基于扩展伪多道匹配的保幅型多次波压制方法_李振春

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一种改进表层多次波压制方法

一种改进表层多次波压制方法

An i mp r o v e d me t h o d o f s u r f a c e — r e l a t e d mu l t i p l e e l i mi n a t i o n
DONG Li e — q i a n , LI Z h e n - c h u n , YANG S h a o — c h u n , L I Fe n g — l e i 。 , LI Z h i — n a
P r o g r e s s i n G e o p h y s .( i n C h i n e s e ) ,2 0 1 3 ,2 8 ( 6 ) : 3 1 4 8 3 1 5 2 , d o i : 1 0 . 6 0 3 8 / p g 2 O l 3 O 6 4 1 .
第 2 8卷 第 6期
2 0 1 3年 1 2月 ( 页码 : 3 1 4 8 — 3 1 5 2 )







Vo l | 2 8 ,No . 6
De c ., 2 01 3
P R0GRES S I N GE( ) PHYS I CS
董烈 乾 , 李振春, 杨少春, 等. 一 种 改 进 表 层 多 次 波 压 制 方 法. 地球物理学进展, 2 0 1 3 , 2 8 ( 6 ) : 3 1 4 8 — 3 1 5 2 , d o i : 1 0 . 6 0 3 8 /
同时能够很好地保持 一次波的运动 学和动 力学特征.
关 键 词 多次 波 压 制 , 空 间褶 积 , 数据相 关, 地表 因子 , 非 平 稳 匹配 滤 波 器 d o i : 1 0 . 6 O 3 8 / p g 2 O 1 3 0 6 4 1 中 图分 类 号 P 6 3 1 文 献 标 识 码 A

基于3D匹配滤波器和伪地震数据算法的多次波自适应相减方法

基于3D匹配滤波器和伪地震数据算法的多次波自适应相减方法

2020年6月第55卷 第3期 *山东省青岛市市南区宁夏路308号青岛大学电子信息学院,266071。

Email:thulzx@163.com本文于2019年10月7日收到,最终修改稿于2020年3月23日收到。

本项研究受国家自然科学基金项目“基于卷积神经网络的多次波自适应相减方法”(41804110)、国家重点研发计划项目“超深层弱信号增强、速度建模与保幅偏移技术研究”(2016YFC060110501)和中石油重大科技项目“塔里木盆地深层复杂高陡构造与碳酸盐岩储层地震速度建模及成像关键技术研究”(ZD2019-183-003)联合资助。

·处理技术·文章编号:1000-7210(2020)03-0530-11基于3D匹配滤波器和伪地震数据算法的多次波自适应相减方法李钟晓*① 高好天① 陈鑫泽① 李永强② 李振春②(①青岛大学电子信息学院,山东青岛266071;②中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580)李钟晓,高好天,陈鑫泽,李永强,李振春.基于3D匹配滤波器和伪地震数据算法的多次波自适应相减方法.石油地球物理勘探,2020,55(3):530-540.摘要 多次波自适应相减是预测减去法压制多次波的关键步骤。

为进一步去除残余多次波,基于常规2D匹配滤波方法,文中引入3D匹配滤波器,同时利用多个预测多次波道集以匹配原始数据。

针对3D匹配滤波器可能造成的一次波损伤现象,利用相同的3D匹配滤波器同时拟合多个原始数据道集;同时,引入伪地震数据算法求解对一次波施加Huber范数最小化约束的优化问题,不需满足一次波与多次波正交的假设,能有效分离一次波与多次波。

另外,在整个迭代过程中,伪地震数据算法只需利用Cholesky分解算法进行一次矩阵分解,计算效率较高。

模型和实际数据的处理结果表明,与基于一次波能量最小化的3D匹配滤波器方法和基于伪地震数据算法的2D匹配滤波器方法相比,所提方法能更好地均衡一次波保护与多次波分离。

各向异性高分辨率Radon变换压制多次波

各向异性高分辨率Radon变换压制多次波

各向异性高分辨率Radon变换压制多次波范景文;李振春;宋翔宇;张凯;周隶华【期刊名称】《石油地球物理勘探》【年(卷),期】2016(051)004【摘要】针对VTI介质和海洋大炮检距地震数据反射波同相轴不能严格满足双曲时距关系,一次波和多次波能量在Radon域中聚焦性较差,多次波的压制效果不理想的问题,通过在双曲Radon变换积分路径中引入各向异性参数η,描述VTI介质和海洋大炮检距地震数据的时距曲线关系,在Radon域中有效聚焦一次波和多次波能量.同时,引入基于共轭导向梯度(CGG)算法的各向异性高分辨率Radon变换,基于L1范数对模型空间进行稀疏约束,提高Radon变换的分辨率.模型数据和海上大炮检距实际资料测试表明,该方法能够很好地压制多次波.【总页数】5页(P665-669)【作者】范景文;李振春;宋翔宇;张凯;周隶华【作者单位】中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580;中海油研究总院,北京100028;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580;新疆油田分公司采油一厂地质研究所,新疆克拉玛依834000【正文语种】中文【中图分类】P631【相关文献】1.混合域高分辨率双曲Radon变换及其在多次波压制中的应用 [J], 巩向博;韩立国;王升超2.各向异性Radon变换及其在多次波压制中的应用 [J], 巩向博;韩立国;李洪建3.各向异性Radon变换在深水地震多次波压制中的应用 [J], 梁全有;韩立国;巩向博4.基于低频约束的高分辨率Radon变换多次波压制方法研究 [J], 刘仕友;马继涛;孙万元;应明雄5.基于SLA范数的高阶高分辨率λ-f域Radon变换多次波压制方法(英文) [J], 孙文之;李振春;曲英铭;李志娜因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于频率拓展的表面多次波压制方法

基于频率拓展的表面多次波压制方法

东北石油大学学报第42卷第2期 2018年4月JOURNAL OF NORTHEAST PETROLEUM UNIVERSITY Vol.42 No. 2 Apr.2018DOI 10. 3969/j.issn. 2095 —4107. 2018. 02. 010基于频率拓展的表面多次波压制方法李星缘,王维红,王海娇,张文武(东北石油大学地球科学学院,黑龙江大庆163318 )摘要:为消除多次波预测中多余的子波效应,拓宽地震数据的频带,使预测多次波的走时、振幅和相位与实际的多次波相吻合,根据原始数据,衍生频率拓展道等多道地震数据;根据最小二乘原则,得到自适应滤波器和压制多次波后的有效波数据n结果表明:基于频率拓展的多次波压制方法,能够有效压制多次波,提高地震资料的信噪比;对水平层状模型测试结果频谱分析,自适应相减后得到的有效波同预测的多次波相比,频带拓宽,高频能量增强;通过对SM AART模型测试,基于频率拓展的多次波压制方法在噪声较强的情况下,也能得到很好的多次波压制效果n对于地质结构较复杂的情况,与拋物Radon变换滤波法相比,该方法多次波压制效果更好,并且不损害有效波能量。

关键词:表面多次波;SRME;预测;自适应相减;频率拓展;压制中图分类号:TE132. 1;P631 文献标识码:A文章编号=2095 - 4107(2018)02 - 0088 - 070引百简单地区油气勘探基本完毕,随着油气需求量的增大,复杂介质的地震资料处理方法被广泛关注。

尤 其是存在大量多次波的地震剖面,会产生构造假象、解释困难等问题,多次波的压制一直是地震数据处理,尤其是表面多次波丰富的海洋勘探亟待解决的问题之一。

常规的多次波压制方法主要包括滤波法和预测相减法。

滤波法利用多次波和一次波之间的运动学差 异压制多次波,预测相减法是以波动方程为基础,利用一次波和多次波之间的动力学差异压制多次 波[1^3]。

在简单的油气勘探区域,地质条件良好,一次波和多次波有较大时差,滤波方法可有效压制多次 波,且具有计算成本低的特点;与滤波法相比,预测相减法的优点是无需地下介质的先验信息,可更好地适 应构造复杂的地区[4]。

基于共散射点道集的多次波压制方法研究

基于共散射点道集的多次波压制方法研究

基于共散射点道集的多次波压制方法研究谢玉洪;李列;刘玉金;李振春;李林;袁全社【摘要】多次波压制是地震数据处理中的重要环节.一种常用的多次波压制方法是根据一次波和多次波在成像空间的曲率差异并借助Radon变换进行分离和压制.成像空间既可以是叠前时间域也可以是叠前深度域.考虑到对复杂介质的适应性以及叠前处理对计算效率的要求,提出基于共散射点(CSP)道集的高分辨率Radon变换多次波压制方法.该方法只需要一个简单的初始速度场,就可将常规共中心点道集(CMP)映射到覆盖次数更高、炮检距覆盖范围更广的共散射点道集,然后在该道集上应用高分辨率双曲Radon变换,可较好地分离一次波和多次波.相对于以水平层状介质为假设条件的CMP道集,CSP道集更适应复杂地质构造,且时距关系满足双曲规律.模型和实际资料测试结果表明,该方法可以较好地实现速度谱能量团的聚焦,有利于较复杂地质条件下的多次波压制.【期刊名称】《石油地球物理勘探》【年(卷),期】2015(050)002【总页数】6页(P232-237)【关键词】共散射点道集;多次波压制;高分辨率Radon变换【作者】谢玉洪;李列;刘玉金;李振春;李林;袁全社【作者单位】中海油湛江分公司,广东湛江524000;中海油湛江分公司,广东湛江524000;中国石油大学(华东),山东青岛266580;中国石油大学(华东),山东青岛266580;中海油湛江分公司,广东湛江524000;中海油湛江分公司,广东湛江524000【正文语种】中文【中图分类】P6311 引言多次波压制一直是勘探地球物理领域的热点问题,多次波属于相干噪声,其直接影响一次波成像的真实性以及地震资料解释的准确性。

由于一次波和多次波往往耦合在一起,因此多次波一直是地震资料处理中难以克服的问题。

目前常用的多次波压制方法根据压制空间主要可以分为两类。

一是基于数据空间多次波压制方法,主要包括预测反褶积法[1]、F-K 滤波法[2,3]、聚束滤波法[4]、表层多次波压制(SRME)[5]方法等。

部分国内最新期刊中与地球物理有关的题录

部分国内最新期刊中与地球物理有关的题录
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1 6用优频算子外推改善 F x域滤波性能 —
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安 涛, 齐宝权 , 高秋 涛/ 测井技 术 , 1 ,5 1 2 13 ( ) 0
熊定钰 等/ 石油地球物理勘探 ,0 14 ( ) 2 1 ,6 2
5 世界 火成 岩油气勘探开发现状与展望
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l 7三维时空域 曲面拟合与叠加
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姜福 豪/ 石油地球 物理勘探 ,0 14 ( ) 2 1 ,6 2
1 2组合边界条件 下二维 三分量 T I T 介质波场数值模 拟

杜启振等/ 油地球物理勘探 ,0 14 ( ) 石 2 1 ,6 2
1 于块状模型 的井间地震运动学正演方法 3基
冯志强 , 刘嘉麒等/ 地球物理学报 ,0 1 5 ( ) 2 1, 2 4
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刘兰锋等/ 石油地球物理勘探 ,0 14 ( ) 2 1 , 2 6
2 解域约束下的微地震事件 网格搜索法 、 3 遗传算法联合反演
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杨 辉 , 百红 , 文 戴晓峰等/ 地球物理 学报 ,0 15 ( ) 2 1 ,4 2
宋维琪等/ 石油地球物理勘探 , 1 ,6 2 2 14 ( ) 0
8四川盆地南部 页岩气地震勘探新进展
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2 0弱反射地震信号特征及识别方法理论研究
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李志荣, 邓小江 , 晓等/ 杨 天然气工业 ,0 1 3 ( ) 2 1, 14
韩文功等/ 油地球物理勘探 ,0 14 ( ) 石 2 1 ,6 2
9页岩气测井评价及地震预测 、 监测技术探讨
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2 6基于 多尺度地球物理资料 的流体预测技术
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夏 吉庄等/ 油地球物理勘探 ,0 14 ( ) 石 2 1 ,6 2

