位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
高斯束逆时偏移方法及应用
  • ISSN号:1004-2903
  • 期刊名称:《地球物理学进展》
  • 时间:0
  • 分类:P631[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]中石化胜利油田物探研究院,博士后科研工作站,东营257022, [2]中石化胜利油田石油开发中心,东营257000, [3]东方地球物理公司研究院大港分院,天津300280
  • 相关基金:中国博士后科学基金(2014M551953); 山东省博士后创新项目专项资金资助项目(201403020); 国家自然科学基金(41204086); 国家科技重大专项课题(2011ZX05006-002)共同资助
中文摘要:

随着油气勘探的不断深入,叠前深度偏移技术逐渐成为解决复杂构造区域成像问题的重要手段.考虑到逆时偏移精度高但效率低,而高斯束偏移具有高效、灵活等优势,本文将逆时偏移的理论思想应用于高斯束偏移中,发展了高斯束逆时偏移,即以Kirchhoff偏移为基础,利用高斯束叠加积分计算Green函数.其不仅保留了Kirchhoff偏移的高效性和灵活性,克服了其阴影区、焦散区、单次波至等缺陷,而且还具有波动方程偏移对陡倾角的成像优势,解决了其计算量大的问题.模型和实际资料试算验证了高斯束逆时偏移方法的正确性、有效性和实用性,可以作为一项实用化技术应用于偏移成像和层析速度建模中.

英文摘要:

With the development of oil and gas exploration, pre-stack depth migration technology has become an important method in solving the imaging problem for complicated structure area. Considering that the reverse time migration has characteristics of high precision hut low efficiency while Gaussian beam migration has advantages of high efficiency and flexibility, this paper has developed a method called Gaussian beam reverse time migration by adding the idea of reverse time migration into Gaussian beam migration. On the basis of Kirchhoff migration, this method uses Gauss beam superposition integral to calculate the Green function, which not only preserves the efficiency and flexibility of Kirchhoff method without its defects such as shadow zone, caustics and single ray-path, but also has the imaging capacity similar to wave equation migration in steep-dip areas with small calculation. Examples of model and real dataset has proved the correctness, effectiveness and practicability of Gaussian beam reverse time migration, which can be used as practical technique in migration and tomography velocity modeling.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《地球物理学进展》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院地质与地球物理研究所 中国地球物理学会
  • 主编:刘光鼎
  • 地址:北京市9825信箱
  • 邮编:100029
  • 邮箱:prog@mail.igcas.ac.cn
  • 电话:010-82998113 62369620
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-2903
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2982/P
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:18579