CN104749621A - 基于改进s变换的相对保幅点谱模拟高分辨率处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于地球物理勘探技术，是一种基于改进S变换的相对保幅的点谱模拟高分辨率处理方法。获取地震资料后，对其中一道地震数据进行改进S变换处理，得到该道地震数据的二维时频谱，在时间-频率域中进行点谱模拟高分辨率处理，实现地震资料的相对保幅处理。通过对地震资料二维时频谱中的点谱进行子波振幅谱模拟处理，可以获得该道地震数据所有采样点时刻的子波振幅谱，即时间-频率域的二维子波振幅谱。根据子波振幅谱设计时间-频率域的二维反褶积算子，将反褶积算子应用到地震资料中，可以得到高分辨率的地震资料。本发明在时间-频率域进行点谱模拟高分辨率处理，克服了地震资料中子波时变特性的影响，并能够有效保持原始数据的频谱特征和时频特性，是一种相对保幅的反褶积处理技术。

Description

基于改进S变换的相对保幅点谱模拟高分辨率处理方法

技术领域

本发明涉及地震资料处理，属于地震资料的反褶积处理，具体是一种可得到高分辨率地震资料的基于改进S变换的相对保幅点谱模拟高分辨率处理方法。

背景技术

地球物理勘探获得原始地震数据后，需要对地震资料进行室内处理工作，主要的三个处理环节是：反褶积、叠加和偏移。地震数据是地层反射系数序列与地震子波褶积的结果。由于实际地震子波不是尖脉冲，相距太近的波阻抗界面就不能很好的分辨，特别是薄互层更是难以有效识别。反褶积的目的就是压缩地震子波，拓宽地震资料频带，提高地震数据的分辨率。

在常规时间域谱模拟反褶积处理之前，要对地震资料的球面扩散、界面反射和地层吸收衰减等进行能量补偿，子波一致性是做好时间域谱模拟反褶积处理的前提条件。实际地震资料中准确求取品质因子Q值是很困难的，这使得地层的吸收衰减得不到完全补偿，并且实际地震资料的频率分布范围在不同地层深度是不同的，这使得地震资料中子波会随着地层深度的增加而变化。时间域谱模拟反褶积方法通常是在整道地震记录上进行的，受地震资料中时变子波的影响，为了从整体上照顾地震资料的浅、中、深层处理效果，需要根据实际地震资料中频率随深度的变化情况，按时间窗口进行谱模拟反褶积处理。在划定时间窗口过程中，时间窗口取的太大就会造成地震资料补偿不足或过度，时间窗口取的太小就会破坏地震资料中反射系数的相对关系。受地震资料中子波时变特性的影响，划定恰当的时间窗口是很困难的，在时间域进行谱模拟反褶积处理不利于地震资料的相对保幅处理。

发明内容

本发明目的在于提供一种相对保幅的提高分辨率处理方法，不需要求取地震资料的品质因子Q值，无需划定反褶积时间窗口，并能够有效保持原始数据的频谱特征和时频特性，实现高分辨率地震资料处理的基于改进S变换的相对保幅点谱模拟高分辨率处理方法。

本发明可通过以下技术手段实现：

1）采用常规的地震资料（包括叠加前单炮数据或叠加后地震数据）；

2）对地震资料进行改进S变换处理，得到每一道地震数据的二维时频谱，二维时频谱数学表达式如下：

$\mathrm{GST}(\mathrm{\τ},f)={\∫}_{-\∞}^{\∞}h\left(t\right)\sqrt[4]{\frac{{\left|f\right|}^P}{\mathrm{\π\λ}}}\exp \left(\frac{{-f}^P{(t-\mathrm{\τ})}^2}{2\mathrm{\λ}}\right)\exp (-i2\mathrm{\πft})\mathrm{dt}$ （式1）

式中：h(t)是一道地震数据，t为时间，单位是ms；GST(τ,f)是一道地震数据h(t)的二维时频谱；f为频率，单位是Hz；参数λ和p用于调节改进S变换窗函数的时间延续长度和衰减趋势；τ为窗函数的时间位置，单位是ms。

3）选取地震资料中高信噪比区域，基于最小二乘原则，对该区域二维时频谱上的点谱进行振幅谱模拟处理，子波振幅谱拟合数学表达式如下：

$W(f,T)=f^k\exp \left(\underset{n=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{a}_n{f}^n\right)$ （式2）

