用对称映射ARMA模型的零极点研究子波相位对反射系数序列反演的影响

为研究地震子波相位对反射系数序列反演的影响,在自回归滑动平均(ARMA)模型描述子波的基础上,提出采用z域对称映射ARMA模型零极点的方法构造了一系列相同振幅谱、不同相位谱的地震子波,并结合谱除法对人工合成地震记录进行反射系数序列反演.理论分析表明,子波相位估计不准时反射系数序列反演结果中残留一个纯相位滤波器,该纯相位滤波器的相位谱为真实子波和构造子波的相位谱之差.采用丰度和变分作为评价方法,在反演结果中确定出真实的或准确的反射系数序列.仿真实验和实际数据处理结果也验证了子波相位对反射系数序列反演的影响规律和评价方法的有效性,为进一步提高反射系数序列反演结果精度指明了研究方向.     

基于偏斜度准则的地震子波相位估计方法特征研究

本文研究了基于偏斜度准则的常相位旋转地震子波估计方法的优势,并分析了偏斜度准则与峰度准则的差异性及其适用条件.主要通过数值模拟试验充分说明偏斜度准则相对于峰度准则具有更高的动态范围及稳定性.偏斜度准则克服了分析信号带宽必须大于中心频率的条件,降低了反射系数对于子波相位估计的影响.相对于峰度准则,偏斜度准则在处理低信噪比的地震资料过程中表现出了更好的稳定性和准确性.通过蒙特卡洛试验进一步说明基于偏斜度准则的常相位子波估计能够准确地估计出相位为常数的地震子波,并且子波相位估计结果对地震资料噪声水平的强弱不敏感.     

薄油层时移地震差异波形特征探讨

开发导致的时移地震差异代表了油藏的岩石物理性质变化,本文从差异波形角度出发,明确了声波阻抗界面的反射系数与油层声波阻抗变化之间的函数关系,进而分析薄油层时移地震差异波形特征.通过分析得出,开发前后油层阻抗变化越大,时移地震的差异振幅幅度越大;薄油层的差异波形特征仅与油层的声波阻抗变化有关,油层声波阻抗增大导致与地震子波微分形式相同的差异波形,油层声波阻抗减小产生的差异波形与180°相位的地震子波微分形式相同;油层声波阻抗变化方向导致差异波形振幅幅度变化的快慢.     

子波相位不准对叠前波形反演的影响（英文）

子波是影响反演结果的关键因素之一。不正确的子波相位会改变目标函数的形态,导致反演结果收敛不到真实的位置,最终引起解释结果发生偏差甚至错误。基于两个简单模型,在忽略所有其它影响因素前提下,本文研究了子波依赖于频率的相位变化对叠前波形反演的影响,并对反演误差进行量化分析。实验结果表明,即使给定子波与真实子波有较高的相似性,依赖于频率的子波相位误差仍可能导致反演结果严重偏离真解。对给定子波进行常相位旋转可以在一定程度上提高反演结果的精度,但却无法完全校正子波相位不准的影响。而且子波相位不准为反演引人的是系统误差而非随机误差,很难采用统计性方法予以消除,从根本上限制了叠前反演的精度。     

三维曲波变换LI范数约束稀疏反演一次波估计方法研究(英文)

本文将稀疏反演一次波估计(EPSI)方法进行了改进,使得EPSI转换成双凸LI范数约束的最优化问题,采用交替优化方式进行一次波反射系数和震源子波的交替估计,直接对一次波反射系数进行估计,可同时获得震源子波与一次波反射系数。在反演一次波反射系数时,将三维曲波变换引入进来作为稀疏约束,从而避免的SRME中的预测减去的过程。该方法不仅减少对有效信息的损伤,而且提高了多次波去除效果。该方法同样是基于波动方程的自由表面多次波压制技术,在复杂海底情况下具有良好的去除的效果。理论与实际数据试算取得良好效果。     

时频域时变反褶积方法

常规反褶积方法具有很多局限性,往往要求地震子波是最小相位并且是平稳的,反射系数序列为白噪等等.本文将常规褶积模型扩展成时变褶积模型,通过S变换对地震记录进行谱分解,估计出震源子波和衰减因子,求出时变子波,在S域进行时变反褶积,再反S变换到时间域输出结果.此方法完全打破了常规反褶积方法的局限性,数值试验和实际资料处理均证明了此方法的有效性.     

