(整理)脉冲反褶积研究及效果分析.
反褶积
震资料与假设条件的符合程度。
反褶积的名称各种各样,有的取名来源于它的假设条件,有的取名来源于它的 计算方法,有的取名来源于它的功能。我们在选用某个反褶积模块时对它的假
设条件、计算方法和功能都应该有所了解。
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改变地震记录的频谱的反褶积
这一类方法假定:虽然不知道反射系数的具体数值,但知道反射系数振幅谱的大
1 1 , 2 2
基础分为若干
小段,每段长1/ Δ,然后将各段的X(f)值相加。 由此可见,当采样率为Δ 时,离散序列的最大频率为1/2Δ, 这就是奈魁斯特频率,也称折叠频率。
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频率折叠示意图
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褶积
1、褶积的定义 褶积是一种数学运算的方式以及运算结果。定义如下:
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信号的离散化
实际地震记录是连续信号,数字仪记录时,要间隔一定的时间间隔Δ 记录一个值,由此将地震记录x(t)变成时间序列 x(nΔ) (n=1,2,…N) Δ 称为采样间隔。
将连续信号离散采样的过程就是信号的离散化。
对于离散化有以下采样定理: 若连续信号x(t)有截止频率fc,则当 1 2 fc 确定X(t): 时,离散x(nΔ) 可完全
使A(z)= 0的z值称为Z变换的根,该序列的 Z变换有n个根。
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信号的相位特征
设一两项信号 a=(a1,a2),则 1、若a1>a2,称a是最小相位延迟信号 2、若a1<a2,称a是最大相位延迟信号 3、若a1=a2,称a是等延迟信号 任一n+1项信号 b=(b0,b1,…,bn)可分解为n个两项信号 的褶积。 如果 1、所有两项信号 都是最小相位延迟信号,则b是最小相位 2、所有两项信号 都是最大相位延迟信号,则b是最大相位 3、既有最大相位延迟也有最小相位延迟,则b是混合相位 信号的相位特征也可用其z变换来定义: 1、 z 变换的根都在单位圆外,信号是最小相位 2、 z 变换的根都在单位圆内,信号是最大相位 3、单位圆内外都有根,信号是混合相位 最小相位信号的能量集中在前端。
反褶积的原理和应用
反褶积的原理和应用1. 什么是反褶积反褶积是一种信号处理技术,用于恢复被褶积模糊过的信号。
褶积是一种线性运算,将两个函数合成为一个函数。
在信号处理中,常常需要将一个信号与系统的脉冲响应进行褶积,从而实现信号的去模糊处理。
但在实际应用中,这种模糊操作可能会导致信息的丢失或者模糊,因此需要将模糊过的信号进行反褶积处理,恢复原信号的清晰度和准确性。
2. 反褶积的原理反褶积的原理基于褶积的可逆性。
在褶积操作中,原信号与系统的脉冲响应相乘并求和得到模糊信号。
反褶积即通过找到一个逆滤波器,将模糊信号与该逆滤波器进行滤波,从而恢复出原信号。
反褶积的数学表达式为:原信号 = 反褶积(模糊信号,脉冲响应)其中,反褶积()代表反褶积操作,模糊信号为经过褶积操作得到的信号,脉冲响应为系统的响应函数。
3. 反褶积的应用3.1 无线通信领域在无线通信领域,反褶积被广泛应用于信道均衡和符号检测。
在无线信道传输过程中,由于多径效应等因素的影响,信号可能会受到褶积模糊的影响,造成接收信号的失真。
通过使用反褶积算法对接收信号进行处理,可以有效地消除信道带来的影响,提高信号的接收质量。
3.2 显微镜图像恢复在显微镜图像的拍摄过程中,由于光学系统的限制以及物理因素的影响,得到的图像可能会存在模糊或失真等问题。
通过采用反褶积算法,可以对图像进行去模糊处理,提高图像的清晰度和准确性,从而更好地观察和分析目标物体。
3.3 地震数据处理在地震探测和勘探过程中,地震数据可能会受到地下介质的复杂反射和折射影响,导致地震图像的模糊和失真。
采用反褶积算法对地震数据进行处理,可以消除模糊和去除干扰信号,提高地震图像的分辨率和准确性,帮助地质学家更好地理解地下结构。
3.4 知觉学研究在人类视觉系统的研究中,反褶积被广泛应用于图像处理和视觉感知的研究中。
通过采用反褶积算法,可以还原图像背后的物理信息,研究人类视觉系统在感知和认知过程中的工作原理和机制,对于理解人类视觉系统的功能和性能具有重要意义。
地震数据处理第三章:反褶积
式中 o(t ) — 震源子波; g (t ) — 地层响应; (t ) — 透射响应; d (t ) — 地面接收响应;
i (t ) — 仪器响应;
(3-34)
将上式两端乘以
A( z ) R( z ) Z
M
zM
,则有:
M
M ( ) Z
M
(M ) Z 2 M (M 1) Z 2 M 1 (0) Z M (1) Z M 1 ( M ) Z 0
(3-18)
B(e ) | X (e ) | e
j
j
j ( e j )
(3-19)
( e j ) 未知,现在来确定它
•假如地震子波是最小相位的物理可实现 序列,则其z变换为:
B( z) b0 b1z 1 b2 z 2
B( z ) 0 , 对下式 由物理可实现性知:当| z | 1 时,
根据“最小相位序列z域零点在单位圆内”这 一特点,选出模小于1的根,便可组成最小相位 子波,其z变换为:
B1 ( z ) b0 (1 z1 z 1 )(1 z 2 z 1 ) (1 z M z 1) b0 b1 z -1 bM z -M
由于 ( ) ( )
A( z ) 应有2M个根。鉴于系数均为实数,所以 显然, 2M个根是M对互为倒数的,即若
