НЕПРЕРЫВНЫЙ АДАПТИВНЫЙ АНАЛИЗ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОЛН В СЛУЧАЕ ТРЕХМЕРНЫХ СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ
CONTINUOUS ADAPTIVE SURFACE WAVE ANALYSIS FOR THREE-DIMENSIONAL SEISMIC DATA

В соответствии с §119(е) раздела 35 Кодекса законов США по этой заявке испрашивается приоритет предварительной заявки №61/118317 на патент США под названием «Continuous surface wave analysis in 3D data», которая была подана 26 ноября 2008 года и путем ссылки полностью включена в эту заявку.
Предпосылки создания изобретения
В общем, изобретение относится к непрерывному анализу поверхностных волн в случае трехмерных сейсмических данных.
Сейсмическая разведка включает в себя исследование подземных геологических пластов для обнаружения залежей углеводородов. Исследование обычно включает в себя развертывание сейсмического источника (источников) и сейсмических датчиков в заранее определенных пунктах. Источники генерируют сейсмические волны, которые распространяются в геологические пласты, создавая на своем пути изменения давления и вибрации. На изменениях упругих свойств геологического пласта происходят отражение, преломление или рассеяние сейсмических волн, изменение направления распространения или других характеристик. Часть энергии, излучаемой источниками, достигает сейсмических датчиков. Некоторые сейсмические датчики (гидрофоны) являются чувствительными к изменениям давления, другие к движению частиц (например, геофоны), и при промышленных исследованиях могут развертываться датчики только одного вида или обоих. В ответ на обнаруживаемые сейсмические волны датчики формируют электрические сигналы для получения сейсмических данных. В таком случае анализ сейсмических данных может указывать на присутствие или отсутствие вероятных мест размещения залежей углеводородов.
В случае наземного сейсмического исследования сейсмические волны включают в себя поверхностные волны и объемные волны. Поверхностные волны распространяются без излучения во внутреннюю часть Земли, параллельно земной поверхности и имеют меньшее геометрическое расхождение по сравнению с объемными волнами. Поверхностные волны переносят значительную часть энергии, которая излучается сейсмическим источником на земной поверхности.
Поверхностные волны представляют собой наибольшую часть когерентного шума в сейсмических данных. Таким образом, поверхностные волны представляют собой генерируемые источником волны, которые характеризуются относительно низкой скоростью и относительно низкими амплитудами, и поверхностные волны накладываются на полезный сигнал. Этот когерентный шум (в наземной сейсморазведке часто называемый наземной волной) может быть в виде волн различных многочисленных типов, таких как волны Релея с многочисленными модами распространения, волны Лэмба, продольные каналовые волны, волны Лява и волны Шолте.
Характеристики распространения поверхностных волн зависят от упругих свойств приповерхностной неглубокой части геологического разреза, которые являются ответственными за большинство возмущений и ухудшений регистрируемых данных. Для расчета фильтров, предназначенных для ослабления шума от поверхностных волн, в большинстве случаев важно точно идентифицировать свойства поверхностных волн. Кроме того, сведения о свойствах поверхностных волн могут быть полезными для других задач, таких как определение локальных упругих свойств верхней части разреза и оценивание статических поправок.
Краткое изложение изобретения
В осуществлении изобретения способ включает в себя этапы, на которых принимают сейсмические данные, регистрируемые при исследовании района, при этом район является связанным с пунктами; обрабатывают сейсмические данные для оценивания по меньшей мере одного частотно-зависимого свойства поверхностных волн в пределах района; на основании по меньшей мере отчасти оцененного частотно-зависимого свойства (свойств) поверхностных волн определяют частотно-зависимую геометрию обработки для каждого пункта; и обрабатывают сейсмические данные на основании по меньшей мере отчасти определяемых геометрий обработки данных для получения пространственно непрерывного представления свойства поверхности по всему району.
Преимущества и другие признаки изобретения станут более очевидными из нижеследующих чертежей, описания и формулы изобретения.
