geophystechГеофизические технологииRussian Journal of Geophysical Technologies2619-1563IPGG SB RAS10.18303/2619-1563-2021-3-28geophystech-158Research ArticleСтатьиРазработка алгоритма подавления кратных отраженных волн на основе разложения сейсмических данных по волновым пакетамDevelopment of an algorithm for the suppression of multiple based on the decomposition of seismic data into wave packetsКамашевА. М.KamashevA. M.

Сотрудник лаборатории динамических проблем Института нефтегазовой геологии и геофизики СО РАН. Основные научные интересы: разложение сейсмических изображений по волновым пакетам, методы подавления кратных отраженных волн, методы решения прямой задачи сейсморазведки.630090, Новосибирск, просп. Акад. Коптюга, 3

Koptyug Ave., 3, Novosibirsk, 630090

KamashevAM@ipgg.sbras.ruДучковА. А.DuchkovA. A.

Кандидат физико-математических наук, заведующий лабораторией динамических проблем сейсмики Института нефтегазовой геологии и геофизики СО РАН. Основные научные интересы: cейсмическая миграция; регуляризация сейсмических данных с помощью Гауссовских волновых пакетов, микросейсмический мониторинг гидроразрыва.630090, Новосибирск, просп. Акад. Коптюга, 3

Koptyug Ave., 3, Novosibirsk, 630090

DuchkovAA@ipgg.sbras.ruЧернышовГ. С.ChernyshovG. S.

Младший научный сотрудник лаборатории динамических проблем сейсмики Института нефтегазовой геологии и геофизики СО РАН. Основные научные интересы: сейсмическая лучевая томография, обработка данных вибрационной сейсморазведки, контроль качества сейсмических данных.630090, Новосибирск, просп. Акад. Коптюга, 3

Koptyug Ave., 3, Novosibirsk, 630090

ChernyshovGS@ipgg.sbras.ruИнститут нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАНРоссияTrofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics SB RASRussian FederationИнститут нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН, Новосибирский государственный университетРоссияTrofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics SB RAS, Novosibirsk State UniversityRussian Federation202128012022032840Copyright © Камашев А.М., Дучков А.А., Чернышов Г.С., 20222022Камашев А.М., Дучков А.А., Чернышов Г.С.Kamashev A.M., Duchkov A.A., Chernyshov G.S.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rjgt.ru/jour/article/view/158

В данной работе представлен алгоритм подавления кратных волн на основе разложения сейсмических данных по волновым пакетам. В основу алгоритма входят высокоразрешающее преобразование Радона и преобразование по Гауссовым волновым пакетам. Высокоразрешающее преобразование Радона позволяет разделить однократно и многократно отраженные волны за счет повышенной разрешенности преобразования в сравнении со стандартным подходом. После выделения кратных волн в области Радона ставится задача их корректного вычитания из исходной сейсмической записи. Разложение по Гауссовым волновым пакетам позволяет адаптивно вычитать кратные отраженные волны из сейсмической записи, в том числе и в зонах интерференции без потери целевого сигнала. Тестирование алгоритма проводилось на синтетических и реальных данных. Тестирование показывает эффективное подавление кратных волн, сравнимое с методами, использующимися в ПО для обработки сейсморазведочных данных.

This paper presents a multiple suppression algorithm based on the decomposition of seismic data into wave packets. The algorithm is based on high-resolution Radon transform and Gaussian wave packets transform. High-resolution Radon transform allows you to separate single and multiple reflected waves due to the increased resolution of the transformation in comparison with the standard approach. Having selected multiples in the Radon region, the task is set to correctly subtract them from the original seismic record. Decomposition into Gaussian wave packets allows adaptive subtraction of multiple reflected waves from a seismic record, including those in interference zones, without losing the target signal. The algorithm was tested on synthetic and real data. Testing shows effective multiple attenuation comparable to those used in seismic data processing software.