z01 e j , (| | 1)
则另一根为:
1 1 j z02 e z01
根据这M对根在单位圆内、外的位臵,可以组 成2M个不同相位的地震子波,其中必有一个是 最小相位,一是最大相位的。
反褶积
探地阵列信号的显示方式板伪彩色图波形加变面积图收发天线采集模块测解释员宁愿看到清晰的、精细的反褶积剖面(右),而不要看起来模糊不清的、有鸣震现象的没有反褶积剖面(左)反褶积反褶积帮助人们容易分辨主要反射波(b),但在没有反褶积的剖面(a)上,反射波被交混回响能量所掩盖。
声波测井显示了一个较强的低频分量,清楚地划分为几块,代表速度大的变化,实际上,这种低频分量通常由CMP道集的速度分析来估计1 褶积模型假设1:地层是由具有常速的水平层组成假设2:震源产生一个平面压缩波(P波),法向入射到层边界上,在这种情况下,不产生剪切波(S波)假设1在复杂构造区和具有巨大横向相变的区域是不成立的。
假设2隐含着我们的地震道正问题模型是基于零偏移距记录成立的,而零偏移距记录是永远无法得到的。
另一方面,如果地层界面深度大于排列长度,可以假设在此给定界面上的入射角是小的,从而可以忽略反射系数随入射角的变化。
结合以上两个假设可以得到一维垂直入射的地震记录。
反射系数序列,式中为深度变量,是由声波测井得到的。
从上图可以发现:(a)每个尖脉冲的位置表示地下界面的深度;(b)每个尖脉冲的数值相当于向下入射的单位振幅平面波在界面发生反射的那部分。
将声波测井得到的反射系数序列转换为以所选的采样间隔,如2ms,表示的时间序列,然后用测井的速度信息将深度坐标轴转换为双程旅行时间坐标轴.由脉冲震源(如炸药或空气枪)产生的特有的压力波称为震源信号。
所有信号都可描述为有限长度的带限子波,当这种波形进入地层传播时,由于波前扩散使整个振幅降低,同时因为岩石的吸收效应使频率衰减。
震源子波随时间和深度的逐渐变化在图也可以看出,任一时刻的子波都与震源开始激发时不同,这种波形随时间的变化称为不稳定性。
波前扩散是通过球面扩散函数来消除的,频率衰减用反Q滤波等处理方法来补偿。
然而这里讨论的简单褶积模型不能体现不稳定性,它导致了下面的假设。
图地震震源子波最初形态在左上方。
脉冲(预测)反褶积原理
现在时刻xt 未来时刻 x(t+a)
^
2.用预测滤波因子c(t)对输入x(t)进行预测 ^ 滤波得到未来的预测值 x(t+a) ^ x(t+a) =
∑ c ( l ) x (τ
l=0
m
l)
^ 3.用未来时刻的实测值x(t+a)减去预测值 x(t+a) 即得最终输出值 ε (t + a )
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ε ( t + a ) =x(t+a)-
rxx (m) 为数据道的自相关,假设反射系数是一个白噪序列
3.把at作用在xt上,就可以得到反射系数序列ξt: at* xt= at* bt* ξt= ξt
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交互预测反褶积软件的实现
反褶积的实现---预测反褶积的原理
1.计算反预波因子
rxx (1), L rxx (m) c(0) rxx (a ) rxx (0), r (1), rxx (0), L rxx (m 1) c(1) rxx (a + 1) xx = M M M M M rxx (0) c(m) rxx (a + m) rxx (m), rxx (m 1), L
石油软件技术论坛原创交互预测反褶积软件的实现反褶积的实现脉冲反褶积的原理反射系数序列本身具有足够的分辨率当去除了子波的影响就可达到提高分辩率的目的
交互预测反褶积软件的实现
反褶积的实现---脉冲反褶积的原理
反射系数序列本身具有足够的分辨率,当去除了子波的影响,就可达到提 高分辩率的目的. 1.地震数据道xt,是由地震子波bt 和反射系数ξt褶积而成,即 xt=bt*ξt
2.为了消除bt对分辩率的影响,设计一个反滤波因子at ,使
反褶积
Scdc test shot
前
后
Scdc test shot
前
D=4
ms
D=8 ms
D=12 ms
Scdc test shot
D=16m s
D=20 ms
Scdc test shot
D=24m s
D=28 ms
Scdc test shot
300ms1000ms
Scdc test shot 1200ms2000ms
D=12ms
D=16ms
prdc test
D=20ms
D=24ms
prdc test D=28ms
prdc test 1000ms2000ms
D=4 ms
D=8 ms
D=12 ms
2100ms3000ms
1000ms2000ms
prdc test
2100msD=16m3s000ms
D=20ms
D=12ms
D=16ms
Scdc test stk
D=20ms
D=24ms
Scdc test stk D=28ms
300ms1000ms
Scdc test stk 1200ms2000ms
D=4 ms
D=8 ms
D=12 ms
2100ms3000ms
300ms1000ms
1200ms2000ms
D=24 ms
D=28 ms
tseq scdc prdc
四、结论
井数据约束条件下的反褶积参数的确 定是做好反褶积的前提条件。
二、基本原理
1、脉冲反褶积 2、预测反褶积 3、地表一致性反褶积 4、同态反褶积 5、最小熵反褶积 6、L1反褶积 7、时变反褶积
4.反褶积
iφ ( eiω )
假设地震子波是最小相位的,则地震子波满足因果关系,具体 讨论见教材。
3.2反滤波
再假设地震子波是零相位的,地震信号满足
自相关法
(ω ) |= 1 |R
