基于Marchenko理论压制自由表面多次波方法研究

常规虚源点Marchenko自聚焦多次波预测方法只适用于预测不含自由表面的多次波模型,局限于压制层间多次波,该方法在构建上下行格林函数场前,必须从反射响应中去除所有与表面相关的多次波.本文对构建上下行Marchenko格林函数方程进行改进,得到了包含一次波、层间多次波和自由表面多次波的格林函数,利用改进的Marchenko自聚焦预测方法预测自由表面多次波.本文利用水平层状模型数据及SMARRT模型数据证明,改进后的Marchenko法预测海底相关的自由表面多次波效果较为理想,该方法避免了常规SRME自由表面多次波预测方法需要近道重构的缺陷,能够有效提高地震资料的信噪比和分辨率.     

基于稀疏反演三维表面多次波压制方法

三维表面多次波压制是海洋地震资料预处理中的重要研究课题,基于波动理论的三维表面多次波压制方法(3DSRME)是数据驱动的方法,理论上来说,可有效压制复杂构造地震数据表面多次波.但该方法因对原始地震数据采集要求高而很难在实际资料处理中广泛应用.本文基于贡献道集的概念,将稀疏反演方法引入到表面多次波压制中,应用稀疏反演代替横测线积分求和,无需对横测线进行大规模重建,进而完成三维表面多次波预测,这样可有效解决实际三维地震数据横测线方向稀疏的问题.基于纵测线多次波积分道集为抛物线的假设,为保证预测后三维表面多次波和全三维数据预测的多次波在运动学和动力学特征上基本一致,文中对预测数据实施基于稳相原理的相位校正.理论模型和实际数据的测试结果表明,本文基于稀疏反演三维表面多次波压制方法可在横测线稀疏的情况下,有效压制三维复杂介质地震资料中的表面多次波,从而更好地提高海洋地震资料的信噪比,为高分辨率地震成像提供可靠的预处理数据保障.     

反馈迭代法压制表面多次波效果分析

地震数据处理通常假定反射数据仅由一次波组成,地震勘探资料中的表面多次波通常被视为相干噪音予以压制.基于波动方程预测的反馈迭代法为数据驱动的方法,可有效压制复杂地下介质的表面多次波,通常可由级数展开法和迭代法两种方法实现.文中分别从理论阐述以及应用效果分析方面对基于波动方程预测的反馈迭代法的两种实现途径进行研究,并采用GPU/CPU协同并行加速计算预测表面多次波,改善以往CPU计算效率低的状况.文中对含表面多次波的炮数据和复杂的SMAART模型进行了计算,并将利用级数展开法与迭代法压制表面多次波的效果进行对比分析,结果表明,迭代形式反馈迭代法压制表面多次波的方法效果更佳.由于实现迭代法和级数展开法需要完成的自适应匹配相减的次数不同,迭代法的计算成本略高于级数展开法.     

基于迭代反演的层间多次波压制方法

层间多次波与有效波在走时、频率和叠加速度上差异较小,因此层间多次波压制常难以获得理想效果.本文提出一种基于迭代反演的层间多次波压制方法(MSI,Multiple Suppression Inversion),该方法以共聚焦点(CFP,Common Focus Point)层间多次波压制理论为基础,通过构建卷积因子,将层间多次波压制转变为迭代反演的问题,直接利用观测的地震数据进行迭代反演计算,进而完成多次波压制.MSI方法避免了共聚焦点方法中构建CFP道集的聚焦运算,大幅降低层间多次波预测的计算成本;同时该方法为全数据驱动方法,无需地下介质任何先验信息,算法容易实现.模型数据测试表明,本文提出的方法可有效压制层间多次波,而且对有效波也具有很好的保幅性.     

