированной (например, корреляционного коэффициента) меры подобия. Для большинства практических применений указанная матрица может быть симметричной. Как отмечено выше, могут существовать различные способы вычисления этой матрицы, при этом выбор методики также очень сильно зависит от конечного применения. Некоторые возможные варианты описаны ниже.
При работе с несколькими объемами сейсмических изображений мера когерентности между объемами сейсмических изображений может быть использована в качестве показателя подобия. Альтернативно, вместо вычисления меры когерентности непосредственно из объема изображений она также может быть вычислена из некоторого атрибута изображения, такого как поле падения, или меру когерентности можно вычислить при помощи карты освещения, соответствующей объему сейсмических изображений, или мера когерентности может быть вычислена при помощи карты фаз/амплитуд, соответствующей объему сейсмических изображений. Другая математическая операция, которая измеряет подобие или когерентность, отличная от определения меры когерентности, может также быть использована. Приведенное выше не является исчерпывающим перечнем методик, которые могут быть использованы, а лишь представляет собой несколько примеров.
На стадии 325 вычислительная система 151 может осуществить поиск в указанной матрице подобия объемов, которые подобны друг другу. После расчета матрицы подобия вычислительная система может осуществить выявление элементов, которые подобны друг другу. Вычислительная система 151 может использовать различные методики для осуществления поиска. Например, вычислительная система 151 может использовать методику, подобную "жадному" алгоритму поиска. Этот алгоритм заключается в нахождении цепи элементов, которые связаны друг с другом, и идентификации объемов, которые содержат оптимальный поднабор.
Концептуально, указанный алгоритм может быть описан следующим псевдокодом:
i. Поиск самого большого элемента в матрице, скажем. П. Поиск следу ющего самого большого элемента, который подобен либо элементу i, либо элементу,/;
iti. Проверка его соответствия пороговому критерию:
a. Если "да", включение указанного элемента и установка его подобия s^j и sji равным нулю,
b. Если "нет", выход,
iv. Обновление указанной матрицы
Стоит отметить, что, хотя sij и sji выше установили равными нулю, такое значение не пришлось бы использовать, когда рассчитывают и используют только половину матрицы подобия (т.е. ввиду симметричности указанной матрицы обычно ожидается, что sij будет равно sji). Пороговый критерий может просто сравнивать абсолютное значение элемента (для которого должно быть принято решение) с предоставленным пороговым значением или он может сравнивать отношение текущего элемента (для которого должно быть принято решение) и предыдущего выбранного элемента с предоставленным пороговым числом. Выбор порогового значения основан на том, сможет ли включенный элемент добавить больше совместимой информации, чем несовместимого шума.
Этот алгоритм может привести к построению цепи (группы) элементов, которая представляет под-набор наиболее подобных объемов сейсмических изображений из заданного входного набора объемов сейсмических изображений. В целях избегания локальных максимумов процесс может начинаться с различными начальными числами, при этом каждое начальное число будет приводить к различному ответу, в этом случае отличной цепи элементов из матрицы подобия. Для того чтобы выделить один ответ среди
других ответов, определим качественную оценку каждой цепи. После выражения в количественной форме качественной оценки каждой цепи может быть выполнено соответствующее ранжирование цепей. При осуществлении определения и расчета качественной оценки присутствует некоторая субъективность и свобода. Например, вычислительная система 151 может выбирать качественную оценку таким образом, чтобы максимально увеличить средний коэффициент подобия без использования слишком малого или слишком большого количества элементов. Качественная оценка может учитывать специфику конкретных данных и цели.
Для расчета множества реализаций поднабора подобных или когерентных объемов сейсмических данных авторы снова запустили упомянутую выше процедуру, при этом используется обновленная матрица подобия (где значения ранее выбранных элементов, sij и sji, были установлены равными нулю).
На стадии 330 вычислительная система 151 может сформировать результат суммирования посредством объединения объемов, которые подобны друг другу. Например, вычислительная система 151 может выполнить грубое суммирование элементов, идентифицированных в указанной цепи. Аналогично, вычислительная система 151 может осуществить взвешенное суммирование. Весовые коэффициенты могут быть получены из индексов подобия, вычисленных на более ранней стадии.
В приведенном ниже описании раскрыты некоторые примеры рассмотренных выше процессов. Следует понимать и помнить, что приведенные ниже примеры являются лишь примерами того, как указанные процессы могут функционировать на практике, при этом указанные примеры не должны использоваться для ограничения настоящего раскрытия.