Краткое описание чертежей
На чертежах:
фиг.1 и 3 - блок-схемы последовательности действий, показывающие способы для определения пространственно непрерывного трехмерного представления свойства поверхностных волн в пределах исследуемого района согласно осуществлениям изобретения;
фиг.2 - схематическое представление, иллюстрирующее пример локальной геометрии обработки данных для заданной частоты согласно осуществлению изобретения;
фиг.4 - схематическое представление установки для сейсмических исследований, иллюстрирующее ограничения, налагаемые на удаление и азимут, применительно к примеру локальной геометрии обработки данных согласно осуществлению изобретения;
фиг.5А и 5В - схематические представления, показывающие примеры адаптивного выбора удаления и преобразований на основании частотно-зависимых свойств распространения волн согласно осуществлению изобретения;
фиг.6 - схематическое представление обеспечивающей полосовой обзор установки регистрации трехмерных сейсмических данных согласно осуществлению изобретения; и
фиг.7 - схематическое представление системы обработки данных согласно осуществлению изобретения.
Подробное описание
В этой заявке описываются способы построения пространственно непрерывного трехмерного (3D) представления свойств поверхностных волн (таких как, например, скорость или затухание) с использованием сейсмических данных, получаемых от сейсмической системы наблюдений с произвольной геометрией. Свойства поверхностных волн, определяемые с использованием способов, которые раскрываются в этой заявке, можно использовать в ряде различных применений, таких как моделирование верхней части разреза, оценивание статических поправок, ввод поправки за возмущение, расчет фильтра подавления помех, картирование опасных зон при бурении на малой глубине и т.д.
Как описывается ниже, сначала в заданных пунктах исследуемого района (например, в пунктах приема) определяют независимо друг от друга свойства поверхностных волн, чтобы образовать соответствующие пространственно непрерывные псевдоразрезы свойства поверхностных волн. Затем псевдоразрезы объединяют, чтобы образовать трехмерное представление свойства поверхностных волн по всему исследуемому району. Как описывается в этой заявке, для определения свойств поверхностных волн в каждом пункте сначала для этого пункта определяют частотно-зависимую геометрию обработки данных на основании адаптивного процесса, в котором учитывают оценки частотно-зависимых свойств поверхностных волн. Геометриями обработки данных определяется выбор трасс, которые обрабатывают, чтобы определять свойства поверхностных волн.
Обратимся к фиг.1, где в соответствии с более конкретным примером способ 100 можно использовать для обработки сейсмических данных, регистрируемых установкой для регистрации сейсмических данных, которая имеет произвольную геометрию, чтобы создавать пространственно непрерывное трехмерное представление заданного свойства поверхностных волн. Как изложено в блоке 104, на первом этапе способ 100 включает в себя обработку сейсмических данных для оценивания свойств поверхностных волн в пределах исследуемого района. Этот этап может включать в себя идентификацию средних свойств поверхностных волн, включая идентификацию типа волн (то есть волн Релея, волн Лява, волн Шолте, продольных каналовых волн и т.д.), идентификацию мод волн и идентификацию диапазонов частот и скоростей поверхностных волн. Заметим, что поверхностная волна может быть составной волной, которая образуется из основных поверхностных волн нескольких типов.
Далее, способ 100 включает в себя определение (блок 108) частотно-зависимой геометрии обработки данных для каждого пункта (например, каждого пункта приема) исследуемого района. Геометрией обработки данных определяется субустановка всей исследовательской установки регистрации. Трассы от субустановки обрабатывают, чтобы определить свойство поверхностной волны для связанного с ней пункта. Геометрию обработки данных можно задавать в соответствии с, например, азимутальным диапазоном и диапазоном удалений; кроме того, как описано ниже, эти диапазоны изменяются в зависимости от частоты. К тому же, как также описано ниже, для каждого пункта диапазон удалений, азимутальный диапазон, максимальное волновое число и частоты выбирают на основании таких показателей, как пространственная дискретизация расстояния источник-приемник, амплитудный спектр сейсмических данных, горизонтальные вариации свойства поверхностных волн вблизи пункта, заданное пространственное разрешение, заданное отношение сигнала к шуму (с/ш), размер геометрии и степень перекрытия между соседними геометриями.