(ω ) | | W (ω ) || R (ω ) | | W (ω ) | |X = =
(ω ) |2 =| X (ω ) |2 |W
得到反子波时间序列并与地震记录进行褶积滤波
w '(t ) = {w '0 , w '1 , w '2 , , w 'm }
= r (t )
w '(τ )x(t − τ ) ∑ τ
最小相位-稳定 其他相位-不稳定
3.3最佳维纳滤波及最小平方反褶积
最小二乘拟合/优化思想 已知样点(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)
= r (t ) w = 't )* x(t ) w '(t )* w(t )* r (t )
子波与反子波满足
w '(t ) * w(t ) = δ (t )
已知地震子波求出反子波 ,将反子波与地震记录褶积,即可求 出反射系数,这个过程叫作反褶积。
3.2反滤波
地震子波的求取
在进行反褶积处理时,通常必须知道地震子波的形状。 地震子波求取得是否准确对反褶积结果的影响很大。 求取地震子波的方法较多,常用包括: (1)直接观测法 (2)自相关法 (3)多项式求根法 (4)测井资料求子波 (5)对数分解法
基本原理
最佳维纳滤波是数字滤波中的一大类滤波方法。它是在滤波器 实际输出与期望输出的误差平方和为最小的情况下,确定滤波 器的滤波因子的,因而称为最小平方滤波。已知输入信号 b(t ) = {b(0), b(1), b(2), , b( n)} 现在要求设计一个滤波器,其滤波因子为 使得滤波后的实际输出为
反褶积
第二章 反褶积将地震记录看成是反射系数序列与地震子波的褶积,反褶积就是要消除这种褶积过程,从地震记录得到反射系数序列。
一般说来,反褶积的目的是消除某种已知的或未知的褶积过程的运算。
反褶积也可能用来消除震源信号或者记录仪器的响应。
反褶积也可能是用另一种褶积过程代替原来的褶积过程。
反褶积是一种滤波。
与一般滤波的区别有两点:一是着眼点在改变子波,而不是衰减噪声。
二是方法上是根据需要达到的目标由地震资料自动推导滤波器,而不是通过试验选择滤波器。
反褶积是子波级的处理,是常规处理中最精细的环节。
一 子波与反褶积原始记录上的子波不管如何千变万化,必然是单边子波。
可控震源原始记录上的子波也是单边的,即扫描信号,经过相关以后才变成双边子波。
单边子波是物理可实现的,双边子波是非物理可实现的。
单边子波可以是最小相位子波、最大相位子波或混合相位子波。
判别方法可以有很多,对于下面的讨论来说,用Z 变换大概是最方便的。
将子波的各个样点值作为系数、样点序号作为Z 的幂次,写成Z 多项式,如果Z 多项式的根的模全部大于1,即根全部在单位圆外,就是最小相位子波;如果Z 多项式的根全部在单位圆内,就是最大相位子波;如果Z 多项式的根有一些在单位圆外,有一些在单位圆内,就是混合相位子波。
Z 多项式可以因式分解,每个因式有01=+bZ 形式,它代表有一个根Z 1-=。
(b 可以是实数,也可以是复数。
如是复数,必然共轭成对出现。
)可见当1<b 时,这个因式是最小相位的;当1>b 时,这个因式是最大相位的。
如果所有因式是最小相位的,子波就是最小相位的;如果所有因式是最大相位的,子波就是最大相位的;如果有一部分因式是最小相位的,有一部分因式是最大相位的,子波就是混合相位的。
因此,最小相位子波的尾点的绝对值必然小于其首点的绝对值,最大相位子波的尾点的绝对值必然大于其首点的绝对值,混合相位子波则可以是任何情形。
根据这个简单规则,至少在看到尾点的绝对值大于首点的绝对值的子波时,立刻就能判断它绝对不可能是最小相位子波。
最新地震处理教程——2 第二章 反褶积
第二章反褶积反褶积是借助压缩基本地震子波来改善时间分辨率的一种处理过程。
为搞清这一过程要求综合研究正演问题,即必须首先研究记录的地震道的积木式分段单元。
地层是由不同类型岩性的岩层组成的,每种岩石类型都有地球物理学家所可利用的某种物理特性。
至于地震勘探,则根据波传播速度和岩层密度确定岩层。
密度与速度的乘积称之为地震波阻抗,地震资料分析期望的最终成果就是地震波阻抗剖面。
我们有在井中直接检测岩层速度和密度的方法,这种方法能向我们提供地震波阻抗与深度的关系。
在地面上沿测线记录到的地震反射波就是由于两地层之间的波阻抗差引起的。
记录到的反射记录可通过反射率与震源子波的褶积来模拟。
下面分别对褶积模型、各种反滤波进行介绍,并给出应用实例。
2.1 褶积模型我们从图1给出的一个实际声测井记录入手,该声测井曲线是层速度与深度的关系图。
实际的速度测量是以 2英尺的采样间隔在1000-5400英尺之间的深度段内完成的。
借助简单的斜坡把速度函数外延至地面。
该声测井记录显示出明显突变和强低频趋势特征,这两者构成了总的速度变化。
实际上我们通常用CMP道集作速度分析进行估算的就是这种低频趋势。
对声测井曲线可通过人工分段提取其速度趋势,其结果可列表如下:由声测井记录确定的层速度趋势表1地层序号层速度(ft/s)深度范围(ft)1 21000 1000—20002 19000 ※2000—22503 18750 2250—25004 12650 2500—37755 19650 3775—5400※实际上该层速度是逐渐减小的。
我们所做的就是形成一组恒定层速度的层组。
把测井曲线进行这种分段多少有点类似于地质家对假想的地下模型所做的分层。
地质家是根据岩性分层,而我们根据声测井曲线的分段性质提取的分层则是以速度差为依据的。
下面对表1中所确定的地层的岩性分类:地层序号岩性1 2 3 灰岩泥质灰岩(泥岩含量逐渐增加) 泥质灰岩4 5 泥岩白云岩在声测井曲线的低频趋势上附加有高频分量。
反褶积的含义与作用
反褶积的含义与作用稿子一:嘿,朋友!今天咱们来聊聊反褶积这个听起来有点神秘的家伙。
