CN104459789A - 一种地震波初至拾取的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种地震波初至拾取的方法，根据地震剖面选取直达波，作为参考地震子波；参考地震子波与地震数据进行互信息量的计算；在整个时间轴上搜索互信息量极大值，此极大值所对应的时间即为所求的此道地震波初至。该方法包括根据地震剖面选取直达波，作为参考地震子波；地震子波与地震数据进行互信息量的计算；搜索得到互信息量的极大值，此极大值所对应的时间即为所求的地震波初至。本发明的地震波初至拾取的方法所得结果精度高，在低信噪比地区也能取得很好的结果。

Description

一种地震波初至拾取的方法

技术领域

本发明属于石油勘探领域，尤其涉及一种地震波初至拾取的方法。

背景技术

石油勘探中地震资料的静校正处理是准确获取地下构造信息的重要处理环节，而初至拾取则是静校正处理中一项重要的支撑技术。近年来，石油地震勘探工作逐步转向近地表地震地质条件复杂的地区。在山区，地形复杂，沟梁纵横交错，高程强烈变化；表层岩性变化剧烈，低速带岩石构造复杂，地震波速度纵向与横向变化快；在黄土覆盖区，巨厚黄土层影响原始地震资料的采集质量。同时，干燥松散黄土层与质密黄土层地震波速度差别较大，激发与接收条件难以一致。上述特征给在山区、黄土覆盖区中地震数据的初至拾取带来极大的困难。

现有的初至拾取方法大体可以分为以下几种：

1.基于地震记录的瞬时特征属性的方法，主要包括瞬时振幅、瞬时频率、瞬时相位等特征属性，这类方法主要有极值法、能量比值法，这类方法是对地震数据进行直接计算，使用起来简单、方便，并且不容易出错，但是这类方法也存在其劣势就是对噪声比较敏感，在处理信噪比高的资料时效果较好，但对于信噪比低的数据，则难以提取初至波。

2.基于地震记录中各地震道整体特征的方法，主要是相关法、约束初至波提取法等，这类方法在一定程度上可以有效的抑制噪声，但比较容易受地震道相关性等因素影响，但从地表情况非常复杂的地质环境中采集来的地震资料，用这类方法处理效果比较差，且受初至波之后的续至波影响大，与提取的结果与子波的选取关系密切。

3.基于人工神经网络初至波提取方法，这类方法对于抑制噪声起到很大作用，且能够将噪声干扰下的有效信号提取出来，但这种方法前期需要进行大量的处理分析，系统自学习速度慢，并且算法实现起来比较复杂、执行效率很低。

4.基于分形维数的方法，这类方法对于处理复杂的地震资料效果极好，并且抗噪能力强，提取的初至波精度较高，但这类方法的精度与运算速度与多维数的选取关系很大，计算量非常大。

5.基于图形图像学的方法，主要是边缘检测法、边界追踪法，这类方法对于初至波附近的噪声非常敏感，当初至波附近的噪声非常强时，算法效果就会变差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种地震波初至拾取的方法，旨在解决现有的初至拾取方法存在的结果精度低，在低信噪比地区不能取得很好的结果的问题。

本发明是这样实现的，一种地震波初至拾取的方法包括：

步骤一、根据地震剖面选取直达波，作为参考地震子波；

步骤二、地震子波与地震数据进行互信息量的计算；

步骤三、搜索得到互信息量的极大值，此极大值所对应的时间即为所求的地震波初至。

进一步，参考地震子波与地震数据进行互信息量计算的具体过程如下：

地震剖面中待处理的每一道地震记录作为一个时间序列，简称为处理序列，参考地震子波作为另外一个时间序列，简称为参考序列；

步骤一、定义参考序列为x(n)，处理序列为y(n)，n＝0，1，......L-1，把序列x的值域平均等分为M个区间，M任意确定，统计落入每个小区间内的样本点数，计算序列x(n)的概率分布p(x)；

步骤二、按照步骤一的方法计算序列y(n)的概率分布p(y)；

步骤三、将序列x(n)和序列y(n)张成二维空间，这样序列x(n)和y(n)在此张成的二维空间等分为M²个小区间，统计落入这些小区间的样本数，利用这些样本点数，计算p(x，y)；

步骤四、根据公式计算信源熵H(X)和H(Y)，利用公式 $H\left(\mathrm{XY}\right)=E\left[I\left(\mathrm{xy}\right)\right]=-\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}p\left(x_i{y}_j\right)\log p\left(x_i{y}_i\right)$ 计算联合熵H(XY)；