Если свойство поверхностных волн является локально однородным в области, которая содержит данную субустановку, то локальные свойства поверхностных волн могут быть выражены в виде функции расстояния от источника до детектора. Область, влияющая на распространение волн, ограничена небольшой окрестностью пункта. К тому же, как описано ниже, выбор данных является адаптивным, так что для каждого пункта различные трассы выбирают применительно к каждой частоте или полосе частот, чтобы минимизировать эффекты ближнего поля и исключить значительные удаления.
В качестве более конкретного примера на фиг.2 изображен пример геометрии 10 обработки данных для заданного пункта применительно к заданной частоте. Границы геометрии 10 обработки данных задаются азимутом θ, разграничивающим волновые фронты, которые анализируют для пункта. Диапазон удалений также выбирают в качестве параметра геометрии 10 обработки данных. Для учета ближнего поля и затухания выборка удалений включает в себя частотно-зависимые минимальное и максимальное удаления. В этой связи примеры удалений 12 изображены на фиг.2. Например, геометрия 10 обработки данных для пункта может быть ограничена между удалениями 12а и 12b и между азимутальными линиями 15 и 16. В соответствии с некоторыми осуществлениями изобретения другие азимуты θ и удаления 12 можно использовать для других геометрий обработки данных, когда геометрию обработки данных рассчитывают для каждого конкретного пункта приема/излучения.
Еще раз обратимся к способу 100 на фиг.1, где способ 100 также включает в себя определение (блок 112) локальной оценки параметров распространения в каждом заданном пункте связанной с ним геометрии обработки данных. Более конкретно, для каждой группы приемников/источников, связанной с геометрией обработки данных, выбирают сейсмограммы общей точки возбуждения, которые согласованы со связанной с ними геометрией обработки данных. Для каждой сейсмограммы общей точки возбуждения или приема к картографическим данным применяют преобразование волнового поля из области удалений время-источник (t-x) в частотно-волночисловую (f-k) область. После этого может быть применено высокоразрешающее преобразование без необходимости регулярного разнесения в исходной области. Свойства оцениваемых спектров, в том числе максимальное волновое число и спектральное разрешение, могут изменяться в зависимости от частоты. Спектры суммируют и затем извлекают параметры распространения. Этот же подход можно применять к сейсмограммам общей точки приема. После этого применительно к параметрам затухания можно выполнить локальную регрессию спектральных амплитуд. Кроме того, адаптивная сущность последовательности выполняемых действий позволяет осуществлять оптимальный выбор данных для оценивания затухания.
Согласно блоку 116 способ 100 также включает в себя выполнение кусочной интерполяции и пространственного сглаживания определяемых локальных свойств для получения непрерывного трехмерного пространственного представления свойств поверхностных волн. В этом действии учитываются взаимная корреляция локальных свойств и их пространственная корреляция, обусловленная масштабом горизонтальных вариаций места, и также учитывается перекрытие между соседними геометриями 10 обработки данных.
Заметим, что блоки 108, 112 и 116 можно повторять для каждой моды волны и типа волны.
В зависимости от конкретного осуществления изобретения из данных о поверхностных волнах можно извлекать параметры распространения нескольких различных типов. В примерах, описанных в этой заявке, дисперсионные кривые (называемые «V(f)») и кривые затухания (называемые «D(f)») представляют собой параметры распространения, которые являются учитываемыми.
Поскольку поверхностная волна является диспергирующей, взятая в отдельности скорость распространения не может использоваться для описания скорости волны. Для каждой индивидуальной моды существуют фазовая скорость и групповая скорость; и для полного описания скорости волны требуется установление дисперсионной кривой (фазовой или групповой) во всей полосе частот. Фазовая и групповая скорости являются связанными, и в силу этого одну можно определять из другой.