你知道吗?反褶积啊,简单说就是一种处理信号或者数据的方法。
就好像我们在一堆乱糟糟的声音里,要把真正想听的那个清晰地找出来。
比如说,地震勘探里,从接收到的复杂信号中,反褶积能帮咱们把地下岩层的真实信息给挖出来。
它就像个神奇的魔法棒,把那些混在一起的东西分开,让我们能更清楚地看到本质。
在通信领域,它也大有用处呢!能让信号传输得更准确、更清晰,减少干扰和误差。
想象一下,打电话的时候没有杂音,那得多爽!反褶积还能用于图像处理。
比如说让模糊的照片变得清晰,这可太厉害了!就好像给照片来了个“一键美颜”,但不是变漂亮,而是变清晰。
呀,反褶积就是个能让复杂变简单,让模糊变清晰的厉害工具,让我们在各种领域都能更准确地获取和处理信息。
是不是很神奇呢?稿子二:亲,咱们来唠唠反褶积哈!反褶积到底是啥呢?其实呀,它就像是个超级整理大师。
比如说,你听到一段嘈杂的音乐,里面有各种声音混在一起,反褶积就能把每个声音单独拎出来,让你听得清清楚楚。
在科学研究里,它的作用可大啦!像地质学家研究地下结构,靠的就是反褶积从那些乱糟糟的地震波里找出有用的信息,弄明白地下到底是啥情况。
还有哦,医学上也能看到它的身影。
比如说一些医学影像,通过反褶积能让医生更准确地判断病情,就像给医生配了一副超级清晰的眼镜。
对于工程师们来说,反褶积也是个宝贝。
在信号处理中,它能提高系统的性能,让一切都变得井井有条。
而且呀,反褶积还在不断发展和进步呢。
未来,它可能会变得更厉害,帮我们解决更多复杂的问题。
怎么样,是不是觉得反褶积很牛呀?。
反褶积处理方法要点
反褶积处理方法论文提要反褶积即反滤波是常用的地震资料处理方法。
反褶积的目的是由地震数据恢复反射系数。
反滤波的作用主要是压缩地震反射脉冲的长度,提高反射地震记录的分辨能力,并进一步估计地下反射界面的反射系数。
这不仅是常规地震资料处理所需要的,而且是对直接找油找气的亮点技术和岩性研究的地层地震学的地震资料处理尤为重要。
另外,反滤波还可以清除短周期鸣震和多次波等干扰波。
当前地震资料处理解释已经基本实现了数据化、自动化,我国各大解释公司、研究所、高等院校都已有了较为先进数字化处理软件,在处理数字化的地震数据时表现出了很好的速度性和准确性。
反褶积可分为确定性反褶积和估计性反褶积两种。
目前常用的反褶积有最小平方反褶积、预测反褶积、同态反褶积、地表一致性反褶积、最大熵反褶积、变模反褶积、Q反褶积等等;特殊的反褶积有Noah反褶积、最小信息反褶积等。
正文一、反褶积(一)研究目的和意义1、研究目的(1)弄清各种反褶积处理方法的原理。
(2)弄清反褶积处理模块的参数意义。
(3)掌握地震资料数字处理的基本流程及处理方法。
(4)完善反褶积方法,提高地震资料处理的分辨率,保持信噪比,振幅均匀化。
2、研究意义反褶积是地震资料数字处理流程中最关键的一环,也是提高地震勘探分辨率最有效的方法。
一个处理流程包括许多处理步骤。
而每一个处理步骤又要涉及到好几个处理模块。
一个处理流程通常由预处理、叠前处理和叠后处理三部分组成。
其中反褶积是最重要的一个部分,如图1所示。
反褶积的目的就是为了分离子波和反射系数序列。
子波就像无线电中的载波,反射系数序列就像无线电中的声波。
只有消除高频载波才能提取声波。
子波在地层中传播,携带着反射系数序列这种有用的地质信息返回地面,只有消除子波才能恢复反射系数序列的本来面目。
反射系数序列中有波阻抗随时间变化的信息,这就提供了速度和密度随时间变化的信息,随之就可得到地层、岩性及构造在地下中间分布的信息。
在有利条件下还可得到岩石孔隙率、渗透率、孔隙流体性质(油、气、水)乃至地层压力的信息。
如何判别反褶积的效果
如何判别反褶积的效果如何判别反褶积的效果反褶积是通过压缩地震记录中的基本地震子波,压制交混回响和短周期多次波,从而提高时间分辨率,再现地下地层的反射系数。
反褶积通常应用于叠前资料,也可广泛用于叠后资料。
反褶积得到具有更高时间分辨率的剖面。
反褶积的作用有时不局限在压缩子波上,它也能从记录上消除大部分的多次波能量。
在地震勘探中,岩石层由密度和地震波传播速度定义。
密度和速度的乘积称为地震波阻抗。
相邻岩石层之间的波阻抗差形成反射后,由沿地表的测线所记录。
这样得到的地震记录可表示为一个褶积模型,即地层脉冲响应与地震子波的褶积。
子波有许多成分,包括震源信号、记录滤波器、地表反射和检波器响应等。
地层脉冲响应是当子波为一个尖脉冲时所记录的。
理想的反褶积应该压缩子波并消除多次波,在地震道内只留下地层反射系数。
反褶积是通过压缩基本地震子波以提高地震资料的时间分辨率的过程,它既可用于叠前,也可用于叠加资料。
反褶积方法都基于地震波的传播过程是一个线性系统,符合褶积模型,即地震数据是由震源子波和地层反射系数序列的褶积,加上一些随机噪声组成的。
反射系数序列本身具有足够的分辨率,我们只要去掉子波的影响,就能达到提高数据纵向分辨率的目的。
反褶积除了压缩子波外,还能从剖面上消除大部分的多次波能量。
反褶积的原理如下:根据上述目的可以知道,反褶积基本原理可用图1来说明。
现在我们通过褶职模型公式(3-3)来说明如何实现这个目的。
先假设不存在干扰波n (t),即:x?t??S?t??b?tt?对两边求傅氏变换,则得到频率域的地震记录表示式:XB (1)式中,X、B和分别为地震记录频谱、子波频谱和反射系数的频谱。
显然:如果令: 1B??X (2) A1B? (3)。
振幅处理-反褶积
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Ampequ振幅均衡
使用实例:
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Ampequ振幅均衡
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原始振幅
