АЛГОРИТМ ПОДАВЛЕНИЯ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОЛН НА ДАННЫХ 2D СЕЙСМОРАЗВЕДКИ МЕТОДОМ ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ ВО ВРЕМЕННО-ЧАСТОТНОЙ ОБЛАСТИ
А.В. Яблоков1,2,3, М.В. Моисеев1, А.С. Сердюков1,2,3, Д.А. Литвиченко4
1Новосибирский государственный университет, 630090, Новосибирск, Пирогова, 1, Россия
2Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН, 630090, Новосибирск, просп. академика Коптюга, 3, Россия
3Институт горного дела им. Н.А. Чинакала СО РАН, 630091, Новосибирск, Красный проспект, 54, Россия
4ООО «Газпромнефть НТЦ», 625048, Тюмень, 50 лет Октября, 14, Россия
Ключевые слова: шумоподавление, фильтрация, поверхностная волна, метод отраженных волн, метод общей глубинной точки, S-преобразование.
Аннотация
Поверхностные волны – основной источник когерентного шума в наземной сейсморазведке, а их подавление является одним из основных этапов обработки данных общей глубинной точки (ОГТ), призванных повысить качество прослеживания однократно-отраженных волн на временных разрезах. На практике для шумоподавления используются процедуры из современного программного обеспечения (ПО), основанные на численном моделировании волновых форм. Но они являются слишком ресурсоемкими и имеют большое количество субъективно-настраиваемых параметров. Общий недостаток известных алгоритмов – искажение энергии отраженных волн в зоне интерференции с волной-помехой либо не удовлетворительное качество подавления шума. Текущее исследование направлено на усовершенствование алгоритма фильтрации во временно-частотной области методом главных компонент (SKL) с целью преодолеть перечисленные выше ограничения, повысить точность и скорость работы его программной реализации, а также выполнить его апробацию при обработке профильных полевых данных наземной 2D сейсморазведки. Модификация алгоритма заключается в разработке нового способа определения статических поправок для спрямления годографа поверхностной волны в частотно-временной области и в использовании предпроцессинга, на котором предварительно удаляется сигнал отраженных волн. Эти и другие модификации обеспечили ускорение вычислений и повышение качества подавления поверхностно-волновых помех. Кроме того, алгоритм SKL ускорен распараллеливанием вычислений на логические ядра процессора. В работе приведено подробное описание алгоритма, показано его существенное преимущество по сравнению со стандартными методами полосовой и f-k фильтрации, приведено сопоставление результатов обработки полевых данных, полученных процедурой SWANA из ПО «Geovation 2.0» и алгоритмом SKL. Результат, полученный алгоритмом SKL, превосходит процедуру SWANA по качеству фильтрации поверхностной волны и имеет всего четыре настраиваемых параметра (SWANA имеет 20 параметров).
DOI: 10.15372/GiG2023180
EDN: YVSTEW
|