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。     

基于矩阵Toeplitz稀疏分解的相对波阻抗反演方法

针对利用地震道进行相对波阻抗反演中遇到的横向连续性难以保持、初始子波容错度差以及随机噪声干扰影响反演结果等问题,提出了一种基于矩阵Toeplitz稀疏分解的相对波阻抗反演方法.该方法将地震数据剖面的Toeplitz稀疏分解问题分解为两个子反演问题,其一以Toeplitz子波矩阵元素为待反演的参数,用Fused Lasso方法求解,可保证子波具有紧支集且是光滑的;其二以稀疏反射系数矩阵元素为待反演参数,用基于回溯的快速萎缩阈值迭代算法求解,大大降低了目标函数中参数选择的难度.通过交替迭代求解上述两个子反演问题可将地震数据剖面因式分解为一个Toeplitz子波矩阵和一个稀疏反射系数矩阵;然后由反射系数矩阵递推反演可以得到高分辨率的相对波阻抗剖面;利用测井资料加入低频分量后,也可得到高分辨率的绝对波阻抗剖面.Marmousi2模型生成的合成记录算例和实际地震资料算例均表明:本文方法可以从带限地震数据中有效地反演相对波阻抗,反演结果分辨率高并且能够很好地保持地震数据的横向连续性;即使在初始估计子波存在误差和地震数据被随机噪声污染的情况下也能取得较好的效果.     

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.     

一种时间域全波形反演中的地震子波估计方法

全波形反演具有高精度成像能力,然而由理论走向实际应用还存在很多问题.全波形反演通过匹配波形来更新模型,数据的波形与地震子波有直接的关系.本文介绍了一种针对时间域波形反演的子波估计方法,并将其应用到全波形反演中.由于在频率域子波反演可表示为一个线性优化问题,因此本文先给定一个试探子波,在时间域通过有限差分法正演得到地震波场,并在频率域与观测数据比较分析,反演得到预测子波.此外,本文还简要地介绍了如何使用伴随状态法计算全波形反演的梯度.数值实验证明,本文方法反演得到地震子波与真实子波具有很好的吻合度,并在全波形反演中取得了不错的效果.相比不依赖于子波的方法,提前进行子波估计可提高反演效率.此外,本文方法适用于全波形反演中常使用的多尺度反演策略.     

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.     

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.     

基于贝叶斯理论的AVO三参数波形反演

在实际的AVO反演问题中，叠前数据体中的噪声或其他因素严重影响了AVO反演问题的适定性，而采用先验地质信息作为AVO反演问题的约束条件是解决AVO反演问题不适定的一种可行方法. 文中的似然函数采用了[WTBX]ι[WTBX]p范数的解，并用Cauchy分布表示先验模型参数的分布. 以此为基础，在反演中建立了测井数据的参数协方差矩阵对反演过程进行约束，并采用了共轭梯度算法实现多参数非线性的反演过程. 同时，为了提高反演精度，避免动校正拉伸及依赖于炮检距的调谐效应对参数估计的影响，反演采用动校前地震数据进行参数估计. 从应用效果分析来看，即使叠前道集的信噪比不高，反演的结果也能较好地与实际情况相匹配，为识别储层流体性质提供了新的手段.     