整炮均衡
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原始振幅
整道均衡
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Ampequ振幅均衡
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三维地表一致性振幅补偿
炮间能量均衡
地表一致性振幅分析
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三维地表一致性振幅补偿
地表一致性振幅合并、分解
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只作地表一致性振幅补偿。
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二维地表一致性振幅补偿
注意事项 在选择起始时间和时窗时,几何扩散补偿的起始时间一般从初至开 始,整道计算。地表一致性道均衡振幅补偿的起始时间一般选在初至 波等强波的下面,以避开这些强振幅对整道的影响,采用整道或选取 适当长度计算。 本模块适合长记录处理,当记录道较短时,需适当调整参数,以保 证各记录道中做几何扩散和吸收补偿的实际处理长度大于半时窗长度 的6倍。
其它功能 对地震道的振幅取绝对值; 将地震道振幅规格化到某一给定值; 对地震道振幅作常数加权处理; 输入/输出补偿因子; 应用或反应用补偿因子等。
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AmpCompenst 振幅补偿
compensation method options 。 spherical divergence stratum absorption energy (db) marine
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9反褶积
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GRISYS常用的反褶积模块 参数说明 :
GRISYS/WS-V8.0 培训讲义
NINTXa, Wb-Wc… a为炮检距,b、c为时窗起止时间值(ms),因为只 定义一个时窗,其时窗范围尽量大一些,以便包括较多的有效层。 由道号定义时窗 TRd, We-Wf… d为道号,e、f为时窗起止时间值(ms)。 PK(g, h) g相关分析时第一分量所选用的道头字,h为g所指定的道集 在输入数据中的道集数。 SK(i,j) i为相关分析时第二个分量所选用的道头字,j为i所指定的道 集 在输入数据中的道集数。 通常情况下取g=2,i=18进行相关分析,所得效果较为理想。 LWl l为相关长度(ms)。 SPFN: Gxxxxxx 为存放PK分量的对数功率谱的磁盘文件 GPFN: Gxxxxxx 为存放SK分量的对数功率谱的磁盘文件MAXFRf f为 相关分析的最大频率,缺省为80.0Hz。 NITERSn n为迭代次数,缺省为10。 NTm m为输入道数,缺省为全部输入道
GRISYS常用的反褶积模块 预测反褶积 脉冲反褶积
GRISYS/WS-V8.0 培训讲义
前提均是子波最小相位,并假设反射系数为白噪, 但是实际情况地震子波是混合相位,且频带有限,通过 实验得出脉冲反褶积压缩子波功能最强,预测其次。 地下地震子波是混合相位用脉冲反褶积;
目标为层间多次和海底全程多次,且信噪比低时,
GRISYS常用的反褶积模块
GRISYS/WS-V8.0 培训讲义
可控震源激发的原始单炮
匹配滤波后的单炮
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脉冲反褶积
脉冲反褶积是一种地震数据处理技术,旨在提高地震记录的分辨率。
脉冲反褶积的主要目的是将地震反射脉冲压缩到尽可能短的时间间隔内,以便更准确地估计地下反射界面的反射系数。
这一过程涉及将地震数据中的子波影响去除,从而使得反射系数序列具有更高的分辨率。
在地震勘探领域,脉冲反褶积与波阻抗反演是提高地震资料垂向分辨率以及预测储层的重要手段。
反褶积的目的是压缩子波,使地震道尽可能接近反射系数序列,而波阻抗反演则是利用这些信息来预测地下岩石层的阻抗变化。
论反褶积的方法和作用1
论反褶积的方法及作用论文提要反褶积是地震资料最常用和最重要的处理方法之一,它可用于叠前,也可用于叠后。
反褶积的主要作用是压缩地震子波、提高地震资料的分辨率,从而提高地震资料的解释精度。
为油田精细勘探和开发服务。
另外,反褶积还可以消除短周期鸣震和其他多次波干扰,突出有效波,提高地震资料的信躁比。
反褶积的主要方法有:最小平方反褶积、预测反褶积、子波提取与子波整行反褶积、同态反褶积、地表一致性反褶积等。
做反褶积是为了得到一个反射系数序列,反射系数可以反映层的位置、层的反射能力及层之间差异。
总之,反褶积的目的是通过某种数学方法使地震纪录的分辨率提高从而近似放射系数剖面得到地下精确的反结构。
正文一、反褶积的概念(一)理想模型若地震波以脉冲形式激发经过地层时无吸收、透射和多次反射等因素的影响,而且整个过程不存在随即干扰,这样就可以得到理想的输出:x(t)=bδ(t)*ξ(t)=bξ(t)这时得到的输出实际上就是反射系数序列,做反褶积就是为了得到它,为了讨论问题方便起见,我们先假定不含干扰波,由此我们可以从以上的式子中得到x(t)=b(t)*ξ(t)设计反滤波因子a(t),在时间域上a(t)是b(t)的逆,即有:a(t)*x(t)=ξ(t)(二)实际地震纪录实际地震纪录x(t)由有效波s(t)和干扰波n(t)组成:x(t)=s(t)+n(t)有效波是指一次反射波,对反射波地震看探而言,除一次反射波以外的一切波都是干扰波,一次反射波可以用以下褶积模型表示:s(t)=b(t)*ξ(t)b(t)称为地震子波;§(t)称为反射系数序列。