基于反馈迭代模型的多次波压制方法综述

基于反馈迭代模型的多次波压制方法综述

基于反馈迭代模型的多次波压制方法综述
贺紫林;李振春;李志娜;徐夷鹏
【期刊名称】《物探与化探》
【年(卷),期】2022(46)2
【摘要】在油气勘探中,多次波通常被视为影响地震数据处理和解释结果准确性的相干噪声,因此,多次波压制方法研究一直是地球物理勘探领域中的重要研究方向。

鉴于自由表面多次波是地震勘探尤其是海上地震勘探资料中最为发育的多次波类型,因此,对自由表面多次波压制方法的研究是十分必要的。

目前国内外精度较高且应用广泛的自由表面多次波压制方法即为基于波动方程的反馈迭代法,该方法以地震原始数据为预测因子,不需要其他先验条件,可以在数据驱动下实现高精度的自由表面多次波压制。

在该方法理论基础上,近年来发展了一系列更为先进的方法技术。

本文首先简要介绍了反馈迭代法的理论基础——反馈迭代模型;然后阐述了基于反馈迭代模型发展的SRME、反数据域法、EPSI、CL-SRME四种方法压制自由表面多次波的机理;最后对比了四种方法各自的优缺点,展望了基于反馈迭代模型的多次波压制方法的研究前景。

【总页数】10页(P275-284)
【作者】贺紫林;李振春;李志娜;徐夷鹏
【作者单位】中国石油大学(华东)地球科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】P631
【相关文献】
1.反馈迭代法在自由表面多次波压制中的应用
2.基于相关迭代的非因果匹配滤波器多次波压制方法
3.基于反馈迭代和独立分量分析的多次波压制技术研究
4.基于迭代反演的层间多次波压制方法
5.反馈迭代法压制表面多次波效果分析
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一种数据驱动的VSP多次波压制方法

一种数据驱动的VSP多次波压制方法

一种数据驱动的VSP多次波压制方法X王 鹏(同济大学海洋与地球科学学院,上海 200092) 摘 要:VSP资料用于提供地下结构的高分辨率信息,但其成像质量通常受到多次波的干扰,影响了地下真实反射界面的识别。

本文介绍一种数据驱动的VSP多次波压制方法,该方法基于反馈迭代原理,综合利用地面和井中地震数据,资料中的多次波进行预测并基于最小能量准则实现自适应相减;同时,利用VSP资料中直达波,可以预测出下行波场,进而提取上行波记录。

简单模型结果表明,该方法可以有效实现VSP资料多次波压制及上下行波场分离,且无需地下模型先验信息。

关键词:VSP数据;多次波;数据驱动 中图分类号:P631.8+1 文献标识码:A 文章编号:1006—7981(2012)05—0027—02 VSP资料中的多次波作为一种规则干扰,影响其成像质量,造成虚假同相轴继而降低了解释的可靠度。

因此,VSP资料的多次波压制是VSP资料数据处理中极为关键的一步。

传统的VSP资料多次波压制方法是利用上下行波之间的反褶积运算来实现的,该方法仅适用于零偏VSP数据。

Ikelle给出了基于逆散射级数的VSP多次波压制方法,该方法综合利用地面及井中地震测量数据,并可用于实现波场分离[1]。

Jiang提出了一种模型驱动的,基于双程波动方程的VSP资料多次波压制方法,该方法需要地下模型的先验信息,且只能压制特定界面的多次波[2]。

此后,Jiang又介绍了一种数据驱动的VSP多次波压制方法,通过地面地震记录和VSP数据进行褶积运算进行多次波预测并匹配相减,同时,利用VSP资料中的直达波预测下行波分量,但没有给出计算实例[3]。

Ma借助CFP概念,把SRME技术应用于VSP 资料的多次波预测中,该方法无需地下介质的先验信息,结合地面及井中地震记录,预测所有与自由表面相关多次波;此外,基于VSP资料中的直达波信息,预测下行波场进而实现波场分离[4]。

本文在详细分析SRME原理的基础上,通过地面地震和VSP资料接收方式的对比,认为将SRME 技术中多次波预测算子(即不含或部分衰减多次波的地震记录)的共接收点道集替换为VSP数据的共接收点道集,可以实现VSP资料多次波的预测。

