初至波能量比迭代拾取方法

本文提出了一种创新的初至波自动拾取方法,免人工干扰,抗干扰能力强,自动剔除低信噪比道,利用二次拾取保证初至拾取结果的可靠性和提高拾取道数.该方法首先利用空间多时窗内插方法,确定每道时窗位置,基于数字图像处理技术,计算初至时窗内地震数据每个采样点的能量比值,结合初至波波形和能量的特点确定初至时间的位置;然后利用相邻初至波相互约束对拾取的初至波进行评价,确定可信度低的初至波;最后利用可信度高的初至波作为约束条件对可信度低和未拾取的初至波二次拾取,二次拾取过程中利用能量、频率、波形等对初至波进行判断,剔除掉异常干扰道.本方法利用新的能量比值法在一定程度上能消除初至波到达前的随机干扰,初至评价和二次拾取有效地识别和剔除干扰道,提高二次拾取质量,减少手工交互的工作量,满足了地震勘探中对初至波拾取的要求.经过实际数据的应用表明,此算法对于初至波形变化较大、背景噪声干扰严重等的低信噪比资料,自动拾取初至的效率和精度都得到了预期的效果.     

地震干涉测量法近地表散射波分离技术

针对山地地震勘探数据低信噪比问题,近地表散射波分离意义显得尤为突出,地震干涉测量法为此提供了一种技术手段.本文将地震干涉测量理论和散射理论结合起来,导出了近地表散射波地震干涉测量表达式,分为互相关型和褶积型表达式,它们由实际波场和背景波场干涉测量构成.根据近地表散射波分离理论,结合陆上地震勘探实际观测系统,采用褶积和反褶积混合型地震干涉测量配置,用实际地震资料展示了近地表散射波分离技术的应用效果.经过理论分析和砾石区实际资料试验,表明地震干涉测量不仅能分离测线上散射源产生的散射波,而且能分离部分侧面散射波.该技术的优点在于它适应于起伏地形和不均匀近地表结构,并且不需要起伏地形和近地表速度信息.为了从实际资料中消除近地表散射波,本文采用多道匹配滤波自适应减法,在砾石区见到较好效果.     

基于深度学习UNet++网络的初至波拾取方法

初至波拾取是地震资料处理中一项基础而重要的工作.为解决我国西部沙漠、黄土塬、戈壁等地区地震资料信噪比低,致使初至波拾取准确率不高的难题.本文创新提出一种基于图像分割技术——UNet++神经网络应用于初至波智能拾取.输入原始地震数据及少量初至时间的标签数据进行监督学习,并建立UNet++模型,应用西部某工区地震数据测试,实验证明,UNet++模型性能稳定,炸药震源初至波拾取准确率达到98％,可控震源初至波拾取准确率达到98％.此外,本方法与商业软件、U-net网络的初至拾取对比表明,UNet++优势明显,具有准确率高,抗噪能力强,性能稳定、高效等特点.     

基于相邻虚拟道叠加的超虚折射干涉法及其在广角OBS折射波增强中的应用

广角地震的远偏移距折射初至含有地下深层的信息,提高远偏移距折射波信噪比能够有效提高初至拾取精度,对于深部结构的层析速度建模十分有利.超虚折射干涉法基于干涉原理对远道折射波进行增强,它在炮点和检波点都非常密集的情况下效果较好.然而,在应用于台站间距较大且环境噪声较强的广角海底地震仪(OBS)观测时,该方法对折射波的增强能力不足,而且容易产生虚假波形,造成增强后的折射波信噪比仍然较低.针对这种情况,本文提出基于相邻虚拟道叠加的超虚折射干涉法,通过叠加相邻虚拟道来提高远道与近道互相关的准确度,以达到稳定增强远道折射波信噪比的目的.理论实验和实际资料测试均显示,基于相邻虚拟道叠加的超虚折射干涉法在台站间距较大和信噪比较低的情况下能够准确构建虚拟道,且增强后的波形同相轴连续程度和信噪比均较高,有利于拾取高精度的折射初至到时.本文方法也可用于增强陆上炮间距较大的广角地震数据折射波.     

