Passive multiple reverse time migration imaging based on wave decomposition and normalized imaging conditions
Passive multiple reverse time migration imaging based on wave decomposition and normalized imaging conditions
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基于波分解和归一化成像条件的被动多次逆时偏移成像
DOI：
10.1007/s11770-019-0775-0
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发表时间：
2019-09
影响因子：
0.7
通讯作者：
Xu Zhuo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cai Zhong-Zheng;Han Li-Guo;Xu Zhuo
随着地震勘探的发展，被动源地震资料越来越受到人们的重视。环境噪声被动震源广泛存在于自然界和工业生产中。被动地震资料在随钻测井（LWD）、大规模构造勘探等领域具有重要的应用价值。本文提出了一种基于波场分解和归一化成像条件法的被动多次逆时偏移成像（PMRTMI）方法。该方法与地震干涉法的不同之处在于，它可以直接利用原始被动地震数据进行RTM成像，而不需要重建虚拟的主动道集，并采用波场分解方法消除RTM成像中的低频噪声。此外，在全波场分解中采用能量归一化成像条件，既能提高边缘和深度信息的成像质量，又能克服被动源分布不均匀造成的能量错误问题，具有较高的效率。最后，通过Marmousi模型的数值算例验证了该方法的有效性.
With the development of seismic exploration, passive-source seismic data has attracted increasing attention. Ambient noise passive seismic sources exists widely in nature and industrial production. Passive seismic data is important in logging while drilling (LWD), large-scale structural exploration, etc. In this paper, we proposed a passive multiple reverse time migration imaging (PMRTMI) method based on wavefield decomposition and normalized imaging conditions method. This method differs from seismic interferometry in that it can use raw passive seismic data directly in RTM imaging without reconstruction of virtual active gather, and we use the wavefield decomposition method to eliminate the low frequency noise in RTM. Further, the energy normalized imaging condition is used in full wavefield decomposition, which can not only enhance the image quality of both edge and deep information but also overcome the wrong energy problem caused by uneven distribution of passive sources; furthermore, this method exhibits high efficiency. Finally, numerical examples with the Marmousi model show the effectiveness of the method.
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影响因子：
3.3
作者：
Liang-zie Hu;G. McMechan
通讯作者：
Liang-zie Hu;G. McMechan
DOI：
10.1190/segam2015-5899461.1
发表时间：
2015-12
期刊：
Seg Technical Program Expanded Abstracts
影响因子：
--
作者：
Yikang Zheng;Yibo Wang;Shaojiang Wu;X. Chang;Z. Yao
通讯作者：
Yikang Zheng;Yibo Wang;Shaojiang Wu;X. Chang;Z. Yao
DOI：
10.1190/1.2792912
发表时间：
2007
期刊：
Seg Technical Program Expanded Abstracts
影响因子：
--
作者：
Yu Zhang;James Sun;S. Gray
通讯作者：
Yu Zhang;James Sun;S. Gray
DOI：
10.1190/1.2370059
发表时间：
2006
期刊：
Seg Technical Program Expanded Abstracts
影响因子：
--
作者：
B. Kaelin;A. Guitton
通讯作者：
B. Kaelin;A. Guitton
影响因子：
3.3
作者：
K. Wapenaar;J. Neut;E. Slob
通讯作者：
K. Wapenaar;J. Neut;E. Slob