基于保角变换的双谱域相位谱估计方法及其在地震子波估计中的应用(英文)

地震子波估计是地震资料处理与解释中的重要环节,它的准确与否直接关系到反褶积及反演等结果的好坏。高阶谱(双谱和三谱)地震子波估计方法是一类重要的、新兴的子波估计方法,然而基于高阶谱的地震子波估计往往因为高阶相位谱卷绕的原因,导致子波相位谱求解产生偏差,进而影响了混合相位子波估计的效果。针对这一问题,本文在双谱域提出了一种基于保角变换的相位谱求解方法。通过缩小傅里叶相位谱的取值范围,有效避免了双谱相位发生卷绕的情况,从而消除了原相位谱估计中双谱相位卷绕的影响。该方法与最小二乘法相位谱估计相结合,构成了基于保角变换的最小二乘地震子波相位谱估计方法,并与最小二乘地震子波振幅谱估计方法一起,应用到了地震资料混合相位子波估计中。理论模型和实际资料验证了该方法的有效性。同时本文将双谱域地震子波相位谱估计中保角变换的思想推广到三谱域地震子波相位谱估计中。     

基于矢量预测的SIMO系统混合相位地震子波提取方法研究

针对高阶统计量混合相位地震子波提取方法的局限性, 提出一种基于矢量预测的单输入多输出系统(SIMO)的混合相位地震子波提取方法. 该方法利用二阶循环平稳统计量包含的系统相位信息, 将CMP道集视为一个单输入多输出系统的输出, 利用道集中相邻两道或多道数据通过矢量预测来构建反子波计算的方程式, 进一步进行混合相位子波提取. 利用提取出的子波相位信息对CMP道集进行纯相位滤波, 能够替代相位校正技术, 并且利用获取的反褶积算子对CMP道集进行反褶积处理, 使提高分辨率后的不同道子波振幅、 频率、 波形相一致, 提高叠加的质量. 模型试算和实际资料处理结果表明, 文中方法适用于任意相位的子波提取及反褶积处理, 且处理精度较高, 具有较高的实际应用价值.      

利用EMD和子波振幅谱与相位谱关系的时变子波提取方法

本文首先分析了地震波在黏弹介质的传播规律,基于黏弹介质地震波动方程总结了时变子波振幅谱和相位谱的关系,从而得出结论,准确估计子波相位谱初值和不同时刻的子波振幅谱是实现时变子波准确提取的必要条件.在此基础上,针对传统方法限制子波振幅谱形态且受限于分段平稳假设的问题,提出了一种利用EMD(Empirical Mode Decomposition)和子波振幅谱与相位谱关系的时变子波提取方法,根据子波对数振幅谱光滑连续而反射系数对数振幅谱振荡剧烈的特点,采用EMD方法将不同时刻地震记录的对数振幅谱分解为一组具有不同振荡尺度的模态分量,通过滤除振荡剧烈分量、重构光滑连续分量提取时变子波振幅谱;再应用子波振幅谱和相位谱的关系提取时变子波相位谱,将分别提取的振幅谱和相位谱逐点进行合成,最终实现时变子波的准确提取.本文方法不需要求取Q值,适用于变Q值的情况,具有良好的抗噪性能.数值仿真和叠后实际资料处理结果表明,相比传统的分段提取方法,利用本文方法提取的时变子波准确度更高,研究成果对提高地震资料分辨率具有重要意义.     

非稳态地震记录时变子波估计

地震子波估计是地震资料处理和解释中的一个关键问题,子波估计的可靠性会直接影响反褶积和反演的准确度.现有的子波估计方法分为确定型和统计型两种类型,本文通过结合这两类方法,利用确定型的谱分析法和统计型的偏度最大化方法,分别提取时变子波的振幅和相位信息,得到估计的时变子波.这种方法不需要对子波进行任何时不变或相位等的假设,具有对时变相位的估计能力.进而利用估计时变子波进行非稳态反褶积,提高地震记录的保真度,为精细储层预测和描述提供高质量的剖面.理论模型试算验证了方法的可行性,通过实际地震资料的处理应用,表明该方法能有效地提取出子波时变信息.     

高阶谱混合方法地震子波估计及处理

凭借高阶累积量对噪声的不敏感性,依据地震记录高阶谱中包含的子波相位、幅值信息,提出了基于双谱和三谱混合的子波恢复方法,并对理论合成记录进行子波估计及处理模拟试验,其结果论证了该方法的可行性.同时,用本文介绍的方法对野外采集的地震资料进行处理后,其分辨率明显提高,说明了高阶谱技术在资料处理方面有相当大的潜力.     

