基于Seislet变换的稀疏约束多震源最小二乘逆时偏移

多震源地震采集技术允许一次性激发不同位置处的震源,得到来自多个震源的混合地震数据,该技术采集效率高,能有效降低采集成本.多震源地震数据成像效率高,但在偏移剖面中会引入串扰噪声,影响成像精度.最小二乘偏移常被用于压制多震源地震数据成像中的串扰噪声,但常规的最小二乘偏移并不能很好的消除串扰噪声对成像结果的影响,难以满足成像精度的要求.因此,为了保证反演的稳定性并改善反演结果,根据反射系数在Seislet域的稀疏性,本文引入了Seislet变换作为变换域稀疏约束的变换算子,实现了基于Seislet变换的稀疏约束多震源最小二乘逆时偏移,数值实验表明该方法能有效压制串扰噪声.     

基于构造导向滤波的多震源最小二乘逆时偏移方法研究（英文）

多震源同时采集技术能够有效提高采集效率,得到来自多个震源的混合地震数据,该技术能缩短采集周期,降低采集成本,但对混合地震数据直接成像会在成像结果中引入串扰噪音,影响成像质量。因此,本文在实现多震源最小二乘逆时偏移的基础上,引入构造导向滤波算子作为多震源最小二乘逆时偏移的预条件算子,沿着构造走向应用非平稳滤波在有效保护构造信息的前提下压制串扰噪音,通过共轭梯度法使得反偏移数据与观测数据之间的误差达到最小,最终得到信噪比更高的成像结果。合成数据的数值实验表明,本文所提出的方法能够有效压制串扰噪音,提高成像精度。     

同时震源数据的加权结构增强最小二乘逆时偏移

同时震源（Simultaneous-source,SS）地震采集技术能有效地提高地震数据采集效率,但直接对SS混合数据偏移成像会在最后的成像剖面中引入很强的串扰噪声.将SS数据偏移成像看作一个反演问题,利用最小二乘（Least-squares,LS）求解是压制SS直接成像中串扰噪声的一种有效尝试.构造增强滤波（Structure-enhancing filter,SE）约束的最小二乘逆时偏移（LSRTM）方法可以有效地压制SS数据成像中的串扰噪声,但SE实质为低通滤波,会将成像中的陡倾角等细节信息平滑涂抹,降低成像分辨率.本文在利用SE对LSRTM约束的基础上,提出了基于加权构造增强约束的LSRTM方法（WSE-LSRTM）并应用于SS数据的反演成像中.该方法不仅能够有效地压制串扰噪声（cross-talk）、保留结构信息,而且可以保护成像中的陡倾角结构不被过度平滑而破坏.在对简单模型和复杂Marmousi模型的数值测试中,该方法都取得了良好的效果.     

地震偏移反演成像的迭代正则化方法研究

利用伴随算子L^*,直接的偏移方法通常导致一个低分辨率或模糊的地震成像.线性化偏移反演方法需求解一个最小二乘问题.但直接的最小二乘方法的数值不稳定,为目视解译带来困难.本文建立约束正则化数学模型,研究了地震偏移反演成像问题的迭代正则化求解方法.首先对最小二乘问题施加正则化约束,接着利用梯度迭代法求解反演成像问题,特别是提出了共轭梯度方法的混合实现技巧.为了表征该方法的可实际利用性,分别对一维,二维和三维地震模型进行了数值模拟.结果表明该正则偏移反演成像方法是有效的,对于实际的地震成像问题有着良好的应用前景.     

基于各向异性全变分约束的多震源弹性波全波形反演

多震源编码技术可以提高全波形反演的计算效率,但同时会引入串扰噪声使反演结果质量降低. 全变分约束可以有效地压制层内噪声并突出模型界面,其与多震源技术的结合,能在大大提高弹性波全波形反演效率的同时提高反演质量. 本文提出了一种高效的动态多震源全波形反演策略,可以在离散串扰噪声的同时保证照明的均匀性. 根据残留串扰噪声的分布特征,构建了与之匹配的基于各向异性全变分约束的弹性波全波形反演方法. 为了减少周期跳跃效应,将基于稀疏约束的低频重构算法应用于弹性波地震记录,给出了利用快速梯度投影算法求解各向异性全变分约束的全波形反演流程. 模型数据测试结果表明本文的方法不仅能有效地抑制多震源方法导致的串扰噪声,同时也能降低观测数据中的噪声对反演结果的影响.     

起伏地表条件下的混叠数据最小二乘逆时偏移

剧烈起伏地表给地震成像带来巨大挑战.提出了一种曲网格-矩形网格耦合机制,并将耦合网格机制应用到最小二乘逆时偏移中,推导了辅助坐标系下的梯度公式、偏移算子和反偏移算子,提出了起伏地表最小二乘逆时偏移方法,在起伏地表复杂构造的成像中起到了很好的效果.对于混叠数据,采用最小二乘逆时偏移技术可以压制成像过程中的部分串扰噪声,同时引入静态编码技术可以进一步压制串扰成像噪声,最后通过整形规则化滤波技术可以很好地消除串扰成像噪声.     