严格意义上讲,地震子波同震源子波o(t)概念还是有区别的:b(t)=o(t)*g(t)*τ(t)*d(t)*i(t)=a(t)*f g(t)*f d(t)式中:g(t)-------地层响应τ(t)--------透射响应d(t)--------地面接收响应 i(t)---------仪器响应()t f g = g(t)* τ(t) (大地滤波器)()t f d = d(t)*i(t) (接收滤波器)式中干扰波并不是单单的随机干扰,有非激发干扰()t n 0、背景噪声()t n 1及规则干扰N(t)叠加而成:n(t)= ()t n 0 + ()t n 1+ N(t)规则干扰分为两类:一类与地质结构有关,包括多次波、转换波、断面波、绕射波、伴随波、折射波、瑞利波、勒夫波和斯通利波等,这类波在特定的条件下可能转化为有效波;另一类与地质结构无关,如水中鸣震、气泡效应、地表及海面散射等。
反褶积提高分辨率研究及应用
2018年06月反褶积提高分辨率研究及应用李世扬(长江大学地球物理与石油资源学院,湖北武汉430100)摘要:随着勘探开发程度的持续深入,很多油田都逐渐转向隐蔽油气藏的勘探(薄储层、小断块、微幅构造等),但是受到地震分辨率的限制,很难识别这些复杂构造,从而严重影响了后续勘探和开发。
因此,必须使用某种方法来提高地震资料的分辨率。
本文首先详细论述了反褶积提高地震资料分辨率的基本原理,然后分析了实际工区的地震资料情况,用该技术对工区内的地震资料进行了处理,从实际应用效果可以看出,反褶积可以明显提高地震资料的分辨率。
关键词:反褶积;提高分辨率;地震资料随着世界各大油田勘探开发程度的不断深入,从以前简单构造的研究逐渐转化成地下复杂构造的研究,但是受限于地震资料的分辨率,很多隐蔽油气藏如薄储层、小断块、微幅构造等很难识别,严重影响了后续地震资料解释、储层预测、井位部署和开发[1]。
因此,长期以来,如何有效提高地震数据的分辨率是物探工作者急需解决的难题。
目前,很多方法都可以提高地震资料的分辨率,但是通过反褶积技术来压缩地震子波是其中最常用的手段[2]。
本文主要介绍了反褶积提高地震资料分辨率的基本原理,然后使用反褶积技术对华北油田某地区的实际地震资料进行了处理,验证了其有效性。
1基本原理实际地震勘探都是基于反射法,这种方法假设各种震源(震源车、炸药爆炸、空气枪等)产生的是一个尖脉冲,当尖脉冲在地下地层传播过程中,在遇到地层的反射界面之后,会形成反射波而返回地表,检波器记录的理想反射地震信号应该是一系列的尖脉冲,其中每个脉尖冲可以反映地下存在一个对应的反射界面,整个脉冲序列则表明地下存在一组对应的反射界面。
通常,这种理想的地震反射记录的公式如下:x (t )=w *r (t )(1)式中,r (t )是地下反射界面的反射系数;w 是震源脉冲值,为常数。
但是,由于实际地下地层的介质具有很强的滤波效应,这种滤波效应在某种程度上可以等价于一个滤波器。
反褶积实习报告
地震资料数字处理Ⅱ实习报告一、实习内容已知声波测井数据(声波时差t ∆微秒/每英尺)、密度测井数据(岩层密度ρ克/每立方厘米)、测量点井深h (米)和地震子波数据,编程计算: (1)反射系数; (2)合成地震记录;(3)根据合成地震记录计算子波与反子波; (4)利用反子波与地震记录进行褶积(反褶积)。
二、基本方法原理1.计算反射系数的原理 (1)层速度i v 的计算原理i i t v ∆⨯=6103048.0(m/s ), N i ,,3,2,1 =,i 为测井数据序号, i t ∆代表第i 层的声波时差,i v 代表第i 层的层速度,N 为测井数据的长度。
本次实习中采用的模型Model.txt 中声波及密度数据的深度为600m 到2078.1m ,间隔0.1m 。
(2)垂直往返旅行时的计算原理i t 为第i 层的垂直往返旅行时,初始值取为: (3)反射系数的求取原理首先,根据测井资料直接求取反射系数:将声波测井数据单位由us/f 转化为m/s ,由ii i i ii i i i v v v v r ρρρρ+-=++++1111,1,,3,2,1-=N i ,i r 为第i 层的反射系数或者垂直往返旅行时为i t 处的反射系数,此反射系数是直接按测井数据计算未进行稀疏采样的。
根据上述方法计算得出的反射系数为深度域上的,即反射系数是随线性增加的地层1,,3,2)(211-=-+=+-N i V H H t t ii i i i 1112V H t =深度而变化,为了进行褶积来合成地震记录,必须将反射系数转换到时间域。
根据各层的旅行时和深度与速度的数值,只需计算出时间域上所对应的采样间隔,即可作出深时转换。
本次报告所采用的方法是三次样条函数插值的方法。
2. 合成地震记录原理如果已知地震子波)(t w 和反射系数)(t r ,则可以通过褶积模型来合成地震记录,如果考虑噪声影响,可得合成的人工地震记录:()()*()()x t w t r t n t =+,本次实习报告中为了简化运算难度,将忽略噪声影响。
分形脉冲反褶积方法
分形脉冲反褶积方法
王嘉松;曹桂荣
【期刊名称】《地球物理学报》
【年(卷),期】1998(000)001
【摘要】解地震反演问题的脉冲反褶积方法是基于反射系白噪和子波为最小相位的假设下提出的,近几年的研究证明反射系数并不都是白噪,而是某种分形噪声,如果用一类分形反褶积方法,则将地震反演问题化为难以求解的非线性方程组,本文用反射系数的分形性质,推导出一个更为简单易解的线性方程组,称为分形脉冲反褶积,数值计算表明,本文的方法是有效的。
【总页数】1页(P99)