基于高阶统计的非最小相位地震子波恢复

利用高阶统计包含信号的相位信息特性,并基于信号的四阶累积量及其四阶谱,提出一种地震信号的非最小相位子波的估计方法.在任意高斯噪声环境下,对地震子波进行最小相位和最大相位谱分解,两部分信息完全可以从四阶谱中恢复.计算机数值模拟实验证实了方法的有效性.     

一种基于信息反馈的高精度地震子波提取方法

针对实际地震数据处理过程中参数化模型方法提取的子波与实际地震子波的一致性及其子波提取方法的有效性问题,本文提出一种基于信息反馈思想的地震子波提取方法.该方法利用提取的子渡合成地震记录,对合成地震记录和原始地震记录中的关键属性、特定参数进行分析比较,并将比较结果作为反馈信息作用于地震子波提取过程.理论研究与分析结果表明,...     

复小波包域的微震信号分析提取方法

提出了一种在复小波包域分析提取微震信号的新方法。此方法先采用复小波包分解同时获得信号的幅值信息和相位信息,再采用一种称为“比值加权”的复小波包重构法,重构出信噪比大大增强的微震信号。实际应用表明这种新方法在提取微震信号,提高信噪比方面效果显著。     

地震复谱分解技术及其在烃类检测中的应用

谱分解技术在地震解释领域已得到广泛应用,但常用的谱分解方法存在两方面的不足.一是时间分辨率低,难以对薄层进行刻画;二是在烃类检测中多解性强,难以区分流体类型.为了改善该问题,本文提出一种基于地震复谱分解技术的烃类检测方法.复谱分解是指用一个包含多个不同频率Ricker子波的复子波库对地震道进行分解,从而得到时变子波频率和相位信息的过程.借助稀疏反演技术复谱分解可以获得高分辨率的时频能量谱和时频相位谱.本文首先通过拟合算例验证了复谱分解方法刻画薄层的能力以及求取子波频率和相位的准确性.然后利用基于Kelvin-Voigt模型的黏弹波动方程数值模拟对衰减引起子波相位改变的原因进行了分析.最后通过实际资料应用展示了本文方法在储层预测中的高时间分辨率优势,验证了利用子波相位信息识别气藏的有效性.     

一种ARMA模型地震子波提取方法研究

在地震子波因果、混合相位的假设下,本文突破突破滑动平均(MA)型假设的地震子波提取技术,提出一种阶数吝啬的自回归滑动平均(ARMA)模型对地震子波进行参数化准确建模的方法.针对地震子波ARMA模型定阶困难,超定阶容易造成计算量大、运算速度慢,欠定阶不能满足精确子波的要求,本文采用基于自相关函数的奇异值分解(SVD)法确定AR模型阶数,同时将信息量准则法与高阶累积量法相结合,提出了一种新的MA模型定阶法.数值仿真和实际地震数据处理结果表明,本文所用方法可以有效地压制加性高斯色噪声,信息量准则法可有效提高MA定阶的准确率,在保证子波精度的同时尽可能降低模型阶数,实现运算高效率.     

L1 norm optimal solution match processing in the wavelet domain

Greater attention has been paid to vintage-merge processing of seismic data and extracting more valuable information by the geophysicist. A match filter is used within many important areas such as splicing seismic data, matching seismic data with different ages and sources, 4-D seismic monitoring, and so on. The traditional match filtering method is subject to many restrictions and is usually difficult to overcome the impact of noise. Based on the traditional match filter, we propose the wavelet domain L1 norm optimal matching filter. In this paper, two different types of seismic data are decomposed to the wavelet domain, different detailed effective information is extracted for L1-norm optimal matching, and ideal results are achieved. Based on the model test, we find that the L1 norm optimal matching filter attenuates the noise and the waveform, amplitude, and phase coherence of result signals are better than the conventional method. The field data test shows that, with our method, the seismic events in the filter results have better continuity which achieves the high precision seismic match requirements.     

