本發(fā)明屬于地球物理勘探，更具體地，涉及一種疊前道集優(yōu)化處理方法、電子設備、存儲介質及裝置。

背景技術：

1、礁灘相碳酸鹽巖油氣藏是全球重要油氣藏類型之一，我國相繼發(fā)現(xiàn)了渡口河、鐵山坡、羅家寨、普光、河壩、龍崗、元壩等大中型氣田，氣田主要開發(fā)層系是長興組—飛仙關組、嘉陵江組，沉積環(huán)境為碳酸鹽巖臺地邊緣，儲層為礁灘相碳酸鹽巖?，F(xiàn)有的開發(fā)情況表明，大部分氣田所在地表位置為丘陵-山地甚至高山區(qū)，開發(fā)層系埋藏較深。同時礁灘體分散展布，儲層非均質性強，屬一礁或一灘一氣藏。綜合以上情況，礁灘相儲層的地震資料主要面臨的問題是成像質量較差信噪比低，avo特征不明顯且地震資料主頻偏低。通過常規(guī)的地震資料處理后，這些問題得到一定程度的解決，但仍有繼續(xù)提升的空間。

2、疊前道集優(yōu)化處理，能夠消除(壓制)非巖性、流體信息引起的地震信息變化，恢復能夠客觀反映巖性及流體變化的地震信息，最終提高儲層預測的精度。現(xiàn)階段，針對偏移后的疊前道集，在開展儲層預測工作前通常會進行預處理工作，在一定程度上進一步提高疊前道集的質量。但是少有針對具體儲層類型如礁灘相儲層進行針對性道集優(yōu)化處理，同時處理流程及處理程度均趨于主觀，缺乏相應的質控手段。

3、公開于本發(fā)明背景技術部分的信息僅僅旨在加深對本發(fā)明的一般背景技術的理解，而不應當被視為承認或以任何形式暗示該信息構成已為本領域技術人員所公知的現(xiàn)有技術。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提出一種疊前道集優(yōu)化處理方法、電子設備、存儲介質及裝置，實現(xiàn)針對性解決礁灘相儲層地震資料主要面臨的成像質量較差信噪比低，avo特征不明顯及地震資料主頻偏低的問題，同時避免了道集優(yōu)化處理的盲目性以及處理參數設置的主觀性，能夠為礁灘相儲層預測提供高質量的數據基礎。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出了一種疊前道集優(yōu)化處理方法、電子設備、存儲介質及裝置。

3、根據本發(fā)明的第一方面，提出了一種疊前道集優(yōu)化處理方法，包括：

4、獲取疊前道集；

5、通過radon變換對所述疊前道集進行去噪處理，同時通過修正所述疊前道集中近偏移距道集、中偏移距道集和遠偏移距道集的相對振幅關系，使不同偏移距數據的振幅更加收斂，得到第一優(yōu)化疊前道集，所述第一優(yōu)化疊前道集與所述疊前道集的殘差無平直有用信號；

6、對所述第一優(yōu)化疊前道集進行時差校正處理，得到第二優(yōu)化疊前道集，所述第二優(yōu)化疊前道集的剩余時差為零；

7、對所述第二優(yōu)化疊前道集進行頻譜校正處理，得到第三優(yōu)化疊前道集；

8、在上述優(yōu)化處理過程中分別對所述第一優(yōu)化疊前道集、所述第二優(yōu)化疊前道集和所述第三優(yōu)化疊前道集進行振幅標志層avo特征分析、疊加剖面頻譜特征分析、典型井儲層avo特征分析和典型井井周目的層段疊后特征分析，以調整所述去噪處理、所述時差校正處理和所述頻譜校正處理的參數，保證上述各優(yōu)化處理步驟的優(yōu)化處理質量滿足處理要求。

