叠前地震道集作为弹性参数反演与各向异性反演的基础数据载体,其空间方向呈现地震振幅随偏移距变化(AVO)的特征。基于此规律,可定量反演地下介质的弹性参数;而通过不同方位角数据的反演,可有效获取表征裂缝发育特征的各向异性信息。作为储层预测的关键基础数据,地震道集的数据质量将显著制约储层预测的精度水平。为此,本研究基于时频分析理论开展道集优化处理方法研究,重点解决三个核心技术问题:时差校正、噪声压制与道集反褶积。 针对短波长时差效应导致的AVO分析精度下降及非同相叠加问题,本研究提出两种标准道优化算法:其一采用随机标准道提取策略,基于“单道波形信息完备性”假设,通过优选高相似度道集实施随机部分叠加运算,结合时差校正算法可显著提升道集质量;其二考虑地震道集时差主要作用于相位谱的特性,通过S变换将叠加道相位谱与各道振幅谱进行谱重组,经反变换获得时差校正结果。两种算法的协同应用可有效抑制同相轴非规则特征并使剖面质量得到显著改善。 针对叠前地震道集噪声干扰强的问题,本研究提出基于迭代时频分析的随机噪声压制算法。该方法创新性地构建了S变换与去噪算法的联合迭代框架:一方面通过时频域振幅谱与相位谱的协同校正解决同相轴连续性问题;另一方面采用自适应去噪算法优化标准道提取精度。该技术方案特别适用于含有时差扰动的道集数据,在提升信噪比的同时严格保持了AVO特征,满足数据保幅处理的需求。 针对传统反褶积方法存在的参数敏感性高、数据适应性差等问题,本研究发展了一种参数自适应的鲁棒反褶积算法。通过频率分解与自动包络控制实现地震数据振幅谱均衡化处理,有效补偿地层吸收效应导致的高频能量衰减;利用S变换对Dirac函数实施全频带分解,采用部分频带重构技术获取高分辨率子波,其频率上限通过主频属性自适应确定,保留了地质构造的频率响应特征。最终将优化子波与谱均衡数据褶积运算,实现道集数据的高分辨率处理。 通过上述方法的系统集成,可实现对地震道集的全面优化处理,为后续弹性参数反演及储层预测提供高质量的数据基础。