具体技术细节
[0003] 本申请提供了一种基于三维预测反褶积的地震数据处理方法和装置，该方法能够考虑三维地震数据的多个方向，预测出三维预测反褶积的算子，进而进行地震数据处理，从而获得在空间上更具有衔接性的地震数据；同时，相较于一维预测反褶积的地震数据处理方法，提高地震数据的分辨率，改进地震数据处理和偏移成像的质量。
[0004] 第一方面，本申请提供了一种基于三维预测反褶积的地震数据处理方法，所述方法包括：
[0005] 基于研究区目标地震数据，采用预先建立的三维预测反褶积模型确定三维预测反褶积的算子；
[0006] 根据所述三维预测反褶积的算子对所述目标地震数据进行三维预测反褶积处理，得到处理后的地震数据。
[0007] 一种示例性的实施例中，所述目标地震数据是三维共检波点地震道集数据。
[0008] 一种示例性的实施例中，所述预先建立的三维预测反褶积模型为：
[0009]
[0010] 上述模型中，db,m,j表示炮线序号为b，炮点序号为m，时间方向样点序号为j、且含多次波的共检波点地震道集数据；pb,m,j表示炮线序号为b，炮点序号为m，时间方向样点序号为j、且无多次波的共检波点地震道集数据；fc,n,k为三维预测反褶积的算子；c表示与b相对应的三维预测算子样点序号，n表示与m相对应的三维预测算子样点序号，k表示与j相对应的三维预测算子样点序号；w为Crossline方向半宽点数，u为Inline方向半宽点数；g是表示三维预测反褶积计算的步长；db‑c,m‑n,j‑k表示炮线序号为b‑c、炮点序号为m‑n、时间方向样点序号为j‑k、且含多次波的共检波点地震道集数据。
[0011] 一种示例性的实施例中，所述三维预测反褶积模型的建立过程，包括：
[0012] 根据反射系数和地震子波，确定一维地震数据；其中，所述反射系数为白噪序列，所述地震子波为最小相位的子波；
[0013] 根据地震数据的统计特性，确定一维预测反褶积模型；
[0014] 根据所述一维预测反褶积模型和三维地震数据的三维属性确定三维预测反褶积模型。
[0015] 一种示例性的实施例中，所述根据反射系数和地震子波，确定一维地震数据，包括：
[0016] 根据反射系数和地震子波，利用地震褶积公式计算一维地震数据，其中，所述地震褶积公式为：
[0017] d(t)＝b(t)*f(t)
[0018] 上述公式中，d(t)为时间域的地震数据，b(t)为时间域的地震子波，f(t)为时间域的反射系数，t为地震数据的时间。
[0019] 一种示例性的实施例中，所述根据地震数据的统计特性，确定一维预测反褶积模型，包括：
[0020] 根据地震数据的统计特性确定地震数据与时间的关系；
[0021] 根据所确定的地震数据与时间的关系建立一维预测反褶积模型；
[0022] 其中，所述一维预测反褶积模型为：
[0023]
[0024] 上述一维预测反褶积模型中，dj表示时间方向样点序号为j、且含多次波的共检波点地震道集数据；pj表示时间方向样点序号为j、且无多次波的共检波点地震道集数据；dj‑k表示时间方向样点序号为j‑k、且含多次波的共检波点地震道集数据；fk表示一维预测反褶积的算子。
[0025] 第二方面，本发明实施例提供一种基于三维预测反褶积的地震数据处理装置，所述装置包括：确定三维预测反褶积的算子模块和地震数据处理模块；
[0026] 所述确定三维预测反褶积的算子模块，用于基于研究区目标地震数据，采用预先建立的三维预测反褶积模型确定三维预测反褶积的算子；
[0027] 所述地震数据处理模块，用于根据所述三维预测反褶积的算子对所述目标地震数据进行三维预测反褶积处理，得到处理后的地震数据。
[0028] 一种示例性的实施例中，所述预先建立的三维预测反褶积模型为：
[0029]
[0030] 上述模型中，db,m,j表示炮线序号为b，炮点序号为m，时间方向样点序号为j、且含多次波的共检波点地震道集数据；pb,m,j表示炮线序号为b，炮点序号为m，时间方向样点序号为j、且无多次波的共检波点地震道集数据；fc,n,k为三维预测反褶积的算子；c表示与b相对应的三维预测算子样点序号，n表示与m相对应的三维预测算子样点序号，k表示与j相对应的三维预测算子样点序号；w为Crossline方向半宽点数，u为Inline方向半宽点数；g是表示三维预测反褶积计算的步长；db‑c,m‑n,j‑k表示炮线序号为b‑c、炮点序号为m‑n、时间方向样点序号为j‑k、且含多次波的共检波点地震道集数据。