低信噪比浅水区OBS测线初至拾取研究

浅水区OBS(Ocean Bottom Seismograph)测线往往具有信噪比较低,空间假频发育严重的问题,导致OBS测线初至拾取困难,进而影响反演速度模型的可靠性.本文通过直达波校正,正演模拟校正和射线互逆实现对浅水区OBS测线初至的准确拾取和质控.直达波校正消除主要的时钟漂移量.通过多道地震与OBS的联合处理,充分利用多道地震浅层速度模型较准确的特点,通过正演模拟构建OBS道集,弥补了实际采集的OBS道集浅层空间假频严重的问题,正演模拟法基本消除了剩余时钟漂移量,校正后的OBS道集符合层析成像的要求,同时也解决了近偏移距初至拾取的问题.利用射线互逆的方法,通过不同OBS道集组合不同偏移距组的对比验证,解决了中远偏移距初至拾取对比验证问题.三步法基本解决低信噪比浅水区OBS测线初至拾取的问题,为速度反演获得准确的模型奠定了基础.     

基于多道约束的槽波波至时间自动拾取方法研究（英文）

槽波地震数据处理中槽波波至时间的自动拾取是非常重要的一步,拾取的精度直接影响到槽波地震勘探的精度和效果。由于通常槽波数据信噪比低、槽波波列长、强频散特性等使得常规单道拾取的波至时间光滑性差,影响CT反演精度。本文提出了基于多道约束的槽波波至时间自动拾取方法,该方法通过计算两条射线路径吉卡德相似系数作为多道频散谱叠加时的约束权值,提高了槽波波至时间的拾取精度。实际数据迕理试验表明:该方法改进了频散谱质量,能自动拾取高精度的槽波波至时间,提高了槽波数据CT反演精度。     

三维复杂地形近地表速度估算及地震层析静校正

在地表一致性模型的基础上提出一种可适用于宽线剖面、弯曲测线、传统的二维和目前广泛使用的三维地震观测.在地形及近地表低降速带地质结构复杂的探区，低降速带厚度及速度估算的精度是静校正处理的关键.本研究根据三维地震观测的初至走时数据，利用最小平方与QR分解相结合的算法，在三维空间重建近地表低降速带速度模型，根据重建速度模型实现了静校正长波长分量与短波长分量的同步计算.分析了复杂的近地表低降速带模型初至波的性质，在观测值的自动拾取以及理论值的计算中充分考虑了可能成为初至波的直达波、折射波和反射波的利用，提高了低降速带速度模型反演的精度.在初至走时观测数据的拾取中，本研究采用分形算法克服了初至波波形差异以及折射波相位反转导致的拾取误差，实现了三维初至拾取的大规模全自动化运算.在射线路径与初至波理论走时的计算中，本研究采用一种计算量与模型复杂程度无关的三维射线追踪方法，该方法以最小走时射线路径保证了与观测数据有同等意义的初至波的射线追踪及理论走时的计算.野外实际资料的处理结果表明了方法的有效性.     

用振幅变化长短时均值比实现地震预警中P波自动拾取

地震P波到时快速、精确的自动拾取是实现地震预警的第一步。目前所有P波到时自动拾取方法都需要进一步考虑准确度问题,据此提出用"振幅变化"长短时均值比方法拾取P波到时。研究表明引进"振幅变化"作为特征函数比Allen的"振幅变化平方"更能突显地震波初至时刻的"突变"特征。对"振幅变化长短时均值比方法"和Allen的"振幅变化平方长短时均值比方法"进行抗噪音分析表明,在较低信噪比条件下,Allen方法不能准确地拾取P波到时,而新方法依然能较准确地拾取P波到时。在较高信噪比条件下,用两种方法拾取的160个M_S4.0地震P波到时,其误差大都在允许范围内,但新方法拾取的准确度略高。新方法可以看做是对长短时均值比方法的拓展。     

