SRME(Surface Related Multiple Elimination)方法无法在浅水环境下实现地震资料水层多次波的准确预测。目前浅水多次波预测通常使用基于格林函数的多次波预测方法,但该方法在极浅水环境下时,浅层应用效果较好,深层效果较差。主要因为...SRME(Surface Related Multiple Elimination)方法无法在浅水环境下实现地震资料水层多次波的准确预测。目前浅水多次波预测通常使用基于格林函数的多次波预测方法,但该方法在极浅水环境下时,浅层应用效果较好,深层效果较差。主要因为极浅水环境下水层多次波周期较短,地震波主频随传播降低,深层一次波与水层多次波混叠,使用自适应减法时,会造成有效波损失。因此,本文提出一种在极浅水环境下改进的格林函数多次波预测方法,首先通过对深层进行二阶及以上多次波预测,再利用自适应减法优化水层多次波的预测和衰减。通过模拟数据和实际数据测试,结果表明,该方法可以在避免有效波损失的前提下,较好地衰减水层多次波。本文提出的方法可配合预测反褶积等手段应用于浅水多次波压制,进一步提高多次波预测精度和压制效果。展开更多
文摘SRME(Surface Related Multiple Elimination)方法无法在浅水环境下实现地震资料水层多次波的准确预测。目前浅水多次波预测通常使用基于格林函数的多次波预测方法,但该方法在极浅水环境下时,浅层应用效果较好,深层效果较差。主要因为极浅水环境下水层多次波周期较短,地震波主频随传播降低,深层一次波与水层多次波混叠,使用自适应减法时,会造成有效波损失。因此,本文提出一种在极浅水环境下改进的格林函数多次波预测方法,首先通过对深层进行二阶及以上多次波预测,再利用自适应减法优化水层多次波的预测和衰减。通过模拟数据和实际数据测试,结果表明,该方法可以在避免有效波损失的前提下,较好地衰减水层多次波。本文提出的方法可配合预测反褶积等手段应用于浅水多次波压制,进一步提高多次波预测精度和压制效果。
