表驱动的二维非规则采样快速傅里叶变换

非规则采样快速傅里叶变换（NFFT）主要用于快速计算非规则采样数据的频谱及重建.该方法为非规则采样数据频谱重建技术的核心算法.在实现NFFT算法时,高速度和高精度计算是其应用的前提和关键.本文针对二维NFFT计算效率,应用表驱动思路进行改进,将Gauss褶积算子由矩形改进为椭圆以减少计算量,将e指数计算改进为乘法以加快计算速度,并建表解决NFFT算法在地震资料处理中的应用问题.本文同时给出了非规则采样地震数据NFFT谱重建方法.最后本文给出算例验证提出方法的计算速度和精度,和非规则采样地震资料重建结果.     

基于jitter采样和曲波变换的三维地震数据重建

传统的地震勘探数据采样必须遵循奈奎斯特采样定理,而野外数据采样可能由于地震道缺失或者勘探成本限制,不一定满足采样定理要求,因此存在数据重建问题.本文基于压缩感知理论,利用随机欠采样方法将传统规则欠采样所带来的互相干假频转化成较低幅度的不相干噪声,从而将数据重建问题转为更简单的去噪问题.在数据重建过程中引入凸集投影算法(POCS),提出采用e^-√x(0≤x≤1)衰减规律的阈值参数,构建基于曲波变换三维地震数据重建技术.同时针对随机采样的不足,引入jitter采样方式,在保持随机采样优点的同时控制采样间隔.数值试验表明,基于曲波变换的重建效果优于傅里叶变换,jitter欠采样的重建效果优于随机欠采样,最后将该技术应用于实际地震勘探资料,获得较好的应用效果.     

高密度空间采样地震数据特点分析

中国陆相沉积盆地的地质结构复杂,储层岩性的多变,需要有高精度的勘探方法。高密度空间采样是提高地震勘探精度的一项新技术。本文简要说明了点激发和点接收技术,分析高密度空间采样的野外工作方法,介绍了Gijs j．o．Vermeer提出的对称采样原理,从波场连续性的角度探讨了高密度空间采样技术。重点分析高密度空间采样数据的特点, 即:高密集的初至波有利于近地表结构的调查,可提高静校正的精度;小偏移距、小点距接收增加了浅层的有效覆盖次数,提高浅层反射的成像精度; 对规则噪声可实现无假频采样,室内的噪声分析和噪声压制的精度随着提高;高密度采集使波场连续性增强,使得各种数学变换的精度提高,有利于不同波场的分离。最后指出高密度空间采样地震勘探技术的难点在于室内数据处理,针对海量数据的分析和处理方法还需要进行深入细致的研究工作。     

基于非均匀曲波变换的高精度地震数据重建

在野外数据采集过程中,空间非均匀采样下的地震道缺失现象经常出现,为了不影响后续资料处理,必须进行高精度数据重建.然而大多数常规方法只能对空间均匀采样下的地震缺失道进行重建,而对于非均匀采样的地震数据则无能为力.为此本文在以往多尺度多方向二维曲波变换的基础上,首先引入非均匀快速傅里叶变换,建立均匀曲波系数与空间非均匀采样下地震缺失道数据之间的规则化反演算子,在L1最小范数约束下,使用线性Bregman方法进行反演计算得到均匀曲波系数,最后再进行均匀快速离散曲波反变换,从而形成基于非均匀曲波变换的高精度地震数据重建方法.该方法不仅可以重建非均匀带假频的缺失数据,而且具有较强的抗噪声能力,同时也可以将非均匀网格数据归为到任意指定的均匀采样网格.理论与实际数据的处理表明了该方法重建效果远优于非均匀傅里叶变换方法,可以有效地指导复杂地区数据采集设计及重建.     

