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物探与化探  2025, Vol. 49 Issue (1): 189-199    DOI: 10.11720/wtyht.2025.2581
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基于压缩感知的地震数据规则化技术在塔里木区块的应用
郑多明1(), 王德英2,3, 吴宇兵1, 寇龙江2(), 陈阳阳1, 金保中2
1.中国石油塔里木油田公司,新疆 库尔勒 841000
2.中国石油勘探开发研究院西北分院,甘肃 兰州 730020
3.中国石油大学(华东) 地球科学与技术学院,山东 青岛 257061
Application of compressed sensing-based seismic data regularization technology in the Tarim block
ZHENG Duo-Ming1(), WANG De-Ying2,3, WU Yu-Bing1, KOU Long-Jiang2(), CHEN Yang-Yang1, JIN Bao-Zhong2
1. Tarim Oilfield Company, PetroChina,Korla 841000,China
2. Research Institute of Petroleum Exploration & Development-Northwest(NWGI),PetroChina,Lanzhou 730020,China
3. School of Geosciences,China University of Petroleum(East China),Qingdao 257061,China
全文: PDF(8903 KB)   HTML
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摘要 

塔里木盆地是中国最重要的石油勘探区之一,其盆地内沉积岩层厚,构造活动频繁,形成了大量的生油岩、储油岩和盖层,为石油等资源的生成和储存提供了良好的条件。但该地区地形起伏较大,极大地阻碍了观测系统布置和采集工程设计,同时起伏地表和地下复杂构造也对地震波的传播产生影响,从而降低地震勘探数据的质量,对数据预处理、成像及储层预测等方面造成困难。本文针对塔里木区块内由于不良采集所造成的数据缺失问题,利用压缩感知技术实现地震数据的高精度重建,希望为预处理或叠加阶段提供高完整度、高可信度和高精度的地震记录。压缩感知作为一种新型的采样技术,在数据重建领域发挥了重要作用,该理论的关键是对地震数据进行充分的稀疏表达,但Fourier和DCT等传统变换仅适用于简单的全局型构造,本文根据塔里木区块数据的高复杂型,引入Shearlet变换作为压缩感知重建的稀疏基函数并成功应用于塔里木盆地实际资料,处理结果证明所用方法在该区域具有高度准确性和适用性。

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郑多明
王德英
吴宇兵
寇龙江
陈阳阳
金保中
关键词 地震资料处理地震数据重建压缩感知稀疏变换稀疏反演    
Abstract

The Tarim Basin,one of China's most significant oil exploration areas,exhibits thick sedimentary rock layers and frequent tectonic movements.These characteristics have led to the formation of abundant source,reservoir,and cap rocks,creating favorable conditions for the generation and storage of resources like petroleum.However,the high topographic relief in the area poses significant challenges to observation system arrangement and acquisition engineering design.Moreover,undulating surfaces and complex subsurface structures affect the propagation of seismic waves,impairing the quality of seismic exploration data and complicating data preprocessing,imaging,and reservoir prediction.Given the data loss of the Tarim block caused by suboptimal data collection,this study conducted high-precision reconstruction of seismic data using the compressed sensing technique,aiming to provide seismic records with high integrity,reliability,and precision for the preprocessing/superimposition phase.Compressed sensing,a novel sampling technique,plays a significant role in data reconstruction.The key to this technique is the adequate sparse representation of seismic data.However,conventional transform methods like Fourier transform and discrete cosine transform(DCT) are merely applicable to simple global structures.Considering the high complexity of the Tarim block data,this study employed the Shearlet transform as the sparse basis function for data reconstruction through compressed sensing.The technology of this study was finally applied to process the actual data of the Tarim Basin,demonstrating high accuracy and applicability for the area.

