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      静校正技术

      GeoEast系统已经形成以层析反演静校正、初至波/折射波静校正、初至波剩余静校正、线性/非线性反射波 剩余静校正等为代表的一整套功能完备、技术成熟的系列,利用初至波、折射波、反射波等信息,采用多 种方法逐步解决山地、沙漠和黄土塬等复杂地表引起的静校正问题,提高成像质量。

      基于初至信息的静校正技术

      GeoEast系统提供折射波静校正、初至多域拟合静校正、初至波剩余静校正、菲涅尔体层析反演静校正等多种 基于初至波信息的技术,并具备配套的高效初至自动拾取及质控方法。

      基于反射信息的剩余静校正技术

      具有共地面点叠加法剩余静校正、多域迭代分解法剩余静校正、以及超级道剩余静校正等线性方法, 同时提供非地表一致性剩余时差微调功能。非线性算法有综合全局寻优剩余静校正。

      基于边缘检测算法的自动初至拾取

      将图像处理技术中的边缘检测算法引入到初至拾取应用中,可快速、精准的确定单炮记录中的信噪边界、 定位初至起跳点,同时内嵌异常初至自动剔除算法,能减少人工干预工作量。

      初至拾取除边缘检测算法之外,同时具有地表一致性约束自动初至拾取算法可选;配套初至质控、以及交互初至快速编辑等功能。

      基于边缘检测算法的自动初至拾取

      超级道剩余静校正

      超级道剩余静校正利用扫描搜索方法提取输入数据的有效信号,建立高信噪比、低数据量的超级道数据,根据超级道数据来进行剩余静校正量估算。 该方法具有4个特点:1)在低信噪比地区效果较好;2)计算效率较高;3)计算所消耗的资源较少;4)对大时差静校正量有较好的处理效果。

      高程静校正

      折射波静校正

      超级道剩余静校正后

      多域迭代分解法剩余静校正

      超级道剩余静校正

      综合全局寻优剩余静校正

      综合全局寻优剩余静校正,利用最大能量法、模拟退火、遗传等三种非线性算法、交替迭代求取剩余静校正量。剩余静校正问题本质上是非线性问题, 应采用非线性算法、即全局最优化方法求解。非线性算法能避免陷入局部极值,计算的静校正量可超过地震子波的1/2周期;在解决低信噪比、复杂 近地表区域的静校正问题时优于常规线性剩余静校正方法。

      常规线性方法

      全局最优化方法

      非线性剩余静校正的最大难点在于其极值搜索过程中迭代次数多(数千次),效率不能满足生产应用需求。GeoEast的综合全局寻优剩余静校正模块, 利用混合算法和高性能计算技术解决了效率问题。对于TB级别数据,在胖节点上数小时即可得到结果。已成功在多个10TB级别数据上应用并取得良好效果。

      常规线性剩余静校正后

      综合全局寻优剩余静校正后

      菲涅尔层析静校正

      该方法考虑了射线路径上第一菲涅尔带范围内介质对波传播速度的影响,与传统近地表射线层析方法相比,可更精细、更稳定的描述近地表速度分布情况,能更好的处理近地表复杂、 速度及厚度变化剧烈区域的静校正问题。

      野外静校正叠加剖面

      菲涅尔层析静校正叠加剖面

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