改善地震勘探记录的4项技术

为改善地震勘探记录、提高信噪比,近年来提出了基于混沌理论的混沌振子滤波技术（CVM）、基于多道最小平方原理和CVM的时空域双曲滤波技术（HTDF）、基于时频分析和Wigner-Ville分布的时频峰值滤波技术（TFPF）以及基于独立分量分析（ICA）的多次波消减技术。用CVM技术可以在强随机噪声背景中确定同相轴的时空位置;HTDF是CVM的后续处理,使湮没在噪声中的同相轴显现出来。大量仿真实验和实际资料处理表明,TFPF技术可应用于消减地震记录中的随机噪声。基于ICA的多次波消减技术可确定输出信号的振幅和次序。上述4项技术若应用于实际资料,尚需要分别解决诸如计算时间、辅助性处理、因子振幅谱补频、变时窗技术、处理流程的系统工程等问题。     

基于反距离加权法的混采地震数据分离方法

为将混合地震记录分离为单炮地震记录,笔者采用基于反距离加权的迭代分离方法,在非共炮点域对伪分离数据进行混叠噪声的压制,将其变换回共炮点域,得到分离后的单炮地震记录。模拟数据和实际数据的处理结果证明,本方法能够有效地实现混合数据分离。相较于单独使用多级中值滤波方法,本分离方法能更好的保留有效信息。     

常用时频分析方法的瞬时Teager主能量储层检测对比研究

地震谱分解技术能够从地震数据中提取丰富的地质信息,当层位中含有储层时,能量衰减就会出现“高频衰减,低频共振”的异常现象,瞬时Teager主能量这一地震属性能增强这种能量衰减异常现象,更有效地突出油气区域。首先利用测试信号对比分析了短时傅里叶变换、小波变换、S变换、Wigner-Ville变换、平滑伪Wigner-Ville变换的时频聚集性;然后利用短时傅里叶变换、小波变换、S变换、Wigner-Ville变换、平滑伪Wigner-Ville变换获得实际数据的时频表示,再利用时频表示计算地震数据的单频瞬时Teager能量和瞬时Teager主能量,并比较了不同时频分析方法的瞬时Teager主能量在储层预测方面的性能。研究结果表明基于平滑伪Wigner-Ville变换的瞬时Teager主能量储层预测效果最好,可以有效地区分储层和岩石层。     

异常振幅衰减法压制海上船噪声干扰CSCD

海上船噪声干扰是海洋地震数据中的主要干扰波之一,由于其反射同相轴符合地震时距曲线规律,且其频谱与有效信号基本重叠,用滤波等常规噪声压制技术很难对其进行有效地压制。由于海上船相对于地震采集拖缆的位置具有随机性,共炮点域中的规则船干扰在共偏移距域内变为随机强能量噪音,为此提出一种用异常振幅衰减法压制海上船噪声干扰的方法,其思路是先将炮集抽成共偏移距道集,然后用异常振幅衰减法对船噪声干扰进行压制。通过对实际海洋地震资料进行处理,得到了良好的应用效果。     

异常振幅衰减法压制海上船噪声干扰

海上船噪声干扰是海洋地震数据中的主要干扰波之一,由于其反射同相轴符合地震时距曲线规律,且其频谱与有效信号基本重叠,用滤波等常规噪声压制技术很难对其进行有效地压制。由于海上船相对于地震采集拖缆的位置具有随机性,共炮点域中的规则船干扰在共偏移距域内变为随机强能量噪音,为此提出一种用异常振幅衰减法压制海上船噪声干扰的方法,其思路是先将炮集抽成共偏移距道集,然后用异常振幅衰减法对船噪声干扰进行压制。通过对实际海洋地震资料进行处理,得到了良好的应用效果。     

几种重排算法在地震信号处理中的实验分析

阐述了时频分析技术中重排算法的基本思想,给出了部分重排算法的局部能量重心表达式;设计了两个数值实验,利用几种重排算法对单道地震信号进行了计算和分析比较。结果表明:重排算法不仅能有效抑制交叉项,同时也能提高时频聚集性,从而获得更理想的局部信号特征。其中以重排Spectrogram分布的时频聚集能力最佳,尤其适合于突出主频信号;重排平滑伪Wigner-Ville分布同样也能够获得较理想的时频效果,但稍弱于前一种方法;重排伪MH分布的时频聚集性相对较差,没有对分散的能量进行有效的重新分配处理。重排算法因其突出的时频聚集能力,应用在地震剖面中可以得到更加细致的瞬时频率特征。      

地震资料处理中的Radon变换及反Q滤波

Radon变换利用信号的横向相关性和信号根幅随炮检距变化的特征,提取有效反射信号同相轴,同时提取的零炮检距地震剖面,保留了地震记录的高频信息,达到了提高分辨率的目的。叠前反Q滤波是以FUTTERMAN衰减模型为理论基础,校正地震子波相位拉伸,补偿地震波频率和振幅的损失,达到提高地震资料分辨率和信噪比及改善同相轴连续性的目的。      

