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应用地球物理:根据地质学和物理学的原理,利用电子学和信息论等许多学科技术领域的新技术,建立起来的一种较新的地球勘查方法。

地球物理勘探方法:重力勘探、磁法勘探、电法勘探、地震勘探。

地球物理的理论基础:组成地壳的各种演示或组分地质构造的各个岩层具有不同的物理性质,因而不同岩石或地层对地面上的物理仪器就有不同的作用。根据这些物理仪器测量的结果,就可以推断地下地质结构的特点。

地震正演:由源求场,已知场源参数求场值的过程。 地震反演:由场求源,已知场值求场源参数的过程。 地震勘探中的震源:炸药震源、可控震源、榔头。

地震波实质上就是一种在岩层中传播的弹性波。 Snell定律:

费马原理:地震波沿射线传播的旅行时和沿其他路径传播的旅行时相比为最小,亦是波沿旅行时最小的路径传播。

地震子波:有一定延续度的单个反射波,是组成记录的基本单位,因此给它起了个名字叫“子波”。 地震记录=反射系数与子波褶积;合成地震记录的步骤:计算反射系数模型、计算雷克子波、计算反射系数与子波的褶积、计算二维模型的合成记录。

白噪声是指在较宽的频率范围内,各等带宽的频带所含的噪声能量相等的噪声。 射线追踪方法:试射法、弯曲法和波前法。

射线追踪方法的实质是给定震源激发点和接收点的两点射线追踪问题。

偏移的作用:1、提高分辨率(横向),使断点、地层尖灭点,边缘、小异常体和地层、岩性变化部位清晰。2、使波场正确归位,消除界面弯曲、倾斜等造成的各种假象(如回转波、大角度倾斜断面波等)3、绕射波、倾斜界面反射波等的归位,能使干涉带分解,从而提高地震记录的信/噪比4、提供属性参数处理、解释的中间数据。是使地震资料能用于地震、地质解释的基本方法和步骤5、结合层析成像技术,提高静校正质量,解决“静校正不静”的问题。

偏移的类别:二维偏移与三维偏移、时间偏移与深度偏移、叠前偏移与叠后偏移、有限差分法、频率-波数域法(Stolt 的F-K 法和Gazdag的相移法等)、克希荷夫积分(求和)法、混合域(ω-X ,k-τ)等、几何射线偏移、声学波动方程偏移、弹性波动方程偏移、偏移与反演相结合的方法(裂步法SSF--Split-step Fourier Migration 、各类屏法)

地震正演和反演(偏移)联合应用:

地震记录道:在检测时间内,自激自收条件下检波器接收到的反射波序列叫地震记录道。 相位:反射波振动的极值点;

同相轴:同一个界面产生的反射波,或一组界面产生的复合波,横向上相同相位构成的轴线。

第一菲涅尔带:由于界面上不同绕射点到P点的距离不同,方向也不相同,显然各点的贡献是不相同的。需要确定一个范围,在此范围之外的绕射点对P点接收的地震波“没有”贡献。若以R代表这个半径范围,那么在地面P点观测到的地震波能量主要是由以R为半径的一个带内各绕射点的贡献结果。这个带称为第一菲涅尔带,简称菲涅尔带。 菲涅尔带的范围,随深度的增加和频率的降低而增大。 R?h?hvThvvt0???222f2f第一菲涅尔带的作用:地震勘探中将第一菲涅尔带的大小作为横向分辨率或水平分辨率的度量

偏移:地震记录上的反射同相轴因受传播特性和记录方式等因素的限制与实际地质界面的形态不一致,称为偏移。设法消除其影响,叫做偏移处理。现在把偏移处理简称为偏移,或偏移成像。 波动方程偏移处理的两个重要步骤是 延拓和成像。

三维偏移比二维偏移的优点: 二维偏移有闭合差

数据空间或象空间:把地震记录(包括进行过共中心点叠加处理的时间剖面)所定义的空间称为数据空间或象空间。

地质空间或目标空间:地下深度剖面或地震地质图为地质空间或目标空间。

输入剖面的脉冲响应——当输入剖面(象空间)中仅有一个脉冲,其余全为零时经过偏移之后它所对应的地下空间(目标空间)中的图形称为输入剖面的偏移脉冲响应。其偏移脉冲响应为半圆(炮检距为零)、椭圆(有炮检距)。

输出剖面的脉冲响应——设目标空间(地下空间)有一个脉冲(或绕射点),在一定观测系统情况下,地面上得到的观测数据(象空间,时间剖面)称为输出剖面的脉冲响应或地质模型响应。其脉冲响应为绕射双曲线。

叠后时间剖面的射线偏移——圆法:

a

离散时间剖面上的一个倾斜反射同相轴;

b以时间剖面上所选用同相轴的各个振幅值的水平座标为圆心,以Vt/2为半径画圆,圆簇包线路线即为偏移后的反射界面

叠后时间剖面的射线偏移——绕射扫描叠加:因为目标空间上的点(Xd,Zd)与象空间的绕射双曲线对应,利用此特性可将输出剖面(目标空间X-Z)离散化,每个网点上假设都有一个绕射点,按绕射双曲线公式可在象空间找到一条对应的双曲线,沿双曲线轨迹取波的振幅并叠加起来,将叠加和置于目标空间相应的网点上。当绕射点不存在时,双曲线也不存在,这时波的振幅叠加和为零,如果目标空间上确实存在一个绕射点,波的振幅叠加和有较大的值,将这些值显示在目标空间相应的网点上就得到偏移剖面。

