Стр.
Скачать статью

Разработка численного алгоритма решения задачи обработки и определения базовой скоростной модели

А.Э. Шумейко, В.А. Цыганков

Оригинальная статья

DOI https://doi.org/10.18599/grs.2022.4.12

138-147
rus.

open access

Under a Creative Commons license
Работа посвящена разработке автоматического алгоритма построения скоростной модели по данным полевого сейсмического профиля. Первоначально определяется полная энергия принятого сигнала и положения первых приходов отраженных волн. Трассы сортируются по общей глубинной точке, и выявляются спектры возможных скоростей в каждой точке трассы и каждой сборке общей глубинной точки (ОГТ) (в отличие от существующего способа определения скоростной модели, когда берется порядка 10 точек в нескольких точках трассы и, примерно, на одной из 10 сборок ОГТ). Процедура полностью автоматизирована, и в исследованном профиле, вместо 150 точек ручной обработки, получаются 4 млн точек. Значения выбранных эффективных скоростей соответствуют не только существующим критериям их определения (по совокупности трасс, отсортированных по ОГТ), но и требованию гладкости по первой производной. Это позволяет находить и достоверный профиль интервальной скорости в каждой точке трассы и каждой сборке общей глубинной точки. Точность определения скоростей в интервале 10–50 м/с. После пересчета временного профиля в глубинный, становится возможным получение высокоразрешенной и детализованной модели скоростного строения геологического профиля при проведении миграционных преобразований. Предусмотрен итерационный процесс уточнения полученных расчетов геологами и геофизиками с целью нахождения согласованных и непротиворечивых результатов.
 
сейсморазведка, общая глубинная точка, скоростная модель, геологическая модель, полевые записи, автоматизированная обработка, поточечная детализация, когнитивная технология
 
  • Ажгалиев Д.К., Исенов С.М., Каримов С.Г. (2019). Новые возможности обработки и интерпретации сейсмических данных в оценке перспективности локальных объектов. Известия Уральского государственного горного университета, 1(53), c. 48–59.
  • Галушкин И.В., Рагозин Н.А., Стенин Д.В., Игнатьев В.И. (2018). Опыт применения сейсмоакустических методов исследования для построения детальной модели среды при проектировании особо ответственных объектов атомного строительства. Инженерные изыскания, 12(11-12). https://doi.org/10.3997/2214-4609.201800597
  • Захаров Ю.М., Путилов И.С. (2020). Получение качественных сейсмических данных на заболоченных территориях севера пермского края. Вестник ПНИПУ. Геология. Нефтегазовое и горное дело, 20(2), c. 215–225. https://doi.org/10.15593/2224-9923/2020.2.2
  • Клаербоут Д.Ф. (1989). Сейсмическое изображение земных недр. М.: Недра, 407 с.
  • Коробейников А.Г., Сидоркина И.Г. (2018). Первичная обработка данных о сейсмическом событии при помощи вейвлетов в MATLAB. Кибернетика и программирование, 1, c. 36–47. https://doi.org/10.25136/2306-4196.2018.1.25245
  • Половников С.С., Табрин В.Л., Шабалин С.В. (2018). Кинематическая обработка сейсморазведочных данных, полученных в сложных сейсмогеологических условиях. Вести газовой науки, 3(35), c. 315–421.
  • Шерифф Р., Гелдарт Л. (1987). Сейсморазведка. Т. 1, 2. М.: Мир.
  •  
Александр Эдуардович Шумейко – кандидат тех. наук, доцент, Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина
Россия, 119991, Москва, пр. Ленинский, д. 65, корп. 1
Вадим Андреевич Цыганков – кандидат тех. наук, доцент, Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина
Россия, 119991, Москва, пр. Ленинский, д. 65, корп. 1
 

Для цитирования:

Шумейко А.Э., Цыганков В.А. (2022). Разработка численного алгоритма решения задачи обработки и определения базовой скоростной модели. Георесурсы, 24(4), c. 138–147. https://doi.org/10.18599/grs.2022.4.12

For citation:

Shumeiko A.E., Tsygankov V.A. (2022). Development of a numerical algorithm for solving the problem of processing and determining the basic velocity model. Georesursy = Georesources, 24(4), pp. 138–147. https://doi.org/10.18599/grs.2022.4.12