CN105510975A - 提高地震数据信噪比的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种提高地震数据信噪比的方法及装置。所述方法包括：从地震数据中抽取第一炮检距向量片道集数据；基于倾斜叠加变换，获取第一炮检距向量片道集数据的属性信息；基于每个第一炮检距向量片道集数据的属性信息和预设权重值，生成与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据；对于每个第一炮检距向量片道集数据，使用与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据替换该第一炮检距向量片道集数。本申请实施例的装置和方法，可以在地震数据中信号的能量比噪声的能量强时，以及在地震数据中信号的能量比噪声的能量弱时，有效地提高地震数据的信噪比。

Description

提高地震数据信噪比的方法及装置

技术领域

本申请涉及地震数据处理技术领域，特别涉及一种提高地震数据信噪比的方法及装置。

背景技术

一般地，勘探现场采集的地震数据中除了包含有效的信号外，还包含了各种噪声。例如，猝发脉冲、漏电感应以及50Hz工业频率干扰、声波、面波等异常噪声和随机噪声。地震数据中的噪声会影响地震数据的分析与处理，使得到的地震剖面的精度下降。因此，对于采集的地震数据，通常需要对地震数据进行处理，以提高地震数据的信噪比(SIGNAL-NOISERATIO，S/N)。

现有技术中，一般采用频率域滤波、频率-波数域滤波、聚束滤波、局部径向道中值滤波、傅立叶相关系数滤波、Radon变换(拉冬变换)、小波分解和重建等方法对采集的地震数据进行处理，从而提高地震数据的信噪比。

在实现本申请过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

上述现有技术中的滤波方法主要通过压制噪声的能量提高地震数据的信噪比。当地震数据中信号的能量比噪声的能量强时，通过采用上述现有中的方法，可以有效地提高地震数据的信噪比。但是，一些情况下，地震数据中信号的能量可能比噪声的能量弱。这样，通过对地震数据中噪声的能量进行压制，无法有效地提高地震数据的信噪比。例如，对于低信噪比地震数据，即，信号能量远小于噪声能量的地震数据，通过上述现有技术中的方法无法有效地提高地震数据的信噪比。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种提高地震数据信噪比的方法及装置，可以在地震数据中信号的能量比噪声的能量强时，以及地震数据中信号的能量比噪声的能量弱时，有效地提高地震数据的信噪比。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种提高地震数据信噪比的方法及装置是这样实现的：

一种提高地震数据信噪比的方法，包括：

从地震数据中抽取第一炮检距向量片道集数据；

基于倾斜叠加变换，获取第一炮检距向量片道集数据的属性信息；

基于每个第一炮检距向量片道集数据的属性信息和预设权重值，生成与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据；

对于每个第一炮检距向量片道集数据，使用与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据替换该第一炮检距向量片道集数据。

一种提高地震数据信噪比的装置，包括：

第一获取模块，用于从地震数据中抽取第一炮检距向量片道集数据；

第二获取模块，用于基于倾斜叠加变换，获取第一炮检距向量片道集数据的属性信息；

生成模块，用于基于每个第一炮检距向量片道集数据的属性信息和预设权重值，生成与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据；

替换模块，用于对于每个第一炮检距向量片道集数据，使用与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据替换该第一炮检距向量片道集数据。

由以上本申请实施例提供的技术方案可见，本申请实施例可以从地震数据中抽取第一炮检距向量片道集数据，然后基于倾斜叠加变换，获取第一炮检距向量片道集数据的属性信息，并基于每个第一炮检距向量片道集数据的属性信息和预设权重值，生成与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据。与现有技术相比，本申请实施例可以基于第一炮检距向量片道集数据，在倾斜叠加变换的基础上生成与每个第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据。因此，本申请实施例可以在地震数据中信号的能量比噪声的能量强时，以及地震数据中信号的能量比噪声的能量弱时，有效地提高地震数据的信噪比。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提高地震数据信噪比方法的流程图；