式中：W(f,T)是点谱模拟处理得到的二维子波振幅谱；f为频率,单位是Hz；T为时间，单位是ms；N和k为点谱模拟的拟合参数；a_n为频率f的多项式系数。

4）设置一系列大小不同的参数N和k，拟合得到对应的二维子波振幅谱，并计算得到子波自相关与地震记录自相关的误差值，根据最佳参数优选方法确定最优的子波振幅谱拟合参数N和k；

5）对一道地震数据的所有点谱进行子波振幅谱拟合处理，得到该道地震数据的二维时间——频率域子波振幅谱；

6）根据二维子波振幅谱设计二维时间——频率域的反褶积算子，时间——频率域二维反褶积算子表达式如下：

式中：V(f,T_i)是二维时间——频率域反褶积算子；max_f为T_i时刻子波振幅谱W(f,T_i)的最大值；f为频率,单位是Hz；0≤λ≤1，随频率f离开有效频带的距离增大，λ取值减小；ε为白噪成分，用来折中信噪比和分辨率，ε取值较大时，能够保证较高的信噪比，但是分辨率较低；ε取值较小时，能够大幅提高分辨率，但会降低信噪比。

7）将二维时间——频率域反褶积算子应用到地震数据中，得到反褶积后提高分辨率的地震数据；

8）重复步骤5到7，直到全部地震资料完成相对保幅的点谱模拟高分辨率处理工作；

9）采用常规方法输出提高分辨率的地震资料。

所述的基于改进S变换的相对保幅点谱模拟高分辨率处理方法进一步包括：

所述步骤2公式中参数λ的遍历范围是(0,2.0),参数p的遍历范围是(1.0,3.0)。

所述步骤3中参数N的遍历范围是[2,10],参数k的遍历范围是[0,3]。

所述步骤6中有效频带为地震资料的较高信噪比频率分布范围，参考频带为地震资料的较低信噪比频率分布范围，其它频带为地震资料的噪音频率分布范围。

本发明在时间——频率域中进行点谱模拟高分辨率处理，能够有效避免常规时间域谱模拟反褶积方法中复杂的时间窗口划定问题，克服了地震资料中子波时变特性的影响，更好的适应地震信号是平稳信号的假设条件，能够有效保持原始数据的频谱特征和时频特性，是一种相对保幅的反褶积处理技术。本发明将反褶积的实现空间从一维时间域拓展到二维时间——频率域，丰富了反褶积处理技术的研究空间，并且具有稳定性强、效率高和计算结果更加真实可靠的优点。

附图说明

图1为原始地震资料叠加剖面；

图2为地震资料中第1道地震数据的改进S变换二维时频谱，改进S变换的调节参数分别为λ＝1.0和p＝2.0；

图3为对图2中二维时频谱进行相对保幅的点谱模拟处理后得到二维时间——频率域子波振幅谱；

图4为应用本发明高分辨率处理后的地震资料叠加剖面；

图5为应用本发明高分辨率处理前后地震资料的傅里叶振幅谱对比；

图中实线是原始地震资料振幅谱；虚线是本发明高分辨率处理后的地震资料振幅谱。

图6为原始地震资料中第160道地震数据的改进S变换时频谱，改进S变换调节参数分别为λ＝1.0和p＝2.1；

图7为应用本发明高分辨率处理后，地震资料中第160道地震数据的改进S变换时频谱，改进S变换的调节参数与图6一致；

具体实施方式

1）采用常规的地震资料（包括叠加前单炮数据或叠加后地震数据）；

2）对地震资料进行改进S变换处理，得到每一道地震数据的二维时频谱，二维时频谱数学表达式如下：

$\mathrm{GST}(\mathrm{\τ},f)={\∫}_{-\∞}^{\∞}h\left(t\right)\sqrt[4]{\frac{{\left|f\right|}^P}{\mathrm{\π\λ}}}\exp \left(\frac{{-f}^P{(t-\mathrm{\τ})}^2}{2\mathrm{\λ}}\right)\exp (-i2\mathrm{\πft})\mathrm{dt}$ （式1）

