地震数据精细处理技术探讨
地震数据处理技术现状及发展
地震数据处理技术现状及发展
一、地震数据处理技术现状
随着地球物理技术发展，地震数据处理技术也在不断进步，几十年来，它不断发展，已成为地震解释和预测的主要技术手段。
目前，地震数据处
理技术主要围绕以下几个方面发展：
第一，地震数据处理技术的空间分析。
地震数据处理中的空间分析一
般指通过分析地震波形数据对波形数据进行拆分，提取反射面和反射波的
位置，以及对反射波的形状进行描述，并预测地表形态。
同时，基于地震
数据的空间分析，可以利用地质资料，深入地表形态，以获得更加准确的
构造模型。
第二，地震数据处理技术的时间分析。
地震数据处理中的时间分析指
利用地震时间轴上的信号，分析地震波的返回时间，提取地震波的属性，
对地震波的位置及反射情况进行识别。
通过对地震波的时间分析，可以从
短周期的变化中提取有用的信息，从而更加清晰地理解地震活动情况。
第三，地震数据处理技术的频率分析。
地震数据处理中的频率分析是
通过应用傅利叶变换方法，将地震波从时域变换到频域，将记录的地震波
进行分解，提取出不同频率段的地震波，并根据反射、折射等地震规律分
析不同频段的响应。
地震监测技术中的数据分析与处理技巧
地震监测技术中的数据分析与处理技巧地震，作为自然灾害中最具破坏力的一种，常常给人们带来无尽的痛苦和不安。
地震监测技术则是化解这种威胁的重要手段。
在地震监测中，数据分析与处理技巧起着关键作用。
在本文中，我将从地震数据的处理和分析入手，讨论地震监测技术中的数据分析与处理技巧。
一、地震数据的预处理地震数据在采集过程中难免会受到各种外界干扰，为了提高地震数据的质量，需要对数据进行预处理。
预处理的主要目的是滤除噪声、去除趋势等干扰因素。
常用预处理方法包括：1. 中值滤波。
中值滤波是一种有效的滤波方法，它可以在不丢失信号信息的前提下去除噪声。
中值滤波的基本原理是将信号中的每个元素都替换为它们邻域元素的中值。
2. 带通滤波。
带通滤波是一种针对特定频率段的滤波方法。
在地震监测中，带通滤波常用于去除自然地震和人工干扰信号之间的频率干涉。
3. 偏差消除。
在地震监测中，通常会采用两个或多个地震监测仪器对同一个目标进行监测。
由于仪器之间存在差异，因此需要通过偏差消除来消除这些差异引入的误差。
二、地震数据的分析地震数据的分析是地震监测中的重要步骤。
地震数据分析可以为地震监测提供更多的信息，帮助地震学家进行更加准确的预测和分析。
下面列举一些常见的地震数据分析方法。
1. 能量谱分析。
地震信号是一种复杂的信号，但可以通过将它们转换为频域内的信号来进行分析。
能量谱分析将地震信号转换为其频率分量，进而计算出它们在不同频率下的能量。
2. 时序分析。
时序分析是一种将地震信号转化为时间序列的方法。
通过时序分析，可以计算出地震信号的平均值、方差、标准差等统计数据。
3. 滑动平均法。
滑动平均法是一种平滑地震信号的方法。
它的基本原理是将一组数据点的平均值作为该点的值，以减少噪声的影响。
三、地震数据的模型拟合地震监测中，模型拟合是一种常见的数据处理方法。
地震数据模型拟合的目的是对地震信号进行建模，将其表示为某种数学模型的形式。
这种方法不仅可以减少误差，而且可以提供更准确的预测。
地震勘探中的数据处理技术研究
地震勘探中的数据处理技术研究地震勘探是一种通过采集、记录地震波并分析其传播规律，用于探测地下构造及岩石性质的非破坏性探测技术。
在现代地质勘探工作中，其研究、应用和发展都具有重要的意义。
