1. 引言
1.1. 课题研究意义及应用前景
地震勘探技术在地震学研究的有关领域中起着重要作用，地震勘探包括地震采集，处理和解释三大部分[1]。地震数据采集是利用野外地震采集系统获取地震数据处理所需的数据；地震数据处理的目的是对野外采集的地震数据进行一系列规范流程的处理，得到具有较高信噪比，分辨率和保真度的剖面图以便于解释[2]。地震解释分为构造和岩性解释，目的是确定地震数据的地震特征和意义。地震采集数据的质量影响着地震数据的处理，处理结果也直接影响解释的准确性和精确度。随着勘探目标向复杂区域的不断延伸，在勘探难度不断增加的同时地震资料处理的难度也越来越大，处理周期也越来越短，对地震勘探的精度要求也是越来越高[3]。
在地震数据处理的过程中，叠加是地震处理的三大技术之一，是提高地震信噪比的主要步骤，其目的是压制随机干扰。速度分析是为叠加提供最佳叠加速度。动校正是为了消除炮检距对反射波旅行时的影响，提高时间上的一致性。高质量的动校正是获取最佳叠加剖面的基础之一。
速度是地震勘探中最重要的参数之一，贯穿于数据处理的整个流程，速度分析的结果不仅影响成像效果，也影响成像结果解释的可靠[4]。在地震勘探发展的早期阶段，地质构造较为简单时，基于双曲线型时距方程的叠加速度分析技术就能满足要求。随着勘探条件的日益复杂，提出了各种更符合实际地质情况的速度分析技术。根据不同地震波速度的测量方法，得到了多种地震速度，比如层速度，平均速度，均方根(rms)速度，瞬时速度，相速度，群速度，动校正(NMO)速度，叠加速度和偏移速度等，这些速度有着不同的物理意义和用途。本文为了准确的得到叠加的动校正速度，进行了一系列的实验，并且分析不同的动校正速度对叠加产生的影响。在试验过程中，不仅可以更准确地得到最终叠加速度，而且可以减少人为因素对速度分析的影响，提高处理结果的精确度，为地震解释提供可靠的成果剖面[5]。
1.2. 国内外研究现状及发展趋势
自20世纪60年代以来，多次叠加技术出现，速度分析就成为地震数据处理中的必要环节。2007年，崔宝文等提出了频谱代换无拉伸动校正方法[6]。这些研究在动校正拉伸问题的解决上取得了很大的进展，但并没有考虑动校正过程的执行速度精确度问题，而在对可控震源地震数据进行处理时，执行最佳速度应该是处理人员必须要考虑的重要因素，因此如何在保证动校正效果的基础上提高动校正速度的准确性也应该是我们研究的重点[7]。1955年，Dix提出了双曲近似反射波旅行时方程，该理论在速度分析、动校正和叠加的应用中起着很大的指导作用，并且常规动校正中动校正量的计算也是利用Dix双曲线公式来计算的，但Dix公式只能适用于各向同性层状介质且为中近炮检距的情况[8]。1973年之后，以Dunkin为首的学者们便开始了致力于消除拉伸效应的研究[9]。1972年，Buchholtz提出了了常规NMO校正的拉伸效应[10]。1969年，Taner和Koehler提出了扫描法速度分析，用一套试验性速度进行叠加来搜索确定具有最佳响应的速度，推导出了水平层状地层模型NMO几何关系路径的旅行时间方程，成为速度分析方法的经典，但该方法在大偏移距、地层界面倾斜等情况下分析精度不高[11]。
1.3. 论文研究内容
速度在浅层地震资料的数据处理和解释中是非常重要的参数，例如动校正、叠加和偏移都需要知道速度。在数据处理过程中，速度参数影响着最终处理的结果[11]。另外速度参数可提供关于构造和岩、土性质有价值的信息，例如构造探查要了解地下反射界面的分布，实质上是波阻抗参数的地下分布，岩性勘查要得到地下岩性的分布，并且与各种岩性参数(例如速度、吸收系数、泊松比、拉梅系数等)的提取有关。由于地下结构是十分复杂的，故对具体参数的确定是是一向非常艰巨而复杂的任务，只能用一些已知的条件或者假设的条件来确定，所用不同的参数，可得到不同的成像结果。地震速度分析中普遍采用速度谱分析和速度扫描技术，得到叠加速度、平均速度、均方根速度、层速度等速度参数[12]。
