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Revisit seismic attenuation attributes: Influences of the spectral balancing operation on seismic attenuation analysis

衰减 小波 反褶积 滞弹性衰减因子 地震模拟 地质学 合成地震记录 地震学 地震波 高斯分布 色散体波 地震反演 计算机科学 算法 数学 几何学 光学 人工智能 物理 量子力学 方位角
作者
Fangyu Li,Rongchang Liu,Yihuai Lou,Naihao Liu
出处
期刊:Interpretation [Society of Exploration Geophysicists]
卷期号:9 (3): T767-T779 被引量:12
标识
DOI:10.1190/int-2020-0186.1
摘要

Seismic attenuation analysis is important for seismic processing and quantitative interpretation. Nevertheless, classic quality factor estimation methods make certain assumptions that may be invalid for a given geologic target and seismic volume. For this reason, seismic attenuation attribute analysis, which reduces some of the theoretical assumptions, can serve as a practical alternative in apparent attenuation characterization. Unfortunately, most of the published literature defines seismic attenuation attributes based on a specific source wavelet assumption, such as the Ricker wavelet, rather than wavelets that exhibit the relatively flat spectrum produced by modern data processing workflows. One of the most common processing steps is to spectrally balance the data either explicitly in the frequency domain or implicitly through wavelet shaping deconvolution. If the poststack seismic data have gone through spectral balancing/whitening to improve their seismic resolution, the wavelet would exhibit a flat spectrum instead of a Ricker or Gaussian shape. We have addressed the influence of spectral balancing on seismic attenuation analysis. Our mathematical analysis shows that attenuation attributes are still effective for poststack seismic data after certain types of spectral balancing. More importantly, this analysis explains why seismic attenuation attributes work for real seismic applications with common seismic processing procedures. Synthetic and field data examples validate our conclusions.
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