利用多次波提高地震数据分辨率方法

目前对多次波的有效利用仅围绕多次波成像技术展开,通过成像多次波试图获取更丰富的地下构造信息.不同于该思路,本文另辟蹊径,从利用多次波提高地震数据分辨率角度出发,对多次波的有效利用进行了深入挖掘.首先基于聚焦变换思想在聚焦域内实现多次波的降阶,通过理论推导得出聚焦域内多次波表现为原始数据的多维子波反褶积这一重要结论,从理论上证明了本文方法提高地震数据分辨率的可行性;然后采用引入整形正则化的非稳态回归自适应匹配滤波方法将聚焦域内由多次波构建的高分辨率数据分离出来,实现原始数据的高分辨率转换.与常规反褶积模型不同,该方法基于波动理论推导得出,可以适用于任意复杂情况;每一道输出结果中所有炮记录都参与了运算,从空间上加以约束,在提高纵向分辨率的同时可以改善数据的横向分辨率.最后通过模型试算和实际资料处理对本文方法的有效性、适应性和实用性进行了验证.     

台站地震资料的时频域自适应极化分析和滤波

提出一种自适应协方差的时频域极化滤波方法。该方法在广义S变换时频方法的基础上,构造时频域自适应协方差矩阵,通过特征分析计算时频域瞬时极化参数,设计极化滤波器,实现多分量地震极化分析和滤波。其优势在于协方差矩阵的分析时窗的长度由多分量地震数据的瞬时频率确定,可以自适应于有效信号的周期,在每个时频点计算极化参数不需要进行插值处理;结合时间频率信息,解决在时间域或频率域波形或频率重叠的信号具有明显的直观性。模型数据及实际三分量台站地震数据处理结果表明,该极化滤波方法在台站地震资料分析和处理方面具有很好的直观性和较高的分辨率。     

边界和振幅特性保持的自适应噪声衰减方法(英文)

由于地震数据中包含的噪声在不同频率或者频带数据中的分布强度存在差异,使得全频带数据上进行的噪声衰减处理改变了地震反射波信号的动力学特征,干扰后期的地震资料解释、储层预测、油气检测等问题,提出边界和振幅特性保持自适应噪声衰减方法。首先应用小波包变换对全频带地震数据进行多频段划分,然后对分频段数据进行非线性各向异性倾角导向边界保持自适应滤波处理。在该方法中,由结构张量计算的扩散张量实现自适应地确定平滑滤波方向,加入的不连续结构置信度量和不连续性算子自适应地控制不连续结构特征的保持程度,引入的去相关滤波迭代停止准则自适应地确定滤波迭代次数。这些参数的引入具有减少处理人员的干预和人为的主观性,且执行简单的特点。对合成地震记录和实际地震记录处理结果表明,提议的方法能够自适应地衰减地震数据中噪声,同时既能保持地震反射波中有效的不连续性信息,也能有效地保持有效信号的频率分布规律。能够为后期的地震资料解释和分析提供高品质的基础数据。     

地震数据正交投影分解方法的研究与应用

地震记录正交分解是值得研究的重要问题.本文将人工神经网络自组织学习算法引入到地震数据处理中,提出地震数据神经网络正交分解方法.在分解后的特征子空间中进行特征提取来消除相干和随机噪声,提高地震记录的信噪比.研究结果表明,这种实现方法是可行的,因特征滤波或数据压缩一般只需为数不多的主分量,本文的方法可根据滤波需要自适应提取所需主分量,可免去大量无用的计算,因此,本方法可降低滤波的计算成本,参与分解的道数越多效果越明显.最后,给出了对实际资料进行特征滤波的一个应用实例.     

一种自适应增益限的反Q滤波

地层的Q吸收会造成地震波振幅衰减、相位畸变,分辨率和信噪比明显降低.反Q滤波可消除由于地层Q吸收造成的振幅衰减和相位畸变,从而提高地震资料的分辨率;但反Q滤波振幅补偿的数值不稳定性问题会严重降低地震资料的信噪比,并产生很多假象.截止频率法和稳定因子法反Q滤波振幅补偿方法虽可控制数值非稳定性问题,但振幅补偿函数的增益限为一个时不变的常数,且与地震数据动态范围无关,其经常会压制深层地震波的高频成分,反而降低地震资料的分辨率;因此,本文在研究截止频率法和稳定因子法的基础上,结合地震数据的动态范围对地震记录分辨率的影响,提出了一种自适应增益限的反Q滤波振幅补偿方法,其增益限和稳定因子都是时变的,且都自适应于地震数据有效频带的截止频率.合成数据和实际数据试算表明,本文的自适应增益限的反Q滤波方法可恢复地震信号有效频带范围内的能量,且能较好地控制数值非稳定性问题,最终获得高分辨率和高信噪比的地震数据.     

