基于非稳态多项式拟合的地震噪声衰减方法研究(英文)

基于非稳态多项式拟合理论,针对地震数据中同相轴振幅变化这一特征,我们提出了一种地震噪声衰减的新方法。非稳态多项式拟合系数是时变的,通过整形正则化约束多项式拟和系数的光滑性,自适应的估计地震数据的相干分量。基于动校正后的共中心点道集(CMP)中地震信号的相干性,利用非稳态多项式拟合估计有效信号,从而衰减随机噪声。对于线性相干噪声,如地滚波,首先利用径向道变换(RadialTraceTransform,RTT)将地震数据变换到时间一视速度域,在时间—视速度域利用非稳态多项式拟合估计出相干噪声,然后减去相干噪声。该方法可以有效的估计振幅变化的相干分量,不需要相干分量振幅为常量的假设。模拟和实际资料处理结果表明,与传统的稳态多项式拟合和低切滤波相比,该方法可以更为有效的衰减地震噪声,同时保真了地震有效信号。     

基于小波分频叠前相干噪声压制方法

基于小波分析的去噪方法在地震资料叠前处理中得到了广泛应用.本文主要介绍利用小波变换的分频特性来压制相干噪声.通过小波分频技术将叠前地震信号分解为不同频带,然后利用有效波和相干干扰波的频谱差异来区分有效信号和噪声,最后利用加权方法去掉不需要的噪声信息来达到去除相干噪声的目的.实际资料的处理结果表明：基于小波分频方法能很好地压制相干噪声,从而提高地震资料信噪比和分辨率.     

微地震信号的变速FK滤波-自适应极化滤波方法

针对微地震信号的特点,研究了变速FK滤波-自适应极化滤波方法.在设计FK滤波因子时,通过计算相邻道滑动时窗内信号的互相关系数,确定时窗内信号的视速度范围,实现变速FK滤波;对时窗内的信号进行二维FFT变换时,分别在时窗的纵横向上补零充位,消除信号在二维变换时造成的时空域的混跌和泄漏;在设计自适应极化滤波因子时,针对复杂波场中波的偏振方向的不确定性问题,本文通过计算相邻道信号偏振投影的最大互相关系数,确定波的跟踪分量;把波的跟踪分量作为极化滤波因子里的期望方向,改进常规滤波因子,实现自适应极化滤波.对理论模型和实际资料的处理结果表明,该方法理论正确,实际资料的处理效果也得到了明显的改善.     

基于小波分频与径向道变换的联合压制面波方法（英文）

面波是地震记录上严重的干扰波。基于小波变换的面波衰减方法考虑了面波频率低的特点,但是当有效信号和面波干扰存在频率重叠时,其压制效果不理想。径向道变换考虑了面波与有效信号视速度差异,有利于去噪,但是在去除面波的同时也会损害有效信号的低频分量。本文根据面波和有效信号在视速度以及小波域能量的差别,将小波变换的局部分析能力与径向道变换的去噪优势相结合,提出了基于小波分频与径向道变换的联合面波压制方法。首先应用小波变换,将地震记录分解为不同频段,对出现面波的频段作径向道变换,然后再作低切滤波处理,最后利用径向道反变换后的记录与其他频段的记录进行小波重构得到去除面波的记录。两种方法的联合使用提高了小波分频去除面波的能力,同时也较好的保护了有效信号。通过模型数据实验分析和实际资料数据处理的结果表明,本文提出的方法具有较强的去噪能力和良好的保幅性能。     

多分量地震数据矢量滤波面波压制方法（英文）

针对陆上三分量地震资料去噪处理中面临的面波噪声能量强、有效信号能量弱、转换波与面波主频叠置、非矢量保真处理等问题,本文基于多分量数据中有效信号与强面波噪声在极化属性、振幅能量、视速度三方面的特征差异,提出了一种时频域压制多分量数据强面波的去噪方法,并设计了相应的矢量滤波器。该方法利用小波变换将地震信号变换到时频域,并基于时频域瞬时极化率公式计算出各点极化率参数,然后根据面波视速度划分出有效信号区和面波噪声区,并据此对有效信号进行能量均值统计,最后联合极化率、能量、频率特征对噪声识别和分频、分区压制。理论模型和实际资料处理验证了本文方法的正确性和有效性,为解决低信噪比陆上多分量资料面波压制提供了又一种有效手段。     

地震分倒频处理技术

为刻画地震信号的局部层次特征,提高复杂地质体的地震分辨率,本文利用倒谱变换能够提高分辨率的特点,结合短时傅里叶变换,构造了倒时-频变换算法,并提出地震分倒频处理技术.文中对地震分倒频处理技术的公式推导、算法设计、分倒频处理技术提高地震纵向分辨率的机理进行了详细研究.设计出了适合三维地震资料处理的软件,并从理论上阐述了地震分倒频处理技术能够提高地震分辨率.利用倒时-频变换对多分量线性调谐信号模型做倒时-频分析,可以得到良好的时频分辨率.实际三维地震资料计算表明,该方法能够提高地震纵向分辨率,且计算效率高,适合大规模三维地震资料的处理.     

