申请/专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院

申请日：2017-08-10

公开（公告）日：2020-03-20

公开（公告）号：CN109387872B

主分类号：G01V1/36(20060101)

分类号：G01V1/36(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2020.03.20#授权;2019.03.22#实质审查的生效;2019.02.26#公开

摘要：公开了一种表面多次波预测方法，包括：基于待预测的共炮集数据和第一阈值范围内的炮集，形成超炮集数据；将共炮集数据中的一个地震道作为待预测地震道，读入待预测的共检波点道集和第二阈值范围内的共检波点道集，获得超检波点道集；确定孔径范围与网格点坐标，确定每个网格点的超炮集目标道与超检波点道集目标道，获取每个网格点的超炮集近似道与超检波点道集近似道；进行校正与褶积求和，获得每个网格点的褶积调整道；对每个褶积调整道进行求和，得到待预测地震道的多次波模型；获得每个地震道的多次波模型，获得共炮集的多次波模型。本发明建立超炮集与超检波点道集，并采用分步搜索策略，结合多线程技术，提高了三维表面多次波预测的效率。

主权项：1.一种表面多次波预测方法，包括：步骤1：基于待预测的共炮集数据和距离所述共炮集第一阈值范围内的炮集的炮集数据，形成超炮集数据；步骤2：将所述共炮集数据中的一个地震道作为待预测地震道，读入待预测的共检波点道集和距离所述待预测的共检波点道集第二阈值范围内的共检波点道集，获得所述待预测地震道对应的超检波点道集；步骤3：针对所述待预测地震道，确定孔径范围与网格点坐标，针对所述孔径范围内的每个网格点，确定每个网格点对应的超炮集目标道与超检波点道集目标道，进而获取每个网格点对应的超炮集近似道与超检波点道集近似道；步骤4：对所述超炮集近似道与所述超检波点道集近似道进行均方根速度校正并进行褶积求和，获得所述每个网格点对应的褶积调整道；步骤5：对所述每个网格点对应的褶积调整道进行求和，得到所述待预测地震道的多次波模型；步骤6：针对所述共炮集数据中的每个地震道，重复步骤2-5，获得每个地震道的多次波模型，进而获得所述共炮集的多次波模型；其中，确定超炮集近似道包括：设定误差阈值；基于所述超炮集目标道与所述待预测地震道的偏移距数据与方位角数据，获得第一误差；如果所述第一误差小于或等于所述误差阈值，则基于所述超炮集目标道与所述待预测地震道的中心点坐标数据，获得第二误差；基于所述第一误差与所述第二误差，获得总误差函数，在所述超炮集中选择使所述总误差函数最小的地震道为该网格点对应的超炮集近似道；其中，确定超检波点道集近似道包括：设定误差阈值；基于所述超检波点道集目标道与所述待预测地震道的偏移距数据与方位角数据，获得第一误差；如果所述第一误差小于或等于所述误差阈值，则基于所述超检波点道集目标道与所述待预测地震道的中心点坐标数据，获得第二误差；基于所述第一误差与所述第二误差，获得总误差函数，在所述超检波点道集中选择使所述总误差函数最小的地震道为该网格点对应的超检波点道集近似道。

全文数据：表面多次波预测方法技术领域本发明涉及地震勘探领域，更具体地，涉及一种表面多次波预测方法。背景技术多次波预测是多次波成像及多次波压制的一个关键的步骤。Berkhout、Vercshuur等人发展的自由界面多次波预测SRME方法所包含的多次波预测部分是基于波动方程的预测理论，采用数据驱动的模式，不需要地下构造的信息，可以预测出地震记录中的所有多次波，为目前多次波压制方面的重要方法之一。然而，SRME要求全波场数据，而实际野外采集的地震数据通常不是全波场数据，需要在预测前对原始地震数据作数据规则化，数据规则化的好坏将直接决定预测的好坏，所以数据规则化是使用该方法的关键。由此就会导致该方法的使用受到一定的限制，例如当地下构造特别复杂时，很难确定外推规律，会导致不能有效的外推得到近偏移距道，从而无法正确预测小偏移距道的自由表面多次波。