Key wordsseismic data processing    seismic data reconstruction    compressed sensing    sparse transform    sparse inversion
收稿日期: 2023-12-29      修回日期: 2024-09-26      出版日期: 2025-02-20
ZTFLH:  P631.4  
基金资助:中国石油塔里木油田公司生产项目“地震处理质控及并行处理研究”(041023050047)
通讯作者: 寇龙江(1981-),男,2007年毕业于吉林大学,获得硕士学位。2023年在中国石油天然气集团公司担任物探高级工程师,长期从事地震资料处理工作。Email:koujl@petrochina.com.cn
作者简介: 郑多明(1972-),男,本科,高级工程师,主要从事地震资料高分辨率处理、速度建模及偏移成像等领域的科研及生产工作。Email:zhengdm-tlm@petrochina.com.cn
引用本文:   
郑多明, 王德英, 吴宇兵, 寇龙江, 陈阳阳, 金保中. 基于压缩感知的地震数据规则化技术在塔里木区块的应用[J]. 物探与化探, 2025, 49(1): 189-199.
ZHENG Duo-Ming, WANG De-Ying, WU Yu-Bing, KOU Long-Jiang, CHEN Yang-Yang, JIN Bao-Zhong. Application of compressed sensing-based seismic data regularization technology in the Tarim block. Geophysical and Geochemical Exploration, 2025, 49(1): 189-199.
链接本文:  
https://www.wutanyuhuatan.com/CN/10.11720/wtyht.2025.2581      或      https://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y2025/V49/I1/189
Fig.1  复杂近地表速度对成像的影响
蓝线—地表;橙、黄、紫线—构造地层;红线—串珠、缝洞等小尺度构造;黑线—地震波传播路径示意
稀疏变换方法 特点
傅里叶变换(Fourier) 计算速度快,识别信号的全局特征,
不能识别局部特征
离散余弦变换(DCT) 能量集中于低频,不能识别局部特征
短时傅里叶变换
(short-time Fourier)
可识别局部特征,但窗口形态固定
曲波变换(Curvelet) 多尺度性,多方向性,各向异性,
有效表征曲线特征,无自适应性
剪切波变换(Shearlet) 多尺度性,多方向性,各向异性,
有效表征曲线特征,局部特征
刻画能力强,无自适应性
Table 1  5种稀疏表示方法特点
Fig.2  随机欠采样合成地震数据
a—合成地震数据;b—0%随机欠采样矩阵;c—0%缺失数据
Fig.3  4种单一变换的重建结果
a—基于Fourier变换的重建结果;b—基于DCT变换的重建结果;c—基于Curvelet变换的重建结果;d—基于Shearlet变换的重建结果
Fig.4  4种单一变换的重建误差
a—基于Fourier变换重建误差;b—基于DCT变换的重建误差;c—基于Curvelet变换的重建误差;d—基于Shearlet变换的重建误差
Fig.5  Shearlet重建前后频谱
a—随机缺失50%地震记录频谱;b—Shearlet重建数据频谱
Fig.6  随机欠采样三维合成地震数据
a—三维合成地震数据;b—50%随机采样矩阵;c—50%缺失数据
Fig.7  3种单一变换的重建结果
a—基于Fourier变换重建结果;b—基于DCT变换重建结果;c—基于Shearlet变换重建结果
Fig.8  基于3种单一变换的重建误差
a—基于Fourier变换重建误差;b—基于DCT变换重建误差;c—基于Shearlet变换重建误差
Fig.9  实际单炮
Fig.10  缺失单炮
a—随机缺失20%地震记录;b—随机缺失40%地震记录;c—随机缺失60%地震记录;d—随机缺失80%地震记录
Fig.11  重建单炮
a—随机缺失20%重建地震记录 (SNR=11.5 dB;PSNR=2.7 dB);b—随机缺失40%重建地震记录 (SNR=10.43 dB;PSNR=1.2 dB);c—随机缺失60%重建地震记录 (SNR=8.93 dB;PSNR=0.89 dB);d—随机缺失80%重建地震记录 (SNR=8.36 dB;PSNR=0.78 dB)
Fig.12  重建误差
a—随机缺失20%重建误差;b—随机缺失40%重建误差;c—随机缺失60%重建误差;d—随机缺失80%重建误差
Fig.13  原始炮记录重建前后对比
a—原始单炮(SNR=5.39 dB;PSNR=0.2 dB);b—重建单炮(SNR=7.53 dB;PSNR=1.6 dB)
Fig.14  重建前后叠加对比
a—原始数据叠加局部放大1;b—重建数据叠加局部放大1;c—原始数据叠加局部放大2;d—重建数据叠加局部放大2
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