CN104570097B - 基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法 - Google Patents

基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法,是根据勘探测线上已有炮点的地震记录,确定需要定向的目标炮点位置,在其临近位置选取奇数炮地震记录,根据炮点到目标炮点的距离,目标层位速度以及地震主波束方向范围确定延时参数取值范围,再利用离散微粒群算法从中查找最优延时参数,最后应用此最优延时参数合成定向地震记录。有效地解决了不等间距炮点排列下,合成定向地震记录困难的问题,相比于等间距炮点排列下的合成定向地震记录方法,本方法能更好地适应野外起伏山地以及经过沟壑、河流等复杂地形的数据处理。

Description

基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法
技术领域:
本发明涉及一种地震勘探中接收端定向地震波束合成方法,是针对地表及地质条件复杂,观测系统变化,特别是炮间距变化情况下,快速合成定向地震记录的方法,尤其是在强背景噪声环境下改善地震勘探数据质量。
背景技术:
地震波定向思想来源于相控阵雷达,具体实现可通过震源端地震波定向或接收端地震波定向两种方法。接收端地震波定向,是通过对来自相邻炮点的地震记录处理,合成定向地震波,从而加强目标方向地震波的能量,提高目标反射信号的信噪比,达到改善采集数据质量和增大探测距离的效果。当前,主要有2个专利涉及接收端地震波定向技术,分别是CN102590861A《基于接收阵列地震波束形成方法》,CN103984007A《定向地震波延时参数优化设计方法》。
接收端地震波定向处理的实现过程是:取目标炮点及相邻炮点的地震记录进行延时处理,而后叠加合成目标炮点处的定向地震记录。其中延时参数设计至关重要,直接影响定向地震波数据质量。已公开的专利《定向地震波延时参数优化设计方法》,给出了数据采集过程中观测系统不变情况下即相邻炮点为等间距排列情况下,延时参数优化设计方法;但实际的地震数据采集特别是受勘探区域地形条件限制,相邻炮点间距经常是不相等的,目前还没有适合这种情况的定向地震记录合成方法。
发明内容:
本发明的目的就在于针对以上问题,提出了一种适用于炮点排列为不等间距情况的定向地震记录合成方法。
本发明的主要思想是:根据勘探测线上已有炮点的地震记录,确定需要定向的目标炮点位置,在其临近位置选取奇数炮地震记录,根据炮点到目标炮点的距离,目标层位速度以及地震主波束方向范围确定延时参数取值范围,再利用离散微粒群算法从中查找最优延时参数,最后应用此最优延时参数合成定向地震记录。
本发明是通过以下技术方案实现的:
一种基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法,包括以下步骤:
A、取勘探测线上原始地震记录,记为:
U={R1(z,t),R2(z,t),...,Ri(z,t),...Rn(z,t)},其中i为测线上炮点的顺序号,1≤i≤n,Ri(z,t)为第i个炮点对应的地震记录,z为地震记录中的道号集合,t为地震记录的时间,n为地震记录的个数,为合成第i炮的定向地震记录,需选取以第i炮为中心的连续m炮地震记录,m一般取值为大于2小于n的奇数,将第i炮作为目标炮点,将此m炮地震记录记为:
U′=(Ri-(m-1)/2(z,t),...,Ri-1(z,t),Ri(z,t),Ri+1(z,t),...,Ri+(m-1)/2(z,t)},
在U′中每一炮地震记录的目标反射同相轴上选取一个时窗,由此得到对应m个时窗的记录其中z′∈[z1,z2],t′∈[k1,k2],z1,z2为时窗中第一个和最后一个检波器道号,k1,k2为时窗中时刻的起点和终点;
B、取此地区已有的地震叠加速度资料作为上覆介质的平均速度v;
C、将集合G中的m个记录重新编号,得到:
G′={w1(z′,t′),...,wj-1(z′,t′),wj(z′,t′),wj+1(z′,t′),...,wm(z′,t′)},
其中1≤j≤m。令此时目标炮点i对应的时窗记录即为G′中的wg(z′,t′),G′中各记录对应的炮点到目标炮点i的距离记为d1,d2,...dj...,dm