本文的处理流程，先是选定数据，输入未做正常时差校正(NMO)的CMP道集和参考速度函数；然后在选定的CMP点位置，通过对采集时已知速度进行精细化处理，建立文本文件格式的速度函数，对所选CMP道集进行一系列不同速度参数的动校正处理后叠加。整个过程要实现的就是将待处理的地震数据以图形的方式显示出来，一方面显示原始地震数据道集图形做参考，另一方面将不同校正速度处理后的图像显示出来作对比，仔细观察所采取的速度是否为最佳速度。除此之外，本论文还包含一些其他细节方面的内容，具体的将在后续内容中进行详细说明。
2. 速度分析
野外采集的地震数据资料经过预处理后，如果知道准确的速度资料，就可以进行动校正和叠加。动校正所用速度准确与否，和叠加效果有紧密的联系。对于地震波速度的测量，通常有两种方法：一是声波测井的直接测量法；二是地震勘探数据的间接测量法[13]。通常情况，在地震数据处理时我们只知道一个参考速度，往往还没有掌握准确的速度资料。在数据处理的过程中，要想得到一个准确可靠的解释剖面，对于不同道集可能需要用不同的速度去处理，因为在野外数据采集的过程中，采集人员不会为我们测试每个点的速度，但实际上速度在不同的点是有一些轻微变化的[14]。一般情况，我们在数据处理时，先是用采集人员给定的参考速度来动校叠加，实时观察得到的图像，看看在哪些点叠加效果不好，那就说明此时的速度不合适，需要我们及时调整处理。也就是说，速度调整是从参考速度开始，在最开始，我们并不知道最终速度是多少，需要多少个速度去测试，便需要我们变化不同的步长去测试。一般情况，在我们具体的数据处理过程中，速度调整一般是粗调百分之三至五为步长，调上下各七步或九步，精调是百分之一为步长，上下五至七步。在参考速度的基础上，通过粗调，我们能够确定速度的大概范围，再通过微调，能够很大程度上提高其精确度。
选取合适的速度，是在动校正之前进行。在处理过程中，可以认为速度分析实质上是一种试验工作。就像野外工作中试验井深、药量、偏移距等等一样，目的是挑选出最佳的参数。在这个过程当中，就是用各种不同的速度来进行动校正或者进行动校正和叠加，从而挑选出最佳的叠加速度。就如我们在野外试验和采集一般，需要在一些点上或一些段上进行，速度分析也是在一些点或一些段上进行，从中找出规律[15]。
3. 动校正
3.1. 动校正
动校正是获取最佳叠加剖面的重要流程，它可以消除炮检距对反射波旅行时的影响，提高时间上的一致性。高质量的动校正是获取最终成果剖面的基础之一，对地震信噪比的提高起着很大的作用。在实际处理数据的过程中，可由动校正后的效果来判断叠加速度是否合适。因此该部分在整个地震数据处理部分占有非常重要的作用。
3.2. 实验原理
利用Pythagoras定理[16]，Dix提出的双曲近似反射波旅行时方程为：
其中：
tx——炮检距是x的地震波双程到达时间；
t0——炮检距是零的地震波双程到达时间；
x——炮检距；
v——叠加速度。
对上式地震波双程到达时间进下一步计算，得到：
当
远远小于1时，利用二项式展开，得到：
(h为激发点到界面的法线深度(也称回声深度))。
在界面水平情况下，对界面上某点以炮检距x进行观测得到的反射波旅行时与以零炮检距(自激自收)进行观测得到的反射波旅行时之差，称为正常时差。它实际上是因为炮检距不为0引起的时差。
于是得到校正(NMO)时差：
——校正时差。
进一步化简得到：
式中变量符号的意义如图1所示，
代表M点自激自收时间；
图1正常时差的产生。
3.3. 动校正拉伸
所谓NMO拉伸，就是对速度模型算出的CMP道集合成记录进行动校正，图像出现了频率畸变的现象。在深层和近炮检距处的动校正拉伸程度小，在浅层和大炮检距处的拉伸较为严重。
Figure 1.Generation of normal time-differences
图1.正常时差的产生
拉伸是常规动校正的固有特性，除零炮检距外的所有炮检距数据都存在拉伸。动校正速度对拉伸存在一定影响，通过速度修正可以在一定程度上减少拉伸，但并不能完全消除拉伸[17]。
