基于波动方程表面多次波预测与 自适应相减方法研究

多次波预测与自适应相减是基于波动方程表面多次波压制的两个重要环节.文中利用具有并行计算优势的GPU加速表面多次波预测,使得预测效率大为提高.在自适应相减算法中,文中将预测的多次波道、预测多次波道的Hilbert变换道、预测多次波道的高频重建道、以及它们的平移道用作自适应相减中的多次波模型道.Hilbert变换道用以补偿预测多次波的相位信息,高频重建道用以改善预测多次波的高频信息,补偿频带能量差异.文中在预测和相减过程中均采用迭代算法,迭代预测,可较好地获得多次波的运动学特性,迭代相减,可较好地获得多次波的动力学特性,迭代预测与相减使预测的多次波与地震数据中实际的多次波更好地匹配.将该方法应用于理论模拟的SMAART模型和实际海洋数据中,测试结果表明,该方法预测多次波效率较高,在保持有效波振幅条件下可有效地压制地震数据中的表面多次波.     

分层层间多次波预测与自适应压制方法研究

在地震勘探中,层间多次波在地震剖面上形成的虚假界面会严重影响对地质构造的解释.由于层间多次波在走时、频率和形态上与一次波的差异较小,因此较难对层间多次波进行识别和压制.本文使用分层层间多次波预测方法与基于2D卷积信号盲分离的多次波自适应相减方法相结合的策略对层间多次波进行压制处理.首先推导并阐述了分层层间多次波预测方法的理论基础,然后对地下介质中存在的多个多次波产生界面实现了层间多次波的分层预测,最后采用基于2D卷积信号盲分离的多次波自适应相减方法对层间多次波进行压制,以更好的保护有效信号.分层预测的方法通过分离层间多次波产生层位,对目标层位产生的所有层间多次波直接进行预测,该方法避免了共聚焦点方法构建共聚焦点道集的聚焦运算,降低了计算成本,同时该方法是基于数据驱动的,算法容易实现.模型数据和实际地震资料试算结果表明,本文方法能直接利用地表数据对层间多次波进行压制,并有效的保护一次波．     

多道自适应匹配滤波方法压制表面多次波

表面多次波压制是海洋地震数据处理的关键环节,基于波动方程的多次波压制方法可由多次波模型预测和自适应相减两步实现.因此,除了采用有效的算法实现高精度的多次波预测外,多次波的自适应相减也是改善多次波压制效果的重要手段.文中采用多道自适应滤波器完成表面多次波的自适应相减,利用数据驱动的基于波动方程预测多次波模型的高频重建道、Hilbert变换道、以及它们相应的上下延拓道改善预测多次波模型的振幅、相位、旅行时以及频带信息,使得修正后多次波模型与实际地震数据中的多次波更好地匹配.实际数据测试表明,文中所述方法可有效地完成表面多次波的自适应相减.通过讨论分析交叠时窗和滤波器的长度对自适应相减效果的影响,表明合理地利用时窗以及选择滤波器长度将有效地改善自适应相减的效果.     

基于相关迭代的非因果匹配滤波器多次波压制方法

针对常规多次波压制(SRME)方法存在的缺陷进行了改进.首先在多次波模型道预测阶段,采用数据相关和迭代更新的策略预测多次波模型道,该方法降低了SRME方法采用数据空间褶积对输入数据要求严格的限制,提高了对近偏移距缺失和空间假频数据的适应性.在匹配相减阶段,本文设计了一种非因果非平稳的匹配滤波器,该滤波器可以对整道多次波模型进行处理,而且当预测多次波模型道滞后于实际多次波时,也能够对多次波模型道进行很好的匹配.模型数据和实际数据试算证明该方法在多次波模型道预测和匹配相减阶段的优越性.     

改进的多道预测算子压制浅水多次波方法

在浅水情况下,由于观测数据中缺少近偏移距信息,水层多次波的压制面临挑战.利用多道预测算子压制水层多次波是浅水环境下压制多次波的重要方法之一,这种方法先从输入数据中估计出多道预测算子,再将预测算子和输入数据做褶积预测出水层相关多次波.然而,估计的多道预测算子很容易受噪声污染,从而影响多次波模型的精度.所以,我们提出了改进的多道预测算子压制浅水多次波方法.该方法先从数据中估计出多道预测算子,并利用估计的算子构建出精确的水层模型;然后,通过计算算子的走时信息、估计振幅信息、合成新算子三个步骤来修正原始的多道预测算子.修正的算子不仅不受噪声影响,还含有精确的走时信息、可靠的振幅信息;最后,该方法用修正的算子来预测多次波,并结合自适应相减,将预测的多次波从输入数据中去除.通过合成数据和实际资料的验证表明,相比于原始的多道预测算子压制多次波方法,改进的方法能够取得更好的压制效果.     

