CN104570121A - 定向地震波畸变信号消除方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种定向地震波畸变信号消除方法，利用地震波束定向后的记录与原始中心记录的局部相关系数，对地震波束定向后的记录进行滤波，即可消除主波束方向外的畸变信号，得到无畸变的地震波束定向记录。本发明与现有技术相比能够在原始数据信噪比低的情况下，在保证定向地震波数据在勘探目标上形成高质量数据情况下，同时有效消除了主波束方向外的畸变信号。该方法对强背景噪声干扰条件下，提高地震勘探数据质量具有重要的应用价值。

Description

定向地震波畸变信号消除方法

技术领域：

本发明涉及一种地震数据畸变信号的消除方法，尤其是针对低信噪比条件下的定向地震波数据主波束方向外畸变信号的消除方法。

背景技术：

波束定向的思想最早源于相控雷达领域。由于波束定向的方法能够有效加强目标体上的有效信号，很快被引进地震勘探领域。地震波束形成最初在震源端实现，之后提出了基于接收端的地震波束合成方法，涉及的相关专利主要有：

CN101320095公开了一种《单震源定向照明地震信号合成方法》；CN101339252《基于单震源的定向照明地震勘探方法》；CN102590861A《基于接收阵列的地震波束形成方法》；CN103984019A《局部相关加权地震波束合成方法》。

地震波束形成方法使无方向的地震波场变成具有方向性的波场，主波束方向上的有效信号能量得到加强的同时，主波束方向外的波场相互混淆，引起信号畸变。这种畸变会使后期地震处理和解释出现较大的偏差。因此，在通过定向地震波技术提高勘探目标信号信噪比的同时，有效地消除地震波非主波束的信号畸变，成为地震波束定向技术应用于实际地震勘探工作的关键。

CN103984019A《局部相关加权地震波束合成方法》提出了一种消除定向地震波畸变的方法，该方法工作原理是在合成定向地震波过程中同时抑制畸变，但该方法对原始数据信噪比要求较高，计算量大，在原始数据信噪比低的条件下存在较大的误差。

发明内容：

本发明的目的就在于针对上述地震数据信噪比较低的情况，在合成定向地震波地震波束数据后，对主波束方向外为信号产生的畸变问题，提供一种定向地震波数据畸变信号变消除方法。

本发明的主要思想是：定向地震波束具有在主波束方向上信号被加强的特点，但是主波束方向外由于信号不是同相叠加，因此会产生畸变形成干扰。主波束方向上的信号与原始波束形成的中心记录(延时为零)上的信号具有很强的局部相关性，局部相关系数大，而主波束方向外的干扰与原始中心记录上信号的局部相关性较弱，局部相关系数较小。因而利用地震波束定向后的记录与原始中心记录的局部相关系数，对地震波束定向后的记录进行滤波，即可消除主波束方向外的畸变信号，得到无畸变的地震波束定向记录。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

定向地震波畸变信号消除方法，包括以下步骤：

a、输入n炮炮点连续的地震记录，记为U₁(t，x)、U₂(t，x)、…、U_m(t，x)、…、U_n-1(t，x)、U_n(t，x)，t为时间，x为道号，n取为大于2的奇数，其中

b、保持第m炮记录U_m(t，x)不变，其他炮记录利用延时参数τ₁和道分选参数λ，依次作等间隔延时和等道数分选，延时和分选结果为U₁(t-(m-1)τ₁，x+(m-1)λ)、U₂(t-(m-2)τ₁，x+(m-2)λ)、…、U_m(t，x)、…、U_n-1(t+(m-2)τ₁，x-(m-2)λ)、U_n(t+(m-1)τ₁，x-(m-1)λ)，其中d₁为炮间距，d₂为道间距，k取正整数；

c、对延时后的所有记录作线性叠加合成地震波束记录。波束合成后的数据记为D(t)。则 $D\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{U}_i(t-(m-i){\mathrm{\τ}}_1,x+(m-i)\mathrm{\λ});$