基于非均匀Fourier变换的地震数据重建方法研究

不规则采样地震数据会对地震数据的多道处理造成严重影响,将非均匀Fourier变换和贝叶斯参数反演方法相结合,对不规则空间带限地震数据进行反演重建.对每一个频率依据最小视速度确定出重建数据的带宽,然后从不规则地震数据中估计出重建数据的空间Fourier系数.将不规则地震数据重建视为信息重建的地球物理反演问题,运用贝叶斯参数反演理论来估计Fourier系数.在反演求解时,使用共轭梯度算法,以保证求解的稳定性,加快解的收敛速度.理论模型和实际资料处理验证了本方法的有效性和实用性.     

单点高密度地震资料的信息重构去噪处理方法

单点高密度地震勘探技术采用点激发、点接收、小道距、大道数的采集方式,可以弥补常规组合采集方法存在组内干扰等缺点,满足高精度地震勘探的需要.单点高密度地震资料单炮记录信噪比较低、去噪难度较大,采用常规去噪技术效果不理想.单点高密度空间采样具有空间无假频采样,真实记录地震波场的优势,可以对单炮记录数据进行信息重构.信息重构去噪处理方法,就是根据噪音差异最大化的去噪思想,将单点高密度地震资料的信息进行重构,尽量使得重构后的资料中噪音在各地震道之间的差异加大,然后再进行去噪处理.信息重构方法可以在时空域实现,也可以通过分频处理实现.该方法简单灵活,可以得到较好的去噪效果,改善地震资料的成像精度.     

地震逆散射偏移与反演综述

随着油气勘探领域逐渐向深层、复杂型、隐蔽性油气藏转移,油气资源的勘探难度越来越大,传统反射地震勘探技术难以满足日益增长的油气勘探需求,亟需发展适合复杂地质构造的地震波偏移反演新技术.针对地球深部非均匀结构体引起的地震散射波,发展地震逆散射偏移反演理论和技术将有可能解决复杂构造成像反演的技术难题.本文回顾地震波逆散射偏移反演理论的发展历史和基本原理,以逆广义Radon变换求解线性化逆散射问题为基础,介绍逆散射理论在介质结构成像、物性参数反演、多次波衰减等方面的技术延伸,同时将其应用到合成数据和实际数据资料,探讨地震勘探逆散射方法的技术优势和应用潜力.     

基于非均匀快速傅里叶变换的最小二乘反演地震数据重建

不规则采样地震数据的重建是地震数据分析处理的重要问题.本文给出了一种基于非均匀快速傅里叶变换的最小二乘反演地震数据重建的方法,在最小二乘反演插值方程中,引入正则化功率谱约束项,通过非均匀快速傅里叶变换和修改周期图的方式,自适应迭代修改约束项,使待插值数据的频谱越来越接近真实的频谱,采用预条件共轭梯度法迭代求解,保证了解的稳定性和收敛速度.理论模型和实际地震数据插值试验证明了本文方法能够去除空间假频,速度快、插值效果好,具有实用价值.     

地震数据重建方法综述

地震勘探的目的是为了获得地下构造的精确成像.由于人为因素和环境原因,地震数据在空间方向上往往是不规则采样或缺失采样的,这可能会在数据处理时产生假象,最终导致错误的解释.因此经常需要在空间方向对缺失的地震数据进行重建.重建问题可以看作是一个反演问题,即从不完整的地震数据中重建出完整的地震波场.本文重点研究了国内外比较成熟的地震数据重建方法,如基于滤波的重建方法、基于波场延拓算子的重建方法、基于变换域的重建方法以及相干倾角插值等方法,分析了这些方法的优缺点,以及目前地震数据重建所面临的挑战.     