[0031] 一种示例性的实施例中，所述三维预测反褶积模型的建立过程，包括：
[0032] 根据反射系数和地震子波，确定一维地震数据；其中，所述反射系数为白噪序列，所述地震子波为最小相位的子波；
[0033] 根据地震数据的统计特性，确定一维预测反褶积模型；
[0034] 根据所述一维预测反褶积模型和三维地震数据的三维属性确定三维预测反褶积模型。
[0035] 一种示例性的实施例中，所述根据反射系数和地震子波，确定一维地震数据，包括：
[0036] 根据反射系数和地震子波，利用地震褶积公式计算一维地震数据，其中，所述地震褶积公式为：
[0037] d(t)＝b(t)*f(t)
[0038] 上述公式中，d(t)为时间域的地震数据，b(t)为时间域的地震子波，f(t)为时间域的反射系数，t为地震数据的时间。
[0039] 一种示例性的实施例中，所述根据地震数据的统计特性，确定一维预测反褶积模型，包括：
[0040] 根据地震数据的统计特性确定地震数据与时间的关系；
[0041] 根据所确定的地震数据与时间的关系建立一维预测反褶积模型；
[0042] 其中，所述一维预测反褶积模型为：
[0043]
[0044] 上述一维预测反褶积模型中，dj表示时间方向样点序号为j、且含多次波的共检波点地震道集数据；pj表示时间方向样点序号为j、且无多次波的共检波点地震道集数据；dj‑k表示时间方向样点序号为j‑k、且含多次波的共检波点地震道集数据；fk表示一维预测反褶积的算子。
[0045] 第三方面，本发明实施例提供一种具备基于三维预测反褶积的地震数据处理功能的计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述实施例中任一项所述的基于三维预测反褶积的地震数据处理方法。
[0046] 与相关技术相比，本申请提供一种基于三维预测反褶积的地震数据处理方法和装置，所述方法包括：基于研究区目标地震数据，采用预先建立的三维预测反褶积模型确定三维预测反褶积的算子；根据所述三维预测反褶积的算子对所述目标地震数据进行三维预测反褶积处理，得到处理后的地震数据。本申请考虑三维地震数据的多个方向，预测出三维预测反褶积的算子，进而进行地震数据处理，从而获得在空间上更具有衔接性的地震数据；同时，相较于一维预测反褶积的地震数据处理方法，提高地震数据的分辨率，改进地震数据处理和偏移成像的质量。
[0047] 本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的其他优点可通过在说明书以及附图中所描述的方案来实现和获得。
法律保护范围
涉及权利要求数量12：其中独权3项，从权-3项
1.一种基于三维预测反褶积的地震数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
基于研究区目标地震数据，采用预先建立的三维预测反褶积模型确定三维预测反褶积的算子；
根据所述三维预测反褶积的算子对所述目标地震数据进行三维预测反褶积处理，得到处理后的地震数据。
2.根据权利要求1所述的基于三维预测反褶积的地震数据处理方法，其特征在于，所述目标地震数据是三维共检波点地震道集数据。
3.根据权利要求1所述的基于三维预测反褶积的地震数据处理方法，其特征在于，所述预先建立的三维预测反褶积模型为：
上述模型中，db,m,j表示炮线序号为b，炮点序号为m，时间方向样点序号为j、且含多次波的共检波点地震道集数据；pb,m,j表示炮线序号为b，炮点序号为m，时间方向样点序号为j、且无多次波的共检波点地震道集数据；fc,n,k为三维预测反褶积的算子；c表示与b相对应的三维预测算子样点序号，n表示与m相对应的三维预测算子样点序号，k表示与j相对应的三维预测算子样点序号；w、u分别为X、Y方向半宽点数；g是表示三维预测反褶积计算的步长；
db‑c,m‑n,j‑k表示炮线序号为b‑c、炮点序号为m‑n、时间方向样点序号为j‑k、且含多次波的共检波点地震道集数据。
4.根据权利要求3所述的基于三维预测反褶积的地震数据处理方法，其特征在于，所述三维预测反褶积模型的建立过程，包括：
根据反射系数和地震子波，确定一维地震数据；其中，所述反射系数为白噪序列，所述地震子波为最小相位的子波；