一种基于高效迭代解法的频率域全波形反演

一种基于高效迭代解法的频率域全波形反演

一种基于高效迭代解法的频率域全波形反演解飞;黄建平;李振春【摘要】巨大的计算量是制约全波形反演(FWI)生产实用化的难题之一.为此,本文提出了一种高效的波场迭代解法,将其应用于频率域常密度声波方程FWI,并给出了详细的反演流程.通过建立用于波场迭代的目标函数,推导相应梯度、步长公式,新方法将反演中波场正传和残差波场反传过程转化为无约束优化问题,从理论上分析了新方法的计算效率显著高于常规FWI.在数值试验中,本文方法通过几次迭代便能获得高精度的正传、残差反传波场,收敛速度明显高于未经预处理的GMRES方法.进一步引入高效编码策略,新方法的计算时间约为常规编码FWI的1/8,与理论分析结果吻合(波场迭代次数为8,模型未知量个数约为7万),且波场迭代次数为6时,反演效果已与常规编码FWI相近.【期刊名称】《地球物理学报》【年(卷),期】2018(061)008【总页数】10页(P3346-3355)【关键词】全波形反演;计算量;迭代解法;编码【作者】解飞;黄建平;李振春【作者单位】中国石油大学(华东)地球科学与技术学院地球物理系,青岛 266580;海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,青岛 266071;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院地球物理系,青岛 266580;海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,青岛 266071;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院地球物理系,青岛 266580;海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,青岛 266071【正文语种】中文【中图分类】P6310 引言全波形反演(FWI)作为一种非线性反演方法,通过优化迭代的方式使模拟数据和观测数据之差最小化来估计地下物性参数(Lailly, 1983; Tarantola, 1984; Pratt et al., 1998).由于该方法基于双程波动方程,可以模拟所有波形(包括层间多次波),因此相比于常规基于射线和单程波动方程的成像方法具有更高的成像精度.然而,目前FWI并未得到广泛应用,特别是在高密度地震采集中,巨大的计算量成为一个瓶颈.目前,编码技术是解决多炮高效成像和建模的有效方法之一.Romero等(2000)在叠前深度偏移中使用了相位编码方法,并测试了多种编码方式的效果.Krebs等(2009)将随机相位编码策略应用于时间域FWI,在每次迭代中随机生成新的编码矩阵以压制非相干正、反传残差波场产生的串扰噪音.Ben-Hadj-Ali等(2011)在频率域FWI中测试了随机相位编码的反演效果,编码后对随机噪音更为敏感并且敏感程度取决于组合炮的数量.Anagaw和Sacchi(2014)研究发现在每次迭代中改变编码函数和震源位置可以高效地压制串扰噪音.此外,使用不同的射线参数将炮集记录转化为平面波记录也可以显著降低计算量,适用于海洋观测系统且对随机噪音不敏感(Liu et al., 2006; Tao and Sen, 2013).Vigh和Starr(2008)将时间域平面波FWI应用于合成数据和实际3D海洋数据反演,而Tao和Sen(2013)表示在频率域可以通过相移合成平面波记录,并在实现2D频率域平面波FWI的基础上分析了射线参数的选取对反演结果的影响.与上面不同的是,Godwin和Sava(2010)提出了一种确定性编码方法称为截断奇异值编码(TSV)并用矩阵的形式表示了常规和联合震源成像的过程,对加窗后的近似单位矩阵进行奇异值分解以获得编码矩阵. 除编码策略外,一些学者从其他方面对减少FWI计算量进行了有益的研究.Wang 等(2013)将L-BFGS方法和不精确牛顿方法相结合更高效地估计Hessian算子的逆,从而加快收敛以减少迭代次数.曲英铭等(2016)在时间域将双变网格技术应用于FWI,在不同区域采用不同网格间距,并采取局部变时间采样来减少计算量.Van Leeuwen和Herrmann(2013)提出了一种分批次增加震源的反演方法,反演初期参与的震源较少,具有较高的迭代效率,随着反演的进行,与常规优化方法越来越相近,因而收敛速度加快.2D频率域FWI中,直接解法(如LU分解)由于具有求解多炮的优势因而得到广泛应用,其计算量主要集中在大型稀疏矩阵的分解上.Abubakar等(2009)将有限差分对比源反演(FDCSI)方法应用于频率域FWI用以减少矩阵分解的次数.该方法只需在每个频率开始时进行一次阻抗矩阵分解,其后的迭代中保持背景模型不变,矩阵分解的结果可以重复使用,因而具有很高的迭代效率.He等(2015)利用两步反演策略将FDCSI方法扩展到纵波速度、密度双参数反演.随后通过对多分量弹性波场进行线性变换,形成拟守恒弹性波动方程,将FDCSI方法应用于弹性波方程反演(He et al., 2016).由于FDCSI方法的第一步是计算每炮的对比源,当炮数过多时,其计算效率将受到挑战;其次,该反演方法形式比较特殊,与常规FWI方法相差较大,所以可移植性差,从而制约了其发展.借鉴FDCSI方法的思想,考虑到方法的计算量与可移植性问题,在常规频率域FWI理论的基础上,本文发展了一种基于波场迭代解法的高效FWI方法.该方法同样只需要在每个频率开始时进行一次阻抗矩阵的分解运算,其后迭代中波场的正传和残差波场反传都是基于共轭梯度法的矩阵回带运算.配合高效的编码策略,理论分析与实际测试都证明了新方法的计算效率要显著高于常规编码FWI.1 方法原理1.1 非线性最小二乘反演在频率域,二维各向同性常密度声波方程可以表示为(Marfurt,1984)(1)其中,r=(x,z)是笛卡尔坐标系下的地下空间位置;rs为震源空间位置;ω是角频率;表示拉普拉斯算子;f(ω)代表频率域的震源项;δ(r-rs)为狄拉克函数;u(r,rs,ω)表示频率域波场;k(r,ω)=ω/v(r)代表波数,v(r)是地下介质的纵波速度. 作为一个最小二乘反演问题,全波形反演正是通过优化的方法使模拟数据和观测数据的误差最小来对模型进行迭代更新(Lailly, 1983; Tarantola, 1984).其基于L2范数的目标函数定义如下:(2)其中,δd(rg,rs,ω)表示检波器位置处观测数据uobs(rg,rs,ω)和模拟数据usyn(rg,rs,ω)之差组成的列向量,rg指检波器所在位置;p(r)是模型参数(如纵波速度);上标t和*分别表示转置和共轭.目标函数的梯度表达式为{Jtδd(rg,rs,ω)*},(3)式中,Re表示取实部;矩阵J是Fréchet导数矩阵.当模型参数个数m较大时,直接计算Fréchet导数矩阵的计算量巨大.将Tarantola的残差波场反传理论引入到频率域波形反演,可以高效地得到目标函数对第i个模型参数的梯度(Pratt, 1999; 曹书红和陈景波, 2014):},(4)其中,A是与模型参数、频率、离散格式以及边界条件有关的阻抗矩阵;是由δd(rg,rs,ω)增广所得的残差列向量(非检波器位置为零).在获取梯度以后,可以使用最速下降法(Choi et al., 2005)或进一步利用共轭梯度法(Kamei et al., 2014)及截断牛顿法(王义和董良国, 2015)等构造优化方向q(r).模型参数的更新迭代公式如下:pn+1(r)=pn(r)+αnqn(r),(5)上式中,n表示迭代次数;步长α可以通过线搜索的方式获得(Gauthier et al., 1986; Pica et al., 1990).1.2 迭代法生成波场本文将总波场u分解为背景波场ubac和散射场usct之和的形式(u=ubac+usct),并且背景波场满足方程:(6)其中,kb表示背景介质的波数.从方程(1)中减去方程(6)可以得到散射场满足以下方程:(7)上式中,η(r,ω)=(r,ω)-k2(r,ω).为了简化表示,引入线性算子Lb,则散射场可以表示为usct(r,rs,ω)=Lb[η(r,ω)u(r,rs,ω)].由此可以定义用于波场迭代的L2型目标函数(为了方便,下文中不再刻意强调坐标位置r、角频率ω等):C(u)=‖u-ubac-Lb[η u]‖2,(9)其中,线性算子Lb由背景模型的阻抗矩阵分解结果确定并且在同一个频率内保持不变.选定需要进行波场模拟的模型后,通过对(9)式最小化可以求得对应波场u,从而避免了对模型阻抗矩阵的重复分解计算(直接解法).本文采用共轭梯度法对(9)式进行迭代更新,其梯度公式如(10)式所示:},(10)r(u)=u-ubac-Lb[η u],(11)式中,表示Lb的伴随算子.通过梯度信息构造Polak-Ribière共轭梯度方向w,并令∂ C(u+β w)/∂ β=0得到步长β的计算公式如下:(12)其中,〈〉表示内积运算.由于步长β可以利用公式(12)显式表达,省去了对步长的估算,从而进一步提高了方法的效率.上面的推导过程中解决了正传波场的求解问题,而全波形反演中另一个重要部分就是残差波场的反传.用残差波场的反传结果δu替换u,得到下面的目标函数:D(δu)=‖δu-δubac-Lb[η δu]‖2,(13)上式中,的求解过程与u基本一致,在此不再赘述.值得注意的是,此时相当于震源项并且在模型更新中不断变化,所以每次更新需要重新计算δubac.图1给出的是基于波场迭代方法的FWI反演流程,其中抛物插值法计算步长α的正演流程与红色方框中一致.图1 单次迭代反演流程Fig.1 Flow chart of a single iterative inversion1.3 计算量分析上文中,完成了波场正传以及残差波场反传的计算,线性算子Lb和只与背景模型有关(背景模型保持不变),因此,采用直接解法(LU分解)是一种理想的选择.在这过程中只需对背景模型进行一次阻抗矩阵的分解,其余计算主要是基于共轭梯度法的矩阵乘法与加法运算.假设离散的未知量个数为N,震源数量为NS,模型迭代次数为Niter,用于生成正传波场和残差反传波场的迭代次数均为niter,LU分解计算量的数量阶为O(2N1.5),向前向后回带的计算量为O(N logN)(Davis and Duff, 1997).本文采用Polak-Ribière共轭梯度法对模型参数进行更新,并利用抛物插值法估算步长α(韩雨桐等, 2016).由于每次模型更新中至少额外进行两次正演模拟,所以新方法与传统CG方法的计算量分别为Tnew≈O(2N1.5)+NiterniterO(4NSNlogN),(14)TCG≈Niter{3×O(2N1.5)+O(4NSNlogN)},(15)由于直接法求解波动方程的回带阶段所需要的时间不到LU分解阶段CPU计算时间的5%(Pratt and Worthington, 1990),所以本文将计算量主要集中于回带阶段可以获取较高的计算收益.另外,新方法只需几次迭代就可以合成出高精度的波场(niter较小),再结合高效的编码策略和硬件并行加速方法进一步压缩NS,可以获得更高的反演效率.图2中绘制了理论计算量随模型参数个数N变化的关系曲线(Niter、niter和NS分别取20、8和1),本文方法的计算量显著低于常规FWI,并且在N较大时,优势更为明显.图2 理论计算量对比Fig.2 Comparison of the theoretical computation of the new method and the conventional FWI2 数值试验为了验证本文提出的波场迭代解法的有效性,采用了简单洼陷模型进行波场正传和残差波场反传测试,并与GMRES方法进行对比以突出高效性.然后将新方法与截断奇异值编码策略(TSV)(Godwin and Sava, 2010)进行了结合,利用Marmousi模型测试了常规编码FWI和niter取不同值时新方法的反演效果.2.1 迭代法生成波场真实洼陷模型及其初始模型(利用Madagascar的sfsmooth函数平滑所得,平滑窗口为20)如图3所示,参数如下:水平网格数nx=150,垂直网格数nz=100,水平和垂直网格间距均为10 m.检波器设置为地表全接收,震源位于x=750 m、z=20 m处,震源子波采用主频为10 Hz的雷克子波.利用图3a中的真实模型进行LU分解计算得到图4a中的正传波场(8 Hz实部数据,下同)作为标准波场,同样,图4b是由图3b中平滑初始模型进行LU分解计算所得.采用本文的波场迭代方法,以图4b作为背景波场进行迭代计算,10次迭代后的结果如图4c所示.图4d是真实洼陷模型使用GMRES方法求解的波场结果(以图4b作为初始值),其迭代时间与图4c一致(约0.7 s).图4中的第3行(e,f,g)是第2行(b,c,d)分别与图4a作差的结果,从中可以看出GMRES方法迭代以后的波场残差(图4g)相比于图4e有所减小,而本文方法迭代后的残差(图4f)趋近于零,与标准波场基本一致.图5a是检波器接收到的残差波场在真实洼陷模型中的反传结果(8 Hz实部数据,下同),而图5b是在初始模型中的反传结果.此外,图5中图形的排列方式与图4完全一致,可以看出经过迭代以后,GMRES方法的波场残差(图5g)明显大于本文方法(图5f).由此说明,在提供一个背景波场的前提下,借助背景模型的阻抗矩阵分解结果,新方法可以高效地获得已知速度场的正传和残差反传波场,从而为下一步计算梯度打下基础.图3 洼陷模型(a)以及初始平滑模型(b)Fig.3 The sag model (a) and initial smoothing model (b)由于本文提出的波场迭代方法需要配合震源编码技术来压缩NS,才能充分发挥新方法的计算效率.而当NS很小时,常用的迭代解法(如:GMRES)就成为了一种可以考虑的选择.为了比较新方法和GMRES方法的迭代效果,在图4和图5中对比了两种方法在相同时间下的迭代结果.图6 (a—b)分别是正传和反传两种情况下,两种迭代方法的归一化波场误差随迭代时间变化曲线,本文方法的收敛速度明显高于GMRES方法(新方法不包含背景模型矩阵分解时间,因为一个频率反演中只需分解一次).主要原因是新方法是一种基于CG方法的无约束优化方法,具有明确的优化方向和步长值,而GMRES方法需要进行合适的预处理,而这通常是难以满足的(Virieux and Operto, 2009).图6 (c—d)分别是正、反传时新方法的波场误差随迭代次数变化曲线,大约进行6次迭代后残差基本收敛.为了测试新方法对初始模型的适应性,分别采用图7a中平滑程度更高的初始模型(平滑窗口为30)和图8a中线性梯度初始模型进行波场合成.图7(b—d)分别是初始模型的模拟波场以及2次和10次迭代后的波场结果,而图7 (e—g)则分别是图7 (b—d)与图4a中标准波场的差值.图8的排列方式与图7一致,并且可以看出,新方法对初始模型具有较好的适应性,随着迭代的进行,残差稳定减小.值得注意的是,本次测试中是以初始模型的波场作为迭代的初始值,与真实波场差异较大,实际反演中相邻迭代间模型差异较小,并以上一次迭代的波场作为初始值,因此需要的迭代次数通常更少.图4 8 Hz正传波场实部(a) 真实模型正演波场; (b) 初始模型正演波场; (c) 新方法迭代生成的正演波场; (d) GMRES方法迭代生成的正演波场,与(c)中计算时间一致; (e—g)分别是(b—d)与(a)之差.Fig.4 The real part of forward wavefields of 8 Hz data(a) The forward wavefield of true model; (b) The forward wavefield of initial model; (c) The forward wavefield obtained by the new method; (d) The forward wavefield obtained by the GMRES method with same computing time as (c); (e—g) The difference between (b—d) and (a), respectively.图5 8 Hz残差数据反传波场实部(a) 真实模型反传波场; (b) 初始模型反传波场;(c) 新方法迭代生成的反传波场; (d) GMRES方法迭代生成的反传波场,与(c)中计算时间一致; (e—g)分别是(b—d)与(a)之差.Fig.5 The real part of back-propagated wavefields of 8Hz residual data(a) The back-propagated wavefield of true model; (b) The back-propagated wavefield of initial model; (c) The back-propagated wavefield obtained by the new method;(d) The back-propagated wavefield obtained by the GMRES method with same computing time as (c); (e—g)The difference between (b—d) and (a), respectively.图6 归一化波场误差收敛曲线(a) 正传波场误差随时间变化曲线; (b) 反传波场误差随时间变化曲线; (c) 正传波场误差随迭代次数变化曲线; (d) 反传波场误差随迭代次数变化曲线.Fig.6 The history of normalized wavefields errorThe variation of forward wavefields error with (a) time and (c) iteration; The variation of back-propagated wavefields error with (b) time and (d)iteration.图7 平滑初始模型及波场模拟(a) 平滑初始模型; (b) 初始模型正演波场; (c) 2次迭代后的波场; (d) 10次迭代后的波场; (e—g) 分别是(b—d)与图4a之差.Fig.7 The smooth initial model and wavefields modeling(a) The smooth initial model; (b) The forward wavefield of initial model; (c) The wavefield after 2 iterations; (d) The wavefield after 10 iterations; (e—g) The difference between (b—d) and Fig.4a, respectively.