Основы

 

1.1 Введение

 

Преобразование Фурье является фундаментальной составляющей анализа сейсмических данных и применяется почти на всех стадиях обработки. Данный временной ряд, такой как сейсмическая трасса, может быть полностью, однозначным образом описана в виде суммы ряда синусоид, каждая из которых характеризуется своей амплитудой, частотой и задержкой по фазе (относительным выравниванием). Этот процесс выполняется путем прямого преобразования Фурье. И наоборот, сейсмическая трасса может быть синтезирована при данных частотных составляющих. Этот процесс выполняется путем обратного преобразования Фурье. Краткое математическое исследование преобразования Фурье приводится в Приложении А.

Алгоритмы обработки сейсмических данных часто могут быть описаны или реализованы в частотной области проще, чем во временной. В разделе 1.2 вводится одномерное (1-D) преобразование Фурье и рассматриваются некоторые свойства временного ряда во временной и в частотной областях. Многие методики обработки (одно- или многоканальной) включают операнд (сейсмическую трассу) и оператор (фильтр). Простое применение анализа Фурье состоит в разработке нуль-фазовых частотных фильтров, обычно в форме полосовой фильтрации.

В результате 1.3 исследуются 40 выборок ОПВ, записанных в разных частях мира с различными типами источников и регистрирующей аппаратуры (Yilmaz и Cumro, 1983). Введены различные типы сейсмической энергии: отраженные волны, когерентные помехи, такие как кратные волны, боковые волны, поверхностные волны, случайные помехи окружающей среды.

В разделе 1.4 приводится основная последовательность обработки данных и примеры полевых данных. В обработке данных имеются три основные стадии, каждая из которых направлена на улучшение сейсмической разрешающей способности, под которой подразумевается способность разделять два отражения, расположенные близко друг к другу.

1. 1.     Деконволюция выполняется по оси времен с целью повышения временной разрешающей способности путем сжатия основного импульса приблизительно до единичного и подавления реверберационных волн.

2. 2.     Суммирование сжимает размер выноса, тем самым, уменьшая объем сейсмических данных до плоскости сейсмического разреза с нулевым выносом и повышая отношение сигнал/помеха.

3. 3.     Миграция обычно выполняется на суммированном разрезе (который предполагается разрезом с нулевым выносом) с целью повышения разрешающей способности в горизонтальном направлении путем рассеивания (collapsing) преломленных волн и перемещения отражений от наклонных поверхностей в их истинные положения.

Вторичные процессы реализуются на определенных стадиях с целью улучшения рабочих характеристик деконволюции, суммирования и миграции. Когда когерентные помехи устраняются, например, с помощью пространственной фильтрации, можно улучшить деконволюцию и скоростной анализ. Коррекция остаточной статики также улучшает скоростной анализ и, следовательно, качество суммированного разреза.

В разделе 1.5 рассмотрены типы усиления. Усиление представляет собой изменяющееся во времени масштабирование, при котором функция масштаба обычно выводится по данным. Часто усиление применяется к сейсмическим данным с целью отображения. Другой пример применения усиления – поправка за расхождение волнового фронта, вводимая на ранних стадиях обработки. Расхождение волнового фронта представляет собой уменьшение амплитуды волнового фронта вследствие геометрического расхождения сейсмических волн. Еще один пример усиления – АРУ, которая делает более ясными зоны слабых отражений в сейсмических данных. Однако, усиление типа АРУ может нарушить особенности сигнала и, следовательно, к нему нужно относиться внимательнее.

Двумерное (2-D) преобразование Фурье (раздел 1.6) – это способ разложения сейсмического волнового поля, например, выборки ОВП, на плосковолновые составляющие, каждая из которых с определенной частотой распространяется под определенным углом к вертикали. Следовательно, двумерное преобразование Фурье может описывать такие процессы как миграция и (f-k) фильтрация. Общий случай применения последней – это подавление когерентных помех с помощью пространственной фильтрации. Эта процедура показана на примере полевых данных.