CN105277985A - 一种基于图像处理的ovt域地震数据规则化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法，属于油气勘探开发中地震数据预处理领域。本方法包括：(1)准备高分辨率、高信噪比的且做过动校正的地震炮道集数据；(2)将输入的地震炮道集数据按道集道头中的方位角和偏移距分选为OVT域道集；(3)进行OVT域的POCS规则化，得到插值后共中心点道集。本发明利用图像处理领域的POCS方法进行三维地震数据插值，利用傅里叶变换迭代寻找优势能量取代了常规反演过程；本发明在OVT域内进行，这个域内相邻道有着相同的偏移距和方位角信息，能保证同相轴的相关性。
Description
技术领域
本发明属于油气勘探开发中地震数据预处理领域，具体涉及一种基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法。
背景技术
在地震数据采集中，空间采样不规则及空间采样间隔过大导致地震数据空间假频经常发生。由于偏移算子不能消除由空间采样引起的假频，以致这些假频能量以假象的形式出现在剖面中，这些假象会误导地震剖面的解释。为了实现真振幅成像，必须在偏移前通过地震数据插值等方法除去这些假频能量。在过去的时间里，人们发展了很多方法来解决上述问题，这些方法大体上可分为四类。
第一类，基于褶积理论。属于这种类型的方法包括FX域预测滤波插值(Spitz,1991)，TX域预测误差滤波插值(Claerbout,1992)，FK域预测滤波插值(Gulunay,2003)，以及其他不同域结合的方法。它们通常要求数据域的同相轴是线性的，只有满足线性假设条件，所构造的滤波器才有意义。这些方法的另一个要求是地震数据的空间采样方式必须是规则的，但是在数据采集过程中这个要求是很难实现的。
第二类，基于偏移算子和反偏移算子。这种方法先应用偏移算子将地震数据投影到成像域中，通过在成像域里完成地震数据的插值工作，然后将成像域的数据反偏移回数据域中。这类方法虽然可以很好的保持地震数据中同相轴的相位信息，但是振幅信息往往是失真的。
第三类，基于FK频谱估计。这种方法可以另外分为两小类：一种基于反演理论，另一种基于相关理论。基于反演理论方法主要思想是，在反演理论的框架下，应用合适的正演算子和限制条件，估计地震数据的FK频谱。这些方法的限制条件差异很大，不同的限制条件会产生不同的结果，因此限制条件是该方法的关键因素。基于相关理论的方法包括抗泄露傅立叶变换(ALFT)(ShengXu,2005)，匹配追踪(MP)(AliOzbek)以及其他一些与基于地震数据相关的方法。在相关过程中，这些方法将相关能量最大的基作为地震数据中能量最大的分量，然后选择这个最大能量作为FK谱估计的一个分量。如果数据中的假频不严重，那么这类方法能得到很好的结果。但是如果假频严重，最大相关能量的基可能就不再是地震数据有效信号的分量而是假频，则此方法得到的插值结果就很差。最后一种，基于矩阵分解。如果将地震数据看作一个高维矩阵，那么在奇异值分解(SVD)中，数据插值可以通过插值奇异向量得到。如果数据域中的同相轴是线性的，那这种方法将得到更好的结果，因为如果同相轴是线性的，那么大奇异值的所对应的奇异向量的数量将大大减少。
发明内容
本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法，针对陆上地震资料的采集缺乏和海上资料相比拟的覆盖次数，而由于村庄、河流、其它建筑物等等客观条件的制约，有些地方的资料是没有办法采集到的不规则地震数据。利用图像处理技术中的POCS(ProjectionOntoaConvexSet)在OVT域进行地震数据规则化。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法，包括：
(1)准备高分辨率、高信噪比(高分辨率和高信噪比的判断标准是地震数据道集上的同相轴能清晰可见，没有什么强能量噪音)的且做过动校正的地震炮道集数据；
(2)将输入的地震炮道集数据按道集道头中的方位角和偏移距分选为OVT域道集；
(3)进行OVT域的POCS规则化，得到插值后共中心点道集。
所述步骤(3)包括：
(31)输入所述OVT道集，利用傅里叶变换将数据变换到频率波数域，得到原始数据的傅里叶变换，然后在频率波数域中寻找能量最大值，通过定义的迭代次数设置门槛算子；
(32)利用所述门槛算子进行能量优选；
(33)用反傅氏变换将步骤(31)得到的结果转换到时间空间域，原来的空道会得到一些强的信号；