复数子波匹配追踪算法识别薄层砂体

针对东营凹陷滩坝砂岩薄砂体的预测识别问题,研究了复小波匹配追踪方法.从地震信号morlet小波分解及重构分析入手,讨论了重构地震信号时关于频率、振幅、相位及时移参数的选取方法及其具体的选取变量.并就关键的振幅参数,研究了改善的计算方法.常规的匹配追踪算法扫描地震信号的所有时间点和频率.在本文中,为了改善时频分辨率,采用局部扫描主频和子波的时间延迟.在具体实现过程中,采用计算地震信号的平均瞬时频率和地震信号的瞬时包络处的时间,做为采样频率和时间采样点,得到与地震信号最佳相关的子波.对研究的方法从理论模型和实际资料进行了论证分析,证明理论上正确合理,实际应用效果显著.     

基于物理小波的频谱分解方法及应用研究

在地震资料频谱分解中,采用匹配地震子波的物理小波,依据地震信号的特征,用振幅、能量衰减率、能量延迟时间及地震子波的中心频率等四类参数构造基本小波,把地震信号分解在小波域,高频分量能够得到精细的刻画.本文以物理小波变换为工具, 给出了该变换中的核函数的选择方法,进而提出了基于物理小波变换的频谱成像方法.我们将此方法用于海上某油田河流相储层的描述,并与常规软件中的小波变换频谱成像结果进行了对比, 结果表明,本文提出的方法更能精细地刻画地质事件.     

基于广义高斯分布的地震盲反褶积方法研究

Bussgang算法是针对褶积盲源分离问题提出的,本文将其用于地震盲反褶积处理.由于广义高斯概率密度函数具有逼近任意概率密度函数的能力,从反射系数序列的统计特征出发,引入广义高斯分布来体现反射系数序列超高斯分布特征.依据反射系数序列的统计特征和Bussgang算法原理,建立以Kullback-Leibler距离为非高斯性度量的目标函数,并导出算法中涉及到的无记忆非线性函数,最终实现了地震盲反褶积.模型试算和实际资料处理结果表明,该方法能较好地适应非最小相位系统,能够同时实现地震子波和反射系数估计,有效地提高地震资料分辨率.     

Nonstationary deconvolution using maximum kurtosis optimization

Deconvolution is an essential step for high-resolution imaging in seismic data processing. The frequency and phase of the seismic wavelet change through time during wave propagation as a consequence of seismic absorption. Therefore, wavelet estimation is the most vital step of deconvolution, which plays the main role in seismic processing and inversion. Gabor deconvolution is an effective method to eliminate attenuation effects. Since Gabor transform does not prepare the information about the phase, minimum-phase assumption is usually supposed to estimate the phase of the wavelet. This manner does not return the optimum response where the source wavelet would be dominantly a mixed phase. We used the kurtosis maximization algorithm to estimate the phase of the wavelet. First, we removed the attenuation effect in the Gabor domain and computed the amplitude spectrum of the source wavelet; then, we rotated the seismic trace with a constant phase to reach the maximum kurtosis. This procedure was repeated in moving windows to obtain the time-varying phase changes. After that, the propagating wavelet was generated to solve the inversion problem of the convolutional model. We showed that the assumption of minimum phase does not reflect a suitable response in the case of mixed-phase wavelets. Application of this algorithm on synthetic and real data shows that subtle reflectivity information could be recovered and vertical seismic resolution is significantly improved.     

Identification method of weak seismic phases on the basis of wavelet packet transform

This paper describes a sort of new method identifying seismic phase by the name of wavelet packet transform. Perfectness and development of the wavelet packet transform is based upon the idea of its multiscale analysis. The method of wavelet packet transform can depict the anomalous changes information of transient spectra of seismic wave onset, and come true the target of identifying seismic phase especially weak seismic phase. Then this paper presents discriminating examples of simulating digital signals and actual seismic phase. Compared with conventional seismic phase discrimination, studied results show that the wavelet packet transform method is an available tool of weak signal analyses, and have unexampled merits and attractive application foreground. This research gets hold of Higher School Doctor Scientific Research Foundation (No. 157 WJ0704 9435611) and supported by the National Natural Science Foundation (No. 49474211).     

Hilbert-Huang变换在提取地震信号动力特性中的应用

H ilbert-Huang变换(HHT)是一种处理非线性、非平稳信号的新方法。它通过经验模态分解将信号分解为有限个固有模态函数,并对每个固有模态函数进行H ilbert变换得到H ilbert谱。本文将这种方法应用于地震信号动力特性的提取,有效地获得了信号能量的时频分布,量化提取了中心频率、瞬时相位、瞬时能量、H ilbert能量、最大振幅对应的时频分布等动力特性,并与Fourier变换、小波变换等进行了比较,显示了HHT的优势以及对于进一步实现结构分析和控制的重要意义。