煤炭地震数据规则化处理提升效果：DMO与DMO-1方法的应用

本文主要探讨了地震数据规则化在煤炭勘探领域的应用效果。传统的地震数据处理通常采用"共面元"方法，这种方法在实际操作中遇到了挑战，尤其是在地面障碍导致的测线弯曲和变观施工情况下。这些情况会导致CMP道集分布不规则，网格非正交，面元大小和位置不一致，以及反射信息处理上的偏差，使得数据的信噪比降低，难以实现有效的同相叠加。 针对这些问题，文章引入了同济大学辛可锋利用深度运动校正(DMO)技术和Biondi提出的三维叠前地震数据方位角校正方法。作者提出了结合DMO和DMO-1的处理流程，目的是解决数据覆盖次数不均、振幅信息误差和方位角不规则的问题。在复杂的施工条件下，如测线方向频繁变化和观测系统规则性差的煤矿区，对地震数据进行规则化处理后，显著改善了CMP的空间分布，减少了偏移距的缺失，使之更加符合数据处理所需的观测系统要求。 规则化处理不仅保持了原始数据的振幅特征，还提升了时间剖面的信噪比，显示出明显的优化效果。这表明通过规则化方法，能够有效地提高煤炭地震数据的质量和可用性，对于后续的地震成像和解释工作具有重要意义。本文的研究成果对于提升煤炭地震勘探的效率和准确性具有实用价值，也为其他类似领域的地震数据处理提供了新的思路和技术支持。关键词包括CMP（common midpoint）、地震数据规则化、深度运动校正(DMO)和DMO-1技术。