基于F-K域和Curvelet-中值滤波联合去噪的混采数据分离方法

由于炮分离过程会不可避免地损失部分有效信息,为解决这一问题,笔者建立模型试验,将混采数据转至频率域进行F-K滤波预处理,在保护地震同相轴的同时压制大部分混合噪声;并变换回时间域共偏移距道集进行小时窗中值滤波,同时设计迭代公式在共检波点道集进行Curvelet阈值迭代去噪;通过不断优化得到最后分离结果。模拟数据和实际数据处理结果证明:经本文方法分离后的单震源记录清晰,具有较好的实际应用价值。     

时频重排方法在川西坳陷须家河组地震含气性检测中的应用

针对川西坳陷上三叠统须家河组储层埋深大、密度高导致地震反射信号有效频带窄、高频衰减快、主频很低的现象,研究采用重排平滑伪Wigner-Ville分布(RSPWVD)对地震信号进行频谱分析.首先采用时域和频域核函数平滑的方法,以抑制信号经Wigner-Ville分布函数频谱分析后产生的交叉项,再将能量的平均值按照区域能量的重心分配,重新安排信号在时频平面内的能量分布.对川西坳陷须家河组工区三维地震反射数据过井剖面进行RSPWVD时频分析,并与常规时频分析方法进行对比的结果表明,RSPWVD适用于地震信号的时频分析,并有利于突出时频的局部化特征和储层的微观结构,时频分辨率得到了提高.     

滤波技术在煤田断层精细检测中的应用

中值滤波技术可以有效地去除随机噪声,增强水平同相轴的连续性,但其未考虑地层倾角的变化.断层/边缘增强滤波技术考虑到地层倾角的变化因素,能够突出细微差别,改善低信噪比资料,显著提高地震剖面质量.实践证明,断层/边缘增强滤波技术能更加突出地层接触关系,可以有效提高小断层的解释精度,提高煤田三维地震勘探资料解释的精度和准确性.     

Seismic random noise attenuation and signal-preserving by multiple directional time-frequency peak filtering

Time-frequency peak filtering (TFPF) is an effective method for seismic random noise attenuation. The linearity of the signal has a significant influence on the accuracy of the TFPF method. The higher the linearity of the signal to be filtered is, the better the denoising result is. With this in mind, and taking the lateral coherence of reflected events into account, we do TFPF along the reflected events to improve the degree of linearity and enhance the continuity of these events. The key factor to realize this idea is to find the traces of the reflected events. However, the traces of the events are too hard to obtain in the complicated field seismic data. In this paper, we propose a Multiple Directional TFPF (MD–TFPF), in which the filtering is performed in certain direction components of the seismic data. These components are obtained by a directional filter bank. In each direction component, we do TFPF along these decomposed reflected events (the local direction of the events) instead of the channel direction. The final result is achieved by adding up the filtering results of all decomposition directions of seismic data. In this way, filtering along the reflected events is implemented without accurately finding the directions. The effectiveness of the proposed method is tested on synthetic and field seismic data. The experimental results demonstrate that MD–TFPF can more effectively eliminate random noise and enhance the continuity of the reflected events with better preservation than the conventional TFPF, curvelet denoising method and F–X deconvolution method.     

Seismic random noise attenuation by time-frequency peak filtering based on joint time-frequency distribution

Time-Frequency Peak Filtering (TFPF) is an effective method to eliminate pervasive random noise when seismic signals are analyzed. In conventional TFPF, the pseudo Wigner–Ville distribution (PWVD) is used for estimating instantaneous frequency (IF), but is sensitive to noise interferences that mask the borderline between signal and noise and detract the energy concentration on the IF curve. This leads to the deviation of the peaks of the pseudo Wigner–Ville distribution from the instantaneous frequency, which is the cause of undesirable lateral oscillations as well as of amplitude attenuation of the highly varying seismic signal, and ultimately of the biased seismic signal. With the purpose to overcome greatly these drawbacks and increase the signal-to-noise ratio, we propose in this paper a TFPF refinement that is based upon the joint time-frequency distribution (JTFD). The joint time-frequency distribution is obtained by the combination of the PWVD and smooth PWVD (SPWVD). First we use SPWVD to generate a broad time-frequency area of the signal. Then this area is filtered with a step function to remove some divergent time-frequency points. Finally, the joint time-frequency distribution JTFD is obtained from PWVD weighted by this filtered distribution. The objective pursued with all these operations is to reduce the effects of the interferences and enhance the energy concentration around the IF of the signal in the time-frequency domain. Experiments with synthetic and real seismic data demonstrate that TFPF based on the joint time-frequency distribution can effectively suppress strong random noise and preserve events of interest.     