9、可選地，所述時差校正處理包括：

10、通過互相關拾取相對于零偏移距的時移量，并根據剩余時移量理論進行修正，從而將所述第一優(yōu)化疊前道集拉平，得到第二優(yōu)化疊前道集。

11、可選地，所述頻譜校正處理包括：

12、通過對所述第二優(yōu)化疊前道集中的遠偏移距道集進行頻譜補償，得到第三優(yōu)化疊前道集。

13、可選地，所述振幅標志層avo特征分析包括：

14、對所述第一優(yōu)化疊前道集與所述疊前道集的振幅標志層avo特征進行對比分析，根據所述分析結果調整所述去噪處理的參數，以確保所述第一優(yōu)化疊前道集相對于所述疊前道集的振幅標志層avo整體擬合趨勢不變，振幅散點更加收斂；

15、對所述第二優(yōu)化疊前道集與所述第一優(yōu)化疊前道集的振幅標志層avo特征進行對比分析，根據所述分析結果調整所述時差校正處理的參數，以確保所述第二優(yōu)化疊前道集相對于所述第一優(yōu)化疊前道集的振幅標志層avo整體擬合趨勢不變，振幅散點更加收斂；

16、對所述第三優(yōu)化疊前道集與所述第二優(yōu)化疊前道集的振幅標志層avo特征進行對比分析，根據所述分析結果調整所述頻譜校正處理的參數，以確保所述第三優(yōu)化疊前道集相對于所述第二優(yōu)化疊前道集的振幅標志層avo整體擬合趨勢不變，振幅散點更加收斂。

17、可選地，所述疊加剖面頻譜特征分析包括：

18、將所述第一優(yōu)化疊前道集與所述疊前道集進行疊加，對疊后剖面進行頻譜特征分析，根據所述分析結果調整所述去噪處理的參數，以確保所述第一優(yōu)化疊前道集無低頻或高頻損失；

19、將所述第二優(yōu)化疊前道集、所述第一優(yōu)化疊前道集與所述疊前道集進行疊加，對疊后剖面進行頻譜特征分析，根據所述分析結果調整所述時差校正處理的參數，以確保所述第二優(yōu)化疊前道集無低頻或高頻損失；

20、將所述第三優(yōu)化疊前道集、所述第二優(yōu)化疊前道集、所述第一優(yōu)化疊前道集與所述疊前道集進行疊加，對疊后剖面進行頻譜特征分析，根據所述分析結果調整所述頻譜校正處理的參數，以確保所述第三優(yōu)化疊前道集無低頻或高頻損失。

21、可選地，所述典型井儲層avo特征分析包括：

22、對所述疊前道集、所述第一優(yōu)化疊前道集和所述典型井的合成道集的儲層頂avo特征進行對比分析，根據所述分析結果調整所述去噪處理的參數，以確保所述疊前道集、所述第一優(yōu)化疊前道集和所述合成道集的儲層頂avo特征一致；

23、對所述疊前道集、所述第二優(yōu)化疊前道集和所述合成道集的儲層頂avo特征進行對比分析，根據所述分析結果調整所述時差校正處理的參數，以確保所述疊前道集、所述第二優(yōu)化疊前道集和所述合成道集的儲層頂avo特征一致；

24、對所述疊前道集、所述第三優(yōu)化疊前道集和所述合成道集的儲層頂avo特征進行對比分析，根據所述分析結果調整所述頻譜校正處理的參數，以確保所述疊前道集、所述第三優(yōu)化疊前道集和所述合成道集的儲層頂avo特征一致。

25、可選地，所述典型井井周目的層段疊后特征分析包括：

26、將所述第一優(yōu)化疊前道集與所述疊前道集的過井線進行疊加，對疊后剖面目的層段進行頻譜特征分析，根據所述分析結果調整所述去噪處理的參數，以確保所述第一優(yōu)化疊前道集與所述疊前道集對應的疊后剖面目的層段的構造特征和頻譜特征一致，或者所述第一優(yōu)化疊前道集的數據頻譜寬于所述疊前道集的數據頻譜；