图8 梯度初始模型及波场模拟(a) 梯度初始模型; (b) 初始模型正演波场; (c) 2次迭代后的波场; (d) 10次迭代后的波场; (e—g) 分别是(b—d)与图4a之差.Fig.8 The gradient initial model and wavefields modeling(a) The gradient initial model; (b) The forward wavefield of initial model; (c) The wavefield after 2 iterations; (d) The wavefield after 10 iterations; (e—g) The difference between (b—d) and figure 4a, respectively.2.2 合成数据反演为了验证本文方法的反演效果,采用Marmousi模型(Anagaw and Sacchi, 2014)进行合成数据测试.所使用的真实和初始模型如图9所示(初始模型由真实模型平滑所得),网格大小为126×384,横、纵向空间采样间隔均为15 m.震源和检波器位于地表,第一炮位于15 m 处,炮间距为30 m,共191炮,检波器设置为地表全接收,震源子波为主频15 Hz的雷克子波.图9 Marmousi真实模型(a)以及平滑初始模型(b)Fig.9 The Marmousi model (a) and initial smoothing model (b)图10 串扰噪音矩阵Fig.10 Cross-talk matrix obtained by multiplying encoding matrix with its transposition反演中所使用的频率为4、6、8、10、12、15、18、21、24、28、32和36 Hz共12个频率,每个频率迭代20次,低频的反演结果作为相邻高频的输入.本文使用截断奇异值编码(TSV)方法,将191炮编码为15炮,并采取并行反演策略,图10是相应的串扰噪音矩阵.常规编码FWI反演结果如图11a所示,niter分别取10、8和6时,新方法的反演结果对应于图11(b—d).由于串扰噪音的影响,反演结果的浅部低速层受影响比较明显,但总体上说,图11反演结果较好并且比较接近.图12给出了图11中4个反演结果的归一化收敛曲线,常规编码FWI和新方法niter等于10时的收敛效果相差不大,并且常规编码FWI的模型误差最小,而新方法随着niter增大收敛性有所改善.图13记录了反演时间随迭代次数变化曲线,常规编码FWI的计算用时要显著高于本文方法,并且niter越小新方法计算时间越少.本次测试中模型四周设有20个网格的PML边界,实际计算用时与图2中的理论用时比较吻合,常规编码FWI计算时间约为niter等于8时新方法的8倍(N≈7×104).3 结论本文提出了一种高效的迭代解法生成频率域波场方法,将其应用于声波常密度方程FWI,并给出了详细的反演流程.在实现算法的基础上,通过洼陷模型和Marmousi模型测试,得到如下几点认识:(1) 新方法将频率域波场计算转化为一种无约束优化问题,通过几次迭代便能生成高精度的正传和残差反传波场,其误差收敛速度显著高于未经预处理的GMRES 方法.(2) 基于新的波场迭代法的FWI,每个频率只需进行一次阻抗矩阵的分解,其计算量与波场迭代次数niter成正比.配合高效的震源编码技术,新方法的计算时间相比常规编码FWI有明显降低(niter=8、N≈7×104时,计算时间约为常规编码FWI 的1/8).图11 最终反演结果(a) 常规FWI; (b) 新方法niter=10; (c) 新方法niter=8;(d) 新方法niter=6.Fig.11 The final inversion results(a) Conventional FWI;New method with (b) niter=10,(c) niter=8, (d) niter=6.图12 归一化模型误差收敛曲线Fig.12 The normalized model fit图13 计算时间与迭代次数关系曲线Fig.13 The relationship between the inversion time and the number of iterations(3) niter越大,新方法的反演效果与常规编码FWI越接近,但是当生成的波场精度达到一定条件后,niter的增大对反演结果的改善并不明显.因此,需要在计算量与反演效果之间做好权衡.虽然本文提出的基于波场迭代法FWI可以获得与常规FWI基本一致的反演效果,并且在计算效率上有显著优势,但是该方法还不是十分完善,也存在一些需要改进的地方,比如:(1)当NS较大时,新方法的计算效率将受到严重影响,因此必须配合高效的震源编码技术,这样不可避免地会引入一些串扰噪音;(2)新的波场迭代法本质上是一种基于直接解法的迭代方法,当模型维度过大时,同样存在存储量的问题.ReferencesAbubakar A, Hu W Y, Habashy T M, et al. 2009. 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Fast waveform inversion without source-encoding. Geophysical Prospecting, 61(S1): 10-19.Vigh D, Starr E. 2008. 3D prestack plane-wave, full-waveform inversion. Geophysics, 73(5): VE135-VE144.Virieux J, Operto S. 2009. An overview of full-waveform inversion in exploration geophysics. Geophysics, 74(6): WCC1-WCC26.Wang Y, Dong L G, Liu Y Z. 2013. Improved hybrid iterative optimization method for seismic full waveform inversion. Applied Geophysics, 10(3): 265-277.Wang Y, Dong L G. 2015. Multi-parameter full waveform inversion for acoustic VTI media using the truncated Newton method. Chinese Journal Geophysics (in Chinese), 58(8): 2873-2885, doi: 10.6038/cjg20150821.附中文参考文献曹书红, 陈景波. 2014. 频率域全波形反演中关于复频率的研究. 地球物理学报,57(7): 2302-2313, doi: 10.6038/cjg20140724.韩雨桐, 黄建平, 曲英铭等. 2016. 基于优化步长的混叠数据编码全波形反演方法. 地球物理学进展, 31(1): 198-204, doi: 10.6038/pg20160123.曲英铭, 李振春, 黄建平等. 2016. 基于多尺度双变网格的时间域全波形反演. 石油物探, 55(2): 241-250.王义, 董良国. 2015. 基于截断牛顿法的VTI介质声波多参数全波形反演. 地球物理学报, 58(8): 2873-2885,doi: 10.6038/cjg20150821.【相关文献】Abubakar A, Hu W Y, Habashy T M, et al. 2009. Application of the finite-difference contrast-source inversion algorithm to seismic full-waveform data. Geophysics, 74(6): WCC47-WCC58.Anagaw A Y, Sacchi M D. 2014. Comparison of multifrequency selection strategies for simultaneous-source full-waveform inversion. Geophysics, 79(5): R165-R181.Ben-Hadj-Ali H, Operto S, Virieux J. 2011. An efficient frequency domain full-waveform inversion method using simultaneous encoded sources. Geophysics, 76(4): R109-R124. Cao S H, Chen J B. 2014. Studies on complex frequencies in frequency domain full waveform inversion. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 57(7): 2302-2313, doi: 10.6038/cjg20140724.Choi Y, Shin C, Min D J, et al. 2005. Efficient calculation of the steepest descent direction for source-independent seismic waveform inversion: An amplitude approach. Journal of Computational Physics, 208(2): 455-468.Davis T A, Duff I S. 1997. An unsymmetric-pattern multifrontal method for sparse LU factorization. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 18(1): 140-158. Gauthier O, Virieux J, Tarantola A. 1986. Two-dimensional nonlinear inversion of seismic waveforms: Numerical results. Geophysics, 51(7): 1387-1403.Godwin J, Sava P. 2010. Simultaneous source imaging by amplitude encoding, Technical Report CWP-645, Center for Wave Phenomena, Colorado School of Mines.Han Y T, Huang J P, Qu Y M, et al. 2016. Encoded full waveform inversion method by an optimum inversion step length for aliasing data. Progress in Geophysics (in Chinese), 31(1): 198-204, doi: 10.6038/pg20160123.He Q L, Han B, Chen Y, et al. 2015. Application of the finite-difference contrast source inversion method to multiparameter reconstruction using seismic full-waveform data. Journal of Applied Geophysics, 124: 4-16.He Q L, Chen Y, Han B, et al. 2016. Elastic frequency-domain finite-difference contrast source inversion method. Inverse Problems, 32(3): 035009.Kamei R, Pratt R G, Tsuji T. 2014. Misfit functionals in laplace-fourier domain waveform inversion, with application to wide-angle ocean bottom seismograph data. Geophysical Prospecting, 62(5): 1054-1074.Krebs J R, Anderson J E, Hinkley D, et al. 2009. Fast full-wavefield seismic inversion using encoded sources. Geophysics, 74(6): WCC177-WCC188.Lailly P. 1983. The seismic inverse problem as a sequence of before stack migration.∥SIAM Conference on Inverse Scattering: Theory and Applications. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 206-220.Liu F Q, Hanson D W, Whitmore N D, et al. 2006. Toward a unified analysis for source plane-wave migration. Geophysics, 71(4): S129-S139.Marfurt K J. 1984. Accuracy of finite-difference and finite-element modeling of the scalar and elastic wave equation. Geophysics, 49(5): 533-549.Pica A, Diet J P, Tarantola A. 1990. Nonlinear inversion of seismic reflection data in a laterally invariant medium. Geophysics, 55(3): 284-292.Pratt R G, Worthington M H. 1990. Inverse theory applied to multi-source cross-hole tomography. Geophysical Prospecting, 38(3): 287-310.Pratt R G, Shin C, Hick G J. 1998. Gauss-Newton and full Newtonmethods in frequency-space seismic waveform inversion. Geophysical Journal International, 133(2): 341-362.Pratt R G. 1999. Seismic waveform inversion in the frequency domain, Part 1: Theory and verification in a physical scale model. Geophysics, 64(3): 888-901.Qu Y M, Li Z C, Huang J P, et al. 2016. Full waveform inversion based on multi-scale dual-variable grid in time domain. Geophysical Prospecting for Petroleum (in Chinese), 55(2): 241-250.Romero L A, Ghiglia D C, et al. 2000. Phase encoding of shot records in prestack migration. Geophysics, 65(2): 426-436.Tao Y, Sen M K. 2013. Frequency-domain full waveform inversion with plane-wave data. Geophysics, 78(1): R13-R23.Tarantola A. 1984. Inversion of seismic reflection data in the acoustic approximation. Geophysics, 49(8): 1259-1266.VanLeeuwen T, Herrmann F J. 2013. Fast waveform inversion without source-encoding. Geophysical Prospecting, 61(S1): 10-19.Vigh D, Starr E. 2008. 3D prestack plane-wave, full-waveform inversion. Geophysics, 73(5): VE135-VE144.Virieux J, Operto S. 2009. An overview of full-waveform inversion in exploration geophysics. Geophysics, 74(6): WCC1-WCC26.Wang Y, Dong L G, Liu Y Z. 2013. Improved hybrid iterative optimization method for seismic full waveform inversion. Applied Geophysics, 10(3): 265-277.Wang Y, Dong L G. 2015. Multi-parameter full waveform inversion for acoustic VTI media using the truncated Newton method. Chinese Journal Geophysics (in Chinese), 58(8): 2873-2885, doi: 10.6038/cjg20150821.曹书红, 陈景波. 2014. 频率域全波形反演中关于复频率的研究. 地球物理学报, 57(7): 2302-2313, doi: 10.6038/cjg20140724.韩雨桐, 黄建平, 曲英铭等. 2016. 基于优化步长的混叠数据编码全波形反演方法. 地球物理学进展, 31(1): 198-204, doi: 10.6038/pg20160123.曲英铭, 李振春, 黄建平等. 2016. 基于多尺度双变网格的时间域全波形反演. 石油物探, 55(2): 241-250.王义, 董良国. 2015. 基于截断牛顿法的VTI介质声波多参数全波形反演. 地球物理学报, 58(8): 2873-2885,doi: 10.6038/cjg20150821.。

