Characteristics analysis on high density spatial sampling seismic data

China＇s continental deposition basins are characterized by complex geological structures and various reservoir lithologies. Therefore, high precision exploration methods are needed. High density spatial sampling is a new technology to increase the accuracy of seismic exploration. We briefly discuss point source and receiver technology, analyze the high density spatial sampling in situ method, introduce the symmetric sampling principles presented by Gijs J. O. Vermeer, and discuss high density spatial sampling technology from the point of view of wave field continuity. We emphasize the analysis of the high density spatial sampling characteristics, including the high density first break advantages for investigation of near surface structure, improving static correction precision, the use of dense receiver spacing at short offsets to increase the effective coverage at shallow depth, and the accuracy of reflection imaging. Coherent noise is not aliased and the noise analysis precision and suppression increases as a result. High density spatial sampling enhances wave field continuity and the accuracy of various mathematical transforms, which benefits wave field separation. Finally, we point out that the difficult part of high density spatial sampling technology is the data processing. More research needs to be done on the methods of analyzing and processing huge amounts of seismic data.     

关于单点高密度地震数据的室内组合分析

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基于多路径Radon变换的地震数据噪声压制和波型分离方法研究

Radon变换是一种稀疏变换,被广泛应用于地震数据处理,其中线性Radon和抛物Radon最为常用.在实际地震数据中,直达波和面波的同相轴形态为线性,反射波为双曲型,单独使用线性Radon或抛物Radon变换时,不能确保所有同相轴在变换域的系数都是稀疏的,影响地震数据处理效果.本文提出的多路径Radon变换联合了线性Radon变换和抛物Radon变换,每个同相轴都有两种不同的变换参数来与积分路径相适应,能够兼顾不同形态的同相轴;然后利用最小二乘稀疏反演方法对不同形态同相轴匹配最佳积分路径,使其自动分离到两个不同的Radon域剖面且保持系数同时稀疏.从多路径Radon域剖面上,能够很容易地识别不同系数所对应的同相轴形态、时间截距以及速度,这些特征有利于提高利用Radon变换方法进行随机噪声压制、面波压制以及波型分离等技术的处理效果,该变换在模型数据和实际数据中的应用结果证明了本文方法有效性.

     

空间高密度单点地震采集数据数字组合去噪研究

以往采集为压制规则干扰,突出有效信号,野外通常根据需要采用不同的检波器组合,但直接组合会对有效信号造成不可逆转的伤害.随地震仪采集设备的发展与带道能力增强,单点激发与接收采集模式已经逐步开始推广应用,数字采集采取的单道接收能够实现对地震波场的充分采样,同时能够真实反映地震波场的物理特性,可为地震数据后期组合处理提供更大的灵活性,可根据干扰波特征在室内进行道组合处理,包括叠前组合压噪等.本文从组合压制噪音的原理入手,结合正演数据分析和实际地震数据处理效果的对比,分析了室内组合与野外组合的差别与优缺点,并以实际地震数据对不同组合方式的效果进行了验证,本文所提出的智能数字组合对于线性相干噪音具有更好压制效果,可有效地消除规则干扰和其它噪音,提高动态范围和数据保真度.     

基于空间子集的地震数据分析方法(英文)

野外空间采样密度的提高将增加室内数据分析的工作量,常规的基于地震数据的点与线分析方法有一定的局限性。本文简要说明空间子集的抽取方法,列举了正交子集和斜交子集的特点,并通过三维可视化展示了子集数据的空间特性。提出在数据处理中利用子集的时间切片：（1）分析地震道空间分布的均匀性和规则性;（2）研究面波及规则干扰的空间分布特点;（3）检测叠前数据中的异常信息;（4）监控叠前去噪的效果。实际数据的应用结果表明基于空间子集的分析方法是一种独特有效的地震数据分析方法,从另一种视角观察地震数据,可以发现其中某些新的特征,以提高处理人员对数据的洞察能力。     

高密度电法的三维数据场可视化

高密度电法是重要物探方法之一,由于它具有施工快捷、分辨率高、可靠性好、图像直观等优点,已被广泛应用于寻找金属非金属矿、地下水及各类工程地质勘察等众多领域.目前,该方法在数据资料处理方面还局限在二维图像.本文结合在山西阳泉复杂采空区利用高密度电法和高精度GPS测量联合勘察的工程实例,基于WinDisp软件平台,实现了高密度电法的三维数据场可视化,构建了视电阻率参数下的三维地质体结构模型,并且可以任意移动、旋转、切片、分层显示、实时显示真实地理坐标等.该模型客观、真实、形象地反映了电性异常的三维地质结构,为高分辨率预测复杂采空区的空间分布特征提供了直观、可靠的资料.     

