宽方位地震勘探多维多域叠前数据规则化方法研究

Three dimensional wide-azimuth seismic data are high dimensional, the data characteristics from different azimuth are very different, and the geometry parameters are irregular. Therefore, the research on wide-azimuth seismic regularization methods consistent with the characteristics of the practical significance is very important for complex area wide-azimuth high precision seismic imaging. On the basis of these characteristics, this project studies wide-azimuth prestack seismic data regularization using multi-dimension and multi-domain methods. High dimensional seismic data optimizing iterative reconstruction methods will be studied based on high dimensional sparse transform. These methods can improve computational efficiency by optimizing iterative process and optimization of the threshold parameter. Multi-domain wide-azimuth seismic data joint inversion is used for seismic data regularization on the basis of OVT gather, which can reconstruct seismic data with preserving amplitude using different gathers information fusion. This project also explores wide-azimuth seismic data 5D reconstruction algorithms with high efficiency and accuracy, which use frequency domain nonstationary prediction filter theory. These methods combine with the inverse problem of shaping regularization theory and reduce the dimension of inverse problem on estimating prediction filter parameters to improve the precision and efficiency of 5D reconstruction. Through this project, the results of multi-dimensional and multi-domain prestack seismic data regularization theory and methods, have important practical application values to improve the complex three-dimensional wide-azimuth seismic imaging quality.

三维宽方位地震数据具有维数高、分方位数据特征差异大和观测参数分布不规则的特点，研究符合宽方位地震资料特点的叠前地震数据规则化方法对提高复杂区宽方位地震成像精度具有重要意义，因此，本项目针对宽方位地震数据特点开展多维多域叠前地震数据规则化理论与方法研究。在高维稀疏变换基础上，优化迭代重建过程，优选阈值参数，研究高维地震数据快速迭代重建方法；在OVT道集基础上，开展宽方位多域地震数据规则化方法研究，利用不同道集数据域信息融合联合反演的方法保幅重建不规则地震数据；在频率域非平稳预测滤波基础上，结合最小方法反问题理论，降低预测滤波器参数估计反问题的维数，研究宽方位地震数据高效率高精度5D重建算法。通过本项目研究，形成多维多域叠前地震数据规则化理论与方法，对提高复杂区三维宽方位地震勘探成像质量具有重要的实际应用价值。

针对三维宽方位地震数据维数高、分方位数据特征差异大和观测参数分布不规则的特点，本项目开展了稀疏变换域迭代反演地震数据重建方法、不同迭代阈值选取方法影响分析、压缩感知地震数据重建关键问题分析、多道集联合反演地震数据规则化、高维频率域非平稳预测滤波地震数据重建、多方向多尺度预测误差滤波器数据重建方法探索等研究工作，提出了宽方位高维地震数据预测滤波插值方法和多尺度多方向联合地震数据规则化方法，实现了相关算法，编制了相关程序模块，对比了本项目研究方法与其它方法的优缺点，提出了算法的有效适用范围。在理论研究基础上，将研究成果与实际密切结合，完成了渤海宽方位地震数据重建处理，充分利用本项目研究算法和成果提高了渤海三维宽方位地震资料的品质。通过本项目研究，形成了多维多域叠前地震数据规则化理论与方法，提高了复杂区三维宽方位地震勘探成像质量。项目组成员已发表（含录用）期刊论文11篇，其中在SCI检索刊物上发表8篇，申请（授权）国家发明专利3项，培养研究生11人（其中8人毕业）。项目按照研究计划，完成了项目研究内容，获得了预期的研究成果，达到了预期的研究目标。