图2a为根据第一OVT道集数据得到的单次覆盖叠加剖面；

图2b为根据第二OVT道集数据得到的单次覆盖叠加剖面，所述第二OVT道集数据为与图2a中的第一OVT道集数据相对应的道集数据；

图3a为根据原始地震数据得到的叠加剖面；

图3b为根据本申请实施例的方法处理后的地震数据得到的叠加剖面；

图4为本申请实施例提高地震数据信噪比装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

下面介绍本申请实施例提高地震数据信噪比的方法。如图1所示，该方法可以包括：

S101：从地震数据中抽取第一炮检距向量片道集数据。

炮检距向量片(OffsetVectorTiles，OVT)技术是用于对高密度宽方位三维地震勘探技术所采集的宽方位地震数据进行处理的一项新技术。该技术有利于提高地震成像精度，同时在处理过程中可以保留炮检距和方位角的信息。其中，所述炮检距一般指炮点和检波点之间的距离，也可以称为偏移距。

具体地，可以获取所述地震数据对应的观测系统，然后从所述观测系统中抽取第一OVT道集，然后从所述地震数据中获取每个第一OVT道集对应的数据，并将第一OVT道集对应的数据作为第一OVT道集数据。其中，所述观测系统一般指地震波的激发点和接收点之间的相互位置关系，具体可以包括正交观测系统。所述正交观测系统可以是炮线和检波线垂直的观测系统。

一般地，从观测系统中抽取的第一OVT道集的数量可以为多个。相应地，第一OVT道集数据的数量也可以为多个。

地震数据一般可以通过观测系统采集得到。因此，地震数据与观测系统具有对应关系。对于采集得到的地震数据，可以获取与该地震数据对应的观测系统。

进一步地，所述从观测系统中抽取第一OVT道集，具体可以包括：将观测系统中来自同一炮线和同一检波线的地震道组成的集合作为一个十字排列道集。其中，从观测系统中获取的十字排列道集的数量可以为多个，具体数量可以与炮线和检波线交点的数量相同。对于每个十字排列道集，可以按照预设炮线距和预设检波线距将该十字排列道集划分为多个矩形区域，并将每个矩形区域作为一个OVT。其中，OVT的大小一般由观测系统的炮线距和检波线距决定。OVT的个数可以等于覆盖次数。每个OVT可以具有炮线距和方位角。因此，可以基于炮检距和方位角对所有十字排列道集中的OVT进行分类，将每一类OVT中的地震道组成的集合作为一个第一OVT道集。其中，每一类的OVT可以具有大致相同的炮检距和方位角。

因此，从地震数据中抽取的第一OVT道集可以具有如下的特点：每个第一OVT道集一般是工区的一个单次覆盖，第一OVT道集的数量一般等于覆盖次数；每个第一OVT道集的炮检距和方位角相对恒定，具体可以由观测系统的炮线距和检波线距决定；两个不同的第一OVT道集通常具有不同的炮检距和方位角范围。

S102：基于倾斜叠加变换，获取第一炮检距向量片道集数据的属性信息。

所述属性信息可以包括第一OVT道集数据中地震反射轴的倾角和该倾角对应的相干值。其中，所述相干值可以为地震数据上的均方根振幅，可以用于表示第一OVT道集数据的一致性。

第一OVT道集数据一般为x-t域的数据。因此，对于每个第一OVT道集数据，可以对该第一OVT道集数据进行倾斜叠加变换(τ-p变换)，以将该第一OVT道集数据变换为τ-p域的数据，然后利用τ-p域中各地层的反射双曲线变成了椭圆的叠加特点，从倾斜叠加变换后的第一OVT道集数据中提取该第一OVT道集数据的倾角和该倾角对应的相干值。

具体地，可以从地震数据中抽取多个第一OVT道集数据，并且每个第一OVT道集数据可以具有倾角和相干值。因此，对于每个倾角，可以获取该倾角对应的第一OVT道集数据，然后对获取的第一OVT道集数据进行滤波，然后在滤波的基础上，可以在预先定义的区域和时间窗内，计算滤波后的第一OVT道集数据的相干值。

进一步地，可以根据如下的公式(1)和公式(2)，对第一OVT道集数据进行τ-p变换。

τ＝t-px(1)

$p=\frac{dt}{dx}=\frac{1}{v^{*}}=\frac{sin\mathrm{\θ}}{v}---\left(2\right)$

其中，

x为观测系统的炮检距；

t为第一OVT道集数据中震源发出的波旅行至检波点所需的时间；

v^*为视速度；

θ为第一OVT道集数据中震源发出的波的入射角；

v为介质速度；

τ为线性时差时间；

p为射线参量，其物理意义为水平方向上视速度的倒数，具体大小与旅行波的入射角有关。

S103：基于每个第一炮检距向量片道集数据的属性信息和预设权重值，生成与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据。

