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两种数据规则化地震处理技术应用探讨 被引量:15

Application of two data regularization in seismic data processing
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摘要 数据规则化是地震数据处理中重要的处理技术,它对改善面元属性、炮检距分组、提高叠加数据的信噪比和偏移成像质量都有特别的优势。针对两种地震数据规则化技术进行了深入研究,即面元均化技术和基于覆盖次数振幅加权处理技术。结果表明,面元均化技术能解决连片叠后时间偏移处理中因统一网格造成的空面元问题;基于覆盖次数振幅加权处理技术能解决连片叠前时间偏移处理中块与块之间覆盖次数悬殊造成的能量不均和偏移画弧问题。通过实例展示了两种方法的应用效果。 Regularization of seismic data is one of important technologies in seismic data.It improves bin properties,offset sorting,signal to noise ratio,and migration quality.This paper discussed two data regularization methods:bin flexing and fold-based amplitude weighting.Results show that bin flexing solves the problem of bin missing caused by uniform grid in poststack time migration processing,and fold-based amplitude weighting solve the problems of uneven amplitude and migrating arcing caused by fold disparity between contiguous blocks in prestack time migration processing.
出处 《勘探地球物理进展》 2010年第3期200-206,共7页 Progress in Exploration Geophysics
关键词 数据规则化 面元均化 叠前时间偏移 基于覆盖次数振幅加权 方位角 data regularization bin flexing prestack time migration fold-based amplitude weighting azimuth
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参考文献1

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