d、以U_m(t，x)为基准，取数据D(t)。记U_m(t，x)的第一道数据为u₁，D(t)的第一道数据为s₁；

e、以时窗T选取u₁和s₁的第一个时窗数据u_1，1(t)和s_1，1(t)，T不小于一个有效地震子波信号的周期；

f、将u_1，1(t)和s_1，1(t)作互相关，计算得到R_1，1(τ)＝∫u_1，1(t)s_1，1(t-τ)dt，最大互相关系数c(1，1)＝max[R_1，1(τ)]＝R_1，1[τ_c(1，1)]，τ_c为最大互相关系数对应的延时量；

g、对u₁和s₁，同时沿第一道移动时窗T，重复步骤d～f，可得第一道数据的最大互相关系数曲线c₁＝(c(1，1)，c(1，2)，…，c(1，v))^T及其对应的延时曲线τ_c(1)＝(τ_c(1，1)，τ_c(1，2)，…，τ_c(1，v))^T，v为一道数据总的采样点数，(·)^T表示转置；

h、对U_m(t，x)和D(t)对应的其他道数据，重复步骤d～g，可得最大互相关系数谱C＝(c₁，c₂，c₃，…c_σ)及其对应的延时谱τ_c＝(τ_c(1)，τ_c(2)，τ_c(3)，…τ_c(σ))，σ为总道数；

i、对C进行延时滤波，延时滤波采用如下公式： $\mathrm{\κ}(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\τ}}_c(i,j)>1/\left(4f\right)\\ c(i,j),& 0\≤{\mathrm{\τ}}_c(i,j)\≤1/\left(4f\right)\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2,3},...,\mathrm{\σ},j=\mathrm{1,2,3},...,v$ 为延时滤波后的互相关系数谱，f为地震子波主频；

j、对K进行单道阈值滤波，单道阈值滤波采用如下公式： $\mathrm{\&pi;}(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{\&kappa;}(i,j)<{\mathrm{\&Gamma;}}_i\\ \mathrm{\&kappa;}(i,j)-{\mathrm{\&Gamma;}}_i,& \mathrm{\&kappa;}(i,j)\&GreaterEqual;{\mathrm{\&Gamma;}}_i\end{array}\right.,$ ${\mathrm{\&Gamma;}}_i=\frac{\mathrm{\&delta;}}{v}\underset{j=1}{\overset{v}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{\&kappa;}(i,j)$ 为阈值，δ为滤波因子取值在1～8，i＝1，2，3，…，σ，j＝1，2，3，…，v；对K的所有道进行单道阈值滤波，就得到单道阈值滤波后的结果

k、以∏中第q道和第p个采样点为中心，对∏进行l道(l为奇数)横向中值滤波，l道横向中值滤波的输出为ρ(p，q)＝median[π(i，j)]，i＝p；j＝q-(l-1)/2，…，q+(l-1)/2；i、p为采样点号，j为道号，q为中心道号，median(·)为取中值；对∏中的每个采样点都进行l道横向中值滤波，即可得到中值滤波后的结果

1、最后对P进行编码，得到最终的主波束信号提取系数W，编码采用如下公式： $w(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{\&rho;}(i,j)\&NotEqual;0\\ 0,& \mathrm{\&rho;}(i,j)=0\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2,3},...,\mathrm{\&sigma;},j=\mathrm{1,2,3},...,v$

m、消除D(t)中畸变信号后保留主波束方向上的有效信号D_e(t)＝WD(t)。有益效果：经试验，本发明公开的定向地震波数据的畸变信号消除方法，能够在原始数据信噪比低的情况下，在保证定向地震波数据在勘探目标上形成高质量数据情况下，同时有效消除了主波束方向外的畸变信号。该方法对强背景噪声干扰条件下，提高地震勘探数据质量具有重要的应用价值。