本文将重点探讨地震勘探中的数据处理技术研究。
1、地震勘探资料的处理与解释地震勘探的从业人员需要对所获得的数据进行处理和解释。
地震勘探的数据处理技术主要包括了原始记录、资料处理、数据选择、模拟和反演解释等方面。
其中，原始资料的记录包括了各种地震符号、地震波体系、地震记录摄取等等，这些记录中往往包含有大量的干扰和无用信息，此时需要进行数据预处理，即将干扰和无用信息去除，同时对有效信号进行突显和增强，以便后续的处理和分析。
而数据选择则是地震勘探中不可缺少的一环，它对勘探的结果和响应有着至关重要的影响。
在数据选择中，需要根据具体地质条件及勘探目的，选择出一定范围的地震记录，并进行合理的组合、处理。
2、资料预处理技术的应用为了实现地震勘探中原始数据的有效利用，需要先对数据进行预处理。
预处理技术的应用可以改善数据的品质，提高数据的精度，优化数据的结构，并有效提升数据的分析效率和数据价值。
常见的预处理技术有滤波、提高分辨率、数值模拟等。
其中滤波是地震勘探中应用最为广泛的一种预处理技术，通过滤波能够将无用的信号成分滤除，并将有用信号更加清晰地展现出来。
提高分辨率则可以通过删减数据、加密采样等方式，提高数据的采样密度，使数据的分辨率达到最佳状态。
而数值模拟则可以通过建立地震物理模型，进行模拟计算，以实现预测和分类分析等目的。
3、数据选择及处理的技术数据选择及处理的技术主要针对采集到的原始数据，通常需要对数据进行降噪、去背景、去除信噪比低的数据等处理，以提高数据的准确性和稳定性。
在数据选择和处理方面，常用技术包括了继电器激发、数字滤波及各种数学方法等。
其中，继电器激发和数字滤波技术可以降低噪声的影响，提高数据的信噪比；而数学方法则可以进行更加精细的数据选择和处理，并可以有效计算出地下结构模型及其参数。
地震勘探数据处理技术的研究与应用
地震勘探数据处理技术的研究与应用地震勘探是一种重要的地球物理勘探方法，广泛应用于地质矿产勘探、工程地质勘察、地下水勘探及地震灾害预测等方面。
地震勘探数据的处理技术是地震勘探的重要组成部分，直接影响地震勘探的成果和应用效果。
本篇文章将从地震勘探数据的搜集与处理、数据处理方法与技术和数据处理的应用三个方面探讨地震勘探数据处理技术的研究与应用。
一、地震勘探数据的搜集与处理地震勘探数据搜集的核心是地震仪器和数据采集系统，包括重锤、爆炸震源、振动震源、地震测井、地震阻抗仪等。
地震勘探数据采集的精度和数据质量对后续数据处理的影响非常大，它直接决定了勘探数据的可靠程度。
时下在数据搜集与处理方面，地震勘探数据采集主要采用数字化的方法进行。
数字地震勘探系统的出现，使得数据采样量大幅增加、信噪比提高且数据采集精度较高。
一般情况下，数字地震勘探系统还会配备有实时监测数据的功能，实现快速优化的数据处理方法。
二、地震勘探数据处理方法和技术1.地震数据记录与处理地震数据处理是指通过高精度采样仪器搜集到的地震记录数据，对数据进行滤波处理、去除异常人工信号、对观测记录建立各种地震模型等操作。
数据处理过程需要运用多种方法和技术，其中最常用的有数据滤波处理、时序延迟处理、反演处理、信噪比改善等。
2.地震数据反演地震勘探数据反演是指通过对大量的地震记录进行预处理，运用物理模型求解地下介质的分布特征和物理参数。
其中，反演算法是数据处理过程中的重要环节。
传统的地震勘探反演方法主要有走时反演、层析成像、全波形反演等技术。
3.基于数据挖掘技术的地震数据处理数据挖掘技术是一种利用计算机技术和统计学方法对大量数据进行分析、提取数据中有用信息的方法，通过数据挖掘技术对地震数据进行处理，可以提高地震勘探的搜寻效率和精度，是数据处理领域的新兴技术。
