基于Seislet变换的稀疏约束多震源最小二乘逆时偏移

多震源地震采集技术允许一次性激发不同位置处的震源,得到来自多个震源的混合地震数据,该技术采集效率高,能有效降低采集成本.多震源地震数据成像效率高,但在偏移剖面中会引入串扰噪声,影响成像精度.最小二乘偏移常被用于压制多震源地震数据成像中的串扰噪声,但常规的最小二乘偏移并不能很好的消除串扰噪声对成像结果的影响,难以满足成像精度的要求.因此,为了保证反演的稳定性并改善反演结果,根据反射系数在Seislet域的稀疏性,本文引入了Seislet变换作为变换域稀疏约束的变换算子,实现了基于Seislet变换的稀疏约束多震源最小二乘逆时偏移,数值实验表明该方法能有效压制串扰噪声.     

起伏地表条件下的混叠数据最小二乘逆时偏移

剧烈起伏地表给地震成像带来巨大挑战.提出了一种曲网格-矩形网格耦合机制,并将耦合网格机制应用到最小二乘逆时偏移中,推导了辅助坐标系下的梯度公式、偏移算子和反偏移算子,提出了起伏地表最小二乘逆时偏移方法,在起伏地表复杂构造的成像中起到了很好的效果.对于混叠数据,采用最小二乘逆时偏移技术可以压制成像过程中的部分串扰噪声,同时引入静态编码技术可以进一步压制串扰成像噪声,最后通过整形规则化滤波技术可以很好地消除串扰成像噪声.     

基于全变分原理的多震源混合数据直接偏移方法

多震源混合地震采集技术,即将多个震源以一定编码方式连续地激发,得到多炮混合的地震数据.该技术能减少地震采集时间,节约采集成本,但是混合数据的直接偏移会在成像剖面中引入严重的串扰噪声,影响成像效果.从数学上看,地震成像属于典型的数学物理反问题,可以采用线性反演方法求解一个正则化约束的最小二乘(LS)优化问题,获得更高质量的成像结果.全变分(TV)正则化方法是图像去噪和复原领域中广泛应用的热点技术,其能在去除噪声的过程中保留图像的边缘信息和不连续性.在对TV图像去噪复原方法原理分析的基础上,本文将多震源混合数据直接偏移成像问题转换成图像复原的极小化能量泛函问题,用TV正则化代替传统最小二乘偏移(LSM)中的L2范数正则化,提出基于全变分原理的混合数据直接偏移方法.该方法使用基于梯度的快速迭代收缩阈值与快速梯度投影组合算法——FISTA/FGP求解最优化问题,能有效压制串扰噪声,增强同相轴连续性,提高成像分辨率.理论模型测试结果表明:将本方法应用于混合数据,无论是去噪效果还是成像精度都得到显著改善.     

基于构造导向滤波的多震源最小二乘逆时偏移方法研究（英文）

多震源同时采集技术能够有效提高采集效率,得到来自多个震源的混合地震数据,该技术能缩短采集周期,降低采集成本,但对混合地震数据直接成像会在成像结果中引入串扰噪音,影响成像质量。因此,本文在实现多震源最小二乘逆时偏移的基础上,引入构造导向滤波算子作为多震源最小二乘逆时偏移的预条件算子,沿着构造走向应用非平稳滤波在有效保护构造信息的前提下压制串扰噪音,通过共轭梯度法使得反偏移数据与观测数据之间的误差达到最小,最终得到信噪比更高的成像结果。合成数据的数值实验表明,本文所提出的方法能够有效压制串扰噪音,提高成像精度。     

混叠数据最小二乘偏移编码策略分析

随着三维高分辨率、高精度及宽方位地震采集技术的应用,野外采集获取了大量观测数据,海量数据对地震处理方法提出了更高的要求.本文将编码思想应用于混叠数据处理,能够较好地在提高地震处理效率的同时,压制串扰噪声.不同编码方式及编码算子直接影响成像串扰噪声压制效果、成像精度、计算效率及存储.本文采用在频率域对炮集分频的编码方式,并将其应用在最小二乘偏移当中,通过模型试算分析了动态、静态及动静混合三种编码方式的优缺点,初步探讨了不同编码策略的适应性.     