一种改进的广义稳定反Q滤波方法

由于地层的黏弹性和非均质性,地震波在传播过程中振幅衰减,相位畸变,导致地震资料分辨率和信噪比降低.反Q滤波是补偿地层衰减的一种常用方法.常规的反Q滤波方法的振幅补偿算子只与时间、频率有关,其振幅补偿频带范围、强度固定不变,不能够根据地震记录的自身特点灵活地进行振幅补偿.基于此,本文在广义稳定反Q滤波法的基础上,提出了一种改进的广义稳定反Q滤波方法.新方法提出了一种新的稳定因子,并通过参数p对振幅补偿算子进行了优化.其振幅补偿算子与地震资料信噪比、走时、频率、品质因子相适应,可以更加精确地对振幅进行补偿.理论数据测试和实际地震资料应用均表明,新方法在振幅补偿和噪声压制上优于广义稳定反Q滤波法,其处理后的地震资料振幅恢复保真度、分辨率和信噪比更高,对储层预测和精细解释工作具有重要意义.     

基于CUDA技术与GCV准则的小波变换压制地震面波的研究

压制噪声的同时能够最大程度的保留有效信号是滤波处理过程中的难点.在对地震记录频谱进行分析的基础上,认为基于GCV准则的离散小波变换自适应阈值萎缩方法可以有效分离地震记录在低频区的有效信号和面波噪声.通过该方法滤波处理,有效压制了地震记录的面波噪声,使得地震记录的信噪比得到大幅度提高.且自适应阈值处理降低了人工数据处理对地震记录造成的主观偏差,使得处理结果更为精确可靠.在前述方法研究的基础上,进一步分析讨论了地震信号小波变换滤波算法的GPU/CPU协同计算模式,并将其应用于实际地震记录的滤波处理.通过对比单独使用CPU计算和GPU/CPU协同计算模式的时间花销,后者计算效率得到显著提升,整体加速比最高达到了22倍.     

渤海西南部新近系超薄储层定量预测技术研究与应用

渤海西南部新近系明化镇组主要为极浅水三角洲和曲流河沉积,受特定沉积环境的控制,发育大量厚度小于λ/8(λ为视波长)的超薄储层,利用常规地球物理手段难以进行定量预测.为定量预测此类超薄储层,本文通过对多项地球物理技术改造升级与优化组合,建立了一套完整的超薄储层定量预测技术,具体包括两项关键子技术.(1)基于薄储层的地震高分辨率处理技术.首先优选能较好继承地震有效信息的部分地震道进行叠加,然后开展基于ARMA的谱蓝化处理,提高地震资料分辨率.(2)基于薄储层的解释性优化处理技术.在地震资料高分辨率处理基础上进行基于匹配追踪算法的子波重构处理,将薄储层的地震反射信息进行小幅度放大,然后进行倾角中值滤波和倾角扩散滤波处理,有效压制数据中的随机噪声和突出储层边界,使得地震资料可解释性增强.技术成果应用于渤海A油田,成效显著,同时取得两点主要认识:(1)方法可识别厚度小于λ/8的超薄储层,在渤海西南部海域取得了成功应用,对陆相断陷盆地浅层超薄储层预测具有较好借鉴意义;(2)方法针对薄储层进行地震优化处理,为凸显薄储层地震响应,一定程度破坏了适中厚度和厚储层的地震响应,不能做到薄、厚储层同时预测.     

基于反射强度交流分量滤波的蚂蚁追踪断层识别技术改进及应用

作为一种识别断层地震解释方法,蚂蚁追踪在勘探开发中应用越来越广泛.由于蚂蚁追踪抗噪能力较弱,在识别断层的过程中受地震资料品质的影响较大,效果往往过于破碎,改进的方法通常有两种,一种是对蚂蚁追踪的算法进行改进,另外一种是对地震资料进行去燥处理;由于算法的改进通常由研发人员提出,且集成到软件周期较长,对于解释人员而言,利用去燥处理的方式进行改进更加现实.本文提出一种利用反射强度交流分量滤波对蚂蚁追踪的效果进行改进的方法.首先对原始地震资料进行构造导向滤波,随后进行基于多道倾角扫描的相干体运算,然后利用反射强度交流分量对相干体进行滤波,并将滤波后的正值充零,最后对充零后的数据体进行蚂蚁追踪.改进后的蚂蚁追踪效果较好,提高了断层的识别精度,有利于更加精细地解释断层.     