扩展多道匹配法压制海上多次波的开题报告

扩展多道匹配法压制海上多次波的开题报告

扩展多道匹配法压制海上多次波的开题报告一、研究背景海洋勘探一直是石油勘探的重要领域之一,其中含有大量的复杂地质构造,如海底隆起、漫扇、坳陷等,容易产生多次波,影响勘探的准确性和精度。

因此,如何进行多次波的压制,成为了海洋地震勘探研究的重要领域。

目前海上多次波压制的常用方法是多道匹配法。

多道匹配法是一种基于记录道之间相互关系的波形压制方法,它可以利用记录道之间的相关性对多次波进行抑制,从而提高地震数据的信噪比和分辨率。

但是,传统的多道匹配法往往不能很好地处理复杂的海底地形和结构,所以需要进一步研究和改进。

二、研究目的本研究旨在利用多道匹配法来压制海上多次波,特别是针对复杂地质构造和海底地形情况下的多次波进行研究。

具体研究目的如下:1. 探究复杂海底地形和结构下多次波形成的原因和规律。

2. 研究常规多道匹配法在海上多次波压制中存在的问题。

3. 提出针对海上多次波的改进多道匹配法,并对改进方法进行实验验证和性能评估。

三、研究方法本研究将采用以下方法和步骤:1. 对已有的多次波压制方法进行调研和比较,分析其优缺点和适用范围。

2. 分析复杂海底地形和结构下多次波形成的机理和规律。

3. 提出改进的多道匹配法并进行实验验证和性能评估。

4. 对结果进行分析和总结,并提出下一步的研究方向。

四、研究意义本研究的意义在于:1. 提高海洋地震勘探数据的质量和可靠性,对于石油勘探具有重要的指导意义。

2. 探究多次波形成的规律和机理,可以对海洋地质构造的研究提供一定的帮助。

3. 对多道匹配法进行改进,可以为其他领域的波形压制提供一些启示和借鉴。

多次波压制的自适应方法

多次波压制的自适应方法

多次波压制的自适应方法
张金强;牟永光
【期刊名称】《石油地球物理勘探》
【年(卷),期】2002(037)003
【摘要】多次波压制的自适应方法以预测相减的思路进行与地表相关的多次波压制,它需要根据能量最小准则反演子波.本文详细介绍了该方法的原理,并提出了一种快速有效的实现算法.由于子波长度远小于地震记录长度,利用SINC插值在频率域以稀疏的谱点确定子波形态.在此基础上进行计算,大大减少了反演参数的个数,并大大提高了方法的精度和速度.
【总页数】7页(P209-215)
【作者】张金强;牟永光
【作者单位】中国石油化工股份有限公司油田部;石油大学·北京
【正文语种】中文
【中图分类】P61
【相关文献】
1.优化多次波贡献道集求和孔径压制三维表面多次波 [J], 方云峰;柯本喜;李鹏;聂红梅;李晚东
2.多次波压制方法及优化组合压制技术研究 [J], 侯维丽;刘洪林;刘云鑫;张冬辉;王伟
3.基于Marchenko理论压制自由表面多次波方法研究 [J], 王小卫;王孝;谢俊法;曾华会;赵玉合
4.多次波贡献道集优化在波场延拓压制多次波中的应用 [J], 欧阳敏;王大为;杨文博;邓聪;李列;李林;柴继堂
5.L_(1)范数均衡多道自适应减去法的多次波压制 [J], 周福鹏
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利用多次波提高地震数据分辨率方法

利用多次波提高地震数据分辨率方法

利用多次波提高地震数据分辨率方法李志娜;李振春【期刊名称】《地球物理学报》【年(卷),期】2016(059)007【摘要】目前对多次波的有效利用仅围绕多次波成像技术展开,通过成像多次波试图获取更丰富的地下构造信息.不同于该思路,本文另辟蹊径,从利用多次波提高地震数据分辨率角度出发,对多次波的有效利用进行了深入挖掘.首先基于聚焦变换思想在聚焦域内实现多次波的降阶,通过理论推导得出聚焦域内多次波表现为原始数据的多维子波反褶积这一重要结论,从理论上证明了本文方法提高地震数据分辨率的可行性;然后采用引入整形正则化的非稳态回归自适应匹配滤波方法将聚焦域内由多次波构建的高分辨率数据分离出来,实现原始数据的高分辨率转换.与常规反褶积模型不同,该方法基于波动理论推导得出,可以适用于任意复杂情况;每一道输出结果中所有炮记录都参与了运算,从空间上加以约束,在提高纵向分辨率的同时可以改善数据的横向分辨率.最后通过模型试算和实际资料处理对本文方法的有效性、适应性和实用性进行了验证.【总页数】13页(P2628-2640)【作者】李志娜;李振春【作者单位】中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛 266580;海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,青岛 266071;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛 266580;海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,青岛 266071【正文语种】中文【中图分类】P631【相关文献】1.利用高分辨率 DEM 数据提高雷达测雨精度的方法 [J], 尹忠海2.利用压缩感知方法提高地震资料分辨率 [J], 宋维琪;吴彩端3.利用可控震源谐波提高地震数据分辨率 [J], 胡江涛;王华忠;王兆磊4.利用零偏VSP资料提高地面地震资料分辨率的方法及其应用研究 [J], 何惺华5.提高地震勘探采集数据分辨率的有效方法 [J], 武喜尊因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于扩展伪多道匹配的保幅型多次波压制方法

基于扩展伪多道匹配的保幅型多次波压制方法

基于扩展伪多道匹配的保幅型多次波压制方法李振春;刘建辉;郭朝斌;郭书娟;张传强【期刊名称】《石油地球物理勘探》【年(卷),期】2011(046)002【摘要】波动方程预测减去法压制多次波主要分为两步:多次波模型预测和多次波匹配相减.两步骤同时决定着最终多次波压制效果的好坏.本文在现有SRME方法基础上进行了改进.为了实现保幅条件下的多次波压制,除在匹配过程中采用扩展伪多道匹配方法之外,提出了三点改进:1按多次波阶次进行预测和匹配;②匹配前有效能量保持;③匹配过程中迭代应用短滤波器.通过Sigsbee2B模型及实际资料试算,表明本文方法能够在较好保持有效能量的前提下得到更为理想的多次波压制剖面.【总页数】5页(P207-210,231)【作者】李振春;刘建辉;郭朝斌;郭书娟;张传强【作者单位】中国石油大学(华东)地球资源与信息学院,山东,青岛,266555;中海石油(中国)有限公司天津分公司,天津,塘沽,300452;中国石油大学(华东)地球资源与信息学院,山东,青岛,266555;中国石油大学(华东)地球资源与信息学院,山东,青岛,266555;中国石油大学(华东)地球资源与信息学院,山东,青岛,266555【正文语种】中文【中图分类】P631【相关文献】1.利用改进的扩展多道匹配相减法压制多次波 [J], 刘华锋;李庆春;王立明2.基于振幅拟合及信号匹配重构压制剩余多次波的方法 [J], 周东红;明君;林桂康3.基于相关迭代的非因果匹配滤波器多次波压制方法 [J], 董烈乾;李振春;杨少春;王德营;王姣4.多道自适应匹配滤波方法压制表面多次波 [J], 石颖;王建民;井洪亮;李莹5.基于均衡伪多道匹配滤波的海底电缆多次波压制方法研究(英文) [J], 王东凯;刘怀山;童思友;朱伟强因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于伪多道匹配法的地震波形一致性校正方法

基于伪多道匹配法的地震波形一致性校正方法

基于伪多道匹配法的地震波形一致性校正方法郭恺;仝兆岐;李振春;吕晓东【摘要】Because of numerous interference factors in stimulating,receiving and propagating processes,the waveform of the reflected wave is distorted in ihe data,which will affect the quality of the stacking section. Therefore,waveform correction is the chief factor which should be considered before stacking. This paper brings forward ihe pseudomultichannel matching method aiming at remedying some defects in the single channel matching method. The proposed method has higher precision in amplitude,phase and travel time,and can acquire good effect in the low signal-to-noise data. In addition,it can gain waveform fidelity and improve the quality of the stacking section. Its validity and applicability have been proved by the processing of seismic data.%由于在激发、接收和传播过程中受到众多干扰因素的影响,地震反射波形发生畸变,严重影响到叠加剖面的质量,因此,在叠前需要进行波形一致性校正.笔者针对单道匹配法的不足,引入伪多道匹配法,对地震波形的振幅、相位和时间进行高精度一致性校正,并能保持波形保真,提高叠加效果.模型测试和实际数据处理结果证明了本方法的有效性和适应性,在低信噪比资料处理中也可以获得比较好的效果.【期刊名称】《物探与化探》【年(卷),期】2012(036)005【总页数】6页(P821-826)【关键词】波形一致性校正;叠加剖面;低信噪比;单道匹配;伪多道匹配【作者】郭恺;仝兆岐;李振春;吕晓东【作者单位】中国石油大学地球资源与信息学院,山东青岛266555;中国石油大学地球资源与信息学院,山东青岛266555;中国石油大学地球资源与信息学院,山东青岛266555;河南油田测井公司,河南南阳473132【正文语种】中文【中图分类】P631.4地震激发和接收条件的差异、传播过程中接收到的噪声等影响因素都会造成地震波形发生变化,在CMP道集中出现波形不一致的现象,这种现象会对叠加处理造成影响。

基于能量范数优化的振幅保真逆时成像条件及其应用优势

基于能量范数优化的振幅保真逆时成像条件及其应用优势

基于能量范数优化的振幅保真逆时成像条件及其应用优势杨鹏;李振春;谷丙洛【摘要】逆时偏移成像条件的应用是逆时偏移成像中的一个重要环节,直接影响逆时偏移成像效果.为了改善逆时偏移成像效果,提高成像精度,开展逆时偏移成像条件的研究是很有必要的.这里给出了4种逆时偏移成像条件:①互相关;②归一化互相关;③能量聚焦;④振幅保真成像条件,提出了一种优化成像条件的策略(组合优化策略),推导出了一种利用能量范数优化的振幅保真逆时偏移成像条件,并将这5种成像条件用于简单模型及复杂模型试算,分别从噪音压制和振幅补偿这两方面对5种成像条件的成像结果进行了比较分析,在成像效果和成像精度的改善方面,阐明了优化的振幅保真成像条件的特点及适用性,突出优化的振幅保真成像条件的优势,并验证了优化策略的可行性.%Application of reverse time migration imaging condition is an important procedure of reverse time migration imaging which has a direct effect on reverse time migration image accuracy.The focusing-energy condition and amplitude-preserving image condition have been proposed to improve imaging effect,raise imaging precision and normalized cross correlation condition.Consequently,as a result of studies have been carried out successively by scholars aiming at reverse time migration imaging condition.The goals of raising imaging precision and the realization of low frequency noise suppress and deep energy compensation have been reached to some extent through the conditions mentioned above.Thus,it is necessary to carry out the studies of reverse time migration imaging condition for realizing different imaging requirements.In this paper,we firstly give four reverse time migrationimaging conditions,including cross correlation imagingcondition,normalize cross correlation imaging condition,focusing energy imaging condition and amplitude-preserving imaging condition.Then we propose an optimal scheme of imaging condition,that is combinatorial optimization strategy,and then derive an optimal amplitude-preserving imaging condition using energy norm.And these five imaging conditions are applied to the tests of simple model and complex model respectively.The contrastive analysis of imaging results from aspects of amplitude compensation and noise suppress illustrates characters and applicability of the optimal amplitude-preserving reverse time migration imaging conditions and outstanding advantages of the optimal amplitude-preserving imaging condition in imaging performance and accuracy,which also verifies the feasibility of the optimal scheme.【期刊名称】《物探化探计算技术》【年(卷),期】2017(039)004【总页数】11页(P522-532)【关键词】逆时偏移;成像条件;归一化互相关成像;能量聚焦成像;振幅保真【作者】杨鹏;李振春;谷丙洛【作者单位】中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛 266580;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛 266580;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛 266580【正文语种】中文【中图分类】P631.4逆时偏移最早可以追溯到1978年,Hemon[1]阐述了用有限差分求解波动方程实现逆时偏移的思想,但是没有强调这种方法的潜力; Baysal等[2]在采用拟谱法实现逆时偏移,规定了波场传播算子符号,成像角度也限制在90°以内;Lowenthal 等[3-4]在频率波数域利用指数解析解求解波动方程,计算速度快;McMechan等[5-6]采用时间和空间域二阶有限差分法求解全声波方程,突破了倾角限制;Whitemore等[7]利用逆时偏移结果拾取层位,更新速度模型迭代求取速度。