Высокоразрешающее преобразование РадонаГауссовы волновые пакетыкратные волныHigh-resolution Radon transformGaussian wave packetsmultipleReferencesБоганик Г.Н., Гурвич И.И. Сейсморазведка. – Тверь: АИС, 2006. – 743 с.Boganik G.N., Gurvich I.I. Seismic prospecting [in Russian]. – AIS, Tver, 2006. – 743 p.Воскресенский Ю.Н. Построение сейсмических изображений. Учебное пособие для вузов. – М.: РГУ нефти и газа, 2006. – 116 с.Dondurur D. Acquisition and processing of marine seismic data. – Elsevier, 2018. – 598 p.Гольдин С.В. Линейные преобразования сейсмических сигналов. – М.: Недра, 1974. – 351 с.Duchkov A.A., Andersson F., Ojala R. Prestack shot-gather depth migration by a rigid flow of Gaussian wave packets // Studia Geophysica et Geodaetica. – 2012. – Vol. 56. – P. 83–106, doi: 10.1007/s11200-010-0075-x.Матвеев А.С., Никитин В.В., Дучков А.А., Романенко А.А. Параллельная реализация параболического преобразования Радона на основе быстрого преобразования Фурье на нерегулярных сетках // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. – 2016. – Т. 14, № 4. – С. 58–67.Goldin S.V. Linear transformations of seismic signals [in Russian]. – Nedra, Moscow, 1974. – 351 p.Никитин В.В., Дучков А.А., Романенко А.А., Андерссон Ф. Параллельный алгоритм разложения функций по волновым пакетам для GPU и его применение в геофизике // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. – 2013. – Т. 11, № 1. – С. 93–104.Matveev A.S., Nikitin V.V., Duchkov A.A., Romanenko A.A. Parallel implementation of the parabolic Radon transform based on the fast Fourier transform on irregular grids // NSU Bulletin. Series: Information Technology. – 2016. – Vol. 14 (4). – P. 58–67.Никитин В.В., Дучков А.А., Андерссон Ф. Применение Nvidia Cuda для ускорения обработки сейсмических данных при помощи разложения по волновым пакетам // Вычислительные методы и программирование. – 2017. – Т. 18, № 3. – С. 293–311, doi: 10.26089/NumMet.v18r326.Neelamani R., Baumstein A., Ross W.S. Adaptive subtraction using complex-valued curvelet transforms // Geophysics. – 2010. – Vol. 75 (4) – P. V51–V60, doi: 10.1190/1.3453425.Dondurur D. Acquisition and processing of marine seismic data. – Elsevier, 2018. – 598 p.Nikitin V.V., Duchkov A.A., Romanenko A.A., Andersson F. Parallel algorithm for the expansion of functions in wave packets for GPU and its application in geophysics // NSU Bulletin. Series: Information Technology. – 2013. – Vol. 11 (1) – P. 93–104.Duchkov A.A., Andersson F., Ojala R. Prestack shot-gather depth migration by a rigid flow of Gaussian wave packets // Studia Geophysica et Geodaetica. – 2012. – Vol. 56. – P. 83–106, doi: 10.1007/s11200-010-0075-x.Nikitin V.V., Duchkov A.A., Andersson F. Application of Nvidia Cuda to accelerate seismic data processing using wave packet decomposition // Computational Methods and Programming. – 2017. – Vol. 18 (3). – P. 293–311, doi: 10.26089/NumMet.v18r326.Neelamani R., Baumstein A., Ross W.S. Adaptive subtraction using complex-valued curvelet transforms // Geophysics. – 2010. – Vol. 75 (4) – P. V51–V60, doi: 10.1190/1.3453425.Verschuur D.J. Seismic multiple removal techniques: past, present and future. – EAGE Publications, Houten, 2013. – 300 p.Verschuur D.J. Seismic multiple removal techniques: past, present and future. – EAGE Publications, Houten, 2013. – 300 p.Voskresensky Yu.N. Seismic Imaging. Textbook for universities. – RSU of Oil and Gas, Moscow, 2006. – 116 p.Yilmaz Ö. Seismic data analysis: Processing, inversion, and interpretation of seismic data. – SEG, 2001. – 2065 p., doi: 10.1190/1.9781560801580.Yilmaz Ö. Seismic data analysis: Processing, inversion, and interpretation of seismic data. – SEG, 2001. – 2065 p., doi: 10.1190/1.9781560801580.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.