基于jittered采样的浅层三维地震数据处理及应用

目前,浅层三维地震勘探在国内外尚处于起步阶段,其勘探深度在100 m以内,勘探目标速度低,地震资料主频较高,根据采样定理,允许的最大道间距较中深层地震勘探要小得多,因此浅层三维地震勘探的观测系统设计和数据处理方法还有许多亟待解决的问题,本文将信号处理领域的压缩感知理论应用到浅层三维地震的观测系统设计和数据处理方法中,研究具有重要的实际意义.理论研究表明:随机采样数据比有规律的欠采样数据能更好的进行波场重建,随机欠采样数据可以将相干混叠转化为不相干噪声,从而将地震数据解释问题转变成了数据去噪问题,同时采用jittered随机采样方式可以避免完全随机采样的数据存在的数据点空间位置过于集中或过于稀疏的情况.本文采用模型分析和实际数据研究的方法,结果显示:在野外进行浅层三维地震数据采集时,如采用jittered随机欠采样方式进行检波器的布置,可以实现以较少的检波器布置较大范围的观测系统,从而大大提高了野外数据采集工作的效率,同时,这种随机的布线可以较灵活地适应野外的工作环境,在采用规则布线时,尽量希望测区足够平坦、开阔,无大尺度障碍物,而随机的布线可以适应有障碍物的地形地貌,在遇到障碍物或不能跨越的地形时,可适当增大道间距,在开阔位置减小道间距进行数据补偿.得到的结论是:这种浅层三维地震道间距无法满足奈奎斯特采样条件的情况,通过检波点的随机分布所采集的地震数据可以有效降低地震资料的混叠效应.     

基于稀疏约束的地震数据高效采集方法理论研究

随着地震勘探目标复杂化和精细化程度的提高以及"两宽一高"等采集技术的广泛应用,当前地震数据采集的时间越来越长、成本越来越高.针对此问题,本文基于压缩感知理论开展了地震数据高效采集方法的改进和探索研究.根据波动方程解的一般表示式,从波场传播的角度给出了地震数据具有稀疏性的数学物理依据及寻找适应地震数据稀疏变换的一般方案;在稀疏性先验信息的指导下,发展了具有"蓝色噪声"频谱特征的改进的分段采样方法,并基于最优化理论提出了地震数据重建方法.地震数据的稀疏性理论、稀疏约束下的高效采集方法以及地震数据的重建方法构成了相对完善的地震数据高效采集理论.把该理论用于指导地震数据采集,即利用稀疏约束的随机采样方法改变常规规则密集测网中炮点和检波点(或二者之一)的分布,设计了三种随机且均匀的高效采集测网,提出了利用相应测网获取的地震数据重建为常规规则密集测网地震数据的针对性方案,并使用重建精度、高效采集数据的直接成像和重建后再成像的结果对比证明了上述重建方案的有效性.基于Marmousi模型的高效采集试验检验了本文构建的基于稀疏约束的地震数据高效采集方法理论框架在提高当前地震数据采集效率、降低勘探成本上的优势以及方法的有效性和可行性.     

基于信噪比质控的优化迭代反演非规则数据重构方法

压缩感知地震勘探技术可以在相同成本投入的情况下,增加地震数据道密度,有利于提升地震成像质量,越来越受到业界的关注．非规则数据重构是压缩感知地震勘探技术的核心．本文优化了常规基于稀疏域迭代反演的非规则地震数据重构方法,通过引入信噪比质控因子,设计了基于信噪比质控的优化迭代反演非规则数据重构方法．该方法可以针对不同信噪比数据采取不同的信噪比质控因子进行数据重构．在低信噪比地区,该方法可以在重构缺失数据的同时提高地震数据的信噪比．在高信噪比地区,该方法在恢复缺失数据的同时可以保护有效信号的能量．通过数据测试验证了该方法的有效性．     