为了克服SRME在数据规则化方面的问题，VanDeme和Verschuur、Moore和Dragoset等人提出了广义多次波预测GSMP方法。这一方法不需要提前为SRME算法预备一个规则好的数据体，在三维情况下这个规则的数据体会非常大，只是在需要时从记录的地震数据中通过最小邻居插值来得到想要的数据。同时这一方法能适应各种采集观测系统以及各种地质条件，对于常见的近偏移距道缺失、三维横测线方向采样不够以及海洋勘探的羽状漂移等等情况均能给出较好的多次波预测结果。然而，GSMP方法涉及大量的数据插值工作，在三维情况下，一道待预测多次波的地震道在为其定义的孔径内可能包含上万个向下反射点，而孔径内的每一点都需要两次的最小邻居插值来搜索想要的分别与炮点相关和与检波点相关的地震数据。由此可见对一个常规的三维数据体而言，涉及到的最小邻居插值工作是非常巨大的。如何高效的从三维数据体中查找到最小邻居地震道以及校正得到理想的地震数据是一个关键点。发明内容本发明提出了一种表面多次波预测方法，其能够通过建立超炮集与超检波点道集，并采用分步搜索策略，结合多线程技术，提高了三维表面多次波预测的效率。根据本发明提出了一种表面多次波预测方法。所述方法可以包括：步骤1：基于待预测的共炮集数据和距离所述共炮集第一阈值范围内的炮集的炮集数据，形成超炮集数据；步骤2：将所述共炮集数据中的一个地震道作为待预测地震道，读入待预测的共检波点道集和距离所述待预测的共检波点道集第二阈值范围内的共检波点道集，获得所述待预测地震道对应的超检波点道集；步骤3：针对所述待预测地震道，确定孔径范围与网格点坐标，针对所述孔径范围内的每个网格点，确定每个网格点对应的超炮集目标道与超检波点道集目标道，进而获取每个网格点对应的超炮集近似道与超检波点道集近似道；步骤4：对所述超炮集近似道与所述超检波点道集近似道进行均方根速度校正并进行褶积求和，获得所述每个网格点对应的褶积调整道；步骤5：对所述每个网格点对应的褶积调整道进行求和，得到所述待预测地震道的多次波模型；步骤6：针对所述共炮集数据中的每个地震道，重复步骤2-5，获得每个地震道的多次波模型，进而获得所述共炮集的多次波模型。优选地，确定超炮集近似道包括：设定误差阈值；基于所述超炮集目标道与所述待预测地震道的偏移距数据与方位角数据，获得第一误差；如果所述第一误差小于或等于所述误差阈值，则基于所述超炮集目标道与所述待预测地震道的中心点坐标数据，获得第二误差；基于所述第一误差与所述第二误差，获得总误差函数，在所述超炮集中选择使所述总误差函数最小的地震道为该网格点对应的超炮集近似道。优选地，确定超检波点道集近似道包括：设定误差阈值；基于所述超检波点道集目标道与所述待预测地震道的偏移距数据与方位角数据，获得第一误差；如果所述第一误差小于或等于所述误差阈值，则基于所述超检波点道集目标道与所述待预测地震道的中心点坐标数据，获得第二误差；基于所述第一误差与所述第二误差，获得总误差函数，在所述超检波点道集中选择使所述总误差函数最小的地震道为该网格点对应的超检波点道集近似道。优选地，所述第一误差为：其中，表示第一误差，hd表示超炮集目标道或超检波点道集目标道的偏移距，hi表示超炮集或超检波点道集中的地震道的偏移距；αd表示超炮集目标道或超检波点道集目标道的方位角，αi表示超炮集或超检波点道集中的地震道的方位角；ωh表示偏移距的权系数，ωα表示方位角的权系数，ε表示除数常量。优选地，所述第二误差为：其中，表示第二误差，xd，yd分别表示超炮集目标道或超检波点道集目标道的中心点横坐标和中心点纵坐标；xi，yi表示超炮集或超检波点道集中的地震道的中心点横坐标和中心点纵坐标；ωx，ωy分别表示中心点横坐标和中心点纵坐标的权系数。优选地，所述总误差函数为：其中，E2表示总误差函数。优选地，针对所述孔径范围内的每一个网格点，以所述待预测地震道的炮点为炮点，以所述网格点为检波点，获取超炮集目标道。优选地，针对所述孔径范围内的每一个网格点，以所述待预测地震道的检波点为检波点，以所述网格点为炮点，获取超检波点道集目标道。