三、地震勘探数据处理的应用数据处理是地震勘探中不可或缺的一环，数据处理的好坏将直接影响勘探成果的精度和可靠程度。
地震预警的数据处理方法与技术研究
地震预警的数据处理方法与技术研究一、引言在现代社会中，地震已经成为诸多自然灾害中最具威胁性的一种。
随着科技的不断提升，人们对于地震预警的要求也日益增加。
而数据处理方法与技术是地震预警的关键。
本文将从数据处理的角度探究地震预警的技术，以期为相关领域人员提供参考。
二、地震预警的基本概念地震预警顾名思义，就是在发生地震之前对地震的可能性进行预报。
其预警的目的旨在为人类提供更多的安全时间，以便其采取适当的措施来减轻地震带来的危害。
基于地震预警的需求，科学家们通过研究地震前的现象，如地磁场变化、电磁波变化、水位变化等，提出了地震预警的方法，因此预警系统是一种基于数据的技术。
三、地震预警的数据处理方法如前所述，地震预警的方法基于数据的处理技术，而这种技术是由数据采集、处理以及预测模型几个方面构成的。
1. 数据采集数据采集是地震预警中最重要且最基础的环节。
通过在各个地点安装传感器，可以离线地采集各种数据，包括水位、溶液浓度、地磁、电磁波、应变以及重力场等的变化。
这些数据可以通过多参数测量系统录入后，作为地震预警系统的基本数据来源。
2. 数据处理数据处理技术主要包括噪音滤波技术、预处理技术以及事件检测技术等。
（1）噪音滤波技术由于数据采集过程中会受到各种干扰因素的干扰，采集的数据中可能存在大量的噪音，因此必须对数据进行进行滤波，以剔除这些噪音。
常见的滤波方法有高通滤波、低通滤波、带通滤波和带阻滤波等。
（2）预处理技术预处理技术通常用于从原始数据中提取有用的特征，并减少由于不稳定测量或环境的影响造成的波动。
预处理技术包括：预处理滤波、定量预处理、时间叠加、横向滤波以及空间傅里叶处理等。
（3）事件检测技术事件检测技术旨在从预处理数据中检测到可能与地震有关的事件。
这些事件通常被认为来自于地壳的运动或其他地震前兆。
常用的事件检测技术包括：阈值检测、自动化合并以及主生成源区域检测等方法。
3. 预测模型预测模型是地震预警的重要组成部分之一，主要包括地震预警的数学模型以及预设的阈值等方面。
地震系统的大数据处理与分析技术研究
地震系统的大数据处理与分析技术研究随着世界发展的飞速推进，科技领域也在快速发展。
地震系统作为科学领域中一个较为复杂和重要的研究领域，需要针对其数据处理和分析技术进行深入研究和探讨。
随着科技发展越来越快，地震数据的规模也越来越大、越来越复杂，因此大数据处理和分析技术在地震研究中也显得尤为重要。
在地震系统中，数据处理和分析是重要的前置作业，与地震预测和防范密切相关。
数据处理和分析主要包括对数据的收集、清洗、转化以及建模和分析等过程。
其中，数据收集是整个地震系统中最先进行的工作，必须保证地震数据的准确性和及时性。
随着地震技术的发展，地震数据的获取方式也日益多样化，从地震台网的实时传输到卫星遥感技术，从人工测量到机器学习技术，地震数据收集方式也变得越来越多元化。
在收集完数据后，需要对数据进行“清洗”，将错误数据进行清除，确保地震研究工作的准确性。
随后，需要对数据进行转化，将其转化为模型所需的数据格式。
转化后，需要根据地震数据的特征建立模型，例如预测地震可能发生的位置、时间、等级、震源参数等。
最后，对建立好的模型进行分析，提取地震数据的有用信息。