D、令对应wj(z′,t′)的延时参数
τj=djcosθ/v (1)
θ为地震波主波束方向的轴向方向角。又根据0≤cosθ≤1的范围,可得
公式(2)确定了候选延时参数的取值范围,接下来按公式(3)计算wj(z′,t′)的候选延时参数个数
公式(3)中为对向上取整;
定义Cj={c1,c2,...,cp,...,cN}为相应wj(z′,t′)的可选延时参数集合,1≤p≤N,Fs为采样率,cp定义式如下:
cp=(p-1)/Fs (4)
E、对应wj(z′,t′)的Cj={c1,c2,...,cp,...,cN}中一定存在最优延时参数tj,使得定向效果最佳,tj的求取采用离散微粒群算法,过程如下:
该算法需要先定义微粒群中粒子及其适应值。首先分别选取Cj中各候选延时参数对wj(z′,t′)做延时滤波,延时结果记为Mp(z′,t′-cp),根据
Hp(z′,t′)=wg(z′,t′)+Mp(z′,t′-cp) (5)
得到Hp(z′,t′),既而得到UH={H1(z′,t′),H2(z′,t′),...Hp(z′,t′)...HN(z′,t′)};
设ez′,t′为Hp(z′,t′)中第z′道,第t′时刻地震信号幅度,则ez′,t′ 2为Hg,p(z′,t′)中第z′道检波器在第t′时刻接收的瞬时地震波能量,定义
则Ep表示wj(z′,t′)与wg(z′,t′)采取延时参数cp进行定向处理后目标时窗中地震信号能量;将N个延时参数Cj={c1,c2,...,cp,...,cN}定义为微粒群中的N个粒子,将每个粒子对应时窗中地震波的总能量值E1,E2,...Ep...EN定义为粒子的适应值;
F、设定微粒飞行查找的初始值。在N个粒子中随机选定两个粒子作为初始飞行位置,分别记为Xa(t″),Xb(t″),a,b分别代表选定的两个粒子的编号,其对应的适应值记为Ea,Eb,t″为粒子飞行的当前时刻。并且令两个粒子的初始飞行速度分别为Va(t″)=2,Vb(t″)=2,两个粒子的初始最优位置Pa(t″)=Xa(t″),Pb(t″)=Xb(t″),比较Ea,Eb,若Ea>Eb,则将Ea对应的Xa(t″)记为初始全局最优位置G(t″),反之,将Xb(t″)记为G(t″);
G、粒子开始飞行查找,两个粒子在下一时刻的飞行速度和飞行位置均按照公式(7)计算:
公式(7)中q=a或b;w为惯性权重,w取值为0.4至1.0范围内。c1,c2为加速因子,取c1=c2=2,r1,r2为[0,1]之间的随机数;其中t″+1表示粒子飞行的下一时刻;Vq(t″)和Vq(t″+1)为第q个粒子在t″和t″+1时刻的飞行速度;Xq(t″)和Xq(t″+1)为第q个粒子在t″和t″+1时刻的飞行位置;
t″+1时刻,两个粒子对应的适应值记为E′a,E′b。对于a粒子,若E′a>Ea,则Pa(t″)=Xa(t″+1),反之,Pa(t″)=Xa(t″),对于b粒子,若E′b>Eb,则Pb(t″)=Xb(t″+1),反之,Pb(t″)=Xb(t″);比较t″+1时刻a粒子与b粒子的最优位置对应的适应值,将适应值大的粒子对应的最优位置记为全局最优位置G(t″+1)。再按照公式(7)计算下一时刻粒子的位置和速度;
针对两个粒子,当下一时刻粒子的适应值与上一时刻的粒子的适应值之差在误差范围内时,则认为两个粒子已经收敛到适应值最大的全局最优位置处,记此全局最优位置为wj(z′,t′)对应炮点地震记录的最优延时参数tj;反之,当二者之差超过误差范围内,重复执行步骤g继续进行查找,直到二者之差在误差范围内;
H、针对j=1,2,3...m按照d~g步骤完成最优延时参数T={t1,t2,...,tm}的求取;
I、令
则Di为根据离散微粒群算法获得的第i炮的定向地震记录,k为U′中炮点编号。
有益效果:经试验,本发明公开的基于离散微粒群算法合成定向地震记录的设计方法,有效地解决了不等间距炮点排列下,合成定向地震记录困难的问题,相比于等间距炮点排列下的合成定向地震记录方法,本方法能更好地适应野外起伏山地以及经过沟壑、河流等复杂地形的数据处理。
附图说明:
图1未经处理的第10炮记录
图2三炮记录分别经过6ms,0ms,11ms延时叠加合成的第10炮定向记录
具体实施方式:
下面结合附图和实施例做进一步的详细说明:
一种基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法,包括以下步骤:
A、取勘探测线上原始地震记录记为:
U={R1(z,t),R2(z,t),...,Ri(z,t),...R20(z,t)},其中i为测线上炮点的顺序号,1≤i≤20,Ri(z,t)为第i个炮点对应的地震记录,z为地震记录中的道号,t为地震记录的时间。为合成第10炮的定向地震记录,需在第10炮临近位置选取3炮地震记录。将此3炮地震记录记为U′={R9(z,t),R10(z,t),R11(z,t)}。在U′中每一炮地震记录的目标反射同相轴上选取一个时窗,由此得到对应3个时窗的记录G={r9(z′,t′),r10(z′,t′),r11(z′,t′)},其中z′∈[z1,z2],t′∈[k1,k2]。z1=2750,z2=3850,k1=980,k2=1050;
B、取此地区已有的地震叠加速度资料作为上覆介质的平均速度v,v=3600m/s;
C、将集合G中的3个记录重新编号,得到G′={w1(z′,t′),w2(z′,t′),w3(z′,t′)},m=3,1≤j≤3。令g=2,此时目标炮点第10炮对应的时窗记录即为G′中的w2(z′,t′)。G′中各记录对应的炮点到目标炮点第10炮的距离记为d1,d2,d3。d1=24m,d2=0,d3=44m;
D、令对应wj(z′,t′)的延时参数:
τj=djcosθ/3600 (1)
θ为炮点到目标区域方向的方向角,即为地震波主波束方向,又根据0≤cosθ≤1的范围,可得
公式(2)确定了候选延时参数的取值范围,接下来按公式(3)计算wj(z′,t′)的候选延时参数个数
公式(3)中为对向上取整,N=8,
定义Cj={c1,c2,...,cp,...,c8}为相应wj(z′,t′)的可选延时参数集合,1≤p≤8,Fs=1ms,cp定义式如下:
cp=(p-1)/Fs (4)
根据公式(4),得到8个延时参数为0ms,1ms,2ms,3ms,4ms,5ms,6ms,7ms;
E、对应wj(z′,t′)的Cj={c1,c2,...,cp,...,c8}中一定存在最优延时参数tj,使得定向效果最佳,tj的求取采用离散微粒群算法,过程如下:
该算法需要先定义微粒群中粒子及其适应值。首先分别选取Cj中各候选延时参数对wj(z′,t′)做延时滤波,延时结果记为Mp(z′,t′-cp),根据
Hp(z′,t′)=wg(z′,t′)+Mp(z′,t′-cp) (5)
可得到Hp(z′,t′),既而得到UH={H1(z′,t′),H2(z′,t′),...Hp(z′,t′)...H8(z′,t′)},设ez′,t′为Hp(z′,t′)中第z′道,第t′时刻地震信号幅度,则ez′,t′ 2为Hp(z′,t′)中第z′道检波器在第t′时刻接收的瞬时地震波能量,定义:
则Ep表示了wj(z′,t′)与wg(z′,t′)采用延时参数cp进行定向处理后目标时窗中地震信号能量;
将8个延时参数Cj={c1,c2,...,cp,...,c8}定义为微粒群中的8个粒子,将每个粒子对应时窗中地震波的总能量值E1,E2,...Ep...E8定义为粒子的适应值;
F、设定微粒飞行查找的初始值。在8个粒子中随机选定两个粒子作为初始飞行位置,分别记为Xa(t″),Xb(t″),a,b分别代表选定的两个粒子的编号,其对应的适应值记为Ea,Eb,t″为粒子飞行的当前时刻。并且令两个粒子的初始飞行速度分别为Va(t″)=2,Vb(t″)=2。两个粒子的初始最优位置Pa(t″)=Xa(t″),Pb(t″)=Xb(t″)。比较Ea,Eb,若Ea>Eb,则将Ea对应的Xa(t″)记为初始全局最优位置G(t″),反之,将Xb(t″)记为G(t″)。
G、粒子开始飞行查找。两个粒子在下一时刻的飞行速度和飞行位置均按照公式(7)计算:
公式(7)中q=a或b;w为惯性权重,w取值为0.4至1.0范围内。c1,c2为加速因子,取c1=c2=2,r1,r2为[0,1]之间的随机数;其中t″+1表示粒子飞行的下一时刻;Vq(t″)和Vq(t″+1)为第q个粒子在t″和t″+1时刻的飞行速度;Xq(t″)和Xq(t″+1)为第q个粒子在t″和t″+1时刻的飞行位置。