本发明的有益效果在于：利用分项归一化的最小误差函数来进行最小邻居搜索，在搜索过程中将线性搜索限制在合理的小范围内，并采用分步搜索策略，结合多线程技术提高了三维表面多次波预测的整体效率；通过复杂的三维理论模型验证了本发明预测方法的准确性，且计算效率大大提高；本发明的方法能适应三维大数据量、复杂地质构造情况下的自由表面多次波预测工作。本发明的方法具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。附图说明通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。图1示出了根据本发明的表面多次波预测方法的步骤的流程图。图2示出了根据本发明的一个实施例的三维GSMP插值示意图。图3示出了根据本发明的一个实施例的超炮集与超检波点道集的示意图。图4示出了根据本发明的一个实施例的模拟的2.5维Smaart模拟炮记录的示意图。图5示出了根据本发明的一个实施例的预测的多次波模型的示意图。图6示出了根据本发明的一个实施例的原始数据共偏移距剖面的示意图。图7示出了根据本发明的一个实施例的预测的多次波模型共偏移距剖面的示意图。图8示出了根据本发明的一个实施例的多次波相减后的共偏移距剖面的示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示了本发明的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。图1示出了根据本发明的表面多次波预测方法的步骤的流程图。根据本发明的表面多次波预测方法可以包括：步骤1：基于待预测的共炮集数据和距离共炮集第一阈值范围内的炮集的炮集数据，形成超炮集数据。步骤2：将共炮集数据中的一个地震道作为待预测地震道，读入待预测的共检波点道集和距离待预测的共检波点道集第二阈值范围内的共检波点道集，获得待预测地震道对应的超检波点道集。具体地，通过最小邻居插值寻找最邻近的地震数据时会涉及到在地震数据体中挖掘出最优近似数据的问题，最直观的数据搜索是线性搜索，即遍历整个数据集，找到最小误差值对应的地震数据，当数据体很大时，线性搜索会消耗很多时间。图2示出了根据本发明的一个实施例的三维GSMP插值示意图，其中，X，Y坐标轴代表野外采集的坐标轴，中间黑矩形框平行于炮检点连线SR，它以M，即SR的中心点为中心，为待预测地震道SR所定义的孔径范围，虚线内代表有效的向下反射点集，定义的孔径范围包含所有有效的向下反射点；D代表孔径内的一个向下反射点，RD为检波点到孔径点D的地震道，通过搜索在超共检波点道集中找到的与之最匹配的地震道由菱形和三角形的连线标示出来。根据待预测的共炮集数据的炮点空间位置坐标，找到在空间上距离共炮集第一阈值范围内的炮集的炮集数据，将这几炮的数据组合在一起形成超炮集数据；通常以待预测的炮点为中心，可取3x3,5x5,9x9，即9炮，25炮或81炮形成一个超炮集数据，本领域技术人员可以根据数据特点确定取炮的数量，这样可以将后面涉及的查找过程限制在一个较小的数据范围内，减少查询的时间。将共炮集数据中的一个地震道作为待预测地震道，从待预测地震道头中获取检波点空间坐标，根据获得的检波点信息，读入待预测的共检波点道集和距离待预测的共检波点道集第二阈值范围内的共检波点道集，获得待预测地震道对应的超检波点道集，本领域技术人员可以根据数据特点确定道集的数量，同样可以将后面涉及的查找过程限制在一个较小的数据范围内，减少查询的时间。步骤3：针对待预测地震道，确定孔径范围与网格点坐标，针对孔径范围内的每个网格点，确定每个网格点对应的超炮集目标道与超检波点道集目标道，进而获取每个网格点对应的超炮集近似道与超检波点道集近似道。在一个示例中，针对孔径范围内的每一个网格点，以待预测地震道的炮点为炮点，以网格点为检波点，获取超炮集目标道。