式中：h(t)是一道地震数据，t为时间，单位是ms；GST(τ,f)是一道地震数据h(t)的二维时频谱；f为频率，单位是Hz；参数λ和p用于调节改进S变换窗函数的时间延续长度和衰减趋势；τ为窗函数的时间位置，单位是ms。

3）选取地震资料中高信噪比区域，基于最小二乘原则，对该区域二维时频谱上的点谱进行振幅谱模拟处理，子波振幅谱拟合数学表达式如下：

$W(f,T)=f^k\exp \left(\underset{n=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{a}_n{f}^n\right)$ （式2）

式中：W(f,T)是点谱模拟处理得到的二维子波振幅谱；f为频率,单位是Hz；T为时间，单位是ms；N和k为点谱模拟的拟合参数；a_n为频率f的多项式系数。

4）设置一系列大小不同的参数N和k，拟合得到对应的二维子波振幅谱，并计算得到子波自相关与地震记录自相关的误差值，根据最佳参数优选方法确定最优的子波振幅谱拟合参数N和k；

5）对一道地震数据的所有点谱进行子波振幅谱拟合处理，得到该道地震数据的二维时间——频率域子波振幅谱；

6）根据二维子波振幅谱设计二维时间——频率域的反褶积算子，时间——频率域二维反褶积算子表达式如下：

式中：V(f,T_i)是二维时间——频率域反褶积算子；max_f为T_i时刻子波振幅谱W(f,T_i)的最大值；f为频率,单位是Hz；0≤λ≤1，随频率f离开有效频带的距离增大，λ取值减小；ε为白噪成分，用来折中信噪比和分辨率，ε取值较大时，能够保证较高的信噪比，但是分辨率较低；ε取值较小时，能够大幅提高分辨率，但会降低信噪比。

7）将二维时间——频率域反褶积算子应用到地震数据中，得到反褶积后提高分辨率的地震数据；

8）重复步骤5到7，直到全部地震资料完成相对保幅的点谱模拟高分辨率处理工作；

9）采用常规方法输出提高分辨率的地震资料。

所述的基于改进S变换的相对保幅点谱模拟高分辨率处理方法进一步包括：

所述步骤2公式中参数λ的遍历范围是(0,2.0),参数p的遍历范围是(1.0,3.0)。

所述步骤3中参数N的遍历范围是[2,10],参数k的遍历范围是[0,3]。

所述步骤6中有效频带为地震资料的较高信噪比频率分布范围，参考频带为地震资料的较低信噪比频率分布范围，其它频带为地震资料的噪音频率分布范围。

为使本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举出较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

1）选取实际地震资料，进行去噪和叠加处理后得到叠加剖面资料，地震资料时间长度为2000ms，时间采样间隔为2ms，共301道，如图1所示；

2）选取地震资料中信噪比较高的区域范围来确定最佳拟合参数，具体区域范围为：2600～3200ms，第140～260道；

3）对该区域范围的地震资料进行改进S变换处理，得到改进S变换的二维时频谱；

4）对二维时频谱进行子波振幅谱模拟处理，设置一系列拟合参数，基于最小二乘原则，通过拟合误差大小来确定点谱模拟的最佳拟合参数，最终确定该区域地震资料的最佳拟合参数为N＝0和k＝4；

5）对地震资料中第1道地震数据进行改进S变换处理，得到二维时频谱，如图2所示，改进S变换的调节参数分别为λ＝1.0和p＝2.0；

6）应用最佳拟合参数N＝0和k＝4进行点谱模拟处理，得到该道地震数据的二维时间——频率域子波振幅谱，如图3所示；

7）根据二维子波振幅谱，设计二维时间——频率域反褶积算子；

8）将二维时间——频率域反褶积算子应用到地震数据中，完成第1道地震数据的反褶积处理工作；

9）重复步骤5到8，完成所有地震道的相对保幅点谱模拟高分辨率处理工作；

10）输出反褶积处理后的高分辨率地震资料，如图4所示。

对比图1与图4，基于改进S变换的相对保幅点谱模拟高分辨率处理后，地震剖面的分辨率整体上得到提高，在不破坏地震剖面品质的情况下提高了分辨率，原先不能分辨的薄层得到较好的识别，地质构造形态更加清晰可靠，相对保幅性较好。

