CN101923178B - 一种基于亚像素匹配的拖缆动态采集影响消除方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于亚像素匹配的拖缆动态采集影响消除方法，包括以下步骤：1、向计算机输入所需参数；2、逐条测线进行校正：将该测线的数据抽成Y个共偏移距道集g；叠加得到叠加剖面m；对每个共偏移距道集g横向上作道内插，时间方向上作线性插值，求叠加剖面m中每个数据集中附近数据的最大互相关，并将其存为一个数据集d；再对d进行中值滤波；3、处理完所有共偏移距道集后，将数据抽成共成像点道集保存，即完成拖缆动态采集影响的消除。本发明采用的方法在共偏移距道集上进行匹配，从而在亚像素范围内校正数据，克服拖缆漂移带来的影响，能够使共成像点道集上的同相轴更平直，远近道的数据一致性更好，并扩展叠加剖面有效频带的范围，提高分辨率。

Description

一种基于亚像素匹配的拖缆动态采集影响消除方法
技术领域
本发明属于海洋地震信号处理领域，特别涉及一种消除拖缆动态采集影响的方法。
背景技术
拖缆采集是海上地震资料采集的主要方式。在采集时，航行在海面上的采集船拖拽多条具有检波器的拖缆。采集船上装备有空气枪，并通过空气枪产生地震波，拖缆上检波器完成地震数据的采集工作。在理想情况下，拖缆应与采集船航行的速度方向平行。但是，由于海洋中浪涌、潮汐等自然现象的作用，使得拖缆偏离了原定位置，并成为与航行方向成一定夹角的曲线。因此，位于拖缆上的检波点也偏移了原定位置，并较以前更加靠近震源，且随着偏移距的增加，检波点与原定位置的差距也随着增加，这就造成通过叠加得到叠加剖面时，原本应处在同一位置的各偏移距对应的成像点，会随偏移距增加而更靠近震源的位置。因此在叠加后的剖面上，原本反映地层中一个点的数据，将变成来自于这个点附近的一个区域，从而降低了叠加剖面的分辨率。另一方面，由于潮汐的作用，海平面的高度在多次采集的过程中是随时间变化的，从而使拖缆采集得到的数据在时间方向发生扰动，这种扰动也会破坏多次采集所得到的数据的一致性，降低叠加剖面分辨率。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于亚像素匹配的拖缆动态采集影响消除方法。该方法在地震数据处理的过程中，能够以数据为驱动有效校正克服拖缆漂移带来的影响，提高数据的可叠加性，使共成像点道集上同相轴的一致性更好，并抬升叠加剖面的高频成分，使其具有更高的分辨率。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案是：一种基于亚像素匹配的拖缆动态采集影响消除方法，该方法包括以下步骤：
步骤(1)，向计算机输入以下设定量：
测线数L、每条测线上的检波点数X、炮数Y、采样点数T、横向插值大小Sx、纵向插值大小st、匹配时所用窗口大小Wx和Wt；
步骤(2)，用计算机逐测线进行校正，对于每条测线，执行如下步骤：
步骤(2.1)，将该测线的数据抽成共偏移距道集g；
步骤(2.2)，将共偏移距道集g叠加，得到叠加剖面m；
步骤(2.3)，按下面步骤逐个处理每个共偏移距道集g：
步骤(2.3.1)，对当前的共偏移距道集g在横向上作道内插，时间方向上作线性插值，插值后的共偏移距道集数据大小变为SxX×StT；
步骤(2.3.2)，对插值后的共偏移距道集进行等间距采样，从而获得N个大小为X×T的数据集gi，i＝1，…，N，N＝Sx×St；
步骤(2.3.3)，对应原共偏移距道集上任意一个点(x，t)，求叠加剖面m中的相同位置点附近数据和每个数据集中(x，t)附近数据的互相关Cn，即从N个Cn中找出最大的一个，并将其编号为i，存为一个数据集d；
步骤(2.3.4)，上一步的结果得到一个大小为X×T的数据集d，其中记录的内容为最大互相关所对应的编号i，再对d进行中值滤波以减小噪声；