基于相关迭代的非因果匹配滤波器多次波压制方法

基于相关迭代的非因果匹配滤波器多次波压制方法

基于相关迭代的非因果匹配滤波器多次波压制方法董烈乾;李振春;杨少春;王德营;王姣【摘要】针对常规多次波压制(SRME)方法存在的缺陷进行了改进.首先在多次波模型道预测阶段,采用数据相关和迭代更新的策略预测多次波模型道,该方法降低了SRME方法采用数据空间褶积对输入数据要求严格的限制,提高了对近偏移距缺失和空间假频数据的适应性.在匹配相减阶段,本文设计了一种非因果非平稳的匹配滤波器,该滤波器可以对整道多次波模型进行处理,而且当预测多次波模型道滞后于实际多次波时,也能够对多次波模型道进行很好的匹配.模型数据和实际数据试算证明该方法在多次波模型道预测和匹配相减阶段的优越性.【期刊名称】《地球物理学报》【年(卷),期】2013(056)010【总页数】10页(P3542-3551)【关键词】多次波压制;空间褶积;数据相关;空间假频;非因果匹配滤波器【作者】董烈乾;李振春;杨少春;王德营;王姣【作者单位】中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛266555;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛266555;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛266555;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛266555;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛266555【正文语种】中文【中图分类】P6311 引言多次波问题的研究长期以来一直都是地震勘探中非常重要的一个课题.由于多次波与有效波相互混叠,严重影响地震成像和后续储层预测的真实性和可靠性.因此,随着油气勘探的深入、计算能力的提高及各种处理技术的发展,如何更好的压制地震数据中混杂的噪声[1-6],特别是多次波的压制,成为地震资料处理急需有效解决的问题.目前,一般将多次波压制方法分为两类:基于信号理论的滤波法[7-11]和基于波动理论的预测减去法[12-16].信号域[17]的方法计算量小,容易实现,当地下构造较为简单时可以得到较好的效果.而基于波动理论的方法综合考虑了地震波传播的运动学和动力学特征,较少或不需要地下的先验信息,能够很好地压制复杂构造条件下产生的多次波.本文主要针对波动理论中的SRME[14,18]方法存在的缺陷进行了改进.SRME包括多次波模型预测和匹配相减两个阶段,多次波模型预测采用数据的空间褶积进行多次波模型道的预测,这要求输入数据必须是严格规则采样的,但实际采集到的数据很难满足这种要求.本文采用了一种SRME变形公式,将空间褶积变为数据相关进行多次波模型预测,对近偏移距缺失和空间假频数据具有很好的适应性.由于预测的多次波模型和实际多次波在振幅、相位和时间上存在差异,因此需要对多次波模型道进行匹配后相减.由于常规因果滤波器[18-22]只能沿时间轴正向匹配多次波道,而对于预测的多次波模型道滞后于实际多次波道的情况,匹配效果不佳.针对此缺陷,本文设计了一种非因果的匹配滤波器对多次波模型道与实际多次波道进行匹配.2 相关迭代多次波模型预测方法多次波是地震波在反射回地表被检波器接收的途中经过二次甚至多次的反射作用形成的波.根据Berkhout等[14]提出的压制表层多次波的迭代公式(SRME):多次波模型可以表示为由于SRME方法预测多次波模型采用了数据的空间褶积,因此要求采集的数据必须满足规则空间采样且无近偏移距缺失,并且SRME方法所需要地表因子A无法事先求取,这也影响了求取多次波模型的准确性.本文采用 SRME的变形公式[23-24],首先得到地表因子A的表达式(3),将地表因子项(3)带回SRME公式得到迭代公式(4)式即为本文中所要用到的求取多次波模型公式:式(4)可以将地表因子A隐含在生成多次波模型的迭代过程中.在实际应用中,采用式(5)的表达形式:其中P,P0,,A,n,T 分别为原始含多次波数据,不含表层多次波数据,预测的多次波模型,地表因子,迭代次数,共轭转置.通过式(5)可以看出,经过公式变形,可以将地震数据共检波点和共炮点道集的空间褶积转化为共检波点数据相关,再进行迭代更新求取多次波模型道,这样可以避免数据空间褶积产生的假频对预测多次波模型的影响,并且适度降低了对原始输入数据的要求.由于该方法中存在矩阵求逆,会影响矩阵求解的稳定性,本文后续模型和实际资料测试都选用最小二乘求逆的方法[25].另外,由式(5)知,最初迭代是在n=2开始,初始的输入数据包括:、.通常取=P,而最初可以由较为简单的信号域多次波压制方法或SRME方法获得.通过逐步迭代更新可以获得最终压制多次波的结果.3 非因果非平稳匹配滤波器的设计基于褶积算子的多次波匹配滤波器一般属于因果滤波器的范畴.该滤波器只能沿时间轴正向时移多次波模型道,而对于初始多次波模型道在时间上滞后于实际多次波的情况,匹配效果不佳.并且在多次波匹配过程中,上述方法一般采用分时窗的策略对所在时窗内的多次波分别匹配,计算效率不高.鉴于此,本文设计了一种非因果非平稳的多次波匹配滤波器.该方法可以对整个多次波模型进行匹配,从而提高匹配效率,而且针对初始多次波模型在时间上滞后于实际多次波的情况,也可以取得理想的匹配结果.假设一原始含噪时间序列y(t)和噪声模型时间序列x(t),令xk(t)=x(t-k),k=1,2,…,N.则求取因果匹配滤波因子ck的基于平稳回归的最小平方目标函数为用随时间t变化的滤波因子ck(t)替代常数因果滤波因子ck,则得到求取基于非平稳回归的因果匹配滤波因子ck(t)的最小平方目标函数:本文中取k=±N,则得到求取多次波模型匹配相减的非因果非平稳回归的匹配滤波器的目标函数:由于上述方程式是非线性,求解是病态的,因此借助Fomel提出的一种整形规则化[26]的方法求解上述方程,最终得到相减后压制多次波的结果.将本文设计的匹配滤波器应用到一简单模型(图1).图1a是合成的两层非正交褶积模型,图1b和图1c分别为弯曲同相轴模型,但是在振幅、时移上和图1a中的弯曲同相轴存在差异.图1b中同相轴在时间上超前于图1a中弯曲同相轴,图1c 中同相轴在时间上滞后于图1a中弯曲同相轴.图1d和图1e是用图1b作为输入模型数据,分别应用因果匹配滤波器和非因果匹配滤波器进行匹配相减的结果,可以看出得到的匹配结果相当.而图1f和图1g是用图1c作为输入模型数据,分别应用因果匹配滤波器和非因果匹配滤波器进行匹配相减的结果.可以看出,对于在时间上滞后于实际同相轴的模型数据,因果滤波器匹配效果不佳,而非因果滤波器仍然可以得到理想的匹配结果.图1 因果和非因果滤波器匹配相减对比图(a)褶积模型;(b)弯曲同相轴的模型;(c)弯曲同相轴的模型;(d)因果滤波器匹配结果;(e)非因果滤波器匹配结果;(f)因果滤波器匹配结果;(g)非因果滤波器匹配结果.Fig.1 Comparison of matching subtraction with the causal and non-causal filtering4 模型数据及实际资料试算图2 洼陷模型速度场Fig.2 Velocity model of sunken为验证本文方法对空间假频数据的有效性,文中设计了一个洼陷模型进行了数据试算.该洼陷模型的速度场如图2所示,表层速度是渐变的,从1200m/s变化到1600m/s,第二层至第五层速度依次为2000m/s、2600m/s、3500m/s、4500m/s.采用中间放炮两边接收的采集方式,共121炮,每炮121道接收,每道750个采样点,采样率为4ms.图3a为第61炮的单炮数据.图3b为第61炮数据的FK频谱图,可以看出该炮记录存在严重的空间假频.图3c和图3d分别用SRME方法和本文相关迭代方法预测的多次波模型道.可以明显看出,本文方法可以大大减小假频的引入,由于本文方法存在矩阵求逆,这会在多次波模型中引入了少量的噪声,但产生的噪声会在后续的匹配相减中很好地去除掉,基本不会影响最终的一次波结果.图3e和图3f分别为采用拟多道匹配和本文提出的匹配相减方法获得的压制多次波的结果(用于输入匹配相减的多次波模型为图3d),可以看出本文方法在压制掉多次波的同时能够很好地保持有效信号.图4为抽取的零偏移距剖面对比图.由于原始数据存在严重的假频,使得SRME方法预测的多次波同相轴被假频湮没(图4b),而本文的方法(图4c)可以有效地消除原始数据假频对预测多次波模型的影响.图4d和图4e分别为采用拟多道匹配和本文提出的相减方法获得的压制多次波的结果(选取图4c作为后续匹配相减阶段的多次波模型),同样可以看出本文方法的有效性.图3 洼陷模型炮记录对比图(a)原始第61炮记录;(b)原始炮记录FK谱;(c)SRME预测的多次波模型;(d)本文方法预测的多次波模型;(e)拟多道匹配相减结果;(f)本文方法匹配相减结果.Fig.3 Comparison diagram of sunken model shot gather图4 洼陷模型零偏移距剖面对比图(a)原始数据零偏移距剖面;(b)SRME预测多次波模型零偏移距剖面;(c)本文方法预测的多次波模型零偏移距剖面;(d)拟多道匹配相减后零偏移剖面;(e)本文方法匹配相减后零偏移距剖面.Fig.4 Comparison diagram of of sunken model zero-offset section接下来,本文采用Sigsbee2B数据测试本文方法对近偏移距缺失数据的适应性.Sigsbee2B模型是一个通用的检测多次波压制效果的标准模型,速度场如图5所示.表层模拟的是海水层,中间含有一个高速的岩丘,构造十分复杂,为方便计算,本文将每炮抽为174道,每道1500个采样点,8ms采样,且将近偏移距的10道数据置零.图6a为原始含多次波的一炮记录,图6b为近偏移距10道数据置零后的炮记录,图6c为SRME预测多次波模型,图6d为本文方法预测的模型.可以明显的看出,SRME方法由于空间褶积产生了强烈的边界效应,而本文方法可以很好地预测出近道多次波模型,该测试说明了本文方法对近偏移距数据缺失数据的适应性.图6(e,f)分别为拟多道匹配滤波器和本文设计的滤波器进行多次波匹配相减的结果.图7所示为抽取的第15道数据的共偏移距剖面对比图,图7a为原始数据的共偏移距剖面,图7b为本文方法预测的多次波模型共偏移距剖面(由图6c看出,SRME方法预测的近偏移距多次波模型能量很弱,因此,此处主要验证本文提出相减方法的有效性),图7c和图7d分别为拟多道匹配滤波器和本文设计的滤波器压制多次波后的共偏移距剖面.通过对比可以得出,对于复杂模型,本文设计的滤波器方法仍然具有有效性.图5 Sigsbee2B速度场Fig.5 Velocity model of Sigsbee2B最后,本文选取某海上实际数据进行测试,该炮记录共324道,1751个采样点,4ms采样间隔,检波距为25m,最小炮检距为200m.图8a为原始的单炮记录,图8b和图8c分别为SRME和本文方法预测的多次波模型(注意纵坐标起始位置),可以看出,由于原始数据近偏移距缺失,SRME并没有很好地预测出近偏移距多次波,而本文方法较好的预测出近偏移距的多次波模型.匹配相减阶段本文设计的非因果非平稳滤波器在压制多次波和保存有效波较为理想,而拟多道匹配方法仍有剩余多次波残留.图9为抽取的近道共偏移距道集对比图.图9a为原始数据的近偏移距剖面,图9b和图9c分别为SRME和本文方法预测的多次波模型剖面.由于该实际数据存在近偏移距缺失,SRME并没有很好地预测出多次波模型,存在部分同相轴缺失或不连续,而本文方法能够很好地预测出多次波.图9d和图9e 分别为拟多道匹配滤波器和本文设计的滤波器进行多次波匹配相减的结果,同样可以看出本文方法将多次波压制的更为彻底.通过实际资料测试进一步验证了本文方法在预测多次波模型和多次波模型匹配相减两个阶段的优越性.5 认识与结论本文对常规多次波压制方法流程进行了改进.多次波模型预测采用了SRME的变形公式,将原始的数据空间褶积转变为数据相关,并通过更新迭代的策略将SRME 方法所必需的地表因子隐含在迭代求取多次波模型过程中,该方法不仅提高了对原始输入数据的适应性,对近偏移距缺失和空间假频的地震数据也有很好的适应性,而且能够很好地保持多次波的运动学和动力学特征.在多次波匹配相减阶段,针对预测多次波模型滞后于实际多次波的情况,本文设计了一种非因果非平稳的匹配滤波器.而且该滤波器可以对多次波模型道进行整体匹配,进而提高了计算效率.模型和实际资料试算证明了本文方法的有效性.另外,由于在预测多次波模型阶段,本文方法要进行多个矩阵相乘运算,并包含有一个矩阵求逆,计算量要比SRME方法要大很多,这在一定程度上限制了该方法在实际中的应用.本文在实际计算过程中采用了多节点的并行计算机群,用于提高计算效率,增强该方法的实用性.如何进一步简化并降低算法本身的计算量,仍是本文下一步研究的重点.致谢感谢leon课题组的老师和同学对本文提供的帮助,感谢本文匿名评审专家给予的宝贵意见,同时本文受到国家留学基金委的资助,在此一并表示感谢.图6 Sigsbee2B模型试算对比图(a)原始炮记录;(b)近偏移距缺失炮记录;(c)SRME预测的多次波模型;(d)本文方法预测的多次波模型;(e)拟多道匹配相减结果;(f)本文方法匹配相减结果.Fig.6 Comparison diagram of Sigsbee2Bmodel参考文献(References)[1] Yilmaz Q.Seismic Data Analysis:Processing,Inversion,and Interpretation of Seismic Data.SEG,2001.[2] Bortfeld R.Multiple reflexionen in Nordwestdeutschland.Geophysical Prospecting,1961,4(4):394-423.[3]董烈乾,李振春,王德营等.第二代Curvelet变换压制面波方法.石油地球物理勘探,2011,46(6):897-904.Dong L Q,Li Z C,Wang D Y,etal.Ground-roll suppression based on the second generation Curvelet transform.OGP (in Chinese),2011,46(6):897-904.[4]张军华,吕宁,田连玉等.地震资料去噪方法技术综合评述.地球物理学进展,2006,21(2):546-553.Zhang J H,LüN,Tian L Y,et al.An overview ofthe methods and techniques for seismic data noise attenuation.Progress in Geophysics(in Chinese),2006,21(2):546-553.[5]董烈乾,李振春,刘磊等.基于经验模态分解的曲波阈值去噪方法.吉林大学学报(地球科学版),2012,42(3):838-844.Dong L Q,Li Z C,Liu L,et al.A method of Curvelet threshold denoising based on empirical mode decomposition.Journal of Ji′lin University (Earth Science Edition)(in Chinese),2012,42(3):838-844.图7 Sigsbee2B模型共偏移距剖面对比图(a)原始数据共偏移距剖面;(b)本文方法预测的多次波模型共偏移距剖面;(c)拟多道匹配相减后共偏移剖面;(d)本文方法匹配相减后共偏移距剖面.Fig.7 Comparison diagram of Sigsbee2Bcommon-offset section[6]石颖,刘洪,邹振.基于波动方程表面多次波预测与自适应相减方法研究.地球物理学报,2010,53(7):1716-1724.Shi Y,Liu H,Zou Z.Surface-related multiples prediction based on wave equation and adaptive subtraction investigation.Chinese J.Geophys.(in Chinese),2010,53(7):1716-1724.[7] Foster D J,Mosher C C.Suppression of multiple reflections using the Radon transform.Geophysics,1992,57(3):386-395.[8] Schneider W A,Backus M M.Dynamic correlationanalysis.Geophysics,1968,33(1):105-126.[9] Robinson E A.Predictive decomposition of seismic traces.Geophysics,1957,22(4):767-778.[10]胡天跃,王润秋,温书亮.聚束滤波法消除海上地震资料的多次波.石油地球物理勘探,2002,37(1):18-23.Hu T Y,Wang R Q,Wen S L.Multipleattenuation of seismic data from south China sea by beam-forming filtering method.OGP (in Chinese),2002,37(1):18-23.[11]陆文凯,骆毅,赵波等.基于独立分量分析的多次波自适应相减技术.地球物理学报,2004,47(5):886-891.Lu W K,Luo Y,Zhao B,et al.Adaptive multiple wave subtraction using independent component analysis.Chinese J.Geophys.(in Chinese),2004,47(5):886-891.[12] Wiggins J W.Attenuation of complex water-bottom multiples by wave equation based predication and subtraction.Geophysics,1988,53(12):1527-1539.[13] Weglein A B,Gasparotto F A,Carvalho P M,et al.An inverse-scattering series method for attenuating multiples in seismic reflection data.Geophysics,1997,62(6):1975-1989.[14] Berkhout A J,Verschuur D J.Estimation of multiple scattering by iterative inversion,Part I:Theoretical considerations.Geophysics,1997,62(5):1586-1595.[15] Verschuur D J,Berkhout A J.Estimation of multiple scattering by iterative inversion,Part II:Practical aspects and examples.Geophysics,1997,62(5):1596-1611.[16]刘伊克,常旭,王辉等.波路径偏移压制层间多次波的理论与应用.地球物理学报,2008,51(2):589-595.Liu Y K,Chang X,Wang H,et al.Internal multiple removal and its application by wavepath migration.ChineseJ.Geophys.(in Chinese),2008,51(2):589-595.[17]刘建辉.基于波动理论压制多次波方法研究[硕士论文].青岛:中国石油大学(华东),2010.Liu J H.Research of multiple suppression method basedon wave theory[Master′s thesis](in Chinese).Qingdao:China University of Petroleum,2010.[18] Verschuur D J,Berkhout A J,Wapenaar C P A.Adaptive surface-related multiple elimination.Geophysics,1992,57(9):1166-1177. [19] Guitton A. Multiple attenuation with multidimensional prediction-error filter.73thAnn.Internat.Mtg.,Soc.Expl.Geophys.,Expanded Abstracts,2003:57-74.图8 某海洋实际数据试算对比图(a)原始炮记录;(b)SRME预测的多次波模型;(c)本文方法预测的多次波模型;(d)拟多道匹配相减结果;(e)本文方法匹配相减结果.Fig.8 Comparison diagram of marine data[20] Spitz S.Pattern recognition,spatial predictability,and subtraction of multiple events.The Leading Edge,1999,18(1):55-58.[21]李振春,刘建辉,郭朝斌等.基于扩展伪多道匹配的保幅型多次波压制方法.石油地球物理勘探,2011,46(2):207-210,231.Li Z C,Liu J H,Guo C B,et al.Amplitude-preserved multiple suppression based on expanded pseudo multi-channel matching.OGP (in Chinese),2011,46(2):207-210,231.[22]李学聪,刘伊克,常旭等.均衡多道1范数匹配多次波衰减的方法与应用研究.地球物理学报,2010,53(4):963-973.Li X C,Liu Y K,Chang X,et al.The adaptive subtraction of multiple using the equipoise multichannelL1-norm matching.Chinese J.Geophys.(in Chinese),2010,53(4):963-973.[23] Wang Y H.Multiple prediction through inversion:A fully data-driven concept for surface-related multiple attenuation.Geophysics,2004,69(2):547-553.[24] Wang Y.Multiple prediction through inversion:Theoretical advancements and real data application.Geophysics,2007,72(2):V33-V39.图9 共偏移距剖面对比图(a)原始数据共偏移距剖面;(b)SRME预测的多次波模型共偏移剖面;(c)本文方法预测的多次波模型共偏移剖面;(d)拟多道匹配相减后共偏移剖面;(e)本文方法匹配相减后共偏移距剖面.Fig.9 Comparison diagram of common-offset section[25]马继涛.SRME压制多次波方法研究[博士论文].北京:中国石油大学(北京),2009.Ma J T.Research on surface-related multiple elimination [Ph.D.thesis](in Chinese).Beijing:China University of Petroleum,2009.[26] Sergey F.Adaptive multiple subtraction using regularized nonstationary regression.Geophysics,2009,74(1):V25-V33.。