(34)用傅里叶变换把步骤(33)获得的信号再变换到频率波数域，再和所述原始数据的傅里叶变换加在一起，然后判断是否达到所述定义的迭代次数，如果是，则转入步骤(35)；如果否，则设定更小的门槛算子，然后返回步骤(32)，随着迭代次数的增加，门槛算子越来越小，恢复的空道信号越来越多，原来空道的弱信号会逐渐得到恢复；
(35)恢复出所有的信号，得到插值后共中心点道集。
所述步骤(31)中的能量最大值是在频率波数域中取绝对值最大值，这个值在每次迭代过程中都会减小，理想状态是最后的值为零。
所述步骤(31)中的门槛算子是能量最大值与迭代次数之间的关系，具体如下：
pn＝pmax-(n-1)Δp,n＝1,2,...,N
Δp＝pmax/N
其中：pmax是能量最大值，N是迭代次数，pn是每次迭代的门槛值，Δp是迭代能量减少值。
所述步骤(32)是这样实现的：
将能量小于门槛算子的区全部充零。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明方法利用图像处理领域的POCS方法进行三维地震数据插值；
(2)本发明方法利用傅里叶变换迭代寻找优势能量取代了常规反演过程。
(3)本发明方法在OVT域内进行，这个域内相邻道有着相同的偏移距和方位角信息，能保证同相轴的相关性。
附图说明
图1本发明方法的步骤框图。
图2本发明实施例中的人工合成原始地震记录；
图3本发明实施例中图2基础上形成的非规则采样地震记录；
图4本发明实施例中通过POCS重建的地震记录；
图5本发明实施例中图4与图2即重建地震记录与原始地震记录的残差；
图6本发明实施例中的三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面(50线)；
图7本发明实施例中的三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面POCS后重建数据(50线)；
图8本发明实施例中的三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面(120线)；
图9本发明实施例中的三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面POCS后重建数据(120线)；
图10本发明实施例中的三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面(150线)；
图11本发明实施例中的三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面POCS后重建数据(150线)；
图12本发明实施例中的某实际数据OVT域单次叠加剖面；
图13本发明实施例中的三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面POCS后重建数据；
图14POCS地震道内插流程。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述：
为了完善已经存在的方法，本方法属于第三种类型中基于相关理论的方法。利用图像处理技术中的POCS(凸集映射)在地震数据基于OVT域进行数据规则化。OVT是偏移距矢量面元的英文缩写，通俗的理解应该是共偏移距共方位角面元。对于一个地震勘探工区来说，把每一个OVT面元伸展到CDP域，对应产生的是一个覆盖次数不均匀的一系列CDP道集。由于采集上的不足，在该域中有的CDP没有覆盖次数，有的CDP可能有一道或数道。对于有覆盖次数的CDP，通过选择出一个最优道，这样就产生了一个叠后单次剖面。由于相邻道具有基本相同的偏移距和方位角，其相关性会比随意选择的道好得多。这对于空道的插值至关重要。如果相邻道不具备很好的相似性，再好的插值方法，也无法得到可靠的插值道。
如图1所示，本发明基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法，选择在OVT域进行插值是认为在OVT域内相邻道有着基本相同的偏移距和方位角，其相关性会比随意选择的道好得多，这对于空道的内插非常有帮助。POCS在地震道内插的实现过程如图14所示，可以概述为：输入的数据有空道(待内插)和有效道(originaldata)。第一步先把有效道FFT变换到傅氏域，然后在傅氏域应用门槛值算子，小于门槛值的区全部充零。这就相当于只保留了强的信号。然后用反傅氏变换转换到时间空间域，原来的空道会得到一些强的信号。把这些信号再变换到傅氏域，和原始数据的傅氏变换加在一起，再一次应用相对小的门槛值，反变换回时间空间域，原来空道的弱信号会逐渐得到恢复。随着迭代次数的增加，门槛值越来越小，恢复的空道信号越来越多，直至到足够的迭代次数，恢复出所有的信号。门槛值的确定是POCS内插道的核心。它由POCS根据数据特征(即变换到频率波数域取能量最大值(绝对值最大值))和用户规定的迭代次数，自动确定。门槛算子是能量最大值与迭代次数之间的关系，具体如下：