大炮检距上波形拉伸，经过NMO校正后叠加将严重损害浅层同相轴，可以通过切除道集中的拉伸来解决。但是大炮检距数据是有效压制多次波所必需的数据，所以切除太多是不利的。因此切除时想要不造成质量下降并且尽可能多的保留CMP道集参加叠加的成分，一方面可以同时考虑信噪比(S/N)和切除两方面，另一方面是通过逐步叠加来选择最佳切除带。
当给定的试验速度与实际的波速相同或接近时，反射波同相轴被拉平；当给定的试验速度过低时，则校正过量，经校正后的反射波同相轴向上弯曲；反之，当给定的试验速度过高时，则校正不足，经校正后的反射波同相轴向下弯曲。因此根据速度扫描后反射波同相轴是否被拉平可求取不同时刻处反射波的叠加速度。
如果同相轴在动校正之后被拉平了，那么各道中该同相轴的波形便对得很齐，在叠加之后产生的波形振幅便最大，动校正是消除炮检距对反射波旅行时的影响[18]。
常规动校正使得远道同相轴拉伸更为严重，主频降低，进而影响浅层分辨率。
4. 叠加
从Mayne (1962)提出共中心点(Common Middle Point, CMP)叠加技术以来，该技术已经成为地震数据处理中的关键技术之一，它的目的是为了压制随机的干扰和多次波，提高地震信号信噪比。
根据多次叠加原理得到叠加公式为：
其中：
i——采样序号；
j——共深度点道集内记录道的序号；
N——共深度点道集中的记录道数；
Xij——动校正以后的第j道第i个地震振幅离。
地震数据叠加方法有很多种，比如水平叠加、动校正叠加、非CMP叠加等。每种方法都有其适用的场景和优势。例如，水平叠加技术是利用各波剩余时差的不同来压制干扰波的一种方法，它能较好的压制多次反射波。动校正叠加则是通过动校正来消除各道之间的时差和波形差异，从而提高叠加效果。非CMP叠加技术则是一种新型的叠加方法，它不需要CMP道集，而是可以直接对原始的地震数据进行叠加，从而增强地震数据质量。总的来说，选择地震数据叠加公式需要根据具体的地质情况和数据特性来决定，同时也需要考虑到叠加结果的应用需求。
5. 实际资料处理效果
基于以上对动校正速度分析以及对数据叠加的影响，总结出了在地震数据的处理过程中，要想得到可靠的成果剖面，要实时关注每一流程的数据处理对图像的影响，并根据这一流程对采集到的实时数据进行了处理分析，得到了不同动校正速度对应的叠加图像，并对不同的动校正处理参数进行了对比解释；如下图2所示，此次采集的野外地震数据，采集人员给定的参考速度是500 (m/s)，根据参考的动校正速度对数据进行了处理后叠加，也用未作动校正的数据进行了叠加处理，可以看到的是经过动校正处理后的叠加图像，在一定程度上提高了时间上的一致性，消除了炮检距对反射波旅行时的影响，对地震信噪比的提高有明显的作用。我们可以清楚的看到，在26 s附近对应的波形在时间上的一致性有明显的提高，在其他时间对应的波形也有一定的变化。
Figure 2.Before the dynamic correction (left); after the dynamic correction with the reference speed of 500 (m/s) (right)
图2.表示未作动校正处理(左)；用参考速度500 (m/s)进行动校正之后的叠加(右)
根据最终地震剖面图对精确度的要求，在参考动校正速度的基础上，我们对速度进行了一系列的调整，以便得到最合适的叠加速度，在这个过程中，我们始终观察26 s附近的波形变化，可以看到，若对速度进行较大幅度增加之后，相互之间在叠加图像的时间一致性变化较明显，但是在这组数据中，速度增加越大，得到的叠加图像时间一致性反而不太理想，所以我们可以初步得到我们最终的叠加速度与采集人员给定的参考速度基本一致。如下图3所示。
从左至右分别为图3(a)为参考速度500 (m/s)；图3(b)参考速度为600 (m/s)；图3(c)参考速度为700 (m/s)；图3(d)参考速度为1000 (m/s)；