27、將所述第二優(yōu)化疊前道集與所述第一優(yōu)化疊前道集的過井線進行疊加，對疊后剖面目的層段進行頻譜特征分析，根據所述分析結果調整所述時差校正處理的參數，以確保所述第二優(yōu)化疊前道集與所述第一優(yōu)化疊前道集對應的疊后剖面目的層段的構造特征和頻譜特征一致，或者所述第二優(yōu)化疊前道集的數據頻譜寬于所述第一優(yōu)化疊前道集的數據頻譜；

28、將所述第三優(yōu)化疊前道集與所述第二優(yōu)化疊前道集的過井線進行疊加，對疊后剖面目的層段進行頻譜特征分析，根據所述分析結果調整所述頻譜校正處理的參數，以確保所述第三優(yōu)化疊前道集與所述第二優(yōu)化疊前道集對應的疊后剖面目的層段的構造特征和頻譜特征一致，或者所述第三優(yōu)化疊前道集的數據頻譜寬于所述第二優(yōu)化疊前道集的數據頻譜。

29、根據本發(fā)明的第二方面，提出了一種疊前道集優(yōu)化處理裝置，包括：

30、獲取模塊，用于獲取疊前道集；

31、去噪與修正模塊，用于通過radon變換對所述疊前道集進行去噪處理，同時通過修正所述疊前道集中近偏移距道集、中偏移距道集和遠偏移距道集的相對振幅關系，使不同偏移距數據的振幅更加收斂，得到第一優(yōu)化疊前道集，，所述第一優(yōu)化疊前道集與所述疊前道集的殘差無平直有用信號；

32、時差校正模塊，用于對所述第一優(yōu)化疊前道集進行時差校正處理，得到第二優(yōu)化疊前道集，所述第二優(yōu)化疊前道集的剩余時差為零；

33、頻譜校正模塊，用于對所述第二優(yōu)化疊前道集進行頻譜校正處理，通過對所述第二優(yōu)化疊前道集中的遠偏移距道集進行頻譜補償，得到第三優(yōu)化疊前道集；

34、特征分析與調整模塊，用于在上述優(yōu)化處理過程中分別對所述第一優(yōu)化疊前道集、所述第二優(yōu)化疊前道集和所述第三優(yōu)化疊前道集進行振幅標志層avo特征分析、疊加剖面頻譜特征分析、典型井儲層avo特征分析和典型井井周目的層段疊后特征分析，以調整所述去噪處理、所述時差校正處理和所述頻譜校正處理的參數，保證上述各優(yōu)化處理步驟的優(yōu)化處理質量滿足處理要求。

35、根據本發(fā)明的第三方面，提出了一種電子設備，所述電子設備包括：

36、至少一個處理器；以及，

37、與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

38、所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器能夠執(zhí)行第一方面任一所述的疊前道集優(yōu)化處理方法。

39、根據本發(fā)明的第四方面，提出了一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質，該非暫態(tài)計算機可讀存儲介質存儲計算機指令，該計算機指令用于使計算機執(zhí)行第一方面任一所述的疊前道集優(yōu)化處理方法

40、本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明通過高精度radon變換—時差校正—頻譜校正的道集優(yōu)化處理流程，能夠針對性解決礁灘相儲層地震資料主要面臨的成像質量較差信噪比低，avo特征不明顯及地震資料主頻偏低的問題，并在處理過程中采用四項質控方式，即振幅標志層avo特征分析、疊加剖面頻譜特征分析、典型井儲層avo特征分析和典型井井周目的層段疊后特征分析，全面客觀的確保道集優(yōu)化處理的合理性，避免了道集優(yōu)化處理的盲目性以及處理參數設置的主觀性，能夠為礁灘相儲層預測提供高質量的數據基礎。

41、本發(fā)明的系統(tǒng)具有其它的特性和優(yōu)點，這些特性和優(yōu)點從并入本文中的附圖和隨后的具體實施方式中將是顯而易見的，或者將在并入本文中的附圖和隨后的具體實施方式中進行詳細陳述，這些附圖和具體實施方式共同用于解釋本發(fā)明的特定原理。