【作者】王嘉松;曹桂荣
【作者单位】南京大学数学系;南京大学数学系
【正文语种】中文
【中图分类】P631.42
【相关文献】
1.煤炭资源空间分布分形特征和厚度变化规律分形滤波方法研究 [J], 刘星
2.基于新的无标度区确定方法求取分形路面不平度的分形维数 [J], 黄华; 徐凯; 何培松
3.致密砂岩分形渗透率模型构建及关键分形参数计算方法 [J], 赵久玉;王付勇;杨坤
4.混合相位未知脉冲反褶积的一种改进方法 [J], 黄小晶;陈鸿彬
5.频率域Bregman自适应稀疏脉冲反褶积方法(英文) [J], 潘树林;闫柯;兰海强;秦子雨
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目录0 前言 (1)1 脉冲反褶积的基本原理和实现方法 (2)反褶积的基本原理 (2)脉冲反褶积的原理 (3)2 实际资料处理中脉冲反褶积的参数分析 (7)反褶积因子长度的影响 (8)白噪系数大小的影响 (11)3 结语 (15)参考文献 (16)致谢 (17)0 前言地震勘探是进行油气探测的主要方法之一,如何获取高分辨率的地震剖面是地震勘探中一个重要的研究方向[4]。
地震资料处理就是利用数字计算机对野外地震勘探所获得的原始资料进行加工、改造,以期得到高质量的、可靠的地震信息,为下一步资料解释提供直观的、可靠的依据和有关的地质信息[1]。
地震勘探数据处理包括许多技术方法[2-3],例如动校正、叠加、数字滤波、反滤波、偏移成像、速度参数提取和分析等等。
其中,反褶积是一种非常重要的技术,应用于岩性地震勘探和探测薄互油层及细地质结构时尤其重要[5]。
反褶积可以压缩地震信号的脉冲宽度,分解复合波形,提高地震记录的纵向分辨率[9]。
基于反褶积在处理地震资料中的作用,目前发展起来的反褶积方法很多[3],但每种反褶积方法都受一定的假设条件制约,因此,每种反褶积方法只能在一定条件下使用[6]。
在实际地震资料处理中,目前使用最多的反褶积方法有最小平方反褶积、预测反褶积、子波反褶积、同态反褶积[10]和最大(最小)熵反褶积[11]等。
最小平方反褶积是目前地震勘探中常用的反褶积方法,它旨在把地震记录中的地震子波压缩成为尖脉冲,从地震记录得到反射系数序列,或使地震记录接近反射系数序列[7]。
最小平方反褶积的目的在于把已知的输入信号转换为与给定的期望输出信号在最小平方误差的意义下最佳接近的输出,脉冲反褶积则是期望输出为零延迟尖脉冲的最小平方反褶积。
本文依托PROMAX及MBP系统实现对地震资料原始炮集的处理,并就脉冲反褶积的特点及分辨率与信噪比的关系做一简单研究。
1 脉冲反褶积的基本原理和实现方法反褶积的基本原理因为大地滤波器的作用,地震脉冲变成了有一定持续时间的子波,从而使本来可以清晰反映地层层序的尖脉冲序列“模糊化”了,降低了地震记录对地层的纵向分辨能力。
显然,要想利用地震记录划分岩层(主要是能区分薄层),我们希望在所得到的地震记录上,每个界面的反射都表现为一个窄脉冲——其强弱与反射界面的反射系数大小成正比,而脉冲的极性则反映界面反射系数的符号[8]。
如果这个希望能成为现实,我们就可以在常规地震勘探中划分薄层,而且可以利用地震资料研究岩性,为油气预测提供可靠的依据[2]。
这就是说,为了提高纵向分辨率,必须去掉大地滤波器的作用,把延续几十至l00ms 的地震子波()b t 压缩成原来的震源脉冲形式,地震记录变为反映反射系数序列的窄脉冲组合,这就是反滤波所要完成的工作。
由此可知,反褶积的目的就是为了把地震子波压缩成尖脉冲,使实际的地震记录变成反射系数序列()t ξ。
假设地震记录为0()()()()()()x t S t n t b t n t ττξτ∞==+=-+∑ (1—1)其中()S t 为有效信号,()n t 为干扰波。
首先假设不存在干扰波()n t ,即:()()()()x t S t b t t ξ==* (1—2) 对两边求傅氏变换,则得到频率域的地震记录表示式:()()()X B ωωξω=⋅ (1—3)式中,()X ω、()B ω和()ξω分别为地震频谱、子波频谱和反射系数的频谱。
显然:1()()()X B ξωωω=⋅ (1—4)如果令:1()()A B ωω=(1—5) 则有:()()()A X ξωωω=⋅ (1—6) 再对(1—6)式做反傅氏变换至时间域,就可得到:()()()()()()t a t x t a t b t t ξξ=*=** (1—7) 式中,()a t 为()A ω的时间函数。
根据(1—7)式知:()()()a t b t t δ*= (1—8) 因为()b t 为地震子波,而()a t 和()b t 之间又存在着频谱互为倒数的关系(即1()()A B ωω=),所以把()a t 称为反子波,又叫做反褶积因子(deconvolutionoperator )。
由此可知,如已知地震子波,利用数学方法求出()a t ,再利用(1—7)式让反子波()a t 与地震记录()x t 做褶积,就可以求出反射系数序列()t ξ,即()()()t a x t τξττ=-∑ (1—9)这样一个过程就叫做反褶积(或反滤波)。
经过这样的处理,就可以达到把地震子波压缩成尖脉冲,从而达到提高地震记录纵向分辨能力的目的。
脉冲反褶积的原理脉冲反褶积的基本思想在于设计一个滤波算子,用它把已知的输入信号转换为与给定的期望输出信号在最小平方误差的意义下是最佳接近的输出。
若将地震子波作为反滤波的输入,期望输出则为δ尖脉冲。
若设计另一滤波器输入信号()g t 是某滤波器的输出,而期望输出()t δ是该滤波器的输入,则按此思想求得的滤波因子()a t 即称为脉冲反滤波因子,用它进行的滤波就是脉冲反滤波,即脉冲反褶积。
先假设期望输出为窄脉冲()d t ,在子波已知的情况下,设待求的反滤波因子()a t 起始时刻为0m -,延续长度为(1)m +。