随着高性能计算技术和大数据技术的不断发展，地震数据处理和分析技术的研究也日益深入。
在地震研究中，一些数据尤其是非结构化数据的获取和提取，同时对海量数据的处理和分析能力也提出了更高的要求。
并且，地震预测和防范需要在短时间内对庞大的数据集进行处理和分析，需要高效且实时的处理技术。
目前，应用于地震系统大数据处理和分析的技术主要包括并行计算、云计算、机器学习、深度学习等。
其中，机器学习和深度学习等应用于地震系统中主要包括模式识别、特征提取等方面。
在地震研究领域，广泛运用机器学习技术对地震信号进行处理，例如对地震前兆信号中存在的小波、熵、分形等特征进行处理，进而对地震进行预测。
大数据技术在地震数据处理中被广泛采用，将地震数据分割成小数据块，采用并行计算的方式进行处理，从而大大加快了地震数据处理效率。
地震数据处理与分析技术研究
地震数据处理与分析技术研究地震数据处理与分析技术是地震学研究的重要领域，可以帮助我们更好地理解地震的产生和演化规律。
随着计算机技术的发展和数据处理软件的普及，地震学家们可以更加轻松地处理和分析大量的地震数据，从而更加深入地研究地球的内部结构和地震活动。
1. 地震数据的采集和处理地震数据的采集通常是通过地震台、加速度计、地震传感器等设备来实现的。
这些设备能够感知地震波的振动，并将其转化为电信号，保存在地震仪器的存储器中。
采集到的数据可以通过网络传输或U盘等存储设备传输到数据处理中心进行分析。
地震数据处理主要包括信号预处理、去噪、滤波、分裂等步骤。
其中，信号预处理包括数据校正、偏移量消除、基线修正等操作；去噪、滤波等操作主要是为了去除干扰信号，使地震信号更加清晰可见；分裂则是为了识别地震波的类型和方向。
2. 地震数据分析技术在进行地震数据分析之前，我们首先需要对数据进行预处理和清洗。
对于大量的地震数据，我们通常采用统计学方法来进行数据处理和分析。
常用的分析技术包括震源定位、震级估计、地震波速度计算以及地震序列研究。
在进行震源定位时，我们需要针对采集到的地震波数据进行解析和计算。
此外，我们还需要定量评估地震事件的震级大小，可以通过在不同的震级水平上进行基于统计的分析来实现。
在计算地震波速度时，我们通常使用反射波法、折射波法和直接波法等方法，可以得出地下介质的速度信息。
地震序列研究则是通过对大量的地震数据进行统计分析来研究地震活动的规律。
3. 地震数据分析的应用地震数据分析技术的应用十分广泛，可以用于地震灾害风险评估、地下介质结构探测、地震监测和预测等方面。
例如，通过对地震数据进行分析，我们可以确定不同地区的地震活动强度和频率，为地震灾害防治提供科学依据；针对地下介质结构探测，我们可以通过地震波速度分析来揭示地下岩石类型、结构和空间分布情况；地震监测和预测则是通过对地震数据进行实时监测和分析来预测可能的地震发生时间和空间位置，为地震应急管理提供重要参考信息。
地震预警中的数据处理技术研究
地震预警中的数据处理技术研究地震是一种自然灾害，常常会给人们的生命和财产造成巨大的损失。
为了减轻地震灾害的影响，地震预警技术逐渐成为科技领域的焦点研究。
而地震预警技术中重要的一环就是数据处理技术。
本文将重点探讨地震预警中的数据处理技术研究。
一、地震预警的背景地震预警技术是一种能够提前预测地震的技术，早在十年前，日本北海道早已开发出地震预警技术。
随着近年来地震频繁发生，地震预警技术开始在全世界范围内得到广泛应用。
地震预警技术通过核心的数据处理技术和参与的实体设备，以预测地震并快速通知人们需要采取的应急措施。