满洲里地震台地磁秒采样数据干扰分析

分析2015年8月—2018年7月满洲里地震台FHDZ-M15地磁总场与分量组合观测系统记录的地磁秒采样观测数据（剔除磁暴与磁扰时间段）,发现台站地磁秒采样数据资料所受干扰主要呈阶跃和尖峰形态,通过测量测区地磁场水平梯度,排查周边环境,并对设备和线路进行漏电检测,认为：阶跃形态干扰主要由高压直流输电和车辆停放引起;经逐项排查对UPS加热及输电线路漏电检测,仪器室温度过低和输电线路漏电均造成高频毛刺尖峰形态干扰,对UPS加热处理,干扰状态得到改善,但Z、F分量干扰仍在。受满洲里气候条件等因素限制,未能在2019年完成输电线路更换,当前无法确定干扰是否为输电线路漏电所致,后续将采取相应措施予以确认。     

满洲里地震台地磁秒采样数据干扰分析

分析2015年8月—2018年7月满洲里地震台FHDZ-M15地磁总场与分量组合观测系统记录的地磁秒采样观测数据(剔除磁暴与磁扰时间段),发现台站地磁秒采样数据资料所受干扰主要呈阶跃和尖峰形态,通过测量测区地磁场水平梯度,排查周边环境,并对设备和线路进行漏电检测,认为:阶跃形态干扰主要由高压直流输电和车辆停放引起;经逐项排查对UPS加热及输电线路漏电检测,仪器室温度过低和输电线路漏电均造成高频毛刺尖峰形态干扰,对UPS加热处理,干扰状态得到改善,但Z、F分量干扰仍在。受满洲里气候条件等因素限制,未能在2019年完成输电线路更换,当前无法确定干扰是否为输电线路漏电所致,后续将采取相应措施予以确认。     

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.     

基于时频分析与分数阶最优控制网络的地震数据噪声压制

在复杂的地表环境, 地震勘探采集到的实际地震资料信噪比较低, 分辨率较差, 接收的噪声能量较强, 与有效信号存在频谱的重叠.常规的消噪手段很难在保证有效信号幅值的同时, 还兼顾噪声压制的效果.本文采用基于分数阶最优控制(Fractional Optimal Control)理论建立的深度学习神经网络——FOCNet来压制地震数据噪声, 并恢复微弱同相轴.不同于传统深度学习网络(DCNN)算法大多为基于经验的网络设计, FOCNet具有坚实的数理基础, 它从动态系统的最优控制角度阐述了网络的原理, 并采用长期记忆的方式增强了网络的稳定性, 提高了系统对噪声的消减能力.针对地震数据有效信号在低频带与噪声重叠严重, 且FOCNet对数据中、高频信息保留更好这一情况, 本文提出了一种基于理想时频分析与FOCNet相结合的算法(TF-FOCNet)来压制地震噪声, 提取有效信号.该算法通过理想时频分析, 针对性的提取信噪重叠的低频目标数据成分, 并与数据的中、高频成分一起送入网络中进行处理并融合, 完成噪声的压制, 增强了低频信息的保留能力.模拟及实际的实验结果验证了算法在随机噪声、面波压制及微弱信号恢复上的有效性和优越性.

     

高密度电阻率法勘探长测线多排列数据连接处理

本文通过对高密度电阻率法勘探中的长测线多排列数据进行连接处理,实现了同一测线采用同一套参数的规范化处理,克服了因不同排列采用不同参数处理而导致假异常和信息丢失等弊端,同时解决了在成像时,因各个电性剖面的色标值不一致,剖面坐标与实际桩号对应不直观,导致对整个区域的电性趋势认识产生误导的问题.从实例处理来看,能为整个勘探区提取更丰富的电性信息,不但突出了整条测线的地下电性趋势,更客观、更全面地把握和认识勘探地区的电性分布规律,而且从宏观上把握了一些比较隐蔽的地质现象.     

高分辨率数据处理技术在近海工程地震勘探中的应用

在近海工程多道浅地层地震勘探中,高分辨率地震数据处理技术是一个重要的组成部分,也是提高资料分辨率和信噪比的有效途径.由于为工程服务的近海地震勘探对分辨率的要求很高,因此地层速度的拾取和衰减多次反射干扰波成为影响分辨率的主要因素.本文针对我国某海域工程地震资料,运用了高分辨率速度分析技术和K—L变换多次波压制方法,极大地提高了资料的信噪比和分辨率,有效地解决了该地区的工程地质问题.     