Дисперсионные кривые V(f) можно использовать для фильтрации данных различными способами, такими как частотно-волночисловая (f-k) фильтрация, согласование фаз и т.д., и также можно использовать для оценивания в рассматриваемом пункте профиля скорости в верхней части разреза.
<mi>V</mi>
В соответствии с некоторыми осуществлениями изобретения скорость (называемую
) можно выразить в следующем виде:
<mrow><mi>V</mi><mtext> </mtext><mo>=</mo><mtext> </mtext><msub><mi>v</mi><mrow><mi>ф</mi><mi>а</mi><mi>з</mi></mrow></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><mtext> </mtext><mtext> </mtext></mrow>
,
(уравнение 1)
<mrow><msub><mi>v</mi><mrow><mi>ф</mi><mi>а</mi><mi>з</mi></mrow></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
где
представляет собой фазовую скорость.
<mrow><mi>D</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
Аналогично этому собственное затухание
зависит от волнового числа, а коэффициент затухания является частотно-зависимым. Для каждой отдельно взятой моды член собственного затухания можно записать в следующем виде:
<mrow><msup><mi>e</mi><mrow><mo>−</mo><mi>a</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo><mi>X</mi></mrow></msup><mtext> </mtext><mo>=</mo><mtext> </mtext><msup><mi>e</mi><mrow><mo>−</mo><mi>K</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo><mi>D</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo><mi>X</mi></mrow></msup></mrow>
<mrow><mtext> </mtext><mtext> </mtext></mrow>
,
(уравнение 2)
<mrow><msup><mi>e</mi><mrow><mo>−</mo><mi>a</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo><mi>X</mi></mrow></msup></mrow>
где
представляет собой коэффициент затухания.
<mrow><mi>D</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><mi>Q</mi><mtext> </mtext><mo>=</mo><mtext> </mtext><mn>0,5</mn><msup><mi>D</mi><mrow><mo>−</mo><mn>1</mn></mrow></msup></mrow>
Кривую декремента затухания (называемую «D(f)») можно считать локальным параметром распространения. Декремент
затухания (и добротность
) являются частотно-зависимыми вследствие различного проникновения разных частот.
Что касается расчета геометрий обработки данных, то размер каждой индивидуальной группы приемников, используемой для конкретной геометрии обработки данных, рассчитывают из условия извлечения параметров распространения для определяемых горизонтальных вариаций и задаваемых разрешений по горизонтали. В соответствии с некоторыми осуществлениями изобретения минимальный размер и количество приемников можно рассчитывать и использовать в качестве критерия выбора. Например, в случае трехмерной геометрии для линии приема можно получать строго соответствующие группы приемников с максимальным размером в продольном и поперечном направлениях.
В соответствии с осуществлением изобретения на фиг.3 в качестве более конкретного примера представлена блок-схема 120 последовательности действий, иллюстрирующая способ получения пространственно непрерывного трехмерного представления свойства поверхностных волн. Согласно способу 120 в небольшом количестве выбранных сейсмограмм общей точки возбуждения выполняют (блок 124) идентификацию мод. В этой связи для анализа и классификации мод в верхней части разреза можно отбирать в качестве выбранных сейсмограмм общей точки возбуждения те, которые охватывают относительно большой диапазон удалений. Более конкретно, выбранные сейсмограммы общей точки возбуждения анализируют для обнаружения присутствия многочисленных мод, их фазовой скорости и затухания. Сейсмограммы общей точки возбуждения можно анализировать, используя преобразования волнового поля, такие как частотно-волночисловое (f-k) преобразование, с последующим отслеживанием максимумов энергии. В качестве неограничивающего примера дисперсионную кривую волн Релея можно обращать, чтобы получать предварительную модель верхней части разреза как входную для моделирования полного волнового поля верхней части разреза. Для идентификации волн моделируемые моды можно сравнивать с измеряемыми модами.