在一个示例中，确定超炮集近似道包括：设定误差阈值；基于超炮集目标道与待预测地震道的偏移距数据与方位角数据，获得第一误差；如果第一误差小于或等于误差阈值，则基于超炮集目标道与待预测地震道的中心点坐标数据，获得第二误差；基于第一误差与第二误差，获得总误差函数，在超炮集中选择使总误差函数最小的地震道为该网格点对应的超炮集近似道。在一个示例中，针对孔径范围内的每一个网格点，以待预测地震道的检波点为检波点，以网格点为炮点，获取超检波点道集目标道。在一个示例中，确定超检波点道集近似道包括：设定误差阈值；基于超检波点道集目标道与待预测地震道的偏移距数据与方位角数据，获得第一误差；如果第一误差小于或等于误差阈值，则基于超检波点道集目标道与待预测地震道的中心点坐标数据，获得第二误差；基于第一误差与第二误差，获得总误差函数，在超检波点道集中选择使总误差函数最小的地震道为该网格点对应的超检波点道集近似道。在一个示例中，第一误差为：其中，表示第一误差，hd表示超炮集目标道或超检波点道集目标道的偏移距，hi表示超炮集或超检波点道集中的地震道的偏移距；αd表示超炮集目标道或超检波点道集目标道的方位角，αi表示超炮集或超检波点道集中的地震道的方位角；ωh表示偏移距的权系数，ωα表示方位角的权系数，ε表示除数常量，避免被零除。在一个示例中，第二误差为：其中，表示第二误差，xd，yd分别表示超炮集目标道或超检波点道集目标道的中心点横坐标和中心点纵坐标；xi，yi表示超炮集或超检波点道集中的地震道的中心点横坐标和中心点纵坐标；ωx，ωy分别表示中心点横坐标和中心点纵坐标的权系数。在一个示例中，总误差函数为：其中，E2表示总误差函数。步骤4：对超炮集近似道与超检波点道集近似道进行均方根速度校正并进行褶积求和，获得每个网格点对应的褶积调整道。步骤5：对每个网格点对应的褶积调整道进行求和，得到待预测地震道的多次波模型。步骤6：针对共炮集数据中的每个地震道，重复步骤2-5，获得每个地震道的多次波模型，进而获得共炮集的多次波模型。具体地，针对待预测地震道，确定预测孔径与网格点坐标，一般定义孔径范围为一个与待预测地震道平行的一个正方形，边长为待预测地震道偏移距的长度，正方形中心为待预测地震道的中心点，同时将正方形网格化，网格的大小可取地震道的间隔大小。针对孔径范围内的每个网格点，针对孔径范围内的每一个网格点，以待预测地震道的炮点为炮点，以网格点为检波点，获取超炮集目标道，以待预测地震道的检波点为检波点，以网格点为炮点，获取超检波点道集目标道；进而获取每个网格点对应的超炮集近似道与超检波点道集近似道。对超炮集近似道与超检波点道集近似道进行均方根速度校正并进行褶积求和，获得每个网格点对应的褶积调整道。对每个网格点对应的褶积调整道进行求和，得到待预测地震道的多次波模型。针对共炮集数据中的每个地震道，重复上述步骤，获得每个地震道的多次波模型，进而获得共炮集的多次波模型。确定超炮集近似道包括：设定误差阈值，该误差阈值根据实际情况设置；将超炮集目标道与待预测地震道的偏移距数据与方位角数据代入公式1，获得第一误差；如果第一误差小于或等于误差阈值，则将超炮集目标道与待预测地震道的中心点坐标数据代入公式2，获得第二误差，如果第一误差大于误差阈值，则将超炮集中的这一地震道排除，不必计算与这一道相关的第二误差，从而进一步节省计算时间；将第一误差与第二误差代入公式3，获得总误差函数，在超炮集中选择使总误差函数最小的地震道为该网格点对应的超炮集近似道。确定超检波点道集近似道包括：设定误差阈值，该误差阈值根据实际情况设置；将超检波点道集目标道与待预测地震道的偏移距数据与方位角数据代入公式1，获得第一误差；如果第一误差小于或等于误差阈值，则将超检波点道集目标道与待预测地震道的中心点坐标数据代入公式2，获得第二误差，如果第一误差大于误差阈值，则将超检波点道集中的这一地震道排除，不必计算与这一道相关的第二误差，从而进一步节省计算时间；将第一误差与第二误差代入公式3，获得总误差函数，在超检波点道集中选择使总误差函数最小的地震道为该网格点对应的超检波点道集近似道。