根据地震数据的统计特性，确定一维预测反褶积模型；
根据所述一维预测反褶积模型和三维地震数据的三维属性确定三维预测反褶积模型。
5.根据权利要求4所述的基于三维预测反褶积的地震数据处理方法，其特征在于，所述根据反射系数和地震子波，确定一维地震数据，包括：
根据反射系数和地震子波，利用地震褶积公式计算一维地震数据，其中，所述地震褶积公式为：
d(t)＝b(t)*f(t)
上述公式中，d(t)为时间域的地震数据，b(t)为时间域的地震子波，f(t)为时间域的反射系数，t为地震数据的时间。
6.根据权利要求4所述的基于三维预测反褶积的地震数据处理方法，其特征在于，所述根据地震数据的统计特性，确定一维预测反褶积模型，包括：
根据地震数据的统计特性确定地震数据与时间的关系；
根据所确定的地震数据与时间的关系建立一维预测反褶积模型；
其中，所述一维预测反褶积模型为：
上述一维预测反褶积模型中，dj表示时间方向样点序号为j、且含多次波的共检波点地震道集数据；pj表示时间方向样点序号为j、且无多次波的共检波点地震道集数据；dj‑k表示时间方向样点序号为j‑k、且含多次波的共检波点地震道集数据；fk表示一维预测反褶积的算子。
7.一种基于三维预测反褶积的地震数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：确定三维预测反褶积的算子模块和地震数据处理模块；
所述确定三维预测反褶积的算子模块，用于基于研究区目标地震数据，采用预先建立的三维预测反褶积模型确定三维预测反褶积的算子；
所述地震数据处理模块，用于根据所述三维预测反褶积的算子对所述目标地震数据进行三维预测反褶积处理，得到处理后的地震数据。
8.根据权利要求7所述的基于三维预测反褶积的地震数据处理装置，其特征在于，所述预先建立的三维预测反褶积模型为：
上述模型中，db,m,j表示炮线序号为b，炮点序号为m，时间方向样点序号为j、且含多次波的共检波点地震道集数据；pb,m,j表示炮线序号为b，炮点序号为m，时间方向样点序号为j、且无多次波的共检波点地震道集数据；fc,n,k为三维预测反褶积的算子；c表示与b相对应的三维预测算子样点序号，n表示与m相对应的三维预测算子样点序号，k表示与j相对应的三维预测算子样点序号；w为Crossline方向半宽点数，u为Inline方向半宽点数；g是表示三维预测反褶积计算的步长；db‑c,m‑n,j‑k表示炮线序号为b‑c、炮点序号为m‑n、时间方向样点序号为j‑k、且含多次波的共检波点地震道集数据。
9.根据权利要求8所述的基于三维预测反褶积的地震数据处理装置，其特征在于，所述三维预测反褶积模型的建立过程，包括：
根据反射系数和地震子波，确定一维地震数据；其中，所述反射系数为白噪序列，所述地震子波为最小相位的子波；
根据地震数据的统计特性，确定一维预测反褶积模型；
根据所述一维预测反褶积模型和三维地震数据的三维属性确定三维预测反褶积模型。
10.根据权利要求4所述的基于三维预测反褶积的地震数据处理装置，其特征在于，所述根据反射系数和地震子波，确定一维地震数据，包括：
根据反射系数和地震子波，利用地震褶积公式计算一维地震数据，其中，所述地震褶积公式为：
d(t)＝b(t)*f(t)
上述公式中，d(t)为时间域的地震数据，b(t)为时间域的地震子波，f(f)为时间域的反射系数，t为地震数据的时间。
11.根据权利要求10所述的基于三维预测反褶积的地震数据处理装置，其特征在于，所述根据地震数据的统计特性，确定一维预测反褶积模型，包括：
根据地震数据的统计特性确定地震数据与时间的关系；
根据所确定的地震数据与时间的关系建立一维预测反褶积模型；
其中，所述一维预测反褶积模型为：
上述一维预测反褶积模型中，dj表示时间方向样点序号为j、且含多次波的共检波点地震道集数据；pj表示时间方向样点序号为j、且无多次波的共检波点地震道集数据；dj‑k表示时间方向样点序号为j‑k、且含多次波的共检波点地震道集数据；fj表示一维预测反褶积的算子。
12.一种具备基于三维预测反褶积的地震数据处理功能的计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1～6中任一项所述的基于三维预测反褶积的地震数据处理方法。