二、地震预警中的数据处理地震预警中的数据处理涉及到多个环节的数据处理技术，都必须精准快速，以保证地震预警的可靠性。
首先，需要收集地震前兆数据；其次，需要将数据进行处理；最后，通过预警设备将预警信息传达给受灾地区。
下面将一一介绍这三个环节中数据处理技术的研究。
1. 地震前兆数据收集地震前兆数据是指地震发生前的一些数据，如地表运动、电磁波变化等信息。
地震前兆数据的采集需要多个监测站同时采集，同时，还需要将这些监测站的数据传输到数据处理中心。
目前，常用的数据传输方式是通过卫星传输或者通过云计算等方式进行。
2. 数据处理地震数据需要进行处理，以便准确地确定地震的时间、震级等信息。
处理过程中，需要对数据进行滤波、控制等处理，以确保数据的准确性。
并且数据处理需要结合当前物理学理论，同时，一些高级数学方法，如小波变换、奇异值分解等技术都能在这个环节中得到应用。
3. 预警设备的传递地震预警的有效时间非常短暂，因此预警设备需要快速将预警信息传达给受灾地区，并且确保预警信息不会被传播延迟或者误解。
因此，传递预警信息的设备需要安全可靠，并且必须能够快速响应。
三、数据处理技术的未来研究在地震预警技术中，数据处理技术的研究是非常重要的。
由于地震预警需要快速响应，因此需要更高效的数据通信和处理技术。
因此，未来的地震预警技术研究将重点关注如何通过更优化的算法、更高效的数据传输方式来快速地处理地震前兆数据。
地震数据处理与分析技术研究
地震数据处理与分析技术研究地震是一种自然灾害，经常给人们的生活和财产带来巨大影响。
为了更好地理解地震的发生机制、预测地震的可能性以及应对地震灾害，地震数据处理与分析技术成为了地震学研究的重要组成部分。
本文将介绍地震数据处理与分析技术的基本原理和方法，并探讨其在地震研究中的应用。
地震数据处理是指通过对地震数据的预处理、滤波、去噪等操作，提取出有用信息并为后续分析做准备的过程。
首先，地震数据通常以数字形式记录，我们需要对数据进行预处理，包括时间校正、幅度校正等，以确保数据的准确性。
接着，需要对地震数据进行信号处理，应用滤波和谱估计等方法，去除噪声和频率干扰，提高信号质量。
地震数据分析是指对经过预处理的地震数据进行进一步的解读和分析，从中提取出地震参数和特征。
首先，我们可以通过地震波形的振幅和持续时间来识别不同类型的地震，例如地壳震动、井震等。
其次，通过分析地震波的频谱特征，可以确定地震的震级和震源深度。
还可以通过地震记录的时间序列数据，计算地震的震相传播速度和路径，进而了解地震波在不同岩石介质中的传播特性。
地震数据处理与分析技术在地震学研究中具有广泛的应用。
首先，它可以帮助我们更好地理解地震的发生机制和地震活动的规律。
通过对多次地震事件的数据处理和分析，可以揭示地震活动的时空分布特征，进而探讨地球内部的构造和动力学过程。
其次，地震数据处理与分析技术对地震预测和预警具有重要意义。
通过对历史地震数据的回顾和分析，可以建立地震概率模型和预测模型，为未来地震的发生提供一定的参考依据。
此外，地震数据处理与分析技术还可以辅助地震灾害评估和应急响应。
通过对地震波的传播路径和频谱特征的分析，可以预测地震灾害的分布范围和强度，从而帮助决策者制定相应的防灾减灾措施。
与传统的地震仪器相比，现代地震数据处理与分析技术的发展为地震学研究带来了很大的便利和突破。
首先，随着计算机技术的发展，我们可以更加高效地处理和分析大量的地震数据，减少人力和时间成本。
高精度地震数据处理技术研究
高精度地震数据处理技术研究随着科学和技术的不断发展，地震已经成为我们生活中不可避免的自然灾害之一。