应用小波变换和C3相干算法检测地震剖面同相轴

为了提高地震剖面的信噪比和分辨率，使反射同相轴容易被识别和追踪，这里提出了一种应用小波算法及C3相干算法检测地震反射同相轴的新方法。利用小波算法提高地震剖面分辨率，减少大部分随机噪声，再运用C3相关算法和倾角扫描法检测地震剖面同相轴。应用该方法对模型数据进行了试算，证明了可行性，然后检测实际地震剖面同相轴，处理后的地震剖面同相轴品质及连续性都有了明显改善，信噪比增强，分辨率相应提高。     

鄂尔多斯盆地西南部巨厚黄土塬区非纵地震资料处理技术

鄂尔多斯盆地西南部地表为巨厚黄土塬区,地表结构复杂,低降速带厚度变化快,沟中弯线受地形条件限制,测线成网困难,直测线采集资料信噪比和分辫率都较低,难以满足目前岩性勘探的需求。针对这种情况,在经过理论论证和生产试验后,研发了一套针对黄土塬地区的非纵地震勘探技术,这种技术兼顾吸收了黄土塬沟中弯线、黄土塬多线及三维地震勘探技术的优点,不仅避开了黄土塬近炮点强能量干扰,而且还展宽了叠加道集方位角。针对非纵地震资料特点,在保真保幅处理理念指导下,通过非纵资料处理技术攻关,提出了针对非纵资料的三维静校正技术、创新性应用三维噪声压制模块压制非纵测线相干噪声、改进了基于VSP测井合成记录的井控处理理念,形成了一套巨厚黄土塬区低信噪比非纵地震资料处理技术序列。      

利用LOG算子和改进相干算法提高地震资料分辨率

利用LOG算子和改进相干算法相结合可提高地震资料分辨率。模型数据与实际数据的应用效果证明, 该方法同其他方法相比, 具有较强的信噪分离作用, 能有效提高地震资料分辨率。     

基于地震资料有效信息约束的深度网络无监督噪声压制方法

地震资料处理是地震勘探中的关键环节,由于地下构造和地表条件的复杂性,地震资料的处理需要经过一系列复杂流程,从而形成多种不同类型的地震数据。不同种类的地震数据具有不同的数据特征,充分利用和发掘其中的数据特征,不仅可以充分发挥处理方法的技术潜力,消除各类非地质因素对地震资料处理质量的影响,同时可以增强地震资料处理的可靠性,改善地震资料的资料信噪比及分辨率,在复杂油气藏勘探开发中具有非常重要的基础作用。叠前地震成像道集（CRP）中的有效信号同相轴近似水平,叠后地震成像数据因为地层沉积的规律性,有效信号相比于随机噪声、成像画弧噪声等干扰具有规律、简单等特点。具体表现为CRP道集及叠后地震资料有效信号具有多尺度自相似性的特征,其高维Fourier （FK或FKK）域主要能量集中在低频、低波数区域。针对上述地震数据的特点,提出一种基于先验信息约束的深度网络地震资料无监督噪声压制方法。受到深度图像先验（DIP）的启发,神经网络的结构可以视为一种特殊的隐式先验信息,合理设计网络结构可以使得网络具有多尺度自相似性特征的提取能力。由于叠前地震成像道集数据和叠后地震成像数据有效信号的多尺度自相似性,而噪声不具备这一特性,因此,特定结构的网络可以从原始数据提取出有效信号,从而达到噪声压制的目的。叠前成像道集和叠后成像的实际数据随机噪声压制试验结果表明,本文方法具有良好的保真性与鲁棒性。此外,由于本文方法具有强大的特征提取能力,因此,对常规方法不易压制的弧状成像噪声也有良好的效果。      

基于脊波域的低信噪比地震资料处理技术

在小波分析的基础上发展起来的脊波变换方法,能更好地处理含线状变化特征的信号。针对地震资料中的同相轴信息,尝试利用脊波变换方法对其进行处理,提高剖面信噪比,突出同相轴信息。在对某工区实际地震资料的处理中发现,处理后的地震剖面同相轴品质及连续性有了明显改善,信噪比增强,分辨率相应提高,体现了该方法相对常规小波分析方法的优越性。      

无射线追踪层析静校正技术及其应用研究

静校正技术在近地表条件复杂地区的地震资料处理中具有重要意义,其校正的准确性直接影响后续的处理和解释工作。在众多静校正方法中,无射线追踪层析静校正法兼具稳定性和灵活性的优点。这里对无射线追踪层析静校正的原理和主要参数进行了分析;而后将其应用于鄂尔多斯盆地某工区黄土塬地区地震资料的处理,把处理效果与其他几种不同静校正方法进行了对比。结果表明,该方法可使单炮记录和叠加剖面的质量得到较大改善,地震记录同相轴的连续性得到增强。     

利用人工神经网络方法检测地震剖面同相轴

在地震勘探中,经过各种处理后最终得到用于解释的地震剖面实际上都可以看作是一些图像。这样,就可以从图像处理的观点来看问题,图像的特征有边缘和区域,那么,地震反射同相轴在地震剖面图像上,可以看作是一边缘。人工神经网络是近年来发展起来的一种新技术,它可以进行二维图像的边缘检测,基于这一点,把神经网络边缘检测技术应用到地震剖面上来检测地震反射界面,压制地震剖面上的随机干扰,从而改善地震图像的质量,达到提高地震资料信噪比和分辨率的目的。运用该技术对实际剖面进行了处理,效果很好,证明了方法的可行性和有效性。