地震波散射:理论与应用

传统的球面对称(或层状构造)地球模型正经历着一场革命。地球被揭示从地壳、地幔到地核到处都呈现多尺度的横向非均匀性。这些具有不同尺度的非均匀体对地震波具有不同的效应。速度和密度的非均匀体能改变波形,引起走时和振幅的起伏以及产生直达波的视衰减。地球岩石层的非均匀体还能产生P尾波、S尾波和Lg尾波等。核-幔边界附近的非均匀体能产生对PKP波的散射而成为PKIKP的前驱波,PKKP波的散射波可成为主震相自己的前驱波。近源和近台站的复杂构造可通过共振、散射来改变地震波形。粗糙地形或粗糙界面能造成体波和面波的耦合。地壳内规则排列的裂隙可产生有效各向异性而使S波分裂。由三维非均匀体所引起的地震波的变化,在广义上被称为地震波散射。近十多年来,由于高质量的高频数字地震资料的逐渐增多,对地震波散射的研究在急速发展并引起了越来越多的地震学家、工程学家和勘探地球物理学家的兴趣。本文综述了地震波散射的基本理论和在这一领域各方面的最新进展。其内容大致为:一、地球横向非均匀性的谱及各种散射态式二、地震波散射的研究方法1.理论研究(1)不连续非均匀介质的边界匹配方法(2)弱散射的微扰法(3)高频近似法(4)随机方法和非均匀体的统计特性2.数值模拟和物理模型试验3.野外观测三、弹性波散射的基本特征和标量波近似1.弹性波瑞雷散射2.弹性波瑞雷-甘斯散射3.随机介质的弹性波散射四.地震波散射的表现和应用1.透射起伏2.尾波产生及包络消减3.散射衰减4.核-幔边界附近的散射5.地表地形、近地表结构和深部构造引起的散射6.裂缝散射和有效各向异性7.散射和非线性。     

接收函数的曲波变换去噪

压制横向非均匀地壳介质引起的散射波场对于基于水平分层介质模型的接收函数地壳结构成像及其地震各向异性研究至关重要.虽然通过数据叠加和低通滤波,在一定程度上能够压制散射波场,但也有可能导致不希望的波形畸变、信息丢失或数据分辨率降低.为了避免上述问题,本文将近年来快速发展的曲波变换理论用于远震接收函数的散射噪声压制.与勘探地震学不同,我们面临的主要问题在于地震台站和震源的空间缺失导致的接收函数空间不均匀采样.为此,我们将压缩感知理论与曲波变换去噪相结合,在对缺失数据进行波场重建的同时,实现散射噪声的压制.为了论证方法的可行性,本文进行了噪声压制和波场重建的理论检验.并将本文方法用于处理IRIS全球台网固定台站和川西台阵远震接收函数.结果表明:1)地壳介质横向不均匀引起的散射噪声可以得到有效压制,接收函数的信噪比得到提高,震相的可追踪性得到改善,从而利于进一步的接收函数反演和地震各向异性研究;2)缺失数据可以正确重建;3)本文的方法既可用于单台-多事件的数据集,也可用于单个事件-阵列观测的数据去噪,但单台-多事件数据集的结果优于阵列观测的情况.     

基于叠前成像的三维地震观测系统设计

常规三维观测系统设计的主要目的是得到规则采样的叠加数据体,能够用叠后偏移进行成像.叠前偏移成像对地震观测系统提出了更高的要求.基于叠前成像的要求设计观测系统,对于充分发挥叠前偏移技术优势、提高地震成像精度具有重要意义.本文提出了基于叠前成像的观测系统设计方法,首先基于叠前偏移空间采样准则设计观测系统的基本空间采样,然后根据采样均匀和面元属性一致性原则设计观测系统布局,并利用聚焦束、散射点叠前偏移响应、正演模型和波场照明等技术对观测系统逐步优化,得到符合叠前偏移成像要求并能解决地质问题的观测系统.该方法在中原油田近年来的高精度地震勘探中得到了实际应用,取得了良好效果.     

地震勘探中相控阵震源的方向特性研究

电磁驱动式可控震源在城市浅层地震勘探中所面临的最突出的困难是微弱的反射信号常常淹没在很强的背景噪声之中.为了提高地震记录的信噪比,可以利用多台可控震源阵列实施相位控制形成定向地震波束以增强地震波的能量.本文讨论这种相控阵震源的波束形成机制.引入了地震波场的边际能量密度的概念,利用地震波场的时间切片技术,对模型空间各个方向上的能量强度进行了定量分析.用有限差分法对相控阵震源Chirp信号扫描的地震响应进行了数值模拟.当定向地震波束的汇聚带与观测排列的空间范围相一致时,相控阵震源合成地震记录的能量强度要显著高于单个可控震源情形的能量强度,波形振幅的均匀性要明显优于常规组合激发震源情形波形振幅的均匀性.     