步骤五、根据所求的H(X)，H(Y)和H(XY)，利用公式I(X；Y)＝H(X)+H(Y)-H(XY)计算互信息量。

效果汇总

本发明的地震波初至拾取的方法所得结果精度高，在低信噪比地区也能取得很好的结果。

附图说明

图1是本发明实施例提供的地震波初至拾取的方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的地震波初至拾取的效果图；此图中，点表示根据本发明所提出的方法拾取的地震波动初至，有图中可以看出在不同的信噪比下拾取效果很好。

图3是本发明实施例提供的振幅比法拾取的地震波动初至的效果图；现在常用的振幅比法拾取的地震波动初至，误差较大。

图4是本发明实施例提供的曲线长度法所拾取的地震波动初至的效果图；现在常用的曲线长度法所拾取的地震波动初至，误差较大

图5是本发明实施例提供的分形方法所拾取的地震波动初至的效果图。现在常用的分形方法所拾取的地震波动初至，误差较大。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1示出了本发明的地震波初至拾取的方法的流程，如图所示，本发明是这样实现的，一种地震波初至拾取的方法包括：

S101：根据地震剖面选取直达波，作为参考地震子波；

S102：地震子波与地震数据进行互信息量的计算；

S103：搜索得到互信息量的极大值，此极大值所对应的时间即为所求的地震波初至。

进一步，S102所述的参考地震子波与地震数据进行互信息量计算的具体过程如下：

地震剖面中待处理的每一道地震记录作为一个时间序列，简称为处理序列，参考地震子波作为另外一个时间序列，简称为参考序列；

步骤一、定义参考序列为x(n)，处理序列为y(n)，n＝0，1，......L-1，把序列x的值域平均等分为M个区间，M任意确定，统计落入每个小区间内的样本点数，计算序列x(n)的概率分布p(x)；

步骤二、按照步骤一的方法计算序列y(n)的概率分布p(y)；

步骤三、将序列x(n)和序列y(n)张成二维空间，这样序列x(n)和y(n)在此张成的二维空间等分为M²个小区间，统计落入这些小区间的样本数，利用这些样本点数，计算p(x，y)；

步骤四、根据公式计算信源熵H(X)和H(Y)，利用公式 $H\left(\mathrm{XY}\right)=E\left[I\left(\mathrm{xy}\right)\right]=-\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}p\left(x_i{y}_j\right)\log p\left(x_i{y}_i\right)$ 计算联合熵H(XY)；

步骤五、根据所求的H(X)，H(Y)和H(XY)，利用公式I(X；Y)＝H(X)+H(Y)-H(XY)计算互信息量。

本发明的地震波初至拾取的方法所得结果精度高，在低信噪比地区也能取得很好的结果。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性的劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种地震波初至拾取的方法，其特征在于，该地震波初至拾取方法包括：

步骤一、根据地震剖面选取直达波，作为参考地震子波；

步骤二、参考地震子波与地震数据进行互信息量的计算；

步骤三、在整个时间轴上搜索互信息量极大值，此极大值所对应的时间即为所求的此道地震波初至。

2.如权利要求1所述的地震波初至拾取的方法，其特征在于，参考地震子波与地震数据进行互信息量计算的具体过程如下：

地震剖面中待处理的每一道地震记录作为一个时间序列，简称为处理序列，参考地震子波作为另外一个时间序列，简称为参考序列；

步骤一、定义参考序列为x(n)，处理序列为y(n)，n＝0，1，......L-1，把序列x的值域平均等分为M个区间，M任意确定，统计落入每个小区间内的样本点数，计算序列x(n)的概率分布p(x)；

步骤二、按照步骤一的方法计算序列y(n)的概率分布p(y)；

步骤三、将序列x(n)和序列y(n)张成二维空间，这样序列x(n)和y(n)在此张成的二维空间等分为M²个小区间，统计落入小区间的样本数，利用样本点数，计算p(x，y)；

步骤四、根据公式计算信源熵H(X)和H(Y)，利用公式 $H\left(\mathrm{XY}\right)=E\left[I\left(\mathrm{xy}\right)\right]=-\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}p\left(x_i{y}_j\right)\log p\left(x_i{y}_j\right)$ 计算联合熵H(XY)；

步骤五、根据所求的H(X)，H(Y)和H(XY)，利用公式I(X；Y)＝H(X)+H(Y)-H(XY)计算互信息量。