初至叠加法在宣汉地区转换波静校正中的应用

由于转换波记录静校正量大、信噪比一般较低,利用反射波进行静校正往往不易取得满意的结果.由于转换波自身特点,转换波初至的识别和拾取一直是一个难题.论文通过推导共检波点道集中初至的时距曲线公式得到了共检波点道集中P-P-P波初至和P-P-SV波初至在一定偏移据范围内平行的结论.根据这一结论,提出了共检波点域初至波叠加法确定转换波初至的算法.利用这种算法对宣汉地区的转换波资料进行了转换波初至识别,并拾取了纵波和转换波初至时差,使用延迟时时差法计算静校正量取得了令人满意的效果.     

基于加权K均值聚类的多属性初至拾取方法

为提高初至拾取方法的准确性和自适应能力,将变异系数加权K均值聚类算法引入初至拾取中。首先提取均方根振幅、相邻道相关性、线积分、振幅谱主频等多种地震属性;然后针对地震属性进行加权K均值聚类,自动识别初至所在时窗;最后结合相位校正法,实现时窗内初至波起跳时间的拾取。在此基础上通过实际数据测试,并与长短时窗能量比法、反向传播神经网络方法对比,验证了本文方法的有效性与可行性。结果表明,基于加权K均值聚类的多属性初至拾取方法能较快速、准确地拾取低信噪比数据的初至,并且无需人为判断时窗,从而提高了拾取的自适应能力。      

空变时窗约束地震波初至的拾取方法

地震资料初至波拾取是静校正处理中基础且繁重的工作,初至波自动拾取的方法研究具有重要的意义.本文介绍一种空变时窗约束地震波初至拾取的方法.该方法对共炮集记录排序,使排序后炮集中前后炮位置最近,根据坐标位置相近的记录初至波形态相似的认识,认为后一炮的初至基本就在以前一炮初至时间为中心的较小时窗内,以此为约束拾取每一炮初至....     

基于二分法的地震波初至自动拾取算法

初至拾取是地震资料处理中最基本的环节,随着地震资料的增多,自动拾取算法越来越重要,它将严重的影响地震资料处理的速度和效率.本文给出一种新的初至自动拾取算法,它根据参考初至(理论估计的初至),利用二分法和改进的能量比方法检测初至并去除不准确点,通过微调获取波峰、波谷、起跳点三种不同的初至类型.通过对不同信噪比的实际地震数据进行测试,本算法具有快速准确的特点.随着资料信噪比的降低,本算法未能完全解决拾取准确度降低的问题.然而通过适当调整算法的参数,本算法的结果比商用软件OMEGA的初至自动拾取效果要好.     

基于约束Markov决策过程的初至自动识别技术

随着地震数据采集技术的进步,地震数据量日益增加,全自动、高精度的地震初至走时拾取技术受到了更加广泛的关注.本文将初至拾取看作特征空间内带约束的Markov决策过程,在奖励函数空间,按一定准则全局寻优获得积累奖励值最大的路径,从而达到在高维空间自动拾取初至信息的目的.同时,状态值函数中包含与距离相关的折扣因子γ,使Markov决策过程拾取初至能够考虑地震数据的横向连续性,并且回避地震数据中的坏道信息.在此基础上,本文方法进一步引入受空间几何信息约束的动作(Actions)和转移概率(Transitions Probability),从而降低了对起始状态和折扣因子选取的难度,让地震数据初至走时拾取更加准确和自动化.实际数据测试结果表明,在初至能量较弱(信噪比较低)情况或浅层存在相邻较近复杂波形时,本文提出的约束Markov算法仍能准确地进行初至走时的自动拾取,并且具有一定的质量监控能力,让拾取结果更有物理意义.     