可以利用步骤S102得到的属性信息对第一OVT道集数据中的信号进行加强。这样，可以提高第一OVT道集数据的信噪比。具体地，基于每个第一OVT道集数据的属性信息和预设权重值，可以根据如下的公式(3)对第一OVT道集数据中的信号进行加强，从而生成与该第一OVT道集数据对应的第二OVT道集数据。

${\mathrm{output}}_i=\frac{{\mathrm{weight}}_i*{\mathrm{signal}}_i+{\mathrm{input}}_i}{{\mathrm{weight}}_i+1}---\left(3\right)$

其中，

i为第一OVT道集数据的编号；

weight_i为第一OVT道集数据i的预设权重值；

input_i为第一OVT道集数据i；

signal_i为第一OVT道集数据i的属性道数据，所述属性道数据可以为该第一OVT道集数据i的属性信息组成的数据；

output_i为第一OVT道集数据i对应的第二OVT道集数据。

需要说明的是，上述公式(3)中，预设权重值的大小对于地震数据信噪比的提高结果有较大的影响。例如，当预设权重值为0时，第二OVT道集数据output_i与第一OVT道集数据input_i相同。当预设权重值为1时，第二OVT道集数据包含了50％的第一OVT道集数据input_i和信号signal_i(即，属性道数据)。因此，预设权重值越大越能显著提高地震数据的信噪比。根据步骤S101中地震数据的信噪比情况，可以对预设权重值的大小进行灵活设定。例如，当步骤S101中地震数据的信噪比较低时，可以使预设权重值大于1。当步骤S101中地震数据的信噪比较高时，可以使预设权重值小于1。

S104：对于每个第一炮检距向量片道集数据，使用该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据替换该第一炮检距向量片道集数据。

具体地，对于地震数据中的每个第一OVT道集数据，可以获取与该第一OVT道集数据对应的第二OVT道集数据，并使用该第二OVT道集数据替换该第一OVT道集数据，从而完成了对地震数据的更新。与步骤S101中的地震数据相比，替换后的地震数据的信噪比得到了提高。

在一个实施方式中，在步骤S101之后，所述方法还包括：对第一OVT道集数据进行规则化处理。相应地，在步骤S102中，基于倾斜叠加变换，获取规则化处理后的第一OVT道集数据的属性信息。

具体地，由于观测系统、地表条件等因素的影响，实际采集得到的地震数据在空间上不是规则分布的。因此，从地震数据中抽取的OVT道集数据则表现为空面元或者一个面元包含多个地震道，而非理论上的单道面元。因此，可以对抽取的OVT道集数据进行数据规则化处理。

具体地，所述规则化处理可以包括三维数据规则化处理和五维数据规则化处理。其中，五维数据规则化处理可以利用非均匀傅立叶重构技术在五个维度上进行数据的重建工作。因此，五维数据规则化处理可以满足地震数据处理过程中对地震数据规则性采样的要求，具有较高的地震资料保真性和较好的规则化效果，从而可以适用于低信噪比地区地震数据的规则化处理。

进一步地，在对第一OVT道集数据进行规则化处理之后，所述方法还可以包括：对规则化处理后的第一OVT道集数据进行动校正处理。相应地，在步骤S102中，基于倾斜叠加变换，可以获取依次进行规则化处理和动校正处理后的第一OVT道集数据的属性信息。

图2a为根据抽取的任一第一OVT道集数据得到的单次覆盖叠加剖面。图2b为根据第二OVT道集数据得到的单次覆盖叠加剖面，其中，所述第二OVT道集数据为与图2a中的第一OVT道集数据相对应的道集数据。与图2a相比，从图2b中可以明显地看到浅层和中层的有效反射同相轴。

需要说明的是，图2a和图2b中的横向实线是为了便于相互对比。

图3a为根据原始地震数据得到的叠加剖面。图3b为根据本申请实施例的方法处理后的地震数据得到的叠加剖面。与图3a相比，图3b中构造主体区(叠加剖面的中部区域)的信噪比有明显的提高，同时本申请实施例在处理过程中考虑了倾角属性等构造特征，因此图3b的构造保真度也较高。