高分辨低漂移的数据采集技术研究

对于测震观测,大动态和宽频带是当代最主要的技术特征,其关键设备是反馈地震计和24位数据采集器.通过引入调制解调技术来克服由于半导体器件低频噪声和环境温度变化引起的长周期漂移,提高长周期频段数据采集的技术水平.     

基于大数据技术的地震数据处理新思路

现代地震观测积累了大量、种类繁多的地震前兆数据和震后数据,但数据中隐含的地震规律及趋势无法用经典的算例、数学公式、物理公式进行定量解释、分析和预测,需要探索新方法、新技术。案例表明,大数据分析具有预测事物发展趋势、改变传统观念和发现新事物的功能,有助于从错误信息中挖掘有价值信息。本文由此提出基于大数据技术处理地震数据的新思路,对地震监测预报新思路进行探索;通过在大数据平台上基于地震目录的余震预测研究,给出大数据技术在地震数据处理方面的一个应用实例,验证该思路的可行性。     

三维地震与地面微地震联合校正方法

由于地面微地震监测台站布设在地表,会受到地表起伏、低降速带厚度和速度变化的影响,降低了微地震事件的识别准确度和定位精度,限制了地面微地震监测技术在复杂地表地区的应用.因此,将三维地震勘探技术的思路引入到地面微地震监测中,提出了三维地震与地面微地震联合校正方法,将油气勘探和开发技术更加紧密地结合在一起.根据三维地震数据和低降速带测量数据,通过约束层析反演方法建立精确的近地表速度模型,将地面微地震台站从起伏地表校正到高速层中的平滑基准面上,有效消除复杂近地表的影响.其次,根据射孔数据和声波测井速度信息,通过非线性反演方法建立最优速度模型,由于已经消除复杂近地表的影响,在进行速度模型优化时不需要考虑近地表的影响,因而建立的速度模型更加准确.最后,在精确速度模型的基础上,通过互相关方法求取剩余静校正量,进一步消除了复杂近地表和速度模型近似误差的影响.三维地震与地面微地震联合校正方法采用逐步校正的思路,能够有效消除复杂近地表的影响,提高微地震数据的品质和速度模型的精确度,保证了微地震事件的定位精度,具有良好的应用前景.

     

基于ODBC的地震前兆数据批量卸出与转换程序的实现

介绍了CDBC技术、工作流程及数据传递方式；分析了研制数据卸出与转换程序的关键技术及实现方法；描述了程序的组织结构。通过实例说明了该程序在全国前兆台网中心卸载与转换地震前兆数字化的观测数据中的应用。     

基于递归分析和聚类的大地电磁信噪辨识及分离

为了剖析大地电磁信号和强干扰的本质特征,进一步精细分离出微弱的大地电磁有用信号,提出基于递归分析和聚类的大地电磁信噪辨识及分离方法.首先,运用递归分析法扩展大地电磁一维时间序列的维数,分析了嵌入维数、延迟时间和判别阈值对递归图的性能,并研究了不同长度的序列对递归定量分析参数的影响情况.然后,构建典型的大地电磁强干扰类型和微弱的大地电磁有用信号样本库,针对样本库讨论了强干扰和微弱大地电磁信号之间的递归定量分析参数,分析了K均值聚类和模糊C均值聚类的信噪辨识效果.最后,对实测大地电磁数据进行信噪辨识处理,并仅对辨识为强干扰的时间段采用数学形态滤波进行噪声压制.实验结果表明,递归分析能定性及定量地描述大地电磁信号时间序列的非线性特征和原动力系统的本质规律,与聚类算法相结合能对矿集区实测大地电磁信号进行信噪辨识;处理后的卡尼亚电阻率-相位曲线更为光滑、连续,其结果更为精细地保留了大地电磁信号低频段的缓变化信息,整个低频段的大地电磁数据质量得到了明显改善.

     

Analyses on normal background characteristics about deformation observation data on the basis of wavelet transform method

Introduction Fourier transform that summed up a series discomposed sin functions of signal has been one of the widely used methods in the field of signal process all along. While for time information be-ing thrown away by this transform, it is difficult for us to judge when a special signal occurs on the way. Though short time Fourier transform (STFT) was developed later, which can probe local features of signals, it can not reveal what is really there because uniform window functions de-fin…