Non-minimum-phase wavelet estimation using second- and third-order moments

This paper presents a new algorithm for estimating non‐minimum‐phase seismic wavelets by using the second‐ and higher‐order statistics (HOS) of the wavelets. In contrast to many, if not most, of the HOS‐based methods, the proposed method does not need to assume that subsurface seismic reflectivity is a non‐Gaussian, statistically independent and identically distributed random process. The amplitude and phase spectra of the wavelets are estimated, respectively, using the second‐order statistics (SOS) and third‐order moment (TOM) of the wavelets, which will, in turn, be derived from the HOS of the seismic traces. In our approach, the wavelets can be ‘calculated’ from seismic traces efficiently; no optimization or inversion is necessarily required. Very good results have been obtained by applying this method to both synthetic and real‐field data sets.     

Accurate estimation of acoustic impedance based on spectral inversion

Acoustic impedance is one of the best attributes for seismic interpretation and reservoir characterisation. We present an approach for estimating acoustic impedance accurately from a band‐limited and noisy seismic data. The approach is composed of two stages: inverting for reflectivity from seismic data and then estimating impedance from the reflectivity inverted in the first stage. For the first stage, we achieve a two‐step spectral inversion that locates the positions of reflection coefficients in the first step and determines the amplitudes of the reflection coefficients in the second step under the constraints of the positions located in the first step. For the second stage, we construct an iterative impedance estimation algorithm based on reflectivity. In each iteration, the iterative impedance estimation algorithm estimates the absolute acoustic impedance based on an initial acoustic impedance model that is given by summing the high‐frequency component of acoustic impedance estimated at the last iteration and a low‐frequency component determined in advance using other data. The known low‐frequency component is used to restrict the acoustic impedance variation tendency in each iteration. Examples using one‐ and two‐dimensional synthetic and field seismic data show that the approach is flexible and superior to the conventional spectral inversion and recursive inversion methods for generating more accurate acoustic impedance models.     

Cauchy prior distribution-based AVO elastic parameter estimation via weakly nonlinear waveform inversion

Cauchy priori distribution-based Bayesian AVO reflectivity inversion may lead to sparse estimates that are sensitive to large reflectivities. For the inversion, the computation of the covariance matrix and regularized terms requires prior estimation of model parameters, which makes the iterative inversion weakly nonlinear. At the same time, the relations among the model parameters are assumed linear. Furthermore, the reflectivities, the results of the inversion, or the elastic parameters with cumulative error recovered by integrating reflectivities are not well suited for detecting hydrocarbons and fuids. In contrast, in Bayesian linear AVO inversion, the elastic parameters can be directly extracted from prestack seismic data without linear assumptions for the model parameters. Considering the advantages of the abovementioned methods, the Bayesian AVO reflectivity inversion process is modified and Cauchy distribution is explored as a prior probability distribution and the time-variant covariance is also considered. Finally, we propose a new method for the weakly nonlinear AVO waveform inversion. Furthermore, the linear assumptions are abandoned and elastic parameters, such as P-wave velocity, S-wave velocity, and density, can be directly recovered from seismic data especially for interfaces with large reflectivities. Numerical analysis demonstrates that all the elastic parameters can be estimated from prestack seismic data even when the signal-to-noise ratio of the seismic data is low.     

基于反射地震记录变子波模型提高地震记录分辨率

本文给出了地震记录变子波模型的一种近似数学表达式．基于该表达式研究了反射系数序列不满足白噪假设和子波在地下传播时发生变化这两种情况下地震道谱的组成及结构,讨论了谱白化及反褶积方法在这两种情况下效果不佳的原因．然后基于变子波模型,提出了一种新的提高地震记录分辨率的方法：第一步,用自适应于地震记录的Gabor分子窗把地震记录恰当地划分成若干片断,每段内信号近似平稳,然后将地震记录变换到时间-频率域;第二步,在变换域对每个分子窗内信号的振幅谱进行处理以拓宽频带;最后把处理后的时间-频率域函数反变换回时间域得到提高分辨率后的结果．本文提出的方法具有能较好地适用于反射系数不满足白噪假设的情况及提高分辨率后的地震记录能较好地保持原地震记录的相对能量关系等优点,模型和实际资料算例结果均表明,本文方法在拓宽地震资料频带及保持地震记录局部能量相对关系方面均明显优于谱白化方法．