pn＝pmax-(n-1)Δp,n＝1,2,...,N
Δp＝pmax/N
其中：pmax是能量最大值，N是迭代次数，pn是每次迭代的门槛值，Δp是迭代能量减少值。
图1中反动校正是因为在流程中做过动校正(NMO)，此时的道集的同相轴是拉平的，这样做的原因是保证同相轴的线性性质，在运行结束得到的插值后道集同相轴也是拉平的，这样对于后续的偏移是没有帮助，因此要做反动校正，使得数据可以继续为后续处理服务。图1中动校正、拉伸切除是指因为动校正后在大的偏移距出出现的子波畸变，要通过切除保证同相轴的连续性。
本发明的一个实施例如下：
人工合成原始地震记录如图2所示，在图2基础上形成的非规则采样地震记录如图3所示，通过POCS重建的地震记录如图4所示，图4与图2即重建地震记录与原始地震记录的残差如图5所示，三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面(50线)如图6所示，三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面POCS后重建数据(50线)如图7所示，三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面(120线)如图8所示，三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面POCS后重建数据(120线)如图9所示，实施例中的三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面(150线)如图10所示，三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面POCS后重建数据(150线)如图11所示，某实际数据OVT域单次叠加剖面如图12所示，三维盐丘模型OVT域单次叠加剖面POCS后重建数据如图13所示。
上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。
Claims (5)
1.一种基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法，其特征在于：所述方法包括：
(1)准备高分辨率、高信噪比的且做过动校正的地震炮道集数据；
(2)将输入的地震炮道集数据按道集道头中的方位角和偏移距分选为OVT域道集；
(3)进行OVT域的POCS规则化，得到插值后共中心点道集。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法，其特征在于：所述步骤(3)包括：
(31)输入所述OVT道集，利用傅里叶变换将数据变换到频率波数域，得到原始数据的傅里叶变换，然后在频率波数域中寻找能量最大值，通过定义的迭代次数设置门槛算子；
(32)利用所述门槛算子进行能量优选；
(33)用反傅氏变换将步骤(31)得到的结果转换到时间空间域；
(34)用傅里叶变换把步骤(33)获得的信号再变换到频率波数域，再和所述原始数据的傅里叶变换加在一起，然后判断是否达到所述定义的迭代次数，如果是，则转入步骤(35)；如果否，则设定更小的门槛算子，然后返回步骤(32)；
(35)恢复出所有的信号，得到插值后共中心点道集。
3.根据权利要求2所述的基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法，其特征在于：所述步骤(31)中的能量最大值是在频率波数域中取绝对值最大值，这个值在每次迭代过程中都会减小，理想状态是最后的值为零。
4.根据权利要求3所述的基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法，其特征在于：所述步骤(31)中的门槛算子是能量最大值与迭代次数之间的关系，具体如下：
pn＝pmax-(n-1)Δp,n＝1,2,...,N
Δp＝pmax/N
其中：pmax是能量最大值，N是迭代次数，pn是每次迭代的门槛值，Δp是迭代能量减少值。
5.根据权利要求4所述的基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法，其特征在于：所述步骤(32)是这样实现的：
将能量小于门槛算子的区全部充零。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20160127 |