基于独立分量分析的多次波自适应相减技术

针对多次波自适应相减这个关键问题,文中首次提出利用独立分量分析技术来实现多次波和一次波的分离（简称ICAAMS）. 现有的多次波自适应相减技术大都是采用输出信号（一次波）能量最小准则,基于二阶统计量的技术. 本文提出的ICAAMS采用了输出信号非高斯性最大准则,并利用高阶统计量来表征非高斯性. 简单的褶积模型和复杂的有限差分模型资料处理结果表明, 本文提出的方法可以有效地分离一次波和多次波.     

多次波压制的研究现状与进展

目前地震资料处理技术主要利用一次波对地下地质体进行成像或反演,多次波的存在会严重影响地震成像、反演与解释结果.因此,多次波通常作为噪声在地震数据叠前处理阶段进行压制.为了合理选择不同的多次波压制方法,提高地震资料信噪比和保真度,本文系统综述了多次波压制的国内外研究现状,简要介绍了滤波法、预测相减法、稀疏反演法的基本原理,并围绕理论假设条件与实际数据要求,分析比较了各种方法的适用性与优缺点.基于波动方程的预测相减法克服了滤波法关于地震信号统计特征的假设,增强了对复杂地震数据的适应性,但最小二乘自适应相减会损害有效信号.稀疏反演法采用全波形反演的方法估计一次波与多次波,避免了自适应相减步骤,能够更加保真地恢复有效信号.本文通过实际算例重点阐述了稀疏反演法相对于反馈迭代法在多次波压制中的突破性进展,同时指明了稀疏反演法存在的问题并展望了未来的发展方向.     

基于波动方程三维表面多次波预测方法研究

与传统的二维表面多次波预测算法相比,基于波动方程的全三维表面多次波预测方法无需对地下介质做简单近似,其更符合地震波在地下介质中传播的真实状况,是地震资料处理中解决多次波预测问题的强有力工具.本文从三维多次波预测的基本理论出发,给出了全三维多次波预测算法的预测矩阵表示、计算方法以及实现条件,采用GPU(图形处理器)加速全三维表面多次波预测,较传统的CPU串行计算,GPU并行预测表面多次波的计算效率约提高165倍.文中分别利用二维和三维表面多次波预测算法对理论模拟的含表面多次波的三维地震数据进行多次波预测计算,对比分析结果表明,相比于二维算法,文中所述的基于波动方程的全三维表面多次波预测效果明显改善,其计算精度更高,辅以合理有效的自适应相减算法,可获得高精度的地震勘探资料表面多次波压制数据.     

泰勒展开近似 带连续性约束的L1范数方法用于多次波自适应相减(英文)

一次波L1范数最小化的多次波自适应相减方法,简称L1方法,是基于匹配滤波器设计的多次波自适应相减算法中的一种常用方法.当一次波和多次波混杂在一起时,L1方法有时会伤害一次波,导致一次波同相轴的连续性变差.本文利用预测误差滤波器度量一次波同相轴的连续性,在L1方法的皋础上,提出一种能够在压制多次波的同时,尽量保持一次波同相轴连续性的多次波自适戍相减算法,简称连续性约束L1方法.利用Pluto模犁数据进行多次波相减的结果表明,连续性约束L1方法能够在有效压制多次波的同时,更好地保护一次波.     

基于非因果滤波器的多次波匹配相减方法(英文)

在常规多道匹配滤波方法中的滤波器是物理可实现的因果滤波器,只能实现地震信号序列延迟的滤波。本文提出了最小二乘意义下的非因果多道输入多道输出维纳滤波方法,通过比较多道匹配相减中因果和非因果滤波方法之间的差别,验证了方法的有效性,解决了模型数据滞后于实际数据的情况。而且,通过定义长度随偏移距和层速度变化的滑动时窗,解决了匹配时窗内同相轴数量随偏移距增大而增加的问题。并将上述方法应用到改进的扩展多道匹配相减去除多次波的方法中,利用Pluto1.5理论模拟数据,对非因果滤波器和变长度时窗的匹配相减方法进行测试,取得了很好的去除多次波后的地震数据。     