1. Пример на основе набора чисел.
Вначале может быть рассмотрен очень простой пример, демонстрирующий указанные процессы. Предположим, что имеется набор из десяти случайных чисел:
X = {0,2;0,17,0,25,0,3 Щ08;0,9;0,63;0,11;0,67;0,53} Показатель подобия для настоящего примера может быть определен следующим образом:
<г =JLLD-
У"2( <2+/)
Когда i=j, индекс подобия может быть равен единице, в другом случае он может составлять менее 1. Чем более не похожи числа, тем ниже индекс подобия.
Матрица подобия может быть рассчитана согласно уравнению, приведенному выше, после чего может быть проведен поиск цепей подобных элементов. В этом конкретном примере матрица подобия является следующей:
0,20 0,17 0,25 0,31 0,08 0,90 0,63 0,11 0,67 0,53
0,20
1,000
0,993
0,988
0,956
0,845
0,712
0,788
0,922
0,774
0,830
0,17
0,993
1,000
0,965
0,922
0,885
0,682
0,752
0,956
0,738
0,791
0,25
0,988
0,965
1,000
0,989
0,790
0,758
0,843
0,869
0,828
0,886
0,31
0,956
0,922
0,989
1,000
0,742
0,808
0,896
0,815
0,881
0,936
0,08
0,845
0,885
0,790
0,742
1,000
0,588
0,625
0,976
0,618
0,648
0,90
0,712
0,682
0,758
0,808
0,588
1,000
0,970
0,620
0,979
0,937
0,63
0,788
0,752
0,843
0,896
0,625
0,970
1,000
0,669
0,999
0,993
0,11
0,922
0,956
0,869
0,815
0,976
0,620
0,669
1,000
0,660
0,699
0,67
0,774
0,738
0,828
0,881
0,618
0,979
0,999
0,660
1,000
0,987
0,53
0,830
0,791
0,886
0,936
0,648
0,937
0,993
0,699
0,987
1,000
В этом конкретном примере при использовании порогового значения, составляющего приблизительно 0,95, будут получены два набора подобных чисел:
Y1 = {0,63:0,67,0,53:0,9}
У 2 = {0,20;0Д 7:0,25:0,31;0Л 1} В этом конкретном случае случайные числа, которые приблизительно равны, приводят к высокому подобию, и, следовательно, они будут включены в один и тот же набор. То же самое происходит с сейсмическими изображениями. Вместо одиночного числового значения значения данных в матрице S могут быть вычислены исходя из некоторого свойства связанных сейсмических данных и, разумеется, может быть выбрано другое определение показателя подобия. Но после того как указанное определение было выбрано, остальная часть процесса может быть по сути такой же для объемов сейсмических данных, как в текущем примере. Текущий пример характеризуется наличием двух наборов подобных чисел, что может иметь место в случае, когда фактическую сейсморазведку проводят в районах с конфликтующими падениями пласта или в случае многочисленных вступлений отраженных волн.
2. Пример на основе синтетической 2D сейсмограммы.
Далее рассмотрим пример синтетической 2D сейсмограммы. Имеются в наличии шесть объемов изображений, представленных на фиг 4, при этом каждый из них характеризуется наличием различных уровней сигнала и шума. Задача заключается в том, чтобы найти такое сочетание, которое по сравнению с результатом предварительного суммирования улучшает отношение сигнал-шум с одновременным сохранением информации.
В этом примере первая стадия процесса оптимального суммирования заключается в вычислении матрицы подобия. Здесь в качестве показателя подобия может быть использована нормализированная взаимная корреляция при нулевой задержке, хотя специалисты в данной области техники смогут легко адаптировать и использовать другие альтернативные критерии подобия. Матрица подобия в каждом по-ложении (х, у) может быть определена для целей этого варианта осуществления следующим образом:
ky=\+ivy/2 kx=x+w.r! 2 ky=v+wv/2 fa=i+n'T/2
ky=zy-wy!2k^x-wxl2 ky=y-wy!2kx=x-wx!2
ky=y-wy/2 kx=x-wx/2 ky=y-\ty/2 fac^x-wx/2
В этом примере wx и wy определяют окно вблизи (х; у).