附图说明：

图1地震波束定向后的地震记录

图2消除畸变信号后的地震记录

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：

在本实施例中以n＝9，τ₁＝1ms，λ＝1，信号主频f＝60Hz为例对9炮地震记录进行波束定向和畸变信号的消除，但该方法不受实例中给出的参数的限制。

定向地震波畸变信号消除方法，包括以下步骤：

a、输入n＝9炮炮点连续的地震记录，记为U₁(t，x)、U₂(t，x)、…、U₅(t，x)、…、U₈(t，x)、U₉(t，x)；

b、保持第m＝5炮记录U₅(t，x)不变(延时为0)，其他炮记录利用延时参数τ₁＝1ms和道分选参数λ＝1(d₁＝d₂k取1)，依次作等间隔延时和等道数分选，延时和分选结果为U₁(t-4τ₁，x+4λ)、U₂(t-3τ₁，x+3λ)、…、U₅(t，x)、…、U₈(t+3τ₁，x-3λ)、U₉(t+4τ₁，x-4λ)；

c、对延时后的所有记录作线性叠加合成地震波束记录。波束合成后的数据记为D(t)，则 $D\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{U}_i(t-(5-i){\mathrm{\&tau;}}_1,x+(5-i)\mathrm{\&lambda;}),$ 如图1所示；

d、以U₅(t，x)为基准，取数据D(t)，记U₅(t，x)的第一道数据为u₁，D(t)的第一道数据为s₁；

e、以时窗T＝40ms选取u₁和s₁的第一个时窗数据u_1，1(t)和s_1，1(t)；

f、将u_1，1(t)和s_1，1(t)作互相关，计算得到R_1，1(τ)＝∫u_1，1(t)s_1，1(t-τ)dt，最大互相关系数c(1，1)＝max[R_1，1(τ)]＝R_1，1[τ_c(1，1)]，τ_c为最大互相关系数对应的延时量；

g、对u₁和s₁，同时沿第一道移动时窗T，重复步骤d～f，可得第一道数据的最大互相关系数曲线c₁＝(c(1，1)，c(1，2)，…，c(1，100))^T及其对应的延时曲线τ_c(1)＝(τ_c(1，1)，τ_c(1，2)，…，τ_c(1，100))^T；

h、对U₅(t，x)和D(t)的其他道数据，重复步骤d～g，可得最大互相关系数谱C及其对应的延时谱τ_c；

i、对C进行延时滤波，延时滤波采用如下公式： $\mathrm{\&kappa;}(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&tau;}}_c(i,j)>4.2\mathrm{ms}\\ c(i,j),& 0\&le;{\mathrm{\&tau;}}_c(i,j)\&le;4.2\mathrm{ms}\end{array}\right.,$ 为延时滤波后的互相关系数谱；

j、对K进行单道阈值滤波，单道阈值滤波采用如下公式： $\mathrm{\&pi;}(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{\&kappa;}(i,j)<{\mathrm{\&Gamma;}}_i\\ \mathrm{\&kappa;}(i,j)-{\mathrm{\&Gamma;}}_i,& \mathrm{\&kappa;}(i,j)\&GreaterEqual;{\mathrm{\&Gamma;}}_i\end{array}\right.,$ ${\mathrm{\&Gamma;}}_i=\frac{\mathrm{\&delta;}}{1500}\underset{j=1}{\overset{1500}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{\&kappa;}(i,j)$ 为阈值，δ＝6，i为道号；对K的所有道进行单道阈值滤波，就得到单道阈值滤波后的结果

k、对∏中所有采样点进行7道横向中值滤波。以第q道和第p个采样点为中心的7道横向中值滤波的输出为ρ(p，q)＝median[π(i，j)]，i＝p；j＝q-3，…，q+3；i、p为采样点号，j为道号，q为中心道号；对∏中的每个采样点都进行7道横向中值滤波，得到中值滤波后的结果

1、最后对P进行编码，得到最终的主波束信号提取系数W，编码采用如下公式： $w(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{\&rho;}(i,j)\&NotEqual;0\\ 0,& \mathrm{\&rho;}(i,j)=0\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2,3},...,100,j=\mathrm{1,2,3},...,1500$

m、消除D(t)中畸变信号后保留主波束方向上的有效信号D_e(t)＝WD(t)，如图2所示。

Claims (1)