После идентификации мод способ 120 включает в себя выполнение (блок 128) предварительной оценки свойств распространения и идентификацию горизонтальной вариации в небольшом количестве выбранных сейсмограмм общей точки возбуждения. В этой связи для каждой из различных мод и/или типов волн идентифицируют диапазоны частот и скоростей. Определяют фазовые и групповые скорости и оценивают затухание. Затем оценивают диапазон удалений, в котором подлежащая анализу волна имеется при достаточно большом отношении сигнала к шуму. В качестве неограничивающего примера горизонтальные вариации в выбранных сейсмограммах можно анализировать, используя фазовый анализ или f-k-преобразования на небольшом интервале. Выполняют предварительное оценивание масштаба горизонтальных вариаций и результат сравнивают с другой информацией, такой как данные несейсмических способов и данные дистанционных измерений.
Согласно блоку 132 способ 120 включает в себя выбор (блок 132) мод и/или типов волн, подлежащих анализу, и для каждой моды/типа волны, подлежащей анализу, определение геометрии обработки для каждого пункта. Геометрия является компромиссной между получением повышенного спектрального разрешения и получением пространственного разрешения, которое требуется при горизонтальных вариациях.
Например, обратимся к фиг.5А в сочетании с фиг.3, где, как показано в типовой геометрии 180 обработки данных, выбранные удаления в конкретном пункте изменяются по пространству и в зависимости от частоты. На фиг.5В показана соответствующая геометрия 180 обработки данных в частотно-волночисловом (f-k) пространстве. Как можно видеть на фиг.5А и 5В, адаптивный выбор и выполнение вычисления позволяют иметь более высокое разрешение по горизонтали в высокочастотном диапазоне, когда регистрируют более короткие длины волн (большие волновые числа), и более высокую точность на низких частотах, когда регистрирует более значительные длины волн (меньшие волновые числа). Более конкретно, эффекты ближнего поля ослабляются с частотой, что, как показано на фиг.5А, приводит к исключению небольших удалений на низких частотах. Как также показано на фиг.5А, вследствие большего ухудшения качества сигнала на более высоких частотах значительные удаления исключаются в большей степени на высоких частотах. В частности, в соответствии с некоторыми осуществлениями изобретения размер установки, геометрия, перекрытие между геометриями соседних систем наблюдений и минимальное и максимальное расстояния от источника могут учитываться при расчете геометрии обработки данных. Кроме того, с учетом геометрии данных, подлежащих обработке, также определяют минимальный и максимальный азимуты. При расширении диапазона азимутов возрастает количество источников или приемников, которые принимаются во внимание для каждого пункта, в результате чего повышается робастность оценки. Наличие азимутальной анизотропии можно оценивать, учитывая полный диапазон азимутов и сравнивая результаты для бинов на различных азимутах. Однако при этом возрастают время вычислений и влияние аномалий, которые не находятся строго ниже приемников в геометрии обработки данных.
Таким образом, согласно блоку 136 для каждого пункта выбирают набор сейсмограмм общей точки возбуждения или сейсмограмм общей точки приема и в соответствии с геометрией обработки данных для заданного пункта выбирают удовлетворяющие критериям данные. Например, в пространственной системе наблюдений с крестовой расстановкой для каждого пункта вдоль линии приема или вдоль макролинии, образованной из многочисленных сублиний, в трассах, которые принимаются во внимание, представлены все точки возбуждения в пределах расчетных диапазонов удалений и азимутов. Аналогичным образом используют диапазоны удалений и азимутов в случае выбора сейсмограмм общей точки приема при наличии группы источников вдоль линии излучения. Как показано на фиг.4, в случае макролинии, образованной из нескольких сублиний, группу детекторов выделяют вокруг заданного пункта, а набор источников выбирают на основании диапазона удалений и азимутов.
Кроме того, в этой связи обратимся к фиг.4, где установка 150 для сейсмических исследований включает в себя сублинии 160 приема и линии 154 излучения. Местоположения источника и приемника для заданного пункта 171 ограничены требованием нахождения удалений между радиусом 172 и радиусом 176, и местоположения также ограничены азимутальным диапазоном, заданным между линиями 164 и 168. Азимутальная анизотропия может быть определена путем оценивания свойств по всем бинам на различных азимутах.