起伏地表稳相偏移方法及其在准噶尔盆地高密度地震勘探中的应用

稳相偏移方法为基于菲涅耳带的散射叠加偏移方法.叠前时间偏移实践中,稳相偏移对振幅保真、偏移噪声压制、陡倾角构造正确成像以及计算效率提升均有较大帮助.基于浮动基准面假设,提出了起伏地表倾角道集计算方法.菲涅耳带可直观的展示于这一偏移域倾角道集中.采用人机交互拾取菲涅耳带边界后,可在起伏地表叠前时间偏移中结合地震道在成像点的倾角计算,剔除菲涅耳带之外的噪声干扰,从而实现起伏地表稳相偏移技术流程.准噶尔盆地阜东斜坡某试验区的单点高密度数据处理试验表明,起伏地表稳相偏移方法由于提供了空变、时变的偏移孔径,因而可兼顾陡倾角构造成像和偏移噪声的压制.进一步的分析表明,稳相偏移方法可提高单点高密度采集数据高频段信号的信噪比,为结合叠前时间偏移补偿介质对高频信号的吸收效应,提高地震成像的分辨率,进而发挥单点高密度采集数据集的宽频带优势提供重要辅助作用.     

局部倾角约束最小二乘偏移方法研究

随着石油勘探难度的进一步加大,地震数据往往存在采样不规则、地震道缺失等现象,如果不对其进行处理,会对后续的地震成像产生影响,引入成像噪音.针对这一问题,一般是通过地震道插值或数据规则化对叠前数据进行处理,然后采用常规的偏移方法进行成像,本文则是将地震成像看作最小二乘反演问题,在共成像点道集引入平滑算子,在共偏移距/角度道集引入平面波构造算子(PWC)进行约束,通过预条件共轭梯度法使得反偏移后数据与输入数据之间的误差达到最小,最终得到信噪比更高、振幅属性更为可靠的成像结果.理论模型和实际资料处理表明,本文方法不仅可以有效压制数据不规则对成像产生的噪音,而且具有更高的成像精度.     

三维最小二乘弹性高斯束叠前深度偏移

与声波高斯束成像相比,弹性波高斯束偏移更适用于复杂油气藏多波多分量地震勘探.但是由于观测系统的局限性和深部构造的复杂性,该方法同样存在成像分辨率低、照明不均衡等问题.本文结合最小二乘偏移和弹性高斯束偏移的优势,提出了一种通过弹性高斯束叠加构建Born正演(反偏移)算子和偏移算子的三维最小二乘叠前深度偏移方法.依据最小二乘反演理论,建立基于反偏移数据与实际观测数据残差的目标函数,采用共轭梯度算法迭代更新来建立地下真实的反射率.与传统弹性高斯束偏移方法相比,该方法不仅提高了成像分辨率,而且使复杂构造特别是陡倾角地层的成像照明也得到了补偿.理论模型测试结果证明了本文方法的可行性和有效性.     

基于各向异性全变分约束的多震源弹性波全波形反演

多震源编码技术可以提高全波形反演的计算效率,但同时会引入串扰噪声使反演结果质量降低. 全变分约束可以有效地压制层内噪声并突出模型界面,其与多震源技术的结合,能在大大提高弹性波全波形反演效率的同时提高反演质量. 本文提出了一种高效的动态多震源全波形反演策略,可以在离散串扰噪声的同时保证照明的均匀性. 根据残留串扰噪声的分布特征,构建了与之匹配的基于各向异性全变分约束的弹性波全波形反演方法. 为了减少周期跳跃效应,将基于稀疏约束的低频重构算法应用于弹性波地震记录,给出了利用快速梯度投影算法求解各向异性全变分约束的全波形反演流程. 模型数据测试结果表明本文的方法不仅能有效地抑制多震源方法导致的串扰噪声,同时也能降低观测数据中的噪声对反演结果的影响.     