1.一种定向地震波畸变信号消除方法，包括以下步骤：

a、输入n炮炮点连续的地震记录，记为U₁(t,x)、U₂(t,x)、…、U_m(t,x)、…、U_n-1(t,x)、U_n(t,x)，t为时间，x为道号，n取为大于2的奇数，其中

b、保持第m炮记录U_m(t,x)不变，其他炮记录利用延时参数τ₁和道分选参数λ，依次作等间隔延时和等道数分选，延时和分选结果为U₁(t-(m-1)τ₁,x+(m-1)λ)、U₂(t-(m-2)τ₁,x+(m-2)λ)、…、U_m(t,x)、…、U_n-1(t+(m-2)τ₁,x-(m-2)λ)、U_n(t+(m-1)τ₁,x-(m-1)λ)，其中d₁为炮间距，d₂为道间距，k取正整数；

c、对延时后的所有记录作线性叠加合成地震波束记录，波束合成后的数据记为D(t)，则 $D\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{U}_i(t-(m-i){\mathrm{\&tau;}}_1,x+(m-i)\mathrm{\&lambda;});$

d、以U_m(t,x)为基准，取数据D(t)，记U_m(t,x)的第一道数据为u₁，D(t)的第一道数据为s₁；

e、以时窗T选取u₁和s₁的第一个时窗数据u_1,1(t)和s_1,1(t)，T不小于一个有效地震子波信号的周期；

f、将u_1,1(t)和s_1,1(t)作互相关，计算得到R_1,1(τ)＝∫u_1,1(t)s_1,1(t-τ)dt，最大互相关系数c(1,1)＝max[R_1,1(τ)]＝R_1,1[τ_c(1,1)]，τ_c为最大互相关系数对应的延时量；

g、对u₁和s₁，同时沿第一道移动时窗T，重复步骤d～f，得第一道数据的最大互相关系数曲线c₁＝(c(1,1),c(1,2),…,c(1,v))^T及其对应的延时曲线τ_c(1)＝(τ_c(1,1),τ_c(1,2),…,τ_c(1,v))^T，v为一道数据总的采样点数，(·)^T表示转置；

h、对U_m(t,x)和D(t)对应的其他道数据，重复步骤d～g，可得最大互相关系数谱C＝(c₁,c₂,c₃,…c_σ)及其对应的延时谱τ_c＝(τ_c(1),τ_c(2),τ_c(3),…τ_c(σ))，σ为总道数；

i、对C进行延时滤波，延时滤波采用如下公式：

$\mathrm{\&kappa;}(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}0,& {\mathrm{\&tau;}}_c(i,j)>1/\left(4f\right)\\ c(i,j),& 0\&le;{\mathrm{\&tau;}}_c(i,j)\&le;1/\left(4f\right)\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2,3},...,\mathrm{\&sigma;},j=\mathrm{1,2,3},...,v,$ 为延时滤波后的互相关系数谱，f为地震子波主频；

j、对Κ进行单道阈值滤波，单道阈值滤波采用如下公式： $\mathrm{\&pi;}(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{\&kappa;}(i,j)<{\mathrm{\&Gamma;}}_i\\ \mathrm{\&kappa;}(i,j)-{\mathrm{\&Gamma;}}_i,& \mathrm{\&kappa;}(i,j)\&GreaterEqual;{\mathrm{\&Gamma;}}_i\end{array}\right.,$ ${\mathrm{\&Gamma;}}_i=\frac{\mathrm{\&delta;}}{v}\underset{j=1}{\overset{v}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{\&kappa;}(i,j)$ 为阈值，δ为滤波因子取值在1～8，i＝1,2,3,…,σ，j＝1,2,3,…,v；对Κ的所有道进行单道阈值滤波，就得到单道阈值滤波后的结果

k、以Π中第q道和第p个采样点为中心，对Π进行l道(l为奇数)横向中值滤波，l道横向中值滤波的输出为ρ(p,q)＝median[π(i,j)]，i＝p；j＝q-(l-1)/2，…，q+(l-1)/2；i、p为采样点号，j为道号，q为中心道号，median(·)为取中值；对Π中的每个采样点都进行l道横向中值滤波，即可得到中值滤波后的结果

l、最后对Ρ进行编码，得到最终的主波束信号提取系数W，编码采用如下公式： $w(i,j)=\left\{\begin{array}{c}1,\mathrm{\&rho;}(i,j)\&NotEqual;0\\ 0,\mathrm{\&rho;}(i,j)=0\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2,3},...,\mathrm{\&sigma;},j=\mathrm{1,2,3},...,v,$

m、消除D(t)中畸变信号后保留主波束方向上的有效信号D_e(t)＝WD(t)。