步骤(2.3.5)，用i＝d(x，t)所对应编号的数据集中该位置处的数据gi(x，t)替换原共偏移距道集中数据g；
步骤(2.4)，按步骤(2.3.1)～步骤(2.3.5)处理完一条测线上的所有共偏移距道集后，再将数据抽成共成像点道集，并保存。
步骤(3)，按步骤(2)各子步骤处理完所有测线后，即完成拖缆动态采集影响的消除。
由上述采用的技术方案可以看出，本发明在数据处理阶段，以采集得到的数据为驱动，完成数据校正和动态采集影响的消除，不对采集过程提出额外的要求，因此，方法具有较强的适应性，对于由多种拖缆采集方式采集的地震数据，均可以用本方法进行校正。
附图说明
图1是本发明方法的流程示意图；
图2a是以第50个共成像点道集为例，200-1600ms，处理前共成像点道集图；
图2b是以第50个共成像点道集为例，200-1600ms，处理后共成像点道集图；
图2c是以第50个共成像点道集为例，1600-3000ms，处理前共成像点道集图；
图2d是以第50个共成像点道集为例，1600-3000ms，处理后共成像点道集图；
图3a是处理前的第20个共成像点道集的局部放大图；
图3b是处理后的第20个共成像点道集的局部放大图；
图4a是叠加剖面处理前示意图；
图4b是叠加剖面处理后示意图；
图5a是叠加剖面处理前局部放大示意图；
图5b是叠加剖面处理后局部放大示意图；
图5c是经过110Hz-120Hz滤波的叠加剖面处理前局部放大示意图；
图5d是经过110Hz-120Hz滤波的局部叠加剖面处理后局部放大示意图；
图6是某叠加道的振幅谱。
具体实施方式
针对上述方案，具体来说，对于一个实际海上采集的地震数据，本发明的方法是逐测线进行处理的。将测线上的所有共偏移距道集叠加得到叠加剖面，并将叠加剖面作为匹配时所用的模板。每条测线对应一个模板，当处理下条测线时，应重新叠加产生新的模板。
对每个共偏移距道集插值时，为了保证同相轴的连续性，需要采用道内插技术进行水平方向的插值，即插值出新的地震道。有多种道内插算法可供使用，如f-x域等道距内插法、f-k域内插法以及倾角叠加法等。我们采用斯来蒙.司贝兹(Simon Spitz)提出的f-x域的内插方法进行插值。该方法能产生2的整数次幂道数的数据。利用线性同相轴在f-x域的可预测性，在f-x域中应用最小平方原理求取横向预测算子，继而通过预测算子与内插算子之间的对偶关系，求得内插算子，然后应用最小平方原理求取内插道。
为了减少系统内存的使用量并提高计算速度，我们采用划分重叠区域的方法对共偏移距道集进行处理。若划分区域的大小为Lx×Lt，则第一个区域的范围是[(0，Lx)，(0，Lt)]，那么水平方向上下一个区域的范围是[(0.5Lx，1.5Lx)，(Lt，Lt)]，时间方向上下一个区域的范围是[(Lx，Lx)，(0.5Lt，1.5Lt)]，以此类推。因此，同一个点会被分配到4个不同的区域中，在每个区域中分别得到4个不同的值后，进行加权求和得到最终的值。其中加权系数为2维汉宁窗系数。
本方法是在亚像素范围内对数据进行匹配和校正。在进行匹配时查找最大相关系数的搜索范围不宜过大，否则会受到其他同相轴的干扰。在叠加剖面m中，我们一般在对应叠加剖面m中与每个数据集相同位置点附近10个点范围内进行搜索，用这10个采样点计算互相关值Cn。
下面是对本发明实施例的一个具体实验验证：
我们采集的实际数据为一条测线，其中包含201个共成像点道集，每个道集有117道，每道1501个采样点，采样率为2ms。我们采用的插值大小为Sx＝St＝4，求互相关时采用窗口大小为wx＝8，wt＝3。