混叠数据最小二乘偏移编码策略分析

随着三维高分辨率、高精度及宽方位地震采集技术的应用,野外采集获取了大量观测数据,海量数据对地震处理方法提出了更高的要求.本文将编码思想应用于混叠数据处理,能够较好地在提高地震处理效率的同时,压制串扰噪声.不同编码方式及编码算子直接影响成像串扰噪声压制效果、成像精度、计算效率及存储.本文采用在频率域对炮集分频的编码方式,并将其应用在最小二乘偏移当中,通过模型试算分析了动态、静态及动静混合三种编码方式的优缺点,初步探讨了不同编码策略的适应性.     

多震源地震数据偏移成像方法

多震源地震技术是一种高效的地震数据采集方法技术,得到的地震记录是来自多个震源的混合地震数据.本文在多震源波场传播理论和地震波场满足线性叠加原理的基础上,提出了两种多震源地震数据的偏移成像方法.第一种方法是首先对多震源地震数据进行分离,得到各个单震源的地震数据,然后再利用常规的偏移成像方法进行处理;第二种方法是多震源地震数据的直接偏移成像.把本文提出的多震源偏移成像方法应用于数值模拟的多震源地震数据,验证了本文方法的正确性和有效性,直接偏移成像方法较分离后再偏移方法具有更高的计算效率.     

基于海底电缆数据的声弹耦合介质多参数最小二乘逆时偏移（英文）

在海洋地震勘探中,海底电缆技术采集的多分量地震数据,涉及到多参数的反演与成像问题,本文针对海底电缆多分量地震数据提出了一种弹性波多参数最小二乘逆时偏移方法。该方法的波场延拓算子为混合方程,即在海水介质中采用声波方程进行波场计算,而海底固体介质的波场由纵横波形分离的矢量弹性波方程得到。在海底界面中采用声弹耦合控制方程将两种类型的方程结合起来。通过推导纵横波形分离的弹性波偏移算子、反偏移算子和梯度公式实现基于纵横波形分离的弹性波最小二乘逆时偏移方法。通过模型试算证明了该方法能够得到高质量的纵波速度和横波速度分量的成像剖面,相比与传统弹性波最小二乘逆时偏移方法,多参数耦合造成的成像串扰噪音得到了很好地压制。     

地震波干涉偏移及预条件正则化最小二乘偏移成像方法对比

地震波干涉偏移和偏移反演成像是近年来十分活跃的两个研究领域.干涉偏移提供了一个新的地震波数据成像工具,而偏移反演则提供了高逼近度地震成像.二者的共同目的是改善传统直接偏移方法的成像效果,展宽成像区域并提高成像的分辨率.本文研究干涉偏移方法和偏移反演方法对于地震成像效果的影响,探讨二者在提高成像分辨率上的异同.对于偏移反演,通过建立正则化模型,研究了预条件共轭梯度迭代正则化方法及改进措施,并通过绕射点模型数值模拟验证了该方法比直接偏移能够提高振幅的保真度和成像的分辨率.对于干涉偏移和偏移反演这两种方法,对层速度地震模型进行了数值模拟.结果表明干涉偏移和偏移反演成像方法比传统的偏移方法在成像效果上是更加有效的,因而对于实际的地震成像问题很有应用前景.     

Multisource least-squares reverse-time migration with structure-oriented filtering

The technology of simultaneous-source acquisition of seismic data excited by several sources can significantly improve the data collection efficiency. However, direct imaging of simultaneous-source data or blended data may introduce crosstalk noise and affect the imaging quality. To address this problem, we introduce a structure-oriented filtering operator as preconditioner into the multisource least-squares reverse-time migration (LSRTM). The structure-oriented filtering operator is a nonstationary filter along structural trends that suppresses crosstalk noise while maintaining structural information. The proposed method uses the conjugate-gradient method to minimize the mismatch between predicted and observed data, while effectively attenuating the interference noise caused by exciting several sources simultaneously. Numerical experiments using synthetic data suggest that the proposed method can suppress the crosstalk noise and produce highly accurate images.     

局部倾角约束最小二乘偏移方法研究

随着石油勘探难度的进一步加大,地震数据往往存在采样不规则、地震道缺失等现象,如果不对其进行处理,会对后续的地震成像产生影响,引入成像噪音.针对这一问题,一般是通过地震道插值或数据规则化对叠前数据进行处理,然后采用常规的偏移方法进行成像,本文则是将地震成像看作最小二乘反演问题,在共成像点道集引入平滑算子,在共偏移距/角度道集引入平面波构造算子(PWC)进行约束,通过预条件共轭梯度法使得反偏移后数据与输入数据之间的误差达到最小,最终得到信噪比更高、振幅属性更为可靠的成像结果.理论模型和实际资料处理表明,本文方法不仅可以有效压制数据不规则对成像产生的噪音,而且具有更高的成像精度.     