图3示出了根据本发明的一个实施例的超炮集与超检波点道集的示意图，其中，S为待预测的共炮集，由黑色五角星表示，其它黑色的五角星为距离待预测共炮集第一阈值范围内的炮集，这些炮集组合在一起形成超炮集；R为检波点，由三角形表示，菱形表示距离待预测的共检波点道集第二阈值范围内的共检波点道集，共同形成超共检波点道集；SD，RD分别为超炮集目标道与超检波点道集目标道，图中的SD邻近的五角星与三角形黑色线代表从超炮集中搜索得到的超炮集近似道；而RD邻近的菱形与三角形黑色连线代表从超检波点道集中搜索得到的超检波点道集近似道。通过超炮集与超检波点道集将线性搜索限定在较小的数据范围内，可以提高线性搜索的效率。本方法通过建立超炮集与超检波点道集，并采用分步搜索策略，结合多线程技术，提高了三维表面多次波预测的效率。应用示例为便于理解本发明实施例的方案及其效果，以下给出一个具体应用示例。本领域技术人员应理解，该示例仅为了便于理解本发明，其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。根据待预测的共炮集数据的炮点空间位置坐标，找到在空间上距离共炮集第一阈值范围内的炮集的炮集数据，将这几炮的数据组合在一起形成超炮集数据；将共炮集数据中的一个地震道作为待预测地震道，从待预测地震道头中获取检波点空间坐标，根据获得的检波点信息，读入待预测的共检波点道集和距离待预测的共检波点道集第二阈值范围内的共检波点道集，获得待预测地震道对应的超检波点道集。图4示出了根据本发明的一个实施例的模拟的2.5维Smaart模拟炮记录的示意图。Smaart模型是用来检验二维多次波消除的经典模型，将Smaart模型扩展到三维情况，形成一个2.5维的模型，进行三维模拟，炮线垂直于检波线，炮线距400米，炮点间隔320米，每条炮线3炮，一共80条炮线；检波线距80米，检波点距40米，每炮九条检波线接收，每条检波线151个接收点，炮点位于中间的检波线上中间检波点位置，如图4所示，可见其中多次波发育。根据模拟的数据特征发现，炮集数据相对较多，因此在形成超炮集时采用3x3，即相邻的9个共炮集数据形成一个超炮集；同样，分析数据可知共检波点道集数据相对较少，为了保证预测的准确性，因此采用9x9，即81个共检波点数据形成一个超共检波点道集。图5示出了根据本发明的一个实施例的预测的多次波模型的示意图。设定误差阈值，将超炮集目标道与待预测地震道的偏移距数据与方位角数据代入公式1，获得第一误差；如果第一误差小于或等于误差阈值，则将超炮集目标道与待预测地震道的中心点坐标数据代入公式2，获得第二误差；将第一误差与第二误差代入公式3，获得总误差函数，在超炮集中选择使总误差函数最小的地震道为该网格点对应的超炮集近似道。将超检波点道集目标道与待预测地震道的偏移距数据与方位角数据代入公式1，获得第一误差；如果第一误差小于或等于误差阈值，则将超检波点道集目标道与待预测地震道的中心点坐标数据代入公式2，获得第二误差；将第一误差与第二误差代入公式3，获得总误差函数，在超检波点道集中选择使总误差函数最小的地震道为该网格点对应的超检波点道集近似道。对超炮集近似道与超检波点道集近似道进行均方根速度校正并进行褶积求和，获得每个网格点对应的褶积调整道。对每个网格点对应的褶积调整道进行求和，得到待预测地震道的多次波模型。针对共炮集数据中的每个地震道，重复上述步骤，获得每个地震道的多次波模型，进而获得共炮集的多次波模型。如图5所示，在均采用超炮集限制线性搜索范围的情况下，采用10个线程预测单炮表面多次波与单个线程相比计算效率提升了8倍。图6示出了根据本发明的一个实施例的原始数据共偏移距剖面的示意图。图7示出了根据本发明的一个实施例的预测的多次波模型共偏移距剖面的示意图。图8示出了根据本发明的一个实施例的多次波相减后的共偏移距剖面的示意图。共偏移距剖面能更清楚的显示多次波预测的结果，图6为根据本发明的一个实施例的原始数据共偏移距剖面的示意图，图7为根据本发明的一个实施例的预测的多次波模型共偏移距剖面的示意图，图中的箭头分别指示出了水底以及盐丘顶部的表面多次波在原始数据以及预测结果中的位置，通过对比发现预测准确。