多尺度地震资料联合反演方法研究

常规三维地面地震反演不可避免的存在多解性和分辨率不高的缺陷,而油藏地球物理阶段丰富的多尺度地震资料为减小多解性、提高分辨率提供了可能.基于贝叶斯反演理论,通过联合概率分布建立新的似然函数,将三维地面地震、VSP和井间地震三种多尺度资料有机地融合在一起,完善了多尺度地震资料联合反演框架及反演流程.模型测试及实际资料处理表明,联合反演算法有效地引入了小尺度地震资料中的高频信息对大尺度资料进行约束,反演结果在保留大尺度地震资料特征的基础上提高了分辨率,降低了多解性,同时促进了多种地震资料之间的相互匹配.     

Structural complexity-guided predictive filtering

Random noise attenuation utilizing predictive filtering achieves great performance in denoising seismic data. Conventional predictive filtering methods are based on fixed filter operators and neglect the complexity of structures. In this way, the denoised data cannot meet the requirement of balancing the signal preservation and noise removal. In this study, we proposed a structural complexity-guided predictive filtering method that utilizes an adapted filter operator to adjust the changes of structural complexity. The proposed structural complexity-guided predictive filtering mainly consists of two stages. A slope field information is acquired according to plane-wave destruction to assess the structural complexity. In addition, an adaptive filter operator is obtained to denoise the seismic data according to the adaptive factor. Both synthetic data and real seismic profiles are employed to examine the denoising capacity and flexibility of the refined predictive filtering using adaptive lengths. The analysis of the predicted results shows that adaptive predictive filtering is powerful and has the ability to eliminate random noises with negligible distortions.     

Weak Seismic Signal Extraction Based on the Curvelet Transform

Seismic signal denoising is a key step in seismic data processing. Airgun signals are easy to be interfered with by noise when it travels a long distance due to the weak energy of active source signal of the airgun. Aiming to solve this problem, and considering that the conventional Curvelet transform threshold processing method does not use the seismic spectrum information, we independently process the Curvelet scale layer corresponding to valid data based on the characteristics of the Curvelet transform of multi-scale, multi-direction and capable of expressing the sparse seismic signals in order to fully excavate the information features. Combined with the Curvelet adaptive threshold denoising the algorithm, we apply the Curvelet transform to denoising seismic signals while retaining the weak information in the signal as much as possible. The simulation experiments show that the improved threshold denoising method based on Curvelet transform is superior to the frequency domain filtering, wavelet denoising and traditional Curvelet denoising method in detailed information extraction and signal denoising of low SNR signals. The calculation accuracy of the relative wave velocity variation of underground medium is improved.     

基于褶积原理和改进广义S变换的震动波衰减补偿试验研究

为了恢复震动波能量在传播过程中产生的衰减损耗,提出基于褶积原理求取品质因子Q的方法与改进广义S变换相结合的反Q滤波法。通过震动波衰减补偿模型试验,对试验数据进行改进广义S变换的时频特性分析,得出了信号的能量分布情况以及时间频率对应关系;采用基于褶积原理求取品质因子的方法,得到时变Q值;对试验数据进行反Q滤波处理,使震动波能量得到了补偿。结果表明本文提出的反Q滤波法提高了对震动波能量衰减补偿的效果,拓宽了地震资料的频带,提高了地震资料分辨率,有利于进行高分辨率地震勘探、深部信号增强和油气藏预测工作的开展。     

自适应VMD的地震资料高分辨率处理方法研究

随着勘探开发的不断深入,常规地震资料受分辨率的限制难以满足精细勘探开发的需求.由于地震信号不同频率成分的衰减程度不同,故可结合分频技术对各频率成分进行差异化补偿,进而提高地震资料分辨率.而常规分频技术普遍分频精度不高,存在模态混叠现象,不能较好地适用于地震资料处理.针对上述问题,本文提出基于自适应变分模态分解(VMD)...     