t″+1时刻,两个粒子对应的适应值记为E′a,E′b。对于a粒子,若E′a>Ea,则Pa(t″)=Xa(t″+1),反之,Pa(t″)=Xa(t″),对于b粒子,若E′b>Eb,则Pb(t″)=Xb(t″+1),反之,Pb(t″)=Xb(t″)。比较t″+1时刻a粒子与b粒子的最优位置对应的适应值,将适应值大的粒子对应的最优位置记为全局最优位置G(t″+1)。
针对两个粒子,当下一时刻粒子的适应值与上一时刻的粒子的适应值之差在误差0到0.1范围内时,则认为两个粒子已经收敛到适应值最大的全局最优位置处,记此全局最优位置为wj(z′,t′)对应炮点地震记录的最优延时参数tj;反之,当二者之差超过误差范围内,重复执行步骤g继续进行查找,直到二者之差在误差范围内。
H、针对j=1,2,3按照d~g步骤完成最优延时参数T={t1,t2,t3}的求取,
t1=6ms,t2=0ms,t3=11ms。
I、令
则D10为根据离散微粒群算法获得的第10炮的定向地震记录,k为U′中炮点的编号。

Claims (1)

1.一种基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法,其特征在于,包括以下步骤:
A、取勘探测线上原始地震记录,记为:
U={R1(z,t),R2(z,t),...,Ri(z,t),...Rn(z,t)},其中i为测线上炮点的顺序号,1≤i≤n,Ri(z,t)为第i个炮点对应的地震记录,z为地震记录中的道号集合,t为地震记录的时间,n为地震记录的个数,为合成第i炮的定向地震记录,需选取以第i炮为中心的连续m炮地震记录,m一般取值为大于2小于n的奇数,将第i炮作为目标炮点,将此m炮地震记录记为:
U′={Ri-(m-1)/2(z,t),...,Ri-1(z,t),Ri(z,t),Ri+1(z,t),...,Ri+(m-1)/2(z,t)},
在U′中每一炮地震记录的目标反射同相轴上选取一个时窗,由此得到对应m个时窗的记录其中z′∈[z1,z2],t′∈[k1,k2],z1,z2为时窗中第一个和最后一个检波器道号,k1,k2为时窗中时刻的起点和终点;
B、取此地区已有的地震叠加速度资料作为上覆介质的平均速度v;
C、将集合G中的m个记录重新编号,得到:
G′={w1(z′,t′),...,wj-1(z′,t′),wj(z′,t′),wj+1(z′,t′),...,wm(z′,t′)},
其中此时目标炮点i对应的时窗记录即为G′中的wg(z′,t′),G′中各记录对应的炮点到目标炮点i的距离记为d1,d2,...dj...,dm
D、令对应wj(z′,t′)的延时参数
τj=djcosθ/v (1)
θ为地震波主波束方向的轴向方向角,又根据0≤cosθ≤1的范围,可得
公式(2)确定了候选延时参数的取值范围,接下来按公式(3)计算wj(z′,t′)的候选延时参数个数
公式(3)中为对向上取整;
定义Cj={c1,c2,...,cp,...,cN}为相应wj(z′,t′)的可选延时参数集合,1≤p≤N,Fs为采样率,cp定义式如下:
cp=(p-1)/Fs (4)
E、对应wj(z′,t′)的cj={c1,c2,...,cp,...,cN}中一定存在最优延时参数tj,使得定向效果最佳,tj的求取采用离散微粒群算法,过程如下:
该算法需要先定义微粒群中粒子及其适应值,首先分别选取Cj中各候选延时参数对wj(z′,t′)做延时滤波,延时结果记为Mp(z′,t′-cp),根据
Hp(z′,t′)=wg(z′,t′)+Mp(z′,t′-cp) (5)
得到Hp(z′,t′),既而得到UH={H1(z′,t′),H2(z′,t′),...Hp(z′,t′)...HN(z′,t′)};
设ez′,t′为Hp(z′,t′)中第z′道,第t′时刻地震信号幅度,则ez′,t′ 2为Hg,q(z′,t′)中第z′道检波器在第t′时刻接收的瞬时地震波能量,定义
则Ep表示wj(z′,t′)与wg(z′,t′)采取延时参数cp进行定向处理后目标时窗中地震信号能量;将N个延时参数Cj={c1,c2,...,cp,...,cN}定义为微粒群中的N个粒子,将每个粒子对应时窗中地震波的总能量值E1,E2,...Ep...EN定义为粒子的适应值;
F、设定微粒飞行查找的初始值,在N个粒子中随机选定两个粒子作为初始飞行位置,分别记为Xa(t″),Xb(t″),a,b分别代表选定的两个粒子的编号,其对应的适应值记为Ea,Eb,t″为粒子飞行的当前时刻,并且令两个粒子的初始飞行速度分别为Va(t″)=2,Vb(t″)=2,两个粒子的初始最优位置Pa(t″)=Xa(t″),
