粒子群算法炮点偏移校正技术
朱海伟, 段文超, 曹永生, 陈金焕
中国石化石油物探技术研究院地球物理软件研究所, 江苏南京 211100
Source point deviation correction based on particle swarm optimization
Zhu Haiwei, Duan Wenchao, Cao Yongsheng, Chen Jinhuan
1. Software Development Department, Geophysical Research Institute, SINOPEC, Nanjing, Jiangsu 211100, China
摘要 在地震勘探数据采集的过程中,常会遇到炮点实际位置与设计位置不一致的情况,进而影响后续的地震数据处理。为了解决这个问题,基于近炮检距近地表速度接近常速的假设,本文提出使用粒子群方法对炮点位置进行校正。首先估算近地表直达波的速度,通过观测初至与计算初至建立误差目标函数,通过粒子群算法求解目标函数得到最优解即炮点位置。与常规的网格搜索方法相比,该方法计算效率明显提升,且保持了较高精度,为地震数据质量监控提供了一种可靠且高效的方法。
关键词 :
炮点偏移 ,
粒子群 ,
网格搜索 ,
计算效率 ,
质量监控
Abstract :For seismic data acquisition in the field, source points deviate sometimes from their designed locations. In these conditions, the subsequent seismic data processing will be affected. To solve the problem, we propose to use the particle swarm optimization to correct source point deviation in given the condition that the near surface velocity is constant. First, we calculate near surface velocity. And then we set up objective functions based on observed first arrivals and calculated first arrivals. Finally source point locations are obtained by objective function calculation with the particle swarm optimization. Compared with the grid searching method, the particle swarm optimization improves the computation efficiency while the calculation accuracy remains the same. The proposed method provides a reliable and high efficient way for quality control for seismic data acquisition.
Key words :
source points deviation
particle swarm optimization
grid searching method
computing efficiency
quality control
收稿日期: 2015-06-01
通讯作者:
朱海伟
E-mail: zhuhaiwei553@126.com
作者简介 : 朱海伟,助理工程师,1988年生;2010年毕业于中国石油大学(华东)地球物理学专业,获学士学位;2013年毕业于中国石油大学(华东)地球探测与信息技术专业,获硕士学位;现在中国石化石油物探技术研究院从事地震数据处理方法研究。
引用本文:
朱海伟, 段文超, 曹永生, 陈金焕. 粒子群算法炮点偏移校正技术[J]. 石油地球物理勘探, 2016, 51(4): 661-664.
Zhu Haiwei, Duan Wenchao, Cao Yongsheng, Chen Jinhuan. Source point deviation correction based on particle swarm optimization. OGP, 2016, 51(4): 661-664.
链接本文:
http://www.ogp-cn.com/CN/10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2016.04.004 或 http://www.ogp-cn.com/CN/Y2016/V51/I4/661
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