均衡多道1范数匹配多次波衰减的方法与应用研究

反馈迭代法多次波衰减分为预测和相减两个步骤.在匹配相减过程中,当多次波和一次波同相轴不满足正交性,以及去除多次波后的地震记录不满足能量最小的情况下,最小二乘自适应匹配滤波方法不能获得正确的匹配,因此多次波的衰减产生误差.针对这两个问题,本文提出了基于1范数最小的均衡多道自适应匹配滤波法.该方法通过在空间方向上对地震记录进行均衡,避免了多次波和一次波同相轴正交的假设条件.同时利用了1范数对于大异常值保持稳健的特点,因此可以有效地解决去除多次波后的地震记录能量最小的问题.通过对模型数据和野外实际数据的多次波压制结果显示,该方法可以有效、准确地衰减多次波.     

海洋单阶次表面多次波分离方法研究

海洋地震资料普遍发育强能量表面多次波,传统表面多次波压制技术(SRME)能够预测出所有阶次表面多次波,但是各阶次表面多次波相互混叠.为了能够单独利用不同阶次的表面多次波成像,降低干涉假象对多次波成像的影响,需要将不同阶次的表面多次波分离出来.本文提出一种基于扩展SRME的海洋单阶次表面多次波分离方法.首先,应用SRME...     

Suppressing multiples using an adaptive multichannel filter based on L1-norm

Adaptive subtraction is an important link for removing surface-related multiples in the wave equation-based method. In this paper, we propose an adaptive multichannel subtraction method based on the L1-norm. We achieve enhanced compensation for the mismatch between the input seismogram and the predicted multiples in terms of the amplitude, phase, frequency band, and travel time. Unlike the conventional L2-norm, the proposed method does not rely on the assumption that the primary and the multiples are orthogonal, and also takes advantage of the fact that the L1-norm is more robust when dealing with outliers. In addition, we propose a frequency band extension via modulation to reconstruct the high frequencies to compensate for the frequency misalignment. We present a parallel computing scheme to accelerate the subtraction algorithm on graphic processing units (GPUs), which significantly reduces the computational cost. The synthetic and field seismic data tests show that the proposed method effectively suppresses the multiples.     

基于复曲波变换的一次波和多次波分离方法

多次波压制方法的研究一直都是地震数据处理中非常重要的一个课题.由于常用的多次波匹配方法主要针对多次波模型和实际多次波存在的振幅或相位的差异进行匹配校正,而无法直接校正多次波模型和实际多次波存在时移误差.本文构建了一种复曲波变换的算法,利用复曲波变换的时移不变性质,通过调整复曲波系数的振幅和相位实现对多次波模型振幅和时移误差的校正.为了更好地保护有效信号,在一次波和多次波分离前,引入一个非线性屏蔽滤波器,可以事先分离出大部分有效波,然后再将剩余部分数据作为输入数据,在复曲波域进行剩余一次波和多次波分离.最后通过模型试算和实际资料处理验证了本文提出的一次波和多次波分离方法的有效性.     

逆子波域消除多次波方法研究

SRMA（与表面相关多次波的衰减）算法包含预测和相减两步.相减算法中,当多次波与反射波同相轴相交时,如何有效减去多次波、保留反射波,是面临的主要问题.通过分析非正交性对滤波器（逆子波）的影响,可以证明：逆子波因非正交性产生的误差呈近似的高斯分布.在此基础上,本文提出了在逆子波域（单道自适应相减滤波的滤波算子的集合）,利用其误差的概率分布特征,对逆子波进行估计,用逆子波的估计对逆子波进行校正来消除多次波的方法.其步骤为：首先用SRMA方法预测出表面多次波,并对每一单炮进行单道自适应相减,得到逆子波,形成逆子波域;其次,在逆子波域采用中值滤波,提取接近真实逆子波的逆子波估计;第三,在逆子波域用逆子波估计对畸变的逆子波进行校正;最后采用校正后的逆子波来衰减多次波.通过简单模型和SMARRT模型的测试,该方法不仅能够有效减去多次波,而且在相交的区域,能够保持反射波同相轴的连续性并恢复其正确的振幅.     