自适应非局部均值地震随机噪声压制(英文)

非局部均值滤波是一种基于图像信息冗余的去噪方法,其认为图像自身的有效结构具有一定的重复性,而随机噪声则不具备这一特点,通过利用图像本身的自相似性来达到压制随机噪声的目的,是一种全局的去噪方法。本文把这一思想引入地震数据随机噪声压制中,针对传统非局部均值滤波计算量过大的问题,文章采用分块非局部均值的方式来减少计算量;针对滤波参数选取会影响非局部均值滤波效果的问题,提出一种简单的自适应滤波参数地震数据分块非局部均值算法。模型和实际数据处理结果表明:相对于传统的去噪算法(如f-x反褶积),该方法在压制随机噪声的同时对有效信号保护地更好,具有更高的保真度,更有利于后续的处理和解释工作。     

基于SW统计量的自适应时频峰值滤波压制地震勘探随机噪声研究

由于金属矿区地震记录中随机噪声性质复杂且信噪比低,常规降噪方法难以达到预期的滤波效果.时频峰值滤波(TFPF)方法是实现低信噪比地震勘探记录中随机噪声压制的有效方法,但其在复杂地震勘探随机噪声下时窗参数优化问题仍难以解决.本文充分利用地震勘探噪声的统计特性,结合Shapiro-Wilk(SW)统计量辨识地震勘探记录中的微弱有效信号,提出基于SW统计量的自适应时频峰值滤波降噪方法(S-TFPF).在S-TFPF方案中,对于有效信号集中区,S-TFPF方法根据信号频率特征,选择有利于信号保持的较短时窗长度;对于噪声集中区,按噪声方差自适应增加时窗长度,增强随机噪声压制能力.S-TFPF应用于合成记录和共炮点记录的滤波结果表明,与传统时频峰值滤波方法相比,S-TFPF方法可以有效抑制低信噪比地震勘探记录中的随机噪声,更好地恢复出同相轴.     

空间局部加权回归自适应TFPF

时频峰值滤波(TFPF)算法是一种非常有效的去噪方法.但是传统的TFPF采用的单一窗长,并且仅沿时间方向进行滤波,忽略了信号的空间信息,并且TFPF近似等效成一个时不变的低通滤波器,不能追踪快速变化的信号.针对这些问题,引入空间局部加权回归自适应TFPF(SLWR-ATFPF).鉴于随机噪声在各个位置的方向随机性,以及有效信号在各个位置的方向确定性,首先利用空间局部加权回归(SLWR),对含噪信号进行空间加权,从而使加权之后的信号包含空间信息.然后,再引入凸集和Viterbi的思想,对空间加权之后的信号进行自适应滤波.从而,完成时空域二维自适应滤波.将SLWR-ATFPF应用于合成记录和实际的共炮点记录,实验结果表明,改进的方法与原算法相比,能够在压制低信噪比(SNR)随机噪声的同时更好地保留有效信号.     

叠前纵波和转换波地震资料Q值提取及反Q滤波(英文)

纵波和转换波联合的多波地震勘探技术是解决复杂油气勘探的有效技术,提高转换波的分辨率是其关键问题之一。影响转换波分辨率的主要原因是地层对地震波的吸收,有效地计算地层Q值、消除地层吸收对转换波传播的影响,是提高转换波分辨率的关键。本文提出了从叠前转换波道集中估算横波Q值的方法,并利用沿射线路径的波场延拓,将一种稳定有效的反Q滤波方法应用到叠前共炮点纵波和转换波道集的衰减补偿中。模型资料结果表明,本文提出的估算转换横波Q值的方法精度较高;模型资料和实际资料的吸收补偿结果表明,此稳定全反Q滤波能有效地提高叠前纵波和转换波资料的分辨率。     

HFE在提高地震数据分辨率中的应用

提高地震数据分辨率是地震勘探中获得高质量数据的关键,而分辨率与信噪比的相互制约关系是高分辨率处理的根本问题。本文基于反褶积的基本原理,采用压缩子波的方法,对原始地震数据进行高频拓展法(High Frequency Expanding,HFE)处理。通过测试子波压缩参数,分析研究可选参数对地震资料分辨率和保真度的影响,确定最佳处理参数,并应用于实际地震资料处理中。应用结果表明,HFE处理后的地震资料,其品质得到了明显的改善,处理后的剖面弱反射带层间细节反射更为丰富,横向变化清晰,频带变宽,分辨率得到了很大提高。