地震的发生既给人们的生命财产带来了极大的危害，也给人们提醒了其安全问题的重要性。
因此，高精度地震数据处理技术的研究和应用就显得尤为重要。
地震数据处理是地震学研究的重要组成部分，是指从自然震源、地震仪器和信号调制等方面对地震数据进行采集、记录、分析和研究的技术过程。
高精度地震数据处理技术通过提高地震数据采集记录、处理和研究的精度，进一步深化了地震学研究领域的认识和认识。
一、高精度地震数据处理技术的意义高精度地震数据处理技术旨在通过提高地震数据采集、记录和分析处理的精度，进一步深入认识地震发生的时空结构，揭示地震源的本质，改进地震活动预测和预报体系，并能够有效地支撑地震科技的发展和应用。
地震数据处理技术的先进性，直接关系到地震学的发展和应用。
它能够为地震预报、震害分析、地震工程设计和预警等领域服务，提高地震学的研究效率和研究成果的精度。
而高精度地震数据处理技术的优越性，则在于其可以提高地震数据采集、记录和分析处理的精度，通过对地震波传播、反演、图像重建等方面的深入研究，进一步推动地震学研究的进步和发展。
二、高精度地震数据处理技术的研究进展目前，高精度地震数据处理技术的研究已经有了一定的进展，主要体现在以下几个方面：1、地震数据采集技术：随着地震仪器技术的不断发展，实时高精度地震数据的采集工作已经实现。
地震仪器技术和数据采集系统可以实时记录地震现场的地震波信号、目标物的振动情况等信息，进一步减轻了地震灾害造成的影响。
2、地震波传播反演技术：地震波传播反演技术可以将地震数据分析得到完整的时空结构，进而实现对地震源本身的研究。
地震波模拟技术、地震波反演理论，以及基于卫星导航的大尺度地震波传播反演等方法，也在不断地不断地发展和完善。
3、信号处理技术：信号处理技术可以大大提高地震信号的识别率和精度。
这包括了数值模拟的地震波形研究的精度、地震波形识别算法的发展和优化，以及对信号处理算法的不断测试和验证等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
400
T369/Q24 350
350
T802/Q44
300
300
AMP
时空变Q补偿
T1170/Q60
250 200 150 100
T369/Q24 T802/Q44 T1170/Q60 T1490/Q73 T2156/Q90 T5000/Q180
T1490/Q73 T2156/Q90 T5000/Q180
偏移距补偿前后效果 构造补偿前后效果
均衡技术
去噪技术
应用炮点补偿
应用检波点补偿
应用偏移距补偿
理论记录分析 参数选择 效果量化分析
应用构造补偿
全应用补偿
剩余振幅补偿
3. 振幅保真处理
理想模型数据
加入地表f非均质性＋吸收＋噪音
传统振幅处理
相对振幅保持处理
通过理论研究，精细模块选择、参数分析、流程搭配，其效果在模型 数据上得到了较好的体现。
反 褶 积： 频率分析（参数试验）
叠前成像： 带宽分析（方法选择） 叠后处理： 分频分析 谱分析 处理人员更加注重处理方法对数据频带的改变程度、 频谱的形状、低频成分是否缺乏、高频拓宽了多少， 从以往的优势频带分析逐渐转变为较宽频带的分析。
4. 频率保真处理
影响地震波频率变化的因素分析
处理过程中影响频率的因素
素的调整有助于我们认识地震数据体中的各种
特性。
2. 精细处理特点
测线方向
道号
叠 前 数 据 体 时间 不同方向的数据观察
2. 精细处理特点
① 精细的数据特征分析
不同方向的数据－快速浏览
2. 精细处理特点