基于稀疏反演的OBS数据多次波压制方法

自由表面多次波压制是海底地震仪（Ocean Bottom Seismometer,OBS）数据处理和成像中的难点,OBS数据多次波能量强,周期长,严重影响深层一次反射波的处理和成像.不同于常规拖缆观测系统,OBS数据站点一般相隔较远,仅仅利用检波点稀疏的波场信息难以压制OBS数据中的自由表面多次波.本文采用拖缆数据与OBS数据联合,利用稀疏反演估计（Estimation of Primaries and Multiples by Sparse Inversion,EPSI）方法,研究了OBS数据自由表面多次波压制理论,分析了OBS多次波产生的机理,详细推导了拖缆数据与OBS数据联合预测OBS多次波的EPSI方法基本原理.通过利用拖缆数据的信息,实现了OBS检波点稀疏数据多次波的压制问题.EPSI方法通过稀疏反演直接估计一次反射波,避免了SRME（Surface Related Multiple Elimination）方法中自适应相减对有效信号的损害,保真了一次反射有效信号,理论模拟OBS数据验证了方法的有效性.     

A pattern-based approach for multiple removal applied to a 3D Gulf of Mexico data set

Surface‐related multiples are attenuated for one sail line and one streamer of a 3D data set (courtesy of Compagnie Générale de Géophysique). The survey was carried out in the Gulf of Mexico in the Green Canyon area where salt intrusions close to the water‐bottom are present. Because of the complexity of the subsurface, a wavefield method incorporating the full 3D volume of the data for multiple removal is necessary. This method comprises modelling of the multiples, where the data are used as a prediction operator, and a subtraction step, where the model of the multiples is adaptively removed from the data with matching filters. The accuracy of the multiple model depends on the source/receiver coverage at the surface. When this coverage is not dense enough, the multiple model contains errors that make successful subtraction more difficult. In these circumstances, one can either (1) improve the modelling step by interpolating the missing traces, (2) improve the subtraction step by designing methods that are less sensitive to modelling errors, or (3) both. For this data set, the second option is investigated by predicting the multiples in a 2D sense (as opposed to 3D) and performing the subtraction with a pattern‐based approach. Because some traces and shots are missing for the 2D prediction, the data are interpolated in the in‐line direction using a hyperbolic Radon transform with and without sparseness constraints. The interpolation with a sparseness constraint yields the best multiple model. For the subtraction, the pattern‐based technique is compared with a more standard, adaptive‐subtraction scheme. The pattern‐based approach is based on the estimation of 3D prediction‐error filters for the primaries and the multiples, followed by a least‐squares estimation of the primaries. Both methods are compared before and after prestack depth migration. These results suggest that, when the multiple model is not accurate, the pattern‐based method is more effective than adaptive subtraction at removing surface‐related multiples while preserving the primaries.     

不同阶次自由表面相关多次波预测与成像方法

海水与空气间的强波阻抗界面使得海洋地震数据普遍发育自由表面相关多次波,多次波信息的利用是提高海洋地震资料成像品质的新突破点.近年来发展了一系列多次波成像方法,干涉假象是制约其应用推广的关键问题之一.为了避免假象影响,本文提出了不同阶次自由表面相关多次波预测与成像方法,首先,修改了传统SRME(表面相关多次波衰减)方法中的边界条件,通过多次波升阶次与匹配相减的方法预测出不同阶次自由表面相关多次波;其次,基于单程波偏移算子和"面炮"偏移策略,以一次反射波或第(N-1)阶自由表面相关多次波为下行波场正向延拓,以第1阶多次或第N阶多次波为上行波场逆向延拓,并在每一层互相关成像得到第1阶或N阶多次波单独成像.本方法避免了低阶多次波和高阶多次波产生的相关假象,且相对于全波算子的偏移方法具有较高的计算效率,增强了多次波成像方法的实用性.单层模型和三层模型测试验证了本方法的正确性,并在我国某深海探区实际资料处理中得到了成功应用.相对于传统一次波成像,分阶次多次波成像具有更高的照明均衡度、垂向分辨率和信噪比.本研究表明,海洋多次波成像是一次波成像的有力补充,对于稳定海底沉积的深海地区,具有一定的应用前景.     

A Study of the Adaptive Method for Decoupling Overlapping Seismic Records

Signal extraction from overlapping seismic records is a common problem in geophysical data analysis. Identification and separation of multiple seismic arrivals, analysis of large earthquakes as multiple point sources, and calculation of the true yield of a large nuclear explosion from interfering small explosion, all hinge on our ability to effectively decouple two interfering wave signals. This paper presents a method for signal separation based on an adaptive filtering technique. We apply a semi-deconvolution algorithm to overlapping explosion records and S/SKS phase groups, and then perform noise reduction and signal decoupling under different a priori conditions and assess the stabilities using a variance reduction approach. We demonstrate, through numerical experiments and analysis of seismic station records, that the adaptive method can be both robust and practical for regional and teleseismic applications.