基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法

基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法

基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法孙宁娜;曾同生;戴晓峰;周润庚;李钟晓;李振春;盛冠群【期刊名称】《石油物探》【年(卷),期】2022(61)3【摘要】自适应相减是预测减去法压制多次波的重要环节。

基于匹配滤波器的多次波自适应相减方法通常采用逐个数据窗口进行匹配来估计滤波器。

逐个大数据窗口求解长滤波器进行多次波自适应相减会导致较低的计算效率,另一方面在复杂地质构造中,逐个小窗口匹配估计的短滤波器不足以表征预测多次波与真实多次波之间的复杂差异。

为进一步有效均衡一次波保护和多次波压制并且提高计算效率,引入多个窗口联合优化来求解滤波器,同时利用多个小窗口的预测多次波信息来匹配原始数据。

引入快速迭代收缩阈值算法(FISTA)求解多个小窗口估计一次波的L_(1)范数最小化约束问题,从而有效分离一次波与多次波。

模型数据和实际数据处理结果表明,与传统的逐个大数据窗口进行多次波自适应相减的方法相比,基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法在保持计算精度的同时提高了计算效率;与传统的逐个小数据窗口进行多次波自适应相减的方法相比,基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法可以更有效地平衡多次波去除和一次波保护。

【总页数】10页(P463-472)【作者】孙宁娜;曾同生;戴晓峰;周润庚;李钟晓;李振春;盛冠群【作者单位】青岛大学电子信息学院;中国石油勘探开发研究院;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;三峡大学大数据中心【正文语种】中文【中图分类】P631【相关文献】1.基于高阶稀疏Radon变换的预测多次波自适应相减方法2.基于L1/L2范数的表面多次波自适应相减方法3.基于多道卷积信号盲分离的多次波自适应相减方法4.基于3D匹配滤波器和伪地震数据算法的多次波自适应相减方法5.基于伪地震数据模式学习的多次波自适应相减方法因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

伪多道匹配滤波技术及其在地震数据匹配中的应用

伪多道匹配滤波技术及其在地震数据匹配中的应用

伪多道匹配滤波技术及其在地震数据匹配中的应用
李书瑜;鲍伟;王士昆;王雪静;付嘉玮;马继涛
【期刊名称】《物探化探计算技术》
【年(卷),期】2024(46)3
【摘要】不同油田区块、不同时期地震数据受采集参数的影响,存在振幅、频率、相位和到时等差异,匹配滤波是消除这些差异的关键技术之一。