针对不同探区资料的特点，对地震数据处理方
案、流程、参数进行系统的规划， 使“精细”贯穿
于数据处理的全过程。
特点
① 精细的数据特征分析
② 精细的波场正演模拟 ③ 精细的井震结合处理 ④ 精细的量化质量监控
2. 精细处理特点
② 精细的波场正演模拟
地震资料处理已发展到基于模型的处理阶段，以数值 模拟为基础的处理、或正演模拟指导下的数据处理正逐步 提高处理结果的精度和信息的可靠性。
模拟技术应用：
复杂波场的识别
地震数据精细处理技术探讨
蔡希玲
东方地球物理公司研究院 2012年5月18日
提 纲
1.引言
2.精细处理特点
3.振幅保真处理
4.频率保真处理
5.应用实例
6.认识
1. 引 言
从盆地腹部陆梁隆起油气
沿梁聚集、断裂疏导的运聚规律
来看，该区成藏特征是沿侏罗系 断裂带分布，断裂、褶皱、地层
岩性尖灭及白垩系-侏罗系不整
叠前空间子集分析
2. 精细处理特点
① 精细的数据特征分析
直达波的时间场
t ( xs, xr ) | xs xr | / v
绕射波的时间场
如果介质速度恒定，在共炮域、检波域和 CMP域，直达波均表现为线性同相轴，速 度相同，即为介质速度v，但在共炮检距 域，直达波呈一水平同相轴。 在共炮域和共接收点域内，绕射 波以左式曲线的形式出现，绕射 曲线的形状与绕射点到测线的距 离有关。
全区药量变化图
2. 精细处理特点
① 精细的数据特征分析
叠前子集分析技术
子集抽取 子集分析 异常监测 质量控制
地表一致性分析技术
近地表条件分析 多域分析 SC噪声分析 SC信号分析
时域特征分析技术
衰减特征分析 能量特征分析 自相关特征分析
频域特征分析技术
分频分析 谱分析 F-X分析
时频域联合分析技术
时频道分析 时变谱分析 时频体分析
解析信号分析技术
复数道分析 道瞬时特性分析 统计瞬时特性分析
多属性分析技术
波形特征分析 相位属性 相干属性
可视化分析技术
T-X-Y域体分析 F-X-Y域体分析 F-Kx-Ky域体分析
2. 精细处理特点
① 精细的数据特征分析
空间子集的抽取
在一定的空间坐标系下，可根据野外采集的观测方式，从地震数 据抽取各种子集进行相应的分析。单次覆盖的最小数据集称为子集， 子集可以反映地下界面的部分特征。 －正交子集 －斜交子集
Depth
1200 1900 2000 2100 2200 2300 Velocity,m/s 2400 2500 2600 2700
提取速度信息 几何扩散补偿
提取品质因子 实现反Q滤波
约束各向异性参数 提高成像精度
2. 精细处理特点
③ 精细的井震结合处理
真振幅恢复 反褶积
400
区域V
VSPz101-V
3. 振幅保真处理
西
S76-3-5
S76-12
东
传统振幅处理 S76-3-5 S76-ห้องสมุดไป่ตู้2
东
相对振幅保持处理
苏76井区
提 纲
1.引言
2.精细处理特点
3.振幅保真处理
4.频率保真处理
5.应用实例
6.认识
4. 频率保真处理
影响地震波频率变化的因素分析 数据处理
原始数据： 分频扫描 频谱分析 噪声衰减： 对频率成分的影响分析
－静校正误差影响
－动校正拉伸的影响
－动校正误差影响 －频率处理 （反褶积 谱整形等 ）
动校正 反褶积
－叠加与偏移成像
4. 频率保真处理
动校正
理论计算及模型分析
—动校正的影响分析
动校正速度是数据处理中的关键参数之一，速度准确时， 动校正拉伸对数据频率的影响随炮检距的增加呈非线性变化。 当速度存在误差时，其影响发生了变化，且速度误差的正负不 同，影响程度截然不同。