Следовательно, конечный результат блока 136 заключается в получении частотно-зависимой геометрии обработки данных для каждого пункта.
Далее, еще раз обратимся к фиг.3, где согласно блоку 140 для каждого пункта каждую сейсмограмму общей точки возбуждения/приема преобразуют в область удалений время-источник, чтобы выполнить высокоразрешающее преобразование волнового поля. Данные преобразования суммируют, а максимальную корреляцию используют для получения дисперсионных кривых.
В более конкретном примере согласно некоторым осуществлениям изобретения для каждого пункта определяют результат неэквидистантного высокоразрешающего преобразования волнового поля, такого как алгоритм многократной классификации сигналов (MUSIC), который изложен в Schmidt R.O., «Multiple emitter location and signal parameter estimation», IEEE Transactions on Antennas Propagation, Vol.AP-34, 276-280 (1986). Преобразование применяют к различным наборам данных, состоящим из трасс, удовлетворяющих различным критериям минимального и максимального удалений, для каждой частоты или полосы частот. Выходные параметры рассчитываются в соответствии с ожидаемым максимальным волновым числом и требуемым спектральным разрешением (дискретизацией волновых чисел) и являются частотно-зависимыми.
Преобразованием волнового поля осуществляется преобразование регистрируемых данных из пространственной области в область волновых чисел, и как показано в блоке 142, стандартное быстрое преобразование Фурье (БПФ) можно использовать для преобразования данных из временной области в частотную область. Чтобы удалить энергию с внешней стороны сигнального конуса поверхностных волн, до преобразования обнуление может быть применено относительно сейсмограмм. Затем, усредняя все индивидуальные вклады, можно вычислить суммарный спектр и после этого выполнить весовое суммирование с учетом качества данных. Максимумы прослеживают в суммарном спектре, например, используя один и тот же алгоритм пикинга, чтобы оценивать неопределенности путем статистического анализа распределения пропикированных значений.
Далее, согласно способу 120 для каждого пункта в соответствии с блоком 144 определяют кривые дисперсии и затухания. Таким образом, для каждого пункта и для каждой сейсмограммы определяют спектральные амплитуды. Чтобы вычислить коэффициент затухания на каждой частоте, можно выполнить регрессию. Для индивидуальной моды затухание можно выразить в следующем виде:
<mrow><mi>A</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo><mtext> </mtext><mo>=</mo><mtext> </mtext><msub><mi>A</mi><mn>0</mn></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>·</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><msqrt><mi>r</mi></msqrt></mrow></mfrac><mo>·</mo><msup><mi>e</mi><mrow><mo>−</mo><mi>D</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>·</mo><mi>X</mi><mo>·</mo><mi>K</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow></msup></mrow>
<mrow><mtext> </mtext><mtext> </mtext></mrow>
(уравнение 3)
<mrow><mi>A</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><msub><mi>A</mi><mn>0</mn></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
где
представляет собой затухание,
представляет собой затухание при нулевом удалении. Уравнение (3) можно перезаписать в следующем виде:
<mrow><mtext>log</mtext><mrow><mo>(</mo><mrow><msqrt><mi>r</mi></msqrt><mo>·</mo><mi>A</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mtext> </mtext><mo>=</mo><mtext> </mtext><mtext>log</mtext><mrow><mo>(</mo><mrow><msub><mi>A</mi><mn>0</mn></msub><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mtext> </mtext><mo>−</mo><mtext> </mtext><mi>D</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>·</mo><mi>K</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>·</mo><mi>X</mi></mrow>
<mrow><mtext> </mtext><mtext> </mtext></mrow>
.
(уравнение 4)
<mrow><mi>α</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
Логарифм амплитуды, скорректированный в зависимости от корня квадратного из удаления, является линейной функцией удаления. Наклон
можно определить следующим образом:
<mrow><mi>α</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo><mtext> </mtext><mo>=</mo><mtext> </mtext><mi>D</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo><mo>·</mo><mi>K</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><mtext> </mtext><mtext> </mtext></mrow>
.