S变换谱分解技术在深反射地震弱信号提取中的应用

在深反射地震资料处理中,当来自深部的有效弱信号和噪声干扰频带差异较小且难以区分时,传统滤波方法的应用会受到限制.谱分解方法是一种使用离散傅里叶变换,基于信号的频率-振幅谱等信息生成高分辨率地震图像的方法,通常用来识别介质物性横向分布特征,处理复杂介质内频谱变化和局部相位的不稳定性等问题,包括定位复杂断层和小尺度断裂等.S变换作为一种新的时频分析方法,具有自动调节分辨率的能力,近些年来被广泛应用到勘探地震、大地电磁等数据处理中,逐渐成为地球物理方法中噪声压制的有效方法之一.与常规石油反射地震资料相比,深反射主动源地震为了探测深部结构信息,常采用大药量激发方式、长排列观测系统等,导致深部有效信号基本湮灭在噪声干扰之中.针对深反射数据特点,本文结合谱分解和S变换技术,首先设计了简单的脉冲函数实验数据,证实S变换方法的有效性,同时说明谱分解方法的效果受所用时频分析方法影响较大,而其中决定分辨能力的变换窗函数的选取尤为重要.在此基础上,分别应用到深反射地震资料的单道和叠加剖面实际数据上,对比分析了传统变换谱分解和S变换谱分解的应用效果,单道资料对比结果表明:相比传统谱分解,S变换谱分解方法具有自动调节分辨率的能力,能够精确的标定深反射地震资料中弱信号不同时刻的频率分量;叠加剖面资料应用结果表明:由S变换谱分解得到的剖面结果与其他谱分解方法结果整体上具有较高的一致性,同时清晰地刻画出原叠加剖面上被噪声湮灭的低频细节特征,提高了剖面的分辨率及同相轴连续性;对比结果明显看出,Gabor变换谱分解方法得到的结果同相轴较为破碎,分析原因认为这是由Gabor变换的时频分解方法的定长窗函数所致,窗口大小不会随着信号频率的变化来调节长度,只能在处理的过程中根据一定的记录长度范围选取窗函数参数,而S变换谱分解方法在窗函数的选取时,通过时变信号的局部频率特征自动调节窗口长度,能够更好的刻画各个频段的细节特征,在深反射剖面成像应用中效果尤为明显.本文结果表明S变换谱分解技术在深地震叠加剖面上的应用有效地提高了来自深部弱反射信号的信噪比和分辨率,并刻画出了叠加剖面上所不具有的低频细节特征,在实际深反射地震资料处理中能有效保护低频弱信号获得更好的成像效果.本文为深地震反射资料中弱信号的保护处理找到一种有效的方法.     

S变换时频滤波与其它滤波方法的比较

在提高信噪比时通常根据信号和噪音的差异选取不同的滤波方法。由于地震记录的复杂性,有时有效波与干扰波在视速度或频率上没有明显差异,为此本文提出一种利用S变换时频滤波的方法,并比较了该方法相对其它滤波方法在时频滤波方面的优势。     

面波压制的Ridgelet域方法

面波压制是地震数据处理中的一个重要问题. 常规的处理方法虽然能在一定程度上压制面波，但是在处理过程中只是单一的利用面波的一种特性,例如频率域滤波中利用面波与有效信号频率之间的差别，因此难以有效地压制面波. 利用Ridgelet变换可将原始地震记录拓展到（a,τ,p）三维空间，从而可以同时利用地震记录的视速度、时间和尺度域特性差别，实现有效信号与面波的分离. 文中通过理论合成记录及实际地震记录的算例，证实了基于Ridgelet变换的面波压制方法是有效且可行的.     

