【摘 要】
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叠前深度偏移成败的关键在于速度建模的精度[1]。速度模型是叠前深度偏移成像最核心的部分,如何通过提高速度模型的精度来改善成像质量,减小深度误差是叠前深度偏移处理中亟
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叠前深度偏移成败的关键在于速度建模的精度[1]。速度模型是叠前深度偏移成像最核心的部分,如何通过提高速度模型的精度来改善成像质量,减小深度误差是叠前深度偏移处理中亟需解决的问题。由于深度误差是由浅到深逐渐积累的一个过程,对于埋藏较深的中古生界深度误差的控制尤为重要。而对于低信噪比地区的速度模型的建立也很难通过常规层析反演方法来实现。但在速度模型反演迭代的过程中,通过层位约束的方法由浅到深、逐层迭代的方式可以较好地减小深度误差,而对于低信噪比地区的速度也可通过层位约束的方法较好地提高速度模型的精度,从而改善
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