笔者给出了伪多道匹配滤波技术,相对传统方法,可以对地震数据之间的振幅、频率、相位和到时差异进行更好地调整,改进地震数据的匹配效果。

然后对该方法的原理进行了系统介绍,基于单道地震数据对该方法进行了测试,并对不同震源采集地震数据进行了匹配拼接处理。

最后基于互相关、时频分析等手段对拼接前后数据的一致性进行了分析,验证了方法的优势。

【总页数】9页(P292-300)
【作者】李书瑜;鲍伟;王士昆;王雪静;付嘉玮;马继涛
【作者单位】中石化江苏油田物探研究院;中国石油大学(北京)地球物理学院物探系【正文语种】中文
【中图分类】P631.443
【相关文献】
1.模板匹配滤波技术在地震数据处理中的应用
2.均衡拟多道匹配滤波法在波动方程法压制多次波中的应用
3.台阵处理技术和模板匹配滤波技术在微弱地震信号检测
中的应用4.基于3D匹配滤波器和伪地震数据算法的多次波自适应相减方法5.基于均衡伪多道匹配滤波的海底电缆多次波压制方法研究(英文)
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2 0 8
石 油 地 球 物 理 勘 探
2 0 1 1年
且只需要一次运算便可将所有阶次的多次波预测出 来, 再通过 匹 配 相 减 得 到 最 终 的 多 次 波 压 制 剖 面 。 然而在处理实际数 据 时 , 因为正常情况下同一阶次 的多次波有着相同 的 振 幅 和 相 位 属 性 , 由于吸收衰 减和反射系数的影 响 , 不同阶次的多次波属性往往 不尽相同 , 所以对所 有 阶 次 的 多 次 波 应 用 同 样 的 匹 配算子进行匹配相减势必会影响多次波匹配衰减的 效果 。 因此本文提出按多次波阶次分别进行预测和 压制以取得理想压制效果 。 根据 S 不同 阶 次 RME 方法预测多次波的本质 , 多次波的预测公式为 珮1 = P M P 珮 珮i Mi M 1 =P +
1 Am 1+ A0 ε
2 n
( ) 4

( ) 1
因此本文中在扩 展 伪 多 道 匹 配 方 法 中 应 用 短 滤 净, 波器迭代来优化匹配效果 , 提高剖面的分辨率 。 下面用最简单的单道匹配滤波器作为例子解释 迭代过程 。 若单道匹配滤波器表示为 )= p( ) ) ) ( ) t t t t 5 *m 珦( -f( p 0( ) 其中 : 是 多 次 波 模 型; m t 珦( p 0 为压制掉多次波后的 一次波记 录 ; p 为 原 始 含 多 次 波 记 录; f 为匹配算 子 。 迭代方法可以定义为
( ) ( ) ( ) i i i )= p( ) ) ) ( ) t t t t 6 -f ( *m 珦 ( p 0 ( ( ) i ) ) ;当 其中i 是迭代次 数 。 当i=1 时 , m t =m t 珦 ( 珦(
珮1 是 一 阶 多 次 波 模 型 ;M 珮i 是 第i 阶 多 次 波 其中 : M
DOI:10.13810/ki.issn.1000-7210.2011.02.008
0 1 1年4月 2
第4 6卷 第2期
· 处理技术 ·
( ) 文章编号 : 1 0 0 0 7 2 1 0 2 0 1 1 0 2 0 2 0 7 0 4 - - -
基于扩展伪多道匹配的保幅型多次波压制方法
[] 此其实际应用效果并不理想 。 后来 , M o n k6 提出了
1 引言
长期 以 来 , 多次波压制问题一直备受国内外地 他们先后提出了许多压制多次 球物理学家的关注 , 波的方法 , 概括起来大致可以分为两类 : 基于信号理 论的滤波法和基于波动理论的预测减去法
[ 1]
伪多道匹配的方法 , 即用四道匹配一道 , 在波形的匹 配上比常规最小二 乘 的 单 道 匹 配 方 法 效 果 要 好 , 但 在消除多次波的同 时 仍 然 对 一 次 波 有 一 定 的 损 伤 。
[ 7] 在伪多道匹配基础上 , W a n g 为了提高自适应相减
的稳健性 , 对预测滤波器进行空间多道均衡 , 取得了
8] 9] 、 较好的压制效 果 。 李 鹏 等 [ 刘 华 锋 等[ 对前人所
。 波动
即多次波模型 方程预测减去法主 要 包 括 两 个 步 骤 , 预测和多次波自适应匹配相减 。 这两步对于最终的 多次波压制结果都 是 至 关 重 要 的 : 预测不出好的多 接下来的 自 适 应 匹 配 相 减 也 就 变 得 没 有 次波模型 , 意义 ; 而一旦多次波模型被确定下来 , 最终压制效果 的好坏就直接取决于自适应匹配相减的结果 。 与地表有关的多次波消除 ) 方法是一种 S RME( 纯数据驱动的多次 波 预 测 压 制 方 法 , 可以对表面多 次波和层间多次波 进 行 预 测 压 制 , 这里只讨论表面 多次波的压制 。K e n n e t t 、 B e r k h o u t和 V e r s c h u u r
本文采用非线性屏蔽滤波器 来保持有效波的 能量 , 它只依赖于原始数据和预测的多次波模型 , 屏
6卷 第2期 第4
李振春等 : 基于扩展伪多道匹配的保幅型多次波压制方法
0 9 2
对共炮检距道集处理结果对比 , 特别是 通 过 图 1 i与 图1 可以明显看出本文方法在较 好 的 多 次 j的对比 , 波压制同时在保持有效波振幅能量方面所具有的优 势, 充分证明了本文方法的有效性 , 基本实现了保幅
有效波的能量 , 然后在剩余能量中进行匹配相减过 程, 最后跟起初保 留 的 有 效 波 能 量 合 并 即 得 到 最 终 的压制结果 。 实 际 上 屏 蔽 滤 波 器 早 已 被 应 用 到 F - 的多种多次波压制 K 域、 R a d o n 域或时空域等 方法中来减少对有效波的损害 。
[ 1 0~1 2]
情况下的多次波压制 。 3. 2 实际资料处理 选取某区块实际资料来验证本文的多次波压制 方 法 的 有 效 性 。图3是 对 所 选 资 料 的 炮 记 录 采 用 本
图 1 S i s b e e 2 B 模型及单炮记录及共炮检距道集处理结果对比 g
( ) ) ) 原始单炮记 录 , 箭 头 所 指 为 某 单 炮 记 录 中 多 次 波 同 相 轴 ;( 预测的一阶多次 a S i s b e e 2 B 模型 ;( b c g ) ) ) 波 ;( 为预测的二阶多次波 ;( 为本文方法对单炮多次波压制后的结果 ;( 原始炮检距 为 1 d e f 2 0 0 0 m共 ) ) ) 应用屏蔽滤波器保存的有效能 量 ;( 后 续 进 行 匹 配 的 含 多 次 波 能 量 ;( 常规扩展伪 炮检距道集 ;( h i g ) 多道匹配压制多次波共炮检距道集 ;( 本文方法压制多次波后的共炮检距道集 j
李振春 * ① 刘建辉 ② 郭朝斌 ① 郭书娟 ① 张传强 ①
( ) 华东 ) 地球资源与信息学院 , 山东青岛 2 中国 ) 有限公司天津分公司 ,天津塘沽 3 6 6 5 5 5;② 中海石油 ( 0 0 4 5 2 ① 中国石油大学 (
李振春 , 刘建辉 , 郭朝斌 , 郭书娟 , 张传强 .基于扩展伪多道 匹 配 的 保 幅 型 多 次 波 压 制 方 法 . 石 油 地 球 物 理 勘 探, ( ) : 2 0 1 1, 4 6 2 2 0 7~2 1 0, 2 3 1 摘要 波动方程预测减去法压制多次 波 主 要 分 为 两 步 : 多次波模型预测和多次波匹配相减。两步骤同时决定 着最终多次波压制效果的好坏 。 本文在现有 S RME 方法基础上进行了改进 。 为了实现保幅 条 件 下 的 多 次 波 压 制, 除在匹配过程中采用扩展伪多道匹配方法之外 , 提出了三点 改 进 : ①按多次波阶次进行预测和匹配; ②匹配 前有效能量保持 ; 表明本文方法能够 i s b e e 2 B 模 型 及 实 际 资 料 试 算, ③ 匹配过程中迭代应用短 滤 波 器 。 通 过 S g 在较好保持有效能量的前提下得到更为理想的多次波压制剖面 。 关键词 多次波压制 扩展伪多道匹配 屏蔽滤波器 高阶多次波 保幅 中图分类号 : P 6 3 1 文献标识码 : A
[ 2] 3~5] 等[ 先 后 对 该 方 法 进 行 了 研 究, 使其得到不断发
做工作进行了总结 和 改 进 , 取得了较好的多次波压 制效果 。 本文在 B e r k h o u t等提出 的 S RME 方 法 原 理 基 对扩展伪多道匹配方法提出了三点改进 : 础上 , ①按 多次波的阶次进行 预 测 和 匹 配 ; ②匹配前有效能量 保持 ; ③ 匹配过 程 中 迭 代 应 用 短 滤 波 器 。 在 此 基 础 上提出了保幅型多次波压制方法及流程 。 模型和实 际资料试算结果表 明 , 应用本文方法压制多次波是 有效的 。
[ 3, 4]
提出的基于
最小二乘原理的方 法 实 现 的 , 由于该方法要求一次 波和多次波满足正交条件 , 并且要消除子波差异 , 因
: _ 6 号中国石油大学工科楼 C 座地球资源与信息学院 , 2 6 6 5 5 5。E m a i l l e o n l i u c 6 3. c o m * 山东省青岛市经济技术开发区长江西路 6 @1 p 本文于 2 最终修改稿于 2 0 1 0年3月3 0 日收到 , 0 1 1年2月1 5 日收到 。 ) 本项研究受国家 9 资助 。 7 3 课题 ( 2 0 0 7 C B 2 0 9 6 0 5
处, 即它是在匹配相减这步中来实现的 , 操作起来比 较容易 , 运算速度也比较快 。
3 应用效果分析
3. 1 S i s b e e 2 B 模型 g ) 图1 为国际通用的对多次波 S i s b e e 2 B 模型 ( a g 压制效果进行检测 的 一 个 标 准 模 型 , 本文为节省计 算时间 , 仅抽取 S i s b e e 2 B 模型炮记录的前3 0 1炮 g 进行处理 , 且每炮抽取 1 每道 1 7 4道, 5 0 0 个采样点 , 。 由 图 1、 采样率为 8 图 2 可 见, 图1 m s b中箭头所 指为单炮记录中多 次 波 同 相 轴 , 经过本文方法压制 后, 图1 同 e中 箭 头 所 指 处 多 次 波 均 被 较 好 的 压 制 , 时有效波同相轴显 现 出 来 , 较好地保持了有效能量 的振幅 。 而通 过 常 规 S RME 预 测 匹 配 和 本 文 方 法
1 0] 始输入数据 应 用 一 个 屏 蔽 滤 波 器 [ 来保存大部分
有 i >1时 ,
( ) ( i i 1) - )= p( ) ( ) ( ) m t t t 7 -p 珦 ( 0 ) 从式 ( 可以看出 迭 代 过 程 增 加 了 实 际 的 滤 波 器 长 7 这里的迭代和常规 S 度 。 需要 指 出 的 是 , RME 和 [ 1 3, 1 4] ( 通过反演预测多次波 ) 里的迭代有不同之 MP I
模型 ; P 是输入 的 通 过 任 何 方 法 衰 减 掉 多 次 波 的 模 型。通 常 情 况 下 我 们 在 自 适 应 衰 减 过 程 中 仅 用 珮1 =P 珮h =PM 珮1 来 进 行 计 算 , 珮1 是 一 阶 其中 M M P和 M
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