地震数据精细处理技术包括极为丰富的内容
振幅保真处理技术 频率保真处理技术
接收点振幅统计
接收点主频统计
提 纲
1.引言
2.精细处理特点
3.振幅保真处理
4.频率保真处理
5.应用实例
6.认识
3. 振幅保真处理
炮点补偿前后效果 检波点补偿前后效果
常用振幅处理方法
球面发散补偿 反Q滤波 SCAC振幅补偿 透射补偿 剩余振幅补偿
案、流程、参数进行系统的规划， 使“精细”贯穿
于数据处理的全过程。
特点
① 精细的数据特征分析
② 精细的波场正演模拟 ③ 精细的井震结合处理 ④ 精细的量化质量监控
2. 精细处理特点
③ 精细的井震结合处理
井震结合技术是在地震资料处理的过程中，最大程度 地利用已有测井资料、VSP资料，将“井点数据”和地面地 震数据进行联合分析和处理,用来定量分析并优选地震处理 参数，以达到井震的最佳匹配。
原剖面
井震匹配后剖面
2. 精细处理特点
针对不同探区资料的特点，对地震数据处理方
案、流程、参数进行系统的规划， 使“精细”贯穿
于数据处理的全过程。
特点
① 精细的数据特征分析
② 精细的波场正演模拟 ③ 精细的井震结合处理 ④ 精细的量化质量监控
2. 精细处理特点
④ 精细的量化质量监控
1。原始数据属性分析
0 平均速度 均方根速度 层速度
0.45 0.40
200
0.35
400
0.30 0.25
Delta
Depth
600
0.20 0.15
Depth/Delta Depth/Epsilon
800
0.10 0.05
1000
0.00 -0.05 0.00 200.00 400.00 600.00 800.00 1000.00 1200.00 1400.00
5。反褶积后的属性分析
检查反褶积的效果，即反褶积方法、参数、效果及反褶积对其他属性的影响等。
6。NMO后叠加数据的属性分析
检查整个叠前处理过程是否合理，是否还需要进一步改进。
7。叠前时间偏移数据的属性分析
对时间域的处理数据进行属性分析，监控整个的处理过程是否有效，结果是否可用于后续不同 目标的应用。
250
AMP
200
50 0 -50 0 50 100 150 TIME 200 250
150
各向异性参数确定
50
100
理论模拟Q衰减
时空变Q体
300
350
速度模型建立
0 50 100 150 TIME 200 250 300 350 400
0 -50
合成记录对比
2. 精细处理特点
③ 精细的井震结合处理
合面发育，具有良好的油气成藏 条件。主要勘探目的层侏罗系、 白垩系以小断裂、低幅度构造为 主要特征。
石南16井区地震部署图
1. 引 言
石南16井区地震剖面
1. 引 言
问题：
由于主要勘探目的层侏罗系、白垩系以小断裂、低幅度构造特征为
主，地震资料难以精细刻画；而以地层岩性圈闭识别为目标，地震资料品质也 无法达到要求。 石南31井区地震剖面
噪声分析
信号保真性的分析
波动方程基准面校正
基于模型的偏移速度分析及波动方程成像等
2. 精细处理特点
② 精细的波场正演模拟
Q=30
Q=60
理想单炮
加入非均质因素
加入吸收因素
2. 精细处理特点
② 精细的波场正演模拟
理想道集
含吸收因素+噪音
反Q前去噪
反Q后去噪
2. 精细处理特点
针对不同探区资料的特点，对地震数据处理方
动校正拉伸量（％）为A:
A
x 1 x 2 ( ) 2 2 2t0 v 8 h
2
与频率的关系 ? 与速度误差的关系 ?
4. 频率保真处理
动校正
理论计算及模型分析