叠前射线偏移——椭圆法:任取记录上某道的一个样值a,它是记录时间t和炮检距xi的函数,记为aij,由于a可视为为一个脉冲,它的偏移脉冲响应为一个椭圆。在确定炮点S和接收点Ri为焦点,以Vt为定长计算椭圆轨迹,将振幅aij沿椭圆轨迹布放即完成一个样值的偏移处理。对记录上所有的样值重复上述步骤,并将落在同一网点上的振幅值叠加。叠前射线偏移又称偏移叠加。

可以看到椭圆簇的包络线AF就是所求的反射界面,波的旅行路径(射线)说明,包络线与真实反射界面段是完全一致的。

延拓又称外推,它将地面记录的波场值通过运算,换算到地下,好像是把观测面布置在地下某一深度处所得到的观测波场值。 三个成像原理:

爆炸反射界面成象原理(成像条件: t=0,传播速度Ve等于实际速度V的一半);测线下延

成像原理(炮检距2h和传播时间t 均为零);波场延拓的时间一致性成象原理(零延迟互相关值最大)。 为什么使用声学方程作地震偏移处理?(1)目前使用的震源,除产生面波之外,只产生纵波,而面波又很难向地下深处传播,因此使用声波方程,只考虑纵波不考虑其它波型往往是可行的;(2)由入射纵波产生的转换波,例如转换横波,只在主要的地层界面上产生,特别在入射角比较大时产生,但由于地震观测所使用的炮检距相对勘探深度而言往往很小,因此入射角不可能很大,转换波或者很弱,或者根本不产生,总之在有限的炮检距之内很难观测到转换波; (3)地震偏移多数采用单程波方程进行叠后和叠前偏移,多次波经常不在考虑之列;(4)相对地震传播速度V而言,地下介质的密度随空间位置的变化比较小,将其视为常数不会引入较大的误差;(5)建立在声学方程基础上的偏移方法比较简单,对计算机资源的要求比较容易满足。

如果已知地下地层的波阻抗分布,通过正演模拟算法可以得到地震反射波的分布,即地震反射剖面。称将由地质的地层波阻抗剖面得到地震反射波剖面的过程称为地震波阻抗正演。

反过来,如果由地震反射剖面也可以利用反演算法,反换算出地质的地层波阻抗,与地震波阻抗正演相对应。称将由地震反射剖面得到地层波阻抗剖面的过程称为地震波阻抗反演。

正极性--据SEG定义:正地震信号产生正阻抗压力(海上),向上的初跳(陆地);正地震信号在用负数值记录,地震剖面上用波谷显示。 负极性--地震剖面上用波峰显示。

和最小相位与最大相位子波相比,零相位子波的分辨率最高的原因:①在相同的频带宽度下, 零相位子波的旁瓣比最小相位子波的小, 能量集中在较窄的时间范围内, 分辨率高;②零相位子波的脉冲反射时间出现在零相位子波的峰值处, 最小相位子波脉冲反射时间出现在子波起跳处, 后者计时不准。所以, 对地震剖面零相位化处理能大大提高地震资料的分辨率。

人工合成地震记录道制作步骤:①求时间域反射系数离散序列r(t);②求时间域反射系数离散序列r(t):第一步通过宏观层的速度、厚度可以求出每个单层的双程旅行时间。t(i)=2h(i)/V(i),第二步通过每个单层的双程旅行时间累计,可以求出地震波从起始深度到达各界面的双程旅行时间和离散时间序列。T0 (i)=∑ t(i),第三步通过速度、密度可以求出每个宏观层分界面的反射系数,第四步求取时间域反射系数离散序列r(t),把各个深度域宏观层分界面上的反射系数赋值到离散时间序列的对应位置,即求得时间域反射系数离散序列r(t);③求取地震子波离散序列b(t),雷克子波 b(t)=[1-2(?fpt)]e

2

-?fpt)2

;④离散化褶积X(i)=∑ r(i-j).b(j)。

波阻抗反演基本假设: A、地震模型:假设地层是水平层状介质,地震波为平面波法向入射,其地震剖面为正入射剖面,并且假设地震道为地震子波与地层反射系数的褶积。B、反射系数序列:在普通递推反演中, 假设反射系数为完全随机的序列,而在稀疏脉冲反演中,假设反射系数为由一系列大的反射系数叠加在高斯分布的小反射系数的背景上构成的。C、地震子波:假设反射系数剖面中的每一道都可以看作是地下反射率与一个零相位子波的褶积。实际情况下往往需要对地震剖面进行相位校正处理。D、噪声分量:通常假设波阻抗反演输入的地震数据其振幅信息反映了地下波阻抗变化情况,地震剖面没有多次波和绕射波的噪声分。 因

此,在资料处理时的最终目标是得到真振幅剖面。

基于模型反演要注意以下主要技术环节:(1)储集层地球物理特征分析:测井资料,尤其是声波和密度测井,是建立初始模型的基础资料和地质解释的基本依据。( 2)地震子波提取:子波是基于模型反演中的关键因素。(3)建立初始波阻抗模型:建立尽可能接近实际地层情况的波阻抗模型,是减少其最终结果多解性的根本途径。

地震反演方法:叠前反演(旅行时层析成像反演、AVO振幅反演),叠后反演(STRATA振幅反演P波/S波反演、波场反演)。STRATA振幅反演P波/S波反演分为带限反演、稀疏脉冲反演、基于模型反演、神经网络。