基于面波频散曲线聚类分析的近地表横波速度反演

获取准确的近地表横波速度对复杂地表条件下弹性波地震数据处理和成像非常重要.在浅层面波工程勘探中通过反演提取的频散曲线可以获得近地表横波速度结构.在多道面波频散曲线分析中,频散关系拾取的精度直接影响速度反演结果的可靠性.本文在多道面波叠加及自动拾取频散曲线基础上,提出了基于面波频散曲线聚类分析的近地表横波速度反演方法.该方法充分考虑了低信噪比条件下面波频散曲线的不确定性,通过在频散曲线拾取中引入曼哈顿距离K-Means聚类算法提高频散曲线拾取的准确性.采用多道多窗口叠加技术提高了面波反演对横向速度变化的适应性,通过聚类算法和多窗口叠加提高反演的可靠性,聚类算法获得较准确的频散曲线更利于后续横波速度反演过程.模拟数据算例对比表明本文提出的方法比常规算法效果更好,精度更高.将提出的方法应用于工程勘探和油气勘探的面波数据反演中,结果也验证了该方法的有效性.     

井间地震物理模拟研究

井间地震资料具有极高的分辨率,但是,其波场十分复杂,特别是有效一次反射波场能量较弱,且往往被管波等强相干干扰淹没,波场的识别与分离难度较大.地震物理模拟技术是认识复杂地震波场的有效手段.我们通过单一地质体模型、复杂地质体模型和真实井间模拟模型等多种逼真地质模型的物理模拟,揭示了井间地震观测下直达波、透射波、反射波、折射波,多次波和导波等各类波型的特征.物理模拟试验表明,在炮检域平面上分析直达波的信噪比与能量分布,可以使处理人员对旅行时的误差有更直观的认识.所以识别初至与拾取旅行时间时,不仅要在共震源点道集(CSG)上分析拾取,而且还要在共炮检距道集(COG)上分析拾取,这样就提高了直达波识别的可靠性与拾取时间的精度.     

一种基于改进的U-Net网络的初至自动拾取研究

针对传统的地震波初至拾取方法对低信噪比资料拾取精度较低、算法的鲁棒性较差,以及目前提出的基于深度学习的初至拾取方法制作训练样本耗时耗力、训练样本尺寸太大或网络结构太深导致训练和测试网络模型效率较低等缺点,本文对经典的U-Net网络结构进行了改进,将经典的U-Net网络结构中的跳跃连接改为包含多个卷积块的残差连接,减小了网络结构中融合的两个图像特征的差异,并使用自动拾取的小尺寸训练和测试样本,对本文用于初至拾取的经典U-Net网络模型和改进的U-Net网络模型分别进行了训练和测试.结果 表明,改进的U-Net网络模型的训练准确率更高,初至拾取的精度也更高,尤其对低信噪比地震道初至拾取效果较好.     

基于U-Net的井中多道联合微地震震相识别和初至拾取方法

微地震震相识别和初至拾取是水力压裂微地震监测资料处理中的两个关键步骤,其结果会对后续事件定位和压裂裂缝缝网解释产生重要影响.常规方法如STA/LTA法、模板匹配法、多道互相关法等需要提取有效信号与噪声间振幅、偏振、频率、波形相似性等方面的特征差异完成震相识别和拾取工作.本文基于深度学习技术的自动特征提取能力,根据井中微地震观测系统的多道数据源特点,提出基于U-Net的多道联合震相识别和初至拾取方法(MT-Net).方法采用具有"逐采样点"识别能力的U-Net模型,模型训练阶段以具有不同信号特征的多道微地震监测记录作为输入,以P波、S波及噪声的概率分布标签作为输出,通过设置二维卷积操作使得道内与道间的波形信息同时被自适应地学习,以满足对相邻道间波形记录处理结果高度一致性的要求;测试阶段将连续记录中的分段波形馈入模型,通过设定P波、S波概率分布曲线阈值完成单震相、双震相和噪声的波形分类,同时对含有效震相的微地震事件完成初至拾取.实际微地震资料处理结果显示,本文方法与同样基于U-Net的单道方法(ST-Net)相比,显著降低了震相识别中低信噪比事件漏拾与误拾发生的概率;同时有效避免了部分单道发生严重的初至拾取结果偏差及P、S震相误拾等情况.本文方法的识别与拾取结果整体上达到了与多道互相关法接近的水平,可满足微地震监测资料处理中实时性和准确性的要求.     

