包培楠^1,,
王孝²,
谢俊法²,
王维红^3,,,
石颖^4,5,
徐嘉亮¹,
杨育臣⁶
1. 东北石油大学地球科学学院, 大庆 163318
2. 中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院西北分院, 兰州 730070
3. 东北石油大学环渤海能源研究院, 秦皇岛 066004
4. 东北石油大学非常规油气研究院, 大庆 163318
5. "陆相页岩油气成藏及高效开发"教育部重点实验室, 大庆 163318
6. 密苏里科技大学, 罗拉 65401, 美国

基金项目: 国家自然科学基金面上项目"基于数据驱动的逆散射级数层间多次波压制方法"（41974116），国家自然科学基金重点项目"粘声介质最小二乘逆时偏移及全波形反演研究"（41930431），中央支持地方高校改革发展资金人才培养支持计划项（140119001），中国石油科技创新基金（227190002）和中国石油集团公司直属院所基金项目（2019D-500803）联合资助


详细信息

作者简介: 包培楠, 女, 1992年生, 博士研究生, 主要从事地震资料处理研究.E-mail: baopeinan123@126.com

通讯作者: 王维红, 男, 1975年生, 教授, 博士生导师, 2006年毕业于中国科学院地质与地球物理研究所, 主要从事地震资料处理研究.E-mail: wangweihong@nepu.edu.cn

中图分类号: P631

收稿日期:2020-08-02
修回日期:2021-01-16
上线日期:2021-06-10

Internal multiple suppression method based on iterative inversion

BAO PeiNan^1,,
WANG Xiao²,
XIE JunFa²,
WANG WeiHong^3,,,
SHI Ying^4,5,
XU JiaLiang¹,
YANG YuChen⁶
1. School of Earth Sciences, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China
2. Northwest Branch of Exploration and Development Research Institute of CNPC, Lanzhou 730070, China
3. Bohai Rim Energy Research Institute, Northeast Petroleum University, Qinhuangdao 066004, China
4. Institute of Unconvent Oil and Gas, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China
5. Key Laboratory of Continental Shale Hydrocarbon Accumulation and Efficient Development, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China
6. Missouri University of Science and Technology, Rolla 65401, USA


More Information

Corresponding author: WANG WeiHong,E-mail:wangweihong@nepu.edu.cn

MSC: P631

--> Received Date: 02 August 2020
Revised Date: 16 January 2021
Available Online: 10 June 2021


摘要
摘要:层间多次波与有效波在走时、频率和叠加速度上差异较小，因此层间多次波压制常难以获得理想效果.本文提出一种基于迭代反演的层间多次波压制方法（MSI，Multiple Suppression Inversion），该方法以共聚焦点（CFP，Common Focus Point）层间多次波压制理论为基础，通过构建卷积因子，将层间多次波压制转变为迭代反演的问题，直接利用观测的地震数据进行迭代反演计算，进而完成多次波压制.MSI方法避免了共聚焦点方法中构建CFP道集的聚焦运算，大幅降低层间多次波预测的计算成本；同时该方法为全数据驱动方法，无需地下介质任何先验信息，算法容易实现.模型数据测试表明，本文提出的方法可有效压制层间多次波，而且对有效波也具有很好的保幅性.
关键词: 层间多次波/
卷积因子/
共聚焦点/
数据驱动

Abstract:The suppression of internal multiples is a difficult problem in seismic data processing, especially for the processing of field data. In general, there is no obvious difference in time, frequency and stacking velocity between internal multiples and primaries, which is a great challenge in the identification, prediction and suppression of internal multiples. In this paper, we propose a convolution factor based on the theory of Common Focus Point (CFP) internal multiples suppression, which makes the suppression of internal multiples become an iterative inversion process to suppress internal multiples. Multiple Suppression Inversion (MSI) avoids the focusing operation which requires to construct the CFP gathers, so that the computational efficiency of multiples prediction is greatly improved, without the need for any prior information in the subsurface, which is fully data-driven. Tests on model data proves that the method proposed in this paper is effective and feasible.
Key words:Internal multiple/
Convolution factor/
Common Focus Point (CFP)/
Data driven



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