选取第50个共成像点道集和第20个共像点道集分析处理结果。图2a～d给出了第50个共成像点道集处理前后的比较结果，图3a和图3b是第20个共成像点处理前后的局部放大结果，从图中的对比区域可以看出，经过校正后的共成像点道集中成像点扰动减小了，同相轴的同相性得到明显改善。将所有共偏移距道集叠加后获得叠加剖面，图4a、图4b是处理前后的叠加剖面图，处理后的叠加剖面细节更丰富，同相轴的连续性得以提高。图5a～d是对处理前后的叠加剖面选取了同一个局部区域进行超高频滤波的结果，图5a、5b是对图4a、4b进行局部放大的结果，图5c、5d是对图5a、5b分别进行相同的超高频处理后的结果，我们采用的是110Hz-120Hz的高通滤波。从图5c、5d中可以看出，处理前数据的滤波结果中基本看不见有效信号，而处理后数据的滤波结果中与未滤波之前有相似的的同相轴，即处理后的数据在超高频范围内仍具有有效信号。图6是叠加剖面中一个地震道的振幅谱，可以看出，处理后的数据由于远近道的一致性增强，因此叠加道的能量得到了提高，同时展宽了有效频带的范围，提高了分辨率。
本发明中采用的方法在共偏移距道集上进行匹配，从而在亚像素范围内校正数据，克服拖缆漂移带来的影响，能够使共成像点道集上的同相轴更平直，远近道的数据一致性更好，并扩展叠加剖面有效频带的范围，提高分辨率。

Claims (6)

1.一种基于亚像素匹配的拖缆动态采集影响消除方法，其包括以下步骤：
步骤(1)，向计算机输入以下设定量：测线数L、每条测线上的检波点数X、炮数Y、采样点数T、横向插值大小Sx、纵向插值大小St、匹配时所用窗口大小Wx和Wt；
步骤(2)，用计算机逐测线进行校正，对于每条测线，执行如下步骤：
步骤(2.1)，将该测线的数据抽成共偏移距道集g；
步骤(2.2)，将共偏移距道集g叠加，得到叠加剖面m；
步骤(2.3)，按下面步骤逐个处理每个共偏移距道集g：
步骤(2.3.1)，对当前的共偏移距道集g在横向上作道内插，时间方向上作线性插值，插值后的共偏移距道集数据大小变为SxX×StT；
步骤(2.3.2)，对插值后的共偏移距道集进行等间距采样，从而获得N个大小为X×T的数据集gi，i＝1，…，N，N＝Sx×St；
步骤(2.3.3)，对应原共偏移距道集上任意一个点(x，t)，求叠加剖面m中的相同位置点附近数据和每个数据集中(x，t)附近数据的互相关Cn，即 
Figure FSB00000696884400011
从N个Cn中找出最大的一个，并将其编号为i，存为一个数据集d；
步骤(2.3.4)，上一步的结果得到一个大小为X×T的数据集d，其中记录的内容为最大互相关所对应的编号i，再对d进行中值滤波以减小噪声；
步骤(2.3.5)，用i＝d(x，t)所对应编号的数据集中该位置处的数据gi(x，t)替换原共偏移距道集中数据g；
步骤(2.4)，按步骤(2.3.1)～步骤(2.3.5)处理完一条测线上的所有共偏移距道集后，再将数据抽成共成像点道集，并保存,
步骤(3)，按步骤(2)各子步骤处理完所有测线后，即完成拖缆动态采集影响的消除。
2.如权利要求1所述的一种基于亚像素匹配的拖缆动态采集影响消除方法，其特征在于：在进行步骤(2.2)时，将共偏移距道集g叠加得到的叠加剖面m作为匹配时所用的模板。
3.如权利要求1所述的一种基于亚像素匹配的拖缆动态采集影响消除方法， 其特征在于：在进行步骤(2.3.1)时，采用f-x域内插法对当前的共偏移距道集g在横向上作道内插。
4.如权利要求3所述的一种基于亚像素匹配的拖缆动态采集影响消除方法，其特征在于：利用线性同相轴在f-x域的可预测性，在f-x域中应用最小平方原理求取横向预测算子，继而通过预测算子与内插算子之间的对偶关系，求得内插算子，在应用最小平方原理求取内插道。
5.如权利要求1所述的一种基于亚像素匹配的拖缆动态采集影响消除方法，其特征在于：在进行步骤(2.3.3)时，采用划分重叠区域的方法对各所述共偏移距道集进行处理。
6.如权利要求1所述的一种基于亚像素匹配的拖缆动态采集影响消除方法，其特征在于：查找最大互相关Cn的搜索范围为叠加剖面m中与每个数据集相同位置点附近的10个采样点。 
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