Затем после вычисления матрицы подобия осуществляют поиск оптимального дерева в матрице подобия. В этом конкретном примере определили, что элементы а, e и f (см. фиг. 4) являются оптимальными элементами. Результат оптимального суммирования сравнили с результатом предварительного суммирования, представленным на фиг. 5. Отметим, что имеет место значительное снижение количества случайного шума, присутствующего на изображении. Изображение (а), представленное на фиг. 5, представляет собой результат предварительного суммирования, а изображение (b) соответствует результату оптимального суммирования, рассчитанному в соответствии с процессами, описанными в настоящем документе.
Как отмечено выше, предварительная обработка может быть осуществлена перед обработкой изображений. Один из вариантов будет предусматривать осуществление разложения (декомпозиции) изображения в пространстве Фурье. Это может быть полезно тогда, когда нежелателен выбор или отклонение всего объема/изображения, но, напротив, когда желательно использование только частей объема/изображения. Согласно настоящему примеру существует шесть различных входных изображений. В контексте настоящего примера желательно осуществить дальнейшую декомпозицию каждого из изображений на четыре различных изображения. Декомпозиция основана на энергосодержании в пространстве Фурье. На фиг. 6 представлены подвергнутые декомпозиции изображения, созданные на основе фиг. 4f. На фиг. 6а представлен высший 1% волновых чисел на основе энергии, на фиг. 6b представлены следующие 5%, на фиг. 6с представлены следующие 30% и на фиг. 6d представлены остальные проценты. В этом конкретном примере 24 промежуточных изображения были получены и использованы в качестве входных данных для процесса оптимального суммирования. Преимущество такой процедуры должно быть очевидным, так как устранение несовместимого шума является более эффективным.
В вышеприведенном описании речь идет об операциях, выполняемых с совокупностями и/или объемами обычных сейсмических данных. Но специалистам в данной области техники понятно, что настоящее изобретение, описанное в настоящем документе, могло бы быть успешно применено и в других областях, а также использовано для поиска и других полезных ископаемых, кроме углеводородов.
Определенные реализации, описанные выше, могут быть осуществлены в качестве приложений или компьютерных программ. Компьютерная программа может существовать в ряде форм, включая активные и неактивные формы. Например, компьютерная программа может существовать в качестве одной или нескольких программ пакета программного обеспечения и/или программных модулей, которые могут состоять из машинных команд, написанных с использованием исходного кода, объектного кода, исполняемого кода или других форматов; встроенных программ или файлов языка описания аппаратуры (HDL). Любое из перечисленного выше может быть реализовано на машиночитаемом носителе, который включает машиночитаемые запоминающие устройства и накопители, а также сигналы в сжатой или несжатой форме. Примеры машиночитаемых запоминающих устройств и накопителей включают стандартное ОЗУ (оперативное запоминающее устройство, RAM), ПЗУ (постоянное запоминающее устройство, ROM), ЭППЗУ (стираемое программируемое ПЗУ, EPROM), ЭСППЗУ (электрически стираемое, программируемое ПЗУ, EEPROM) вычислительной системы и магнитные или оптические диски и ленты. Примерами машиночитаемых сигналов, модулированных или нет при помощи несущей, являются сигналы, которые может воспринимать вычислительная система, в которой записаны или выполняются процессы согласно настоящим идеям, включая сигналы, загруженные через сеть Интернет или другие сети. Конкретные примеры изложенного выше включают распространение исполняемой программы (программ) пакета программного обеспечения на CD-ROM или при помощи загрузки с сети Интернет. В некотором смысле сама сеть Интернет, как абстрактный объект, является машиночитаемым носителем. Это
же справедливо для компьютерных сетей в целом.
Хотя идеи были описаны в отношении примеров их реализаций, специалисты в данной области техники будут способны осуществить различные модификации описанных реализаций без отступления от истинных сути и объема. Термины и обозначения, используемые в настоящем документе, приведены лишь в качестве примера, а не для ограничения. В частности, хотя процессы были описаны при помощи примеров, указанные процессы могут быть осуществлены в другом порядке, который отличается от представленного порядка, или в аналогичном порядке. Кроме того, в той степени, в которой термины "содержащий", "содержит", "характеризующийся наличием", "характеризуется наличием", "выполнен с" или их варианты используются в подробном раскрытии и формуле изобретения, эти термины должны пониматься как инклюзивные, подобно термину "включающий в себя". В контексте настоящего документа термины "один или несколько из" и "по меньшей мере один из", используемые в отношении перечня предметов, такого как, например, А и В, означают отдельно А, отдельно В или А и В. Кроме того, если не указано иное, под термином "набор" следует понимать "один или несколько". Специалистам в данной области техники будет понятно, что эти и другие варианты возможны без отступления от сути и объема, ограниченного прилагаемой формулой изобретения и ее эквивалентами.
ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
1. Способ сейсмической разведки над районом земных недр, содержащим структурные или стратиграфические особенности, способствующие присутствию, миграции или аккумуляции углеводородов, при этом способ включает
доступ к данным сейсмической разведки, содержащим сейсмические трассы, собранные вблизи указанного района земных недр;
формирование набора множества объемов сейсмических трасс до какого-либо суммирования множества объемов, причем каждый объем из множества объемов сейсмических трасс отображает по меньшей мере один и тот же подрайон указанного района земных недр;
вычисление матрицы подобия из набора множества объемов сейсмических трасс;
выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из множества объемов, при этом поднабор коррелирующих объемов содержит объемы из множества объемов, определенные как подобные друг другу;
объединение поднабора коррелирующих объемов из множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов сейсмических изображений или сейсмических трасс;
вывод единого объема или его многочисленных реализаций на основе объемов изображений или сейсмических трасс для использования с сейсмической разведкой над районом земных недр, содержащим структурные или стратиграфические особенности, способствующие присутствию, миграции или аккумуляции углеводородов.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что объединение поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает суммирование поднабора коррелирующих объемов из набора из множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов изображений или сейсмических трасс.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора из множества коррелирующих объемов включает использование матрицы подобий совместно с "жадным" алгоритмом поиска для того, чтобы определить объемы набора множества объемов, подобные друг другу.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора из коррелирующих объемов множества объемов изображений включает
поиск наибольшего элемента в матрице подобия, sij, где sij представляет собой недиагональный элемент в матрице подобия, находящийся в ряду "i" и колонке "j";
поиск в матрице подобия следующего наибольшего элемента либо в si., либо в s.j, где "si." представляет ряд "i" матрицы подобия, a "s.j" представляет колонку "j" матрицы подобия, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента превышает пороговое значение или равняется ему;
выбор объема, представляемого указанным следующим большим элементом, и установление значений sij и sji матрицы подобия равными нулю, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента меньше указанного порогового значения, завершение указанного поиска;
осуществление поиска до тех пор, пока указанный следующий наибольший элемент не станет меньше указанного порогового значения.
5. Система для осуществления способа по п.1, содержащая
запоминающее устройство, хранящее команды; и
процессор, связанный с запоминающим устройством и сконфигурированный для исполнения указанных команд для осуществления способа, предусматривающего
доступ процессора к данным сейсмической разведки, содержащим сейсмические трассы, собранные
вблизи указанного района земных недр;
формирование набора множества объемов сейсмических трасс до какого-либо суммирования множества объемов, причем каждый объем из набора множества объемов сейсмических трасс отображает по меньшей мере один и тот же подрайон указанного района земных недр;
вычисление матрицы подобия из набора множества объемов сейсмических трасс;
выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов, при этом поднабор коррелирующих объемов содержит объемы из множества объемов, определенные как подобные друг другу;
объединение поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов сейсмических изображений или сейсмических трасс;
вывод единственного объема или его многочисленных реализаций на основе объемов изображений или сейсмических трасс для использования с сейсмической разведкой над районом земных недр, содержащим структурные или стратиграфические особенности, способствующие присутствию, миграции или аккумуляции углеводородов.
6. Система по п.5, отличающаяся тем, что объединение поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает суммирование поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов изображений или сейсмических трасс.
7. Система по п.5, отличающаяся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает в себя использование матрицы подобий совместно с "жадным" алгоритмом поиска для того, чтобы определить объемы набора множества объемов, подобные друг другу.
8. Система по п.5, отличающаяся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает
поиск наибольшего элемента в матрице подобия, sij, где sij представляет собой недиагональный элемент в матрице подобия, находящийся в ряду "i" и колонке "j";
поиск в матрице подобия следующего наибольшего элемента либо в si., либо в s.j, где "si." представляет ряд "i" матрицы подобия, a "s.j" представляет колонку "j" матрицы подобия, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента превышает пороговое значение или равняется ему;
выбор объема, представляемого указанным следующим большим элементом, и установление значений sij, и sji матрицы подобия равными нулю, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента меньше указанного порогового значения;
завершение указанного поиска и
осуществление поиска до тех пор, пока указанный следующий наибольший элемент не станет меньше указанного порогового значения.