利用多道信号测定短周期面波频散

使用适配滤波频时分析技术处理面波信号,获取滤波后的时域包络,并对具有相同群速度的各道信号包络的振幅进行叠加,取叠加所得极大值对应的走时为该频率的群延时,以此来提高群速度的测量精度对P-τ,（相慢度-时间）域的波场进行傅氏变换,然后在P-ω（相慢度-频率）平面叠加多道信号来测定相速度．利用这两种方法处理合成的短周期瑞利波地震图,结果表明：经过振型分离以后,利用基阶振型信号所求出的相速度、群速度曲线更加接近理论频散值．对地震勘探资料进行处理,取得了5-40Hz内的相速度、群速度频散,且曲线较为平滑     

Prestack nonstationary deconvolution based on variable-step sampling in the radial trace domain

The conventional nonstationary convolutional model assumes that the seismic signal is recorded at normal incidence. Raw shot gathers are far from this assumption because of the effects of offsets. Because of such problems, we propose a novel prestack nonstationary deconvolution approach. We introduce the radial trace （RT） transform to the nonstationary deconvolution, we estimate the nonstationary deconvolution factor with hyperbolic smoothing based on variable-step sampling （VSS） in the RT domain, and we obtain the high-resolution prestack nonstationary deconvolution data. The RT transform maps the shot record from the offset and traveltime coordinates to those of apparent velocity and traveltime. The ray paths of the traces in the RT better satisfy the assumptions of the convolutional model. The proposed method combines the advantages of stationary deconvolution and inverse Q filtering, without prior information for Q. The nonstationary deconvolution in the RT domain is more suitable than that in the space-time （XT） domain for prestack data because it is the generalized extension of normal incidence. Tests with synthetic and real data demonstrate that the proposed method is more effective in compensating for large-offset and deep data.     

共转换点道集S变换谱相似性的多波地震数据横波波场提取技术

横波速度动校正后的共转换点(CCP)道集内,同时刻的各道横波信号S变换(ST)谱与其叠加道ST谱具有相似关系.因此,可基于这种相似关系设计自适应滤波器来提取多波地震数据中的横波波场.首先对共中心点(CMP)道集应用纵波速度动校正并在各道减去叠加道来去除数据中的纵波波场;然后在CCP道集应用横波速度动校正,将地震道振幅水平调整至叠加道振幅水平并做S变换,以叠加道ST谱为参考对地震道ST谱进行自适应滤波,去除数据中的残余纵波和噪声;最后,将滤波结果的振幅水平恢复至滤波前振幅水平.理论和实际数据试算表明,本文方法可有效提取多波地震数据中的横波波场,为多波多分量横波数据处理提供新思路.     

弹性矢量波成像域联合层析反演

在地震弹性矢量波场框架下,推导了多波联合层析速度反演方程以及走时残差与角道集剩余曲率的转换关系式,提出了一种利用成像域角道集更新P波、S波速度的走时层析反演方法.其实现过程可以概括为:将弹性波多分量数据作为输入,基于高斯束实现矢量波场成像并提取角道集,利用层析反演方程求解慢度更新量,最终获得多波联合反演结果.模型试算和实际资料处理验证了该方法的反演效果,能够为弹性矢量波联合深度偏移提供高质量的叠前速度场.     

三维多值走时地震波场重建及格林函数计算

针对三维复杂介质地震波传播数值计算中出现的多值走时情况,阐述了地震波场重建及格林函数计算中的困难,提出一种在相空间拉格朗日流形上的波场重建及格林函数计算方法．本文算法应用于三维叠前深度偏移处理流程时,可高效地获得均匀网格点上地震波多值走时及振幅的数值计算结果．文中还阐明两类数值计算过程判据,以在多值走时区域及计算的全区域中,控制射线追踪过程中的射线密度及格林函数计算精度．算例验证了本文方法的有效性．     

数据域特征波反射走时反演

地震波的运动学信息(走时、斜率等)通常用于宏观速度建模.针对走时反演方法,一个基本问题是走时拾取或反射时差的估计.对于成像域反演方法,可以通过成像道集的剩余深度差近似计算反射波时差.在数据域中,反射地震观测数据是有限频带信号,如果不能准确地确定子波的起跳时间,难以精确地确定反射波的到达时间.另一方面,如果缺乏关于模型的先验信息,则很难精确测量自地下同一个反射界面的观测数据同相轴和模拟数据同相轴之间的时差.针对走时定义及时差测量问题,首先从叠前地震数据的稀疏表达出发,利用特征波场分解方法,提取反射子波并估计局部平面波的入射和出射射线参数.进一步,为了实现自动和稳定的走时拾取,用震相的包络极值对应的时间定义反射波的到达时,实现了立体数据中间的自动生成.理论上讲,利用包络极值定义的走时大于真实的反射波走时,除非观测信号具有无限带宽(即delta脉冲).然而,走时反演的目的是估计中-大尺度的背景速度结构,因此走时误差导致的速度误差仍然在可以接受的误差范围内.利用局部化传播算子及特征波聚焦成像条件将特征波数据直接投影到地下虚拟反射点,提出了一种新的反射时差估计方法.既避免了周期跳跃现象以及串层等可能性,又消除了振幅因素对时差测量的影响.最后,在上述工作基础之上,提出了一种基于特征波场分解的新型全自动反射走时反演方法(CWRTI).通过对泛函梯度的线性化近似,并用全变差正则化方法提取梯度的低波数部分,实现了背景速度迭代反演.在理论上,无需长偏移距观测数据或低频信息、对初始模型依赖性低且计算效率高,可以为后续的全波形反演提供可靠的初始速度模型.理论和实际资料的测试结果证明了本文方法的有效性.     