表面多次波最小二乘逆时偏移成像

使用相同的炮记录,多次波偏移能提供比反射波偏移更广的地下照明和更多的地下覆盖但是同时产生很多的串声噪声.相比传统逆时偏移,最小二乘逆时偏移反演的反射波成像结果具有更高的分辨率和更均衡的振幅.我们主要利用最小二乘逆时偏移压制多次波偏移产生的串声噪声.多次波最小二乘逆时偏移通常需要一定的迭代次数以较好地消除串声噪声.若提前将一阶多次波从所有阶数的多次波中过滤出来,使用相同的迭代次数,一阶多次波的最小二乘逆时偏移能够得到具有更高信噪比的成像剖面,而且能够提供与多次波最小二乘逆时偏移相似的有效地下结构成像.     

地震反演成像中的Hessian算子研究

总结了牛顿类地震反演方法中Hessian算子的作用,对其在地震反演成像中的数学物理含义进行了分析.Hessian算子是误差泛函对模型参数的二阶导数,反映了误差泛函对模型变化的二次型特征.分析声波方程下的Hessian算子的格林函数表达形式,发现其表达了整个观测系统和子波频带等因素对地震数据空间到模型空间投影过程的影响.提出了两种分别适用于最小二乘偏移和全波形反演的Hessian算子简化格式.平面波Hessian算子应用于最小二乘偏移能够得到相对保真的成像结果,改善了地震偏移成像的精度.地下偏移距Hessian算子应用于全波形反演能够加快反演迭代的计算效率.最后,对Hessian算子在地震反演成像中的价值进行了讨论和评价.     

基于照明补偿的单程波最小二乘偏移

最小二乘偏移是一种基于反射地震数据与地下反射率间线性关系而建立起来的地震数据线性反演方法,相比常规偏移成像具有更好的保幅性能.本文提出了一种基于照明补偿的单程波最小二乘偏移方法,首先利用单程波方程的稳定Born近似广义屏波场传播算子构建反射地震数据与地下反射率间的线性算子,然后再应用线性最优化方法求解最小二乘偏移所对应的线性反问题.在迭代求解最优化问题的过程中,以地震波场的地下照明强度作为迭代反演的预条件算子加快迭代的收敛速度.单程波传播过程中考虑了速度分界面产生的透射效应,并用单极震源代替常规偏移中的偶极震源.把本文提出的方法应用于层状理论模型和Marmosi模型地震数据的数值试验中均取得了理想的结果.     

地震偏移反演成像的迭代正则化方法研究

利用伴随算子L^*,直接的偏移方法通常导致一个低分辨率或模糊的地震成像.线性化偏移反演方法需求解一个最小二乘问题.但直接的最小二乘方法的数值不稳定,为目视解译带来困难.本文建立约束正则化数学模型,研究了地震偏移反演成像问题的迭代正则化求解方法.首先对最小二乘问题施加正则化约束,接着利用梯度迭代法求解反演成像问题,特别是提出了共轭梯度方法的混合实现技巧.为了表征该方法的可实际利用性,分别对一维,二维和三维地震模型进行了数值模拟.结果表明该正则偏移反演成像方法是有效的,对于实际的地震成像问题有着良好的应用前景.     

最小二乘傅立叶有限差分偏移

一般偏移算法是用反演算子通过解析方法求解.最小二乘偏移方法采用另一种思路,即采用数值方法,通过解一个线性离散反问题来索求解.这样我们试着寻找一个模型匹配地震数据并能表现出其某些特点来得到偏移图像.最小二乘法能减少偏移赝像,得到更精确的偏移效果.Kirchhoff算子在最小二乘偏移方法中应用较广,但需要较多的迭代次数,而且具有Kirchhoff偏移的缺点.本文把最小二乘方法运用到基于波长延拓的波动方程偏移方法中,为提高最小二乘偏移的效率,可采用效率较高的正传播算子和反传播算子.我们利用效率较高,能适应剧烈横向变速的傅立叶有限差分正传播和反传播算子来做叠后最小二乘偏移.数值实例表明,通过少数的共轭梯度法迭代,就能得到与真实模型差别很微小的偏移效果.对于傅式变换我们采用了数值软件FFTW,其变换速度比常规FFT算法一般要快六倍以上,进一步提高了效率.本文算法很容易在并行机上实现,这些特点在处理大型数据时大有裨益.     

