A joint imaging method of vertical seismic profiling data by generalized radon transform migration
A joint imaging method of vertical seismic profiling data by generalized radon transform migration
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广义Radon变换偏移垂直地震剖面数据联合成像方法
DOI：
10.1111/1365-2478.13091
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发表时间：
2021-04
影响因子：
2.6
通讯作者：
Jian Fang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wuqun Li;Weijian Mao;Jianguo Li;Quan Liang;Jian Fang
传统的垂直地震剖面成像方法往往存在光照受限和波场分离不完全等问题。本文深入分析了上行一次波和下行多次波信号的照明特性，并说明了它们在照明井眼周围地下结构方面的优缺点。在此基础上，提出了一种基于广义Radon变换偏移反演理论的声波垂直地震剖面联合成像方法。通过分析一次反射波和多次反射波的干涉特性，验证了该方法能够直接处理联合成像。该方法结合了地下图像的主要和多个贡献的优点，而无需额外的波场分离。合成数据和现场数据的数值结果表明，在井眼附近，也远离井眼轨迹的结构的高质量施工。
The images produced by conventional vertical seismic profile imaging methods often suffer from the problems of illumination limitation and uncompleted wavefield separation. In this paper, we give a deep insight into the illumination behaviours of the upgoing primary and downgoing multiple signals and llustrate their merits and demerits in illuminating the subsurface structure around the well trajectory. Based on this, we develop an efficient joint imaging method of acoustic vertical seismic profile data based on the generalized Radon transform migration inversion theory. By analysing the interference characteristics of the primary and multiple reflections, we verify the capability of this method that can handle the joint imaging directly. The proposed method combines the advantages of primary and multiple contributions to the subsurface image without additional wavefield separation. The numerical results.of synthetic data and field data demonstrate high-quality construction of the structure in the vicinity of the borehole, also away from the well trajectory.
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DOI：
10.3997/2214-4609.201900698
发表时间：
2019-06
期刊：
81st EAGE Conference and Exhibition 2019
影响因子：
--
作者：
M. Lou;H. Simpson
通讯作者：
M. Lou;H. Simpson
影响因子：
3.3
作者：
P. Dillon
通讯作者：
P. Dillon
基于SVD滤波误差分析的迭代零偏移VSP波场分离方法
影响因子：
4.8
作者：
Wang Xiaokai;Chen Jianyou;Gao Lei;Chen Wenchao;Chen WC
通讯作者：
Chen WC
DOI：
10.1190/segam2018-2994695.1
发表时间：
2018-08
期刊：
SEG Technical Program Expanded Abstracts 2018
影响因子：
--
作者：
Yue Du;Y. Li;Jizhong Yang;A. Cheng;X. Fang
通讯作者：
Yue Du;Y. Li;Jizhong Yang;A. Cheng;X. Fang
影响因子：
3.3
作者：
Xiang Xiao;W. Leaney
通讯作者：
Xiang Xiao;W. Leaney