本申请实施例的方法可以从地震数据中抽取第一炮检距向量片道集数据，然后基于倾斜叠加变换，获取第一炮检距向量片道集数据的属性信息，并基于每个第一炮检距向量片道集数据的属性信息和预设权重值，生成与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据。与现有技术相比，本申请实施例可以基于第一炮检距向量片道集数据，在倾斜叠加变换的基础上生成与每个第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据。因此，本申请实施例可以在地震数据中信号的能量比噪声的能量强时，以及地震数据中信号的能量比噪声的能量弱时，有效地提高地震数据的信噪比。

本申请实施例还提供一种提高地震数据信噪比的装置，如图4所示，该装置可以包括：

第一获取模块401，用于从地震数据中抽取第一炮检距向量片道集数据；

第二获取模块402，用于基于倾斜叠加变换，获取第一炮检距向量片道集数据的属性信息；

生成模块403，用于基于每个第一炮检距向量片道集数据的属性信息和预设权重值，生成与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据；

替换模块404，用于对于每个第一炮检距向量片道集数据，使用与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据替换该第一炮检距向量片道集数据。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (9)

1.一种提高地震数据信噪比的方法，其特征在于，包括：

从地震数据中抽取第一炮检距向量片道集数据；

基于倾斜叠加变换，获取第一炮检距向量片道集数据的属性信息；

基于每个第一炮检距向量片道集数据的属性信息和预设权重值，生成与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据；

对于每个第一炮检距向量片道集数据，使用该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据替换该第一炮检距向量片道集数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从地震数据中抽取第一炮检距向量片道集数据，具体包括：

获取地震数据对应的观测系统；

从所述观测系统中抽取第一炮检距向量片道集；

从所述地震数据中获取每个第一炮检距向量片道集对应的数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息包括第一炮检距向量片道集数据中地震反射轴的倾角和该倾角对应的相干值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于倾斜叠加变换，获取第一炮检距向量片道集数据的属性信息，具体包括：

对第一炮检距向量片道集数据进行倾斜叠加变换；

从倾斜叠加变换后的第一炮检距向量片道集数据中获取所述第一炮检距向量片道集数据的属性信息。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个第一炮检距向量片道集数据的属性信息和预设权重值，生成与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据，具体包括：

基于每个第一炮检距向量片道集数据的属性信息和预设权重值，通过如下的公式生成与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据，

${\mathrm{output}}_i=\frac{{\mathrm{weight}}_i*{\mathrm{signal}}_i+{\mathrm{input}}_i}{{\mathrm{weight}}_i+1},$

其中，

i为第一炮检距向量片道集数据的编号；

weight_i为第一炮检距向量片道集数据i的预设权重值；

input_i为第一炮检距向量片道集数据i；

signal_i为第一炮检距向量片道集数据i的属性道数据，所述属性道数据为该第一炮检距向量片道集数据i的属性信息组成的数据；

output_i为第一炮检距向量片道集数据i对应的第二炮检距向量片道集道集数据。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对第一炮检距向量片道集数据进行倾斜叠加变换，具体包括：

通过如下的公式对第一炮检距向量片道集数据进行倾斜叠加变换，

τ＝t-px，

$p=\frac{sin\mathrm{\θ}}{v},$

其中，

x为观测系统的炮检距；

t为第一炮检距向量片道集数据中震源发出的波旅行至检波点所需的时间；

θ为第一炮检距向量片道集数据中震源发出的波的入射角；

v为介质速度；

τ为线性时差时间；

p为水平方向上视速度的倒数。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在从地震数据中抽取第一炮检距向量片道集数据之后，所述方法还包括：

对抽取的第一炮检距向量片道集数据进行规则化处理，

相应地，所述基于倾斜叠加变换，获取第一炮检距向量片道集数据的属性信息，具体包括：

基于倾斜叠加变换，获取规则化处理后的第一炮检距向量片道集数据的属性信息。

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述规则化处理包括三维数据规则化处理和五维数据规则化处理。

9.一种提高地震数据信噪比的装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于从地震数据中抽取第一炮检距向量片道集数据；

第二获取模块，用于基于倾斜叠加变换，获取第一炮检距向量片道集数据的属性信息；

生成模块，用于基于每个第一炮检距向量片道集数据的属性信息和预设权重值，生成与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据；

替换模块，用于对于每个第一炮检距向量片道集数据，使用与该第一炮检距向量片道集数据对应的第二炮检距向量片道集数据替换该第一炮检距向量片道集数据。