共反射点轨迹的Hamilton方法

本文采用Ｈａｍｉｌｔｏｎ理论方法,研究反射地震记录域中地下同一反射点对应的反射走时随炮检距变化的特性,这在叠前地震资料处理中具有重要意义．由于走时函数可以表示成炮点位置、检波点位置、地震波射线出射角和接收角的函数,通过对共反射点走时与炮点位置变化关系的分析,提出了复杂介质中共反射点轨迹可用Ｈａｍｉｌｔｏｎ正则方程描述．在线性变速介质中,走时函数可以解析给出,由此可导出该介质中共反射点轨迹的Ｈａｍｉｌｔｏｎ正则方程．文中结合常速度、横向变速和线性变速介质模型,计算了地下不同反射面上各点相应的共反射点轨迹,阐明Ｈａｍｉｌｔｏｎ方法的一些特点,并首次引入Ｈａｍｉｌｔｏｎ理论方法描述共反射点走时随炮检距的变化特性,开创了该领域研究的一条新途径．     

Seismic directional random noise suppression by radial‐trace time–frequency peak filtering using the Hurst exponent statistic

Radial‐trace time–frequency peak filtering filters a seismic record along the radial‐trace direction rather than the conventional channel direction. It takes the spatial correlation of the reflected events between adjacent channels into account. Thus, radial‐trace time–frequency peak filtering performs well in denoising and enhancing the continuity of reflected events. However, in the seismic record there is often random noise whose energy is concentrated in certain directions; the noise in these directions is correlative. We refer to this kind of random noise (that is distributed randomly in time but correlative in the space) as directional random noise. Under radial‐trace time–frequency peak filtering, the directional random noise will be treated as signal and enhanced when this noise has same direction as the signal. Therefore, we need to identify the directional random noise before the filtering. In this paper, we test the linearity of signal and directional random noise in time using the Hurst exponent. The time series of signals with high linearity lead to large Hurst exponent value; however, directional random noise is a random series in time without a fixed waveform and thus its linearity is low; therefore, we can differentiate the signal and directional random noise by the Hurst exponent values. The directional random noise can then be suppressed by using a long filtering window length during the radial‐trace time–frequency peak filtering. Synthetic and real data examples show that the proposed method can remove most directional random noise and can effectively recover the reflected events.     

基于解析时间波场外推与波场分解的逆时偏移方法研究

双程波方程逆时深度偏移是复杂介质高精度成像的有效技术,但其结果中通常包含成像方法引起的噪音和假象,一般的滤波方法会破坏成像剖面上的振幅,其中的假象也会给后续地质解释带来困扰.将波场进行方向分解然后实现入射波与反射波的相关成像能够有效地消除这类成像噪音,并提高逆时偏移成像质量.波传播方向的分解通常在频率波数域实现,它会占用大量的存储和计算资源,不便于在沿时间外推的逆时深度偏移中应用.本文提出解析时间波场外推方法,可以在时间外推的每个时间片上实现波传播方向的显式分解,逆时深度偏移中利用分解后的炮检波场进行对应的相关运算,实现成像噪音和成像信号的分离.在模型和实际数据上的测试表明,相比于常规互相关逆时偏移成像结果,本文方法能够有效地消除低频成像噪音和特殊地质构造导致的成像假象.     

地震波传播的微分几何描述

本文以复杂介质中的走向函数为基础,引入走时场的微分流形,从微分几何观点看,复杂介质中的射线方程即为流形上的测地线方程,复杂介质中的标量波动方程即为流形上的协变标量场方程,从而建立起复杂介质中地震波传播的微分几何描述,文中还讨论该方法在射线追踪,波场变换等方面的应用。