Preconditioned prestack plane-wave least squares reverse time migration with singular spectrum constraint

Least squares migration can eliminate the artifacts introduced by the direct imaging of irregular seismic data but is computationally costly and of slow convergence. In order to suppress the migration noise, we propose the preconditioned prestack plane-wave least squares reverse time migration (PLSRTM) method with singular spectrum constraint. Singular spectrum analysis (SSA) is used in the preconditioning of the take-offangle-domain common-image gathers (TADCIGs). In addition, we adopt randomized singular value decomposition (RSVD) to calculate the singular values. RSVD reduces the computational cost of SSA by replacing the singular value decomposition (SVD) of one large matrix with the SVD of two small matrices. We incorporate a regularization term into the preconditioned PLSRTM method that penalizes misfits between the migration images from the plane waves with adjacent angles to reduce the migration noise because the stacking of the migration results cannot effectively suppress the migration noise when the migration velocity contains errors. The regularization imposes smoothness constraints on the TADCIGs that favor differential semblance optimization constraints. Numerical analysis of synthetic data using the Marmousi model suggests that the proposed method can efficiently suppress the artifacts introduced by plane-wave gathers or irregular seismic data and improve the imaging quality of PLSRTM. Furthermore, it produces better images with less noise and more continuous structures even for inaccurate migration velocities.     

页岩微米孔隙结构重构的非光滑正则化及快速梯度优化算法

页岩微观结构认识是页岩气勘探开发的基础.传统的探测手段是基于表面的有损观测方法.本文应用上海光源同步辐射技术对页岩结构进行无损探测获取投影数据,该技术可以避免X射线硬化.我们利用X射线计算机断层成像技术进行图像恢复,提出了L1模+TV(全变差)非光滑正则化方法抑制噪声影响,提高图像对比度.实验证明,该方法是准确重建页岩微观结构的有效方法.     

Deblending of Simultaneous-source Seismic Data using Fast Iterative Shrinkage-thresholding Algorithm with Firm-thresholding

In this paper, an improved algorithm is proposed to separate blended seismic data. We formulate the deblending problem as a regularization problem in both common receiver domain and frequency domain. It is suitable for different kinds of coding methods such as random time delay discussed in this paper. Two basic approximation frames, which are iterative shrinkage-thresholding algorithm (ISTA) and fast iterative shrinkage-thresholding algorithm (FISTA), are compared. We also derive the Lipschitz constant used in approximation frames. In order to achieve a faster convergence and higher accuracy, we propose to use firm-thresholding function as the thresholding function in ISTA and FISTA. Two synthetic blended examples demonstrate that the performances of four kinds of algorithms (ISTA with soft- and firm-thresholding, FISTA with soft- and firm-thresholding) are all effective, and furthermore FISTA with a firm-thresholding operator exhibits the most robust behavior. Finally, we show one numerically blended field data example processed by FISTA with firm-thresholding function.     

基于混叠震源和频率组编码的频率域自适应全波形反演(英文)

全波形反演是一种高精度的地震成像方法,可以对地下介质物性参数模型进行准确的重构。然而在实际应用中,尤其是在三维复杂介质反演中,计算成本太大是该方法的一个重要缺陷。将混叠震源技术引入到频率域全波形反演中可以大幅度地降低计算成本,提高反演效率。但是使用震源编码技术也带来了两个问题:一方面,参与编码的各个震源之间会产生"串扰噪声",导致反演结果中出现假象;另一方面,基于震源编码的频率域全波形反演方法周围噪声较为敏感,使该方法对含噪数据反演质量较差。本文引入一种频率组编码方法来压制"串扰噪声",并基于震源编码技术提出一种频率域自适应全波形反演方法,通过一个与频率相关的自适应选择机制,将常规频率域全波形反演方法和基于震源编码的全波形反演方法联合起来,在保证反演质量的同时也最大程度地提高了反演效率。     

A seismic interpolation and denoising method with curvelet transform matching filter

A new seismic interpolation and denoising method with a curvelet transform matching filter, employing the fast iterative shrinkage thresholding algorithm (FISTA), is proposed. The approach treats the matching filter, seismic interpolation, and denoising all as the same inverse problem using an inversion iteration algorithm. The curvelet transform has a high sparseness and is useful for separating signal from noise, meaning that it can accurately solve the matching problem using FISTA. When applying the new method to a synthetic noisy data sets and a data sets with missing traces, the optimum matching result is obtained, noise is greatly suppressed, missing seismic data are filled by interpolation, and the waveform is highly consistent. We then verified the method by applying it to real data, yielding satisfactory results. The results show that the method can reconstruct missing traces in the case of low SNR (signal-to-noise ratio). The above three problems can be simultaneously solved via FISTA algorithm, and it will not only increase the processing efficiency but also improve SNR of the seismic data.