基于波动方程预测和双曲Radon变换联合压制表面多次波

基于波动方程预测的表面多次波压制方法可处理复杂地下介质的地震资料,但计算成本较高.基于滤波的多次波压制方法计算效率较高,但其成功应用仅局限于一次波和多次波有明显时差差别的地震数据,对来自速度逆转等复杂介质数据则较难获得满意的压制效果.本文将波动方程预测的反馈迭代法和滤波法有效结合,采用GPU(图形处理器)和CPU协同并行加速计算粗略预测表面多次波,随后在双曲Radon域比较分析原始数据和预测的多次波,设计合理有效的Butterworth型自适应滤波器,滤出原始数据Radon域中的多次波能量,进行Radon反变换后,在时空域将多次波从原始数据中减去,得多次波压制结果.文中对理论模拟的单炮数据、复杂的SMAART模型以及实际地震数据进行了计算,结果表明,结合基于波动方程预测和双曲Radon变换的方法有效突破了两种方法各自的局限性,可高效高精度地压制复杂地下介质的表面多次波.     

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.     

SRME多次波衰减方法在海洋地震资料中的应用

多次波问题一直是海洋地震资料处理中的难题,基于波动方程的多次波压制方法SRME是近20年来发展起来的一种有效的多次波衰减方法.该方法的特点是基于波动理论,利用地震数据本身来预测多次波,而不需要地下介质的任何信息,即这种方法可以应对地下任何复杂的情况,因此应用范围较广.本文通过SRME方法在海洋地震资料LH油田的应用实例证明了该方法的有效性--SRME多次波衰减方法对海底有关的多次波的衰减非常有效,特别是对近道多次波模拟准确,未损伤有效波,一定程度上提高了地震数据的分辨率.     

逆散射级数法去除自由表面多次波

压制多次波是地震资料处理过程中的重要环节之一,多次波去除的效果直接影响到最后成像的质量．本文研究的逆散射级数法以波动方程和Born级数为基础,构造一个与自由表面多次波相关的子序列来预测并消除多次波,该方法不需要知道地下的速度结构信息,适用于各种复杂的地下情况．在逆散射级数法的实现过程中,地震子波和近道波场是必不可少的信息,本文采用能量最低法则和带限抛物Radon变换法来弥补原始地震资料中所缺失的这些信息．合成资料和实际地震资料的处理结果表明,逆散射级数法能够在去除自由表面多次波的同时保留有效波的信息,对于地下复杂结构的情况同样有效．     

基于匹配滤波的多次波压制方法研究

常规滤波方法对浅海多次波压制不能取得理想效果.通过改变模型表面边界条件，求解波动方程实现多情景地震数值模拟.利用自由边界条件模拟时获得含海平面强反射多次波地震记录，而利用吸收边界条件时得到理想条件下无多次波地震记录.对比分析多次波对有效地震信号的影响得到海平面强反射多次波改变了有效地震信号的振幅、频率和相位.利用归一化方法计算得到压制多次波滤波器算子，并作用于含海平面强反射多次波地震记录.叠加地震剖面对比分析表明，归一化滤波器算子较好的压制了地震记录中的多次波，提高地震资料分辨率.最后，根据多次波产生条件，给出了利用实际区域简化地质模型的地震数值模拟结果计算归一化滤波器算子的方法，从而利用该方法压制实际地震数据中多次波.     

基于深层神经网络压制多次波

有效压制多次波一直是地震勘探中的难点问题.尽管已发展了多种多次波压制方法,但仍存在多次波压制不全、计算耗时长等缺陷,使得应对复杂地质地震数据多次波压制具有挑战性.为了突破现有多次波压制方法的局限性,本文提出了一种基于深层神经网络的多次波压制方法,采用的深层神经网络是一种改进的具有卷积编码器和卷积解码器的U-net网络.不同于常规方法依赖于滤波或波动理论,该方法仅依赖于大量训练数据.训练数据以含多次波的原始地震数据作为输入,不含多次波的地震数据作为输出,通过最小化损失函数来优化神经网络参数.训练成功的网络模型具备较好地分离多次波和一次波的能力,可直接用来快速压制地震数据中的多次波,避免了常规方法涉及的大规模计算.工业界模型数据测试结果表明,本文提出的深层神经网络方法能有效压制复杂地质地震数据中的多次波,同时还具有较高的泛化能力和多次波压制效率.