同样的，对此组地震数据，在参考动校正速度的基础上，我们同样观察26 s附近的波形变化，可以看到，若对速度进行大幅度减小之后，相互之间在叠加图像的时间一致性变化也是非常明显的，并且在参考速度为400 (m/s)的时候，波形上的一致性比其他速度的都好，并且在图像上的其他时间上，波形的变化也符合这样的变化规律，并且也与上组试验的结论相吻合，由此可以缩小挑选出最佳的叠加速度的范围。
(a) (b) (c) (d)
Figure 3.Superimposed images at different reference speeds (1)
图3.不同参考速度下的叠加图像(1)
如下图4所示：从左至右分别为图4(a)为参考速度500 (m/s)；图4(b)为参考速度400 (m/s)；图4(c)为参考速度300 (m/s)；图4(d)为参考速度200 (m/s)。
(a) (b) (c) (d)
Figure 4.Superimposed images at different reference speeds (2)
图4.不同参考速度下的叠加图像(2)
根据上面的实验结果，我们大概能够得到一个初步的结论，最终合适的叠加速度应该是在500 (m/s)以下，400 (m/s)左右，为了进一步验证其实验的准确性，我们又做了以下的对比实验；与之前的实验不同的是，这次我们是参考采集人员给定的速度，较小幅度地进行速度调整，最终可以得到地结论是：若对速度进行较小幅度增加之后，相互之间在叠加图像的时间一致性变化不是很明显，但是还是有一定微弱的差距，并且速度越大，效果反而不是很理想。因此，我们可以明确的是，在此组数据处理过程中，最终的动校正速度应该是在500 (m/s)以下。
如下图5所示：从左至右分别为图5(a)为参考速度500 (m/s)；图5(b)为参考速度520 (m/s)；图5(c)为参考速度540 (m/s)；图5(d)为参考速度560 (m/s)；图5(e)为参考速度580 (m/s)；图5(f)为参考速度600 (m/s)。
(a) (b) (c) (d)
(e) (f)
Figure 5.Superimposed images at different reference speeds (3)
图5.不同参考速度下的叠加图像(3)
紧接着，在前试验的铺垫之下，又做了一组对比试验，我们同样观察26 s附近的波形变化，可以看到，若对速度进行较小幅度减小之后，相互之间在叠加图像的时间一致性变化虽然不是很明显，但是波形在时间上展示的一致性比增加速度的要好，由此我们至少可以在参考速度的基础上进一步得到，我们需要的叠加速度一定是小于500 (m/s)，并且是在400 (m/s)左右。由此也大大缩小了挑选出最佳的叠加速度的范围。
如下图6所示：从左至右分别为：图6(a)为参考速度480 (m/s)；图6(b)为参考速度460 (m/s)；图6(c)为参考速度440 (m/s)；图6(d)为参考速度420 (m/s)。
(a) (b) (c) (d)
Figure 6.Superimposed images at different reference speeds (4)
图6.不同参考速度下的叠加图像(4)
Figure 7.Overlay image with a NMO velocity of 375 m/s
图7.动校正速度为375 m/s的叠加图像
在上面的实验结论之上，我们又对此数据的速度进行了进一步的细调，经过一系列的处理，得到最佳的叠加速度为375 (m/s) (图7)，用该动校正速度处理之后的数据，消除了炮检距对反射波旅行时的影响，提高时间上的一致性。对之后叠加压制随机的干扰和多次波起了很大的作用，并且提高地震信号信噪比，得到了高质量的最终成果剖面。
6. 结论与认识
通过上述方法，对实际某地区的地震资料处理分析，得到了最佳动校正速度的叠加图像。同时也进一步了解了不同速度对地震数据处理的影响。选择正确的叠加速度是得到高质量成果剖面图的必要流程，选择最佳的动校正速度是得到信噪比高的图像的必要选择，这对现实中处理野外采集的地震数据处理有一定的借鉴作用。