3D高阶抛物Radon变换在不规则地震数据保幅重建中的应用

3D地震数据不规则采样缺失重建是地震勘探数据处理流程中的重要问题.本文提出了一种基于具有保幅特性的非均匀高阶抛物Radon变换(NHOPRT)地震数据重建方法.在最小二乘反演方程中引入Delaunay三角网格剖分来计算空间不规则加权系数,从而获得最接近完整规则数据的高阶抛物Radon变换域系数.在用SVD求解反演方程过程中,利用高阶抛物Radon变换算子在频率域为指数函数,具有线性可分解特性,将二维空间的高阶抛物Radon变换算子分解为两个独立的一维空间变换算子,减小了变换算子的矩阵大小,从而很大程度地提高了计算效率.理论模型和实际地震数据重建测试证明了本文方法的有效性以及实用性.     

基于Bregman迭代的不同阈值模型地震数据重构方法分析

传统的地震数据采样必须严格遵循Nyquist采样定理,而野外实际数据的采集可能由于施工条件或者地表障碍物的限制,不一定能记录到完整的地震波场,所以地震资料处理中的数据重建是非常重要的问题.压缩感知理论最先来自信号处理领域,它所包括的问题类型有信号的稀疏表征和数学组合优化,它给地震数据重建这类问题指明了思考方向.而其中如何选择最优的迭代算法是数据重建中的关键问题.本文将地震数据插值问题归纳到约束最优化问题,选择能有效稀疏表征地震波场的傅里叶变换,对于压缩感知理论框架下的混合范数反问题,再用Bregman迭代方法去求解,在地震数据的重建过程中,传统的阈值参数收敛慢,为了降低迭代次数并且提高地震数据恢复的精度,总结出改进型指数衰减规律的阈值参数,选择用硬阈值算子来重建恢复地震数据．通过对理论模型和实际地震资料的处理结果表明该方法可以快速、有效的恢复地震波场的缺失数据．     

基于seislet变换的反假频迭代数据插值方法

许多地震资料处理方法需要完整的数据信息,但是受野外施工条件等因素的影响,观测系统很难记录完整的地震波场,如空间采样率不足和地震道缺失等现象,尤其是缺失的叠前地震数据时常产生空间假频现象,给后续处理流程中很多重要环节带来严重的影响.传统数据插值方法通常很难同时解决数据缺失和空间假频问题,因此开发有效的反空间假频数据插值方法具有重要的意义.本文通过同时改变时间和空间方向采样比例,利用预测误差滤波器的尺度缩放不变性,计算反空间假频地震倾角模式,构建可有效压缩含空间假频不完整地震数据的反假频seislet变换方法,通过压缩感知Bregman迭代算法,对缺失地震数据进行反假频插值.理论模型和实际数据的处理结果验证了基于seislet变换的迭代插值方法可以有效地恢复含有假频的缺失地震信息.     

均匀振幅加权和余弦振幅加权定向地震波方法的对比

随着勘探工作向深部发展,地震数据的信噪比分辨率要求越来越高.均匀振幅加权定向地震波方法(即基于接收阵列的时域地震波束形成方法,简称TSBBRA),可以增强目标信号、降低噪声,改善地震数据的质量.然而增大TSBBRA的控制参数N,会导致地震有效波束变窄,主波束不能覆盖整个接收排列,有时达不到对数据质量的要求.余弦振幅加权定向地震波方法(SDBCAD)通过余弦振幅加权展宽波束,能改善上述问题.过去对SDBCAD方法改善程度的研究仅限于理论模型上的研究,为了进一步探讨SDBCAD方法与TSBBRA方法对实际数据质量的影响,在吉林省农安县哈拉海镇开展了对比实验研究.通过TSBBRA和SDBCAD的实验剖面对比可知,SDBCAD方法能够在满足勘探精度要求的情况下合理展宽定向地震波束,能够更有效覆盖接收排列,表明了SDBCAD方法在宽接收排列情况下,能够更显著地改善地震数据质量.