Pb(t″)=Xb(t″),比较Ea,Eb,若Ea>Eb,则将Ra对应的Xa(t″)记为初始全局最优位置G(t″),反之,将Xb(t″)记为G(t″);
G、粒子开始飞行查找,两个粒子在下一时刻的飞行速度和飞行位置均按照公式(7)计算:
公式(7)中q=a或b;w为惯性权重,w取值为0.4至1.0范围内,c1,c2为加速因子,取c1=c2=2,r1,r2为[0,1]之间的随机数;其中t″+1表示粒子飞行的下一时刻;Vq(t″)和Vq(t″+1)为第q个粒子在t″和t″+1时刻的飞行速度;Xq(t″)和Xq(t″+1)为第q个粒子在t″和t″+1时刻的飞行位置;
t″+1时刻,两个粒子对应的适应值记为E′a,E′b,对于a粒子,若E′a>Ea,则Pa(t″)=Xa(t″+1),反之,Pa(t″)=Xa(t″),对于b粒子,若E′b>Eb,则Pb(t″)=Xb(t″+1),反之,Pb(t″)=Xb(t″);比较t″+1时刻a粒子与b粒子的最优位置对应的适应值,将适应值大的粒子对应的最优位置记为全局最优位置G(t″+1),再按照公式(7)计算下一时刻粒子的位置和速度;
针对两个粒子,当下一时刻粒子的适应值与上一时刻的粒子的适应值之差在误差范围内时,则认为两个粒子已经收敛到适应值最大的全局最优位置处,记此全局最优位置为wj(z′,t′)对应炮点地震记录的最优延时参数tj;反之,当二者之差超过误差范围内,重复执行步骤g继续进行查找,直到二者之差在误差范围内;
H、针对j=1,2,3...m按照d~g步骤完成最优延时参数T={t1,t2,...,tm}的求取;
I、令
则Di为根据离散微粒群算法获得的第i炮的定向地震记录,k为U′中炮点编号。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5029145A (en) * 1990-05-29 1991-07-02 Amoco Corporation Methods of geophysical exploration
FR2691811A1 (fr) * 1992-05-29 1993-12-03 Total Sa Procédé de détermination d'un modèle de distribution optimale des vitesses de propagation d'ondes sismiques dans le sous-sol.
CN102590861A (zh) * 2012-01-17 2012-07-18 吉林大学 基于接收阵列的地震波束形成方法
CN103984007A (zh) * 2014-06-09 2014-08-13 吉林大学 定向地震波延时参数优化设计方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5029145A (en) * 1990-05-29 1991-07-02 Amoco Corporation Methods of geophysical exploration
FR2691811A1 (fr) * 1992-05-29 1993-12-03 Total Sa Procédé de détermination d'un modèle de distribution optimale des vitesses de propagation d'ondes sismiques dans le sous-sol.
CN102590861A (zh) * 2012-01-17 2012-07-18 吉林大学 基于接收阵列的地震波束形成方法
CN103984007A (zh) * 2014-06-09 2014-08-13 吉林大学 定向地震波延时参数优化设计方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
余弦振幅加权定向地震波束形成方法;宋健 等;《仪器仪表学报》;20140831;第35卷(第8期);第1729-1737页 *

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