9. Машиночитаемый носитель данных, содержащий команды для осуществления одним или несколькими процессорами способа по п.1, включающие
доступ к данным сейсмической разведки, содержащим сейсмические трассы, собранные вблизи указанного района земных недр;
формирование набора множества объемов сейсмических трасс до какого-либо суммирования множества объемов, причем каждый объем из набора множества объемов сейсмических трасс отображает по меньшей мере один и тот же подрайон указанного района земных недр;
вычисление матрицы подобия из набора множества объемов сейсмических трасс;
выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов, при этом поднабор коррелирующих объемов содержит объемы из множества объемов, определенные как подобные друг другу;
объединение поднабора коррелирующих объемов из множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов сейсмических изображений или сейсмических трасс;
вывод единственного объема или его многочисленных реализаций на основе объемов изображений или сейсмических трасс для использования с сейсмической разведкой над районом земных недр, содержащим структурные или стратиграфические особенности, способствующие присутствию, миграции или аккумуляции углеводородов.
10. Машиночитаемый носитель данных по п.9, отличающийся тем, что объединение поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает суммирование поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов в единый объем или его многочисленные реализации на основе объемов изображений или сейсмических трасс.
11. Машиночитаемый носитель данных по п.9, отличающийся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов включает использование матрицы подобий совместно с "жадным" алгоритмом поиска для того, чтобы определить объемы набора множества объемов, подобные
10.
друг другу.
12. Машиночитаемый носитель данных по п.9, отличающийся тем, что выбор на основании матрицы подобия поднабора коррелирующих объемов из набора множества объемов включает
поиск наибольшего элемента в матрице подобия, sij, где sij представляет собой недиагональный элемент в матрице подобия, находящийся в ряду "i" и колонке "j";
поиск в матрице подобия следующего наибольшего элемента либо в si., либо в s.j, где "si." представляет ряд "i" матрицы подобия, a "s.j" представляет колонку "j" матрицы подобия, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента превышает пороговое значение или равняется ему;
выбор объема, представляемого указанным следующим большим элементом, и установление значений sij, и sji матрицы подобия равными нулю, если значение указанного следующего наибольшего элемента или значение соотношения указанного элемента и ранее выбранного элемента меньше указанного порогового значения;
завершение указанного поиска и
осуществление поиска до тех пор, пока указанный следующий наибольший элемент не станет меньше указанного порогового значения.
210
Сбор сейсмических данных с поучением пространственно связанных несуммированных сейсмических данных над объемом земных недр
Корректировка Оцифровывание Дему льтипл е ксирование Формирование формы сигнала Вибросейсмическая корреляция Накапл. записей, повт. выборка и т.п..
220
215
Начальная обработка
• Определение геометрических параметров ¦Осуществление начальной деконволюции "Определение/применение пол. поправок
• Анализ амплитуд
• Анализ скоростей
•Применение нормального приращения
• Сортировка (например, по ОГТ)
Обработка сигналов/ Кондиционирование/Отображение •Определение/применение коррект, поправок •Удаление кратноотраженных волн ^Осуществление деконволюции (необязательно) лЧастотная фильтрация •Отображение до суммирования •Обнуление и суммирование •Дополнительные корректировки усиления • Отображение после суммирования
240
g S
Я з
5 ю
Отображенные секции или объемы
Начальное интерпретирование
сейсмических данных •Выделение основных
отражателей, сдвигов и т.п. ¦Идентификация ориентиров на
поверхности (скважины и т.п.)
Фиг. 2
"V" 290
Фиг. 6d
Евразийская патентная организация, ЕАПВ Россия, 109012, Москва, Малый Черкасский пер., 2
027299
027299
- 1 -
- 1 -
027299
027299
- 1 -
- 1 -
027299
027299
- 1 -
- 1 -
027299
027299
- 1 -
- 1 -
027299
027299
- 1 -
- 1 -
027299
027299
- 4 -
- 3 -
027299
027299
- 13 -
230
- 14 -
027299
027299
- 13 -
230
- 14 -
027299
027299
- 13 -
230
- 14 -
027299
027299
- 13 -
230
- 14 -
027299
027299
- 15 -
230
- 14 -
027299
027299
- 16 -
- 16 -
|