即0000()[(),(1),(2),,()]a t a m a m a m a m m =--+-+-+当已知输入——地震子波()[(0),(1),,()]b t b b b n =时,实际输出为00()()()()()m mm c t a t b t a b t τττ-+=-=*=-∑实际输出与期望输出的误差平方和为0002[()()()]m m n m m t m m Q a b t d t τττ-++-+=-=-=--∑∑ (1—10)要使Q 为最小,数学上就是求Q 的极值问题,即求满足0()Qa l ∂=∂ 000(,1,,)l m m m m =--+-+ (1—11)的滤波因子()a t 。
因为00()()()m m n bb t m b t b t l r l ττ-++=---=-∑为地震子波的自相关函数,而00()()()m m n bd t m d t b t l r l -++=--=∑为地震子波与期望输出的互相关函数,故(1—11)式可写为()()()()()()()()()()()()()()()⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+---=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+-+--⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--m m r m r m r m m a m a m a r m r m r m r r r m r r r bd bd bd bb bb bb bb bb bb bb bb bb 00000010110110 (1—12) 此方程系数矩阵即为拖布利兹矩阵。
若期望输出是δ脉冲,则互相关为00()()()()m m n bd t m r l t b t l b l δ-++=-=-=-∑(1—13)基本方程(1—12)变为()()()()()()()()()()()()()()()⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+-+--⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--m m b m b m b m m a m a m a r m r m r m r r r m r r r bb bb bb bb bb bb bb bb bb 000000110110110 (1—14) 一般情况下,地震子波为未知的,为在未知子波的情况下求出反滤波因子,必须对地震子波及反射系数序列加上一定的假设条件,他们包括:A.假设反射系数序列()R t 是随机的白噪序列,即其自相关为10()()0,RR r ττδτ=⎧==⎨⎩,其他 (1—15) B.假设地震子波是最小相位的。
根据假设A ,地震子波的自相关()bb r τ可以用地震记录()x t 的自相关()xx r τ代替。
根据假设B ,可知地震子波的Z 变换()B z 的零点全部在单位圆外,也即反滤波因子()a t 的Z 变换1()()A zB z =的分母多项式的零点全在单位圆外,故()a t 是稳定的、物理可实现的。
因此,00m =,自由项变为[(0),(1),,()]T b b b m --。
又因()b t 必为物理可实现的,故(1)0b -=,(2)0b -=,,()0b m -=。
令'()()(0)a t a t =,则基本方程变为()()()()()()()()()()()()⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--001100110110''' m a a a r m r m r m r r r m r r r xx xx xx xx xx xx xx xx xx (1—16)这就是脉冲反褶积的基本方程,其系数矩阵中各元素可直接由地震记录求得。
求出的反滤波因子'()a t 仅与()a t 相差常数倍,不影响压缩子波、提高分辨率的反滤波作用。
当求取了反褶积因子()a t 后,令其与地震记录()x t 进行褶积运算,即'()()()S t a t x t =*,则()S t 即为经过脉冲反褶积之后输出地新的地震记录。
当地震子波的谱中有零值或接近零的值时,其()A f 将趋于无穷大,因此直接由上述方程求解出的反滤波因子收敛很慢,震荡激烈。
解决上述问题的办法是在输入道的频谱中加一小白噪,这就相当于给输入道的零延迟自相关值加一个小幅度的尖脉冲,也即在拖布利兹矩阵的主对角线上用(1)(0)xx r λ+代替(0)xx r 。
这称为预白噪化处理,λ一般是一个很小的正数,称为白噪系数(white noise coefficient )。
但预白噪化处理会降低滤波结果的分辨率,即在被极大压缩后的地震子波后面跟上一个小的摆动,λ越大,这种影响就越大。
在后面的内容中将通过原始地震记录处理结果的对比具体分析这一影响。
2 实际资料处理中脉冲反褶积的参数分析根据脉冲反褶积的基本原理和实现方法,反褶积因子长度与白噪系数将直接影响脉冲反褶积的处理效果。
本文依托PROMAX对基于PLUTO模型生成的数据体(如图2—1)的处理及MBP系统对处理结果的频谱分析进行如下时——频关系分析。
图2—1 基于PLUTO模型生成的数据体及其频谱反褶积因子长度的影响为分析反褶积因子长度对脉冲反褶积处理效果的影响,我们固定白噪系数为,分别取反褶积因子长度为40ms、80ms、120ms、200ms和400ms对原始炮集进行处理,由此分析反褶积因子长度的影响。
实验1 取反褶积因子长度为40ms,处理结果及频谱如图2—2。