图8为根据本发明的一个实施例的多次波相减后的共偏移距剖面的示意图，可以看到箭头指示的多次波得到了很好的压制。综上所述，本发明通过建立超炮集与超检波点道集，并采用分步搜索策略，结合多线程技术，提高了三维表面多次波预测的效率。本领域技术人员应理解，上面对本发明的实施例的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施例的有益效果，并不意在将本发明的实施例限制于所给出的任何示例。以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。

权利要求：1.一种表面多次波预测方法，包括：步骤1：基于待预测的共炮集数据和距离所述共炮集第一阈值范围内的炮集的炮集数据，形成超炮集数据；步骤2：将所述共炮集数据中的一个地震道作为待预测地震道，读入待预测的共检波点道集和距离所述待预测的共检波点道集第二阈值范围内的共检波点道集，获得所述待预测地震道对应的超检波点道集；步骤3：针对所述待预测地震道，确定孔径范围与网格点坐标，针对所述孔径范围内的每个网格点，确定每个网格点对应的超炮集目标道与超检波点道集目标道，进而获取每个网格点对应的超炮集近似道与超检波点道集近似道；步骤4：对所述超炮集近似道与所述超检波点道集近似道进行均方根速度校正并进行褶积求和，获得所述每个网格点对应的褶积调整道；步骤5：对所述每个网格点对应的褶积调整道进行求和，得到所述待预测地震道的多次波模型；步骤6：针对所述共炮集数据中的每个地震道，重复步骤2-5，获得每个地震道的多次波模型，进而获得所述共炮集的多次波模型。2.根据权利要求1所述的表面多次波预测方法，其中，确定超炮集近似道包括：设定误差阈值；基于所述超炮集目标道与所述待预测地震道的偏移距数据与方位角数据，获得第一误差；如果所述第一误差小于或等于所述误差阈值，则基于所述超炮集目标道与所述待预测地震道的中心点坐标数据，获得第二误差；基于所述第一误差与所述第二误差，获得总误差函数，在所述超炮集中选择使所述总误差函数最小的地震道为该网格点对应的超炮集近似道。3.根据权利要求1所述的表面多次波预测方法，其中，确定超检波点道集近似道包括：设定误差阈值；基于所述超检波点道集目标道与所述待预测地震道的偏移距数据与方位角数据，获得第一误差；如果所述第一误差小于或等于所述误差阈值，则基于所述超检波点道集目标道与所述待预测地震道的中心点坐标数据，获得第二误差；基于所述第一误差与所述第二误差，获得总误差函数，在所述超检波点道集中选择使所述总误差函数最小的地震道为该网格点对应的超检波点道集近似道。4.根据权利要求2或3所述的表面多次波预测方法，其中，所述第一误差为：其中，表示第一误差，hd表示超炮集目标道或超检波点道集目标道的偏移距，hi表示超炮集或超检波点道集中的地震道的偏移距；αd表示超炮集目标道或超检波点道集目标道的方位角，αi表示超炮集或超检波点道集中的地震道的方位角；ωh表示偏移距的权系数，ωα表示方位角的权系数，ε表示除数常量。5.根据权利要求4所述的表面多次波预测方法，其中，所述第二误差为：其中，表示第二误差，xd，yd分别表示超炮集目标道或超检波点道集目标道的中心点横坐标和中心点纵坐标；xi，yi表示超炮集或超检波点道集中的地震道的中心点横坐标和中心点纵坐标；ωx，ωy分别表示中心点横坐标和中心点纵坐标的权系数。6.根据权利要求5所述的表面多次波预测方法，其中，所述总误差函数为：其中，E2表示总误差函数。7.根据权利要求1所述的表面多次波预测方法，其中，针对所述孔径范围内的每一个网格点，以所述待预测地震道的炮点为炮点，以所述网格点为检波点，获取超炮集目标道。8.根据权利要求1所述的表面多次波预测方法，其中，针对所述孔径范围内的每一个网格点，以所述待预测地震道的检波点为检波点，以所述网格点为炮点，获取超检波点道集目标道。

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