三峡地区上地壳结构的远震虚震源反射地震成像

远震虚震源反射成像方法利用远震初至波在台网之下地表与地下界面间形成的反射波(PPdp震相)波形资料进行台网地区地震反射结构研究.此方法先用台网各台站的平均初至波形求取震源信号,再用该震源信号与各道地震记录作反褶积从而取得反射剖面.本文介绍了远震虚震源反射成像的基本原理和实现步骤,并以三峡地区的观测资料为例,得到三峡库首区上地壳的反射地震剖面.成像剖面中解释出的四川盆地和秭归盆地的底界面位置和形态与地表地质观测和大地构造背景吻合.为验证虚震源成像的能力,本文使用弹性波正演模拟合成地震数据,经过处理实际资料一样的步骤获得虚震源成像结果.正演模拟表明,叠加多个远震的反射地震剖面可以有效地改善成像的信噪比和连续性;虚震源成像需要选择特定的震源频率范围,以减轻高频噪音以及低频造成的成像问题.在研究上地壳结构时,建议在不适合主动源采集和缺乏低频信号的地区尝试远震虚震源方法.     

地震虚源法边界效应研究

地震虚源法能够通过重建震源位置来避免复杂覆盖层的影响,因而广泛应用于时移地震监测和复杂覆盖层下的地震成像问题.由于在野外实际勘探过程中,震源只能布设于地表或靠近地表的有限范围内,无法沿地表无限延伸,因而在虚源反射记录中产生边界效应,影响格林函数的恢复质量.本文从理论模型出发推导有限孔径下边界效应的理论值,解释边界效应的产生原因及其表现形式,定量分析其主要影响因素并通过正演模拟进行说明,从而为虚源成像观测系统的设计提供指导性建议.边缘道衰减法可以对虚源反射记录中的边界效应进行有效压制,通过分析窗函数对互相关道集的衰减特性可以阐明边缘道衰减法的数学原理,并以此为依据计算边缘道的最佳理论衰减范围.边界效应和空间假频在时间上是密切相关的,基于稳相位分析的结果指出,互相关道集非稳相位域在不同位置的不完全叠加分别产生了边界效应和空间假频,这表明空间假频的压制可以通过对边缘道衰减法中衰减范围的合理选取来实现,从而将边缘道衰减法的应用范围进一步推广至对空间假频的压制中.     

一种地震P波和S波初至时间自动拾取的新方法

地震P波、S波初至时间的拾取是地震波分析的一项基础性工作.本文提出了一种新的地震波初至时间自动拾取的方法:首先,把地震波的三分量时程曲线变换为一组空间向的能量变化率时程曲线;然后对能量变化率时程曲线进行STA/LTA(Short Time Average/Long Time Average,短时间的均值/长时间的均值)处理,拾取地震P波和S波的大致初至时间;最后提出采用一种二次方自回归模型对初至附近的能量变化率曲线进行二次方自回归处理,精确拾取出P波和S波的初至时间.本文采用了10组芦山地震的记录数据和150组汶川地震的记录数据对此方法的可靠性进行了检验.以人工拾取结果为参考,此方法具有很高的准确率和稳定性,同时,相比于常用的STA/LTA方法和AIC(Akaike Information Criterion,Akaike信息准则)方法,此方法在计算时间效率方面稍微逊色,但是对S波初至时间的拾取精度和可靠性更高.此方法丰富了地震P波、S波初至时间的自动拾取方法.