三维共偏移距叠前地震数据反假频射线束形成偏移成像

对稀疏/非规则采样或者低信噪比数据,射线束提取困难并伴随有假频产生,对叠加剖面和道集造成严重干扰.为了提升射线束偏移在稀疏和低信噪比地震数据采集中的成像效果,本文提出基于三角滤波的局部倾斜叠加波束形成偏移假频压制方法.射线束偏移首先将地震数据划分为超道集,经过部分NMO后转化为以射线束中心定义的共偏移距数据,倾斜叠加和反假频操作均在局部共中心点坐标上实现.时间域倾斜叠加是对地震数据的时移累加操作,三角低通滤波同样可以在时间域完成,在对地震数据进行因果和反因果积分后,亦为地震数据的时移累加.因此,三角低通滤波与倾斜叠加可在时间域结合同时完成,避免了频域滤波的正反傅里叶变换.本文在反假频公式中加入权重系数,用以对反假频的程度进行控制,达到分辨率和噪声压制的最佳折衷.以某海上三维实际数据为例,文中展示了反假频射线束形成对偏移叠加剖面和共成像点偏移距道集中的噪声进行了有效压制.     

裂步法最小二乘偏移

最小二乘偏移的核心思想是用正向传播算子的逆算子代替其共轭转置算子进行偏移.它克服了常规偏移方法用共轭转置算子偏移的缺点.本文详细地描述了裂步法最小二乘偏移的原理,实现算法,并通过两个模型展示了裂步法最小二乘偏移的可行性和有效性.并且通过研究发现最小二乘较容易被扩展到基于其它波场延拓算子的最小二乘偏移.     

Regularized inversion of amplitude-versus-incidence angle (AVA) based on a piecewise-smooth model

Different from the stacked seismic data, pre-stack data includes abundant information about shear wave and density. Through inversing the shear wave and density information from the pre-stack data, we can determine oil-bearing properties from different incident angles. The state-of-the-art inversion methods obtain either low vertical resolution or lateral discontinuities. However, the practical reservoir generally has sharp discontinuities between different layers in vertically direction and is horizontally smooth. Towards obtaining the practical model, we present an inversion method based on the regularized amplitude-versus-incidence angle (AVA) data to estimate the piecewise-smooth model from pre-stack seismic data. This method considers subsurface stratum as a combination of two parts: a piecewise smooth part and a constant part. To fix the ill-posedness in the inversion, we adopt four terms to define the AVA inversion misfit function: the data misfit itself, a total variation regularization term acting as a sparsing operator for the piecewise constant part, a Tikhonov regularization term acting as a smoothing operator for the smooth part, and the last term to smoothly incorporate a priori information for constraining the magnitude of the estimated model. The proposed method not only can incorporate structure information and a priori model constraint, but also is able to derive into a convex objective function that can be easily minimized using iterative approach. Compared with inversion results of TV and Tikhonov regularization methods, the inverted P-wave velocity, S-wave velocity and density of the proposed method can better delineate the piecewise-smooth characteristic of strata.     

Multisource least-squares reverse-time migration with structure-oriented filtering

The technology of simultaneous-source acquisition of seismic data excited by several sources can significantly improve the data collection efficiency. However, direct imaging of simultaneous-source data or blended data may introduce crosstalk noise and affect the imaging quality. To address this problem, we introduce a structure-oriented filtering operator as preconditioner into the multisource least-squares reverse-time migration (LSRTM). The structure-oriented filtering operator is a nonstationary filter along structural trends that suppresses crosstalk noise while maintaining structural information. The proposed method uses the conjugate-gradient method to minimize the mismatch between predicted and observed data, while effectively attenuating the interference noise caused by exciting several sources simultaneously. Numerical experiments using synthetic data suggest that the proposed method can suppress the crosstalk noise and produce highly accurate images.