(уравнение 5)
<mrow><mi>A</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
<mrow><mi>D</mi><mo stretchy="false">(</mo><mi>f</mi><mo stretchy="false">)</mo></mrow>
Определяют кривую
затухания и затем объединяют с дисперсионной кривой, чтобы определить декремент
затухания. Коэффициенты затухания и остаточные амплитуды запоминают, чтобы определить кривую среднего затухания, и при этом статистические значения оставшихся величин показывают возмущения.
Наконец, согласно способу 120 в соответствии с блоком 148 дисперсионные кривые и кривые затухания интерполируют для построения псевдоразрезов, а псевдоразрезы объединяют для формирования пространственно непрерывного трехмерного представления свойств поверхностных волн. В этой связи для каждого рассматриваемого пункта определяют набор кривых дисперсии и затухания, а определяемые кривые связывают с центром геометрии обработки данных. Затем результаты, получаемые для различных пунктов, объединяют, чтобы получить непрерывное гладкое пространственное представление свойств поверхностных волн. Вследствие пространственной структуры и корреляции и вследствие перекрытия между соседними геометриями, используемыми при вычислении, получаемое изображение имеет горизонтальную гладкость, функцию частоты, и это свойство используют, чтобы исключить резко отклоняющиеся значения и зашумленные участки. В результате выполнения адаптивного процесса перекрытие является частотно-зависимым и отражает физическое разрешение по горизонтали различных длин волн. Взаимную корреляцию между скоростью и затуханием можно использовать для повышения регулярности. Ограничения горизонтальной гладкости ослабляют для пунктов, в которых ожидают появления отчетливых горизонтальных вариаций.
Обратимся к фиг.6, где в качестве примера в установке 200 регистрации, обеспечивающей полосовой обзор, набор перпендикулярных линий излучения 220 и приема 230 используется для образования соответствующих наборов псевдоразрезов. Как изображено на фиг.6, линии излучения 230 и приема 230 могут быть скомпонованы с образованием сетки 210, показанной на фиг.6.
К числу преимуществ, которые могут быть получены при использовании системы и способов, описанных в этой заявке, относится возможность получения пространственного распределения свойств поверхностных волн при использовании любой геометрии системы наблюдений. Способы и системы изобретения позволяют обрабатывать псевдоразрезы свойств поверхностных волн ниже каждой линии приема и каждой линии излучения в случае обычных пространственных систем наблюдений. Получаемые свойства можно использовать для решения таких задач, как моделирование верхней части разреза, ввод статических поправок, калибровка локальных фильтров, предназначенных для фильтрации когерентного шума, и задач формирования синтетического шума для процедур фильтрации.
Обратимся к фиг.7, где в соответствии с некоторыми осуществлениями изобретения система 520 обработки данных может включать в себя процессор 550, который построен с возможностью выполнения по меньшей мере одной программы 544 (сохраняемой в запоминающем устройстве 540), предназначенной для решения задач обработки сейсмических данных с выполнением одного или нескольких способов, которые раскрыты в этой заявке. Процессор 550 может быть соединен со связным интерфейсом 560 для приема сейсмических данных, регистрируемых при сейсмических исследованиях. В дополнение к сохранению команд для программы 554 в запоминающем устройстве 540 могут сохраняться предварительные, промежуточные и конечные наборы данных, включаемые в способы, которые раскрыты в этой заявке. В числе других элементов система 520 обработки данных может включать в себя дисплейный интерфейс (ДИ) 570 и дисплей 574 для отображения различных кривых и моделей, которые образуют так, как описано в этой заявке.
Хотя настоящее изобретение было описано применительно к ограниченному количеству осуществлений, специалисты в данной области техники, имеющие выгоду от этого раскрытия, должны представлять себе многочисленные модификации и варианты его. Предполагается, что прилагаемая формула изобретения охватывает все такие модификации и варианты как попадающие в пределы истинной сущности и объема настоящего изобретения.