由图5可以看出，经过基于改进S变换的相对保幅点谱模拟高分辨率处理后，地震资料的傅里叶振幅谱得到有效拓宽，高频有效信息得到较好的恢复，同时也补偿一定的低频信息，地震资料的有效频带宽度明显增加，主频得到提升。对比图6与图7，相对保幅的点谱模拟高分辨率处理后，地震资料的二维时频谱的频带宽度明显增加，同时二维时频谱保持了原始数据的频谱特征和时频特性，具有较好的保幅特性。

Claims (5)

1.基于改进S变换的相对保幅点谱模拟高分辨率处理方法，其特征在于包括:

1）采用常规的地震资料，包括叠加前单炮数据或叠加后地震数据；

2）对地震资料进行改进S变换处理，得到每一道地震数据的二维时频谱，二维时频谱数学表达式如下：

$\mathrm{GST}(\mathrm{\τ},f)={\∫}_{-\∞}^{\∞}h\left(t\right)\sqrt[4]{\frac{{\left|f\right|}^P}{\mathrm{\π\λ}}}\exp \left(\frac{{-f}^P{(t-\mathrm{\τ})}^2}{2\mathrm{\λ}}\right)\exp (-i2\mathrm{\πft})\mathrm{dt}$ （式1）

式中：h(t)是一道地震数据，t为时间，单位是ms；GST(τ,f)是一道地震数据h(t)的二维时频谱；f为频率，单位是Hz；参数λ和p用于调节改进S变换窗函数的时间延续长度和衰减趋势；τ为窗函数的时间位置，单位是ms；

3）选取地震资料中高信噪比区域，基于最小二乘原则，对该区域二维时频谱上的点谱进行振幅谱模拟处理，子波振幅谱拟合数学表达式如下：

$W(f,T)=f^k\exp \left(\underset{n=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{a}_n{f}^n\right)$ （式2）

式中：W(f,T)是点谱模拟处理得到的二维子波振幅谱；f为频率,单位是Hz；T为时间，单位是ms；N和k为点谱模拟的拟合参数；a_n为频率f的多项式系数；

4）设置一系列大小不同的参数N和k，拟合得到对应的二维子波振幅谱，并计算得到子波自相关与地震记录自相关的误差值，根据最佳参数优选方法确定最优的子波振幅谱拟合参数N和k；

5）对一道地震数据的所有点谱进行子波振幅谱拟合处理，得到该道地震数据的二维时间——频率域子波振幅谱；

6）根据二维子波振幅谱设计二维时间——频率域的反褶积算子，时间——频率域二维反褶积算子表达式如下：

式中：V(f,T_i)是二维时间——频率域反褶积算子；max_f为T_i时刻子波振幅谱W(f,T_i)的最大值；f为频率,单位是Hz；0≤λ≤1，随频率f离开有效频带的距离增大，λ取值减小；ε为白噪成分，用来折中信噪比和分辨率，ε取值较大时，能够保证较高的信噪比，但是分辨率较低；ε取值较小时，能够大幅提高分辨率，但会降低信噪比；

7）将二维时间——频率域反褶积算子应用到地震数据中，得到反褶积后提高分辨率的地震数据；

8）重复步骤5到7，直到全部地震资料完成相对保幅的点谱模拟高分辨率处理工作。

2.根据权利要求1所述的基于改进S变换的相对保幅点谱模拟高分辨率处理方法，其特征在于，所述步骤2公式中参数λ的遍历范围是(0,2.0),参数p的遍历范围是(1.0,3.0)。

3.根据权利要求1或2所述的基于改进S变换的相对保幅点谱模拟高分辨率处理方法，其特征在于，所述步骤3中参数N的遍历范围是[2,10],参数k的遍历范围是[0,3]。

4.根据权利要求1或2所述的基于改进S变换的相对保幅点谱模拟高分辨率处理方法，其特征在于，所述步骤6中有效频带为地震资料的较高信噪比频率分布范围，参考频带为地震资料的较低信噪比频率分布范围，其它频带为地震资料的噪音频率分布范围。

5.根据权利要求3所述的基于改进S变换的相对保幅点谱模拟高分辨率处理方法，其特征在于，所述步骤6中有效频带为地震资料的较高信噪比频率分布范围，参考频带为地震资料的较低信噪比频率分布范围，其它频带为地震资料的噪音频率分布范围。