CN107179552B - 一种基于波形动态匹配的子波拉伸校正处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于波形动态匹配的子波拉伸校正处理方法，包括以下步骤：对参考序列与匹配序列进行波形动态匹配，使得两个序列相匹配后之间的误差和达到最小值；基于误差和最小值对应的时差，回溯找到最短路径对应的时移量序列；将得到的最短时移量序列应用到需要匹配的序列上，即得到校正后的处理结果。由于匹配过程中对相邻采样点进行了压缩或拉伸处理，使得远偏移距处的子波拉伸畸变现象得到校正，有助于提高地震成像道集和叠加剖面的质量。

Description

一种基于波形动态匹配的子波拉伸校正处理方法

技术领域

本发明属于地震勘探资料处理技术领域，涉及高精度地震成像及地震解释处理技术，具体地涉及一种基于波形动态匹配的子波拉伸校正处理方法。

背景技术

面对复杂地区的勘探开发，获得正确的构造认识和油气有利圈闭对地震解释工作的精度要求越来越高，而地震偏移剖面、尤其是成像道集是解释工作能够顺利开展的关键因素，它的质量直接决定了解释成果的可信度。然而，由于受工期周期短、速度模型不能做到完全准确、噪音重等实际问题的影响，往往获得的成像道集仍存在子波拉伸畸变、道间时间差、信噪比低等问题。这样的问题一方面直接影响了叠加剖面的质量，困扰着传统解释工作的进行；另一方面，随着地震反演由叠后发展到叠前，成像道集的质量也影响着地震反演结果的准确性。

成像道集中由于远道在道集拉平过程中子波会发生拉伸畸变现象，表现为大偏移距处道集频率衰减，波形“发胖”而产生畸变。很多学者对于动校拉伸对叠加和AVO分析的影响进行了深入的研究，其中Dunkin(1973)是最早研究动校拉伸现象的学者之一，并推导了由动校正、速度和偏移距引起的频谱变化间的解析关系式；Castoro(2001)对于动校拉伸现象进行了详细的解析，并提出了具有实际可行的校正措施；Lazaratos(2004)利用频谱整形滤波的方法对子波拉伸进行了校正。

目前，实际生产中一般是进行大偏移距的拉伸切除，但是切除必然会减少浅层覆盖次数，降低了浅层的信噪比和成像质量。本发明所描述的方法是利用波形动态匹配算法将两个波形序列相匹配，由于波形匹配中时间应变条件的约束，使得相邻多个采样点联系在一起，实现了对采样点的压缩或拉伸处理，用于校正大偏移距或大角度入射所导致的子波拉伸现象，提高地震成像道集和叠加剖面的质量，对于推动更高精度的地震成像具有重要的现实意义。

发明内容

针对地震成像道集中存在的子波拉伸畸变问题，本发明介绍了一种利用波形动态匹配算法将两个波形序列相匹配的处理技术，用于校正大偏移距或大角度处子波拉伸现象，有效提高地震成像道集和高精度地震成像剖面的质量。

根据本发明的一个方面，提供一种基于波形动态匹配的子波拉伸校正处理方法，包括以下步骤：对参考序列与匹配序列进行波形动态匹配，使得两个序列相匹配后之间的误差和达到最小值；基于误差和最小值对应的时差，回溯找到最短路径对应的时移量序列；将得到的最短时移量序列应用到需要匹配的序列上，即得到校正后的处理结果。

进一步地，对参考序列与匹配序列进行波形动态匹配的步骤包括，由原始数据叠加求取参考序列f[i]，定义参考序列f[i]和匹配序列g[i]间的校正误差函数e[i，l]：e[i，l]≡(f[i]-g[i+l])²，i＝0，1，K，N-1

e[i，l]表示对时间序列g的第i个采样点进行时移l后与时间序列f第i个采样点之间的距离。

进一步地，对参考序列与匹配序列进行波形动态匹配的步骤还包括，计算参考序列f[i]和匹配序列g[i]匹配后的误差和，即总距离函数：

进一步地，计算总距离函数包括定义时间应变约束条件，并依此推导出最优化求解中误差积累递归表达式，假设时间应变约束条件为|u[i]-u[i-1]|≤1，则累积过程为：

d[0，l]＝e[0，l]，

for i＝1，2，...，N-1.

进一步地，所述累积过程中当i＝N-1时，计算出所有时差l对应的距离函数，找到最小的距离，即得到最小的总距离函数：

此时最小距离对应的时差l，为u[N-1]的值。

进一步地，回溯找到最短路径对应的时移量序列的步骤包括，回溯求解最短路径u[0：N-1]，回溯表达式为：

for i＝N-1，N-2，...，1.

通过往前递归地回溯，最后找到每一个采样点对应的时差，即所述的时移量序列。

进一步地，将时移量序列应用于匹配序列g[i]得到校正后的结果

理论模型及实际地震数据处理结果表明：对地震数据进行基于本方法的子波拉伸校正处理，有效解决了地震数据在远偏移距(或大角度处)处由于子波拉伸引起的畸变和高频衰减问题，改善了道集的聚焦性，提高了成像道集和叠加剖面的整体质量。

附图说明

通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1显示了根据本发明一个实施例的校正处理的流程图。

图2a显示了根据本发明实施例的理论模型道集校正前后对比图。

图2b显示了根据本发明实施例的理论模型道集校正前后对比(波形显示)图。

图3显示了根据本发明实施例的理论模型校正前后叠加剖面对比图。

图4a显示了根据本发明实施例的实际资料处理前后道集对比图。

图4b显示了根据本发明实施例的实际资料处理前后道集对比(波形显示)图。

图5a显示了根据本发明实施例的实际资料处理前道集(局部放大图)。

图5b显示了根据本发明实施例的实际资料处理后道集(局部放大图)。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

本发明属于地震勘探资料处理技术领域，涉及高精度地震成像及地震解释处理技术。成像道集中由于远道在道集拉平过程中子波会发生拉伸畸变现象，表现为大偏移距处道集频率衰减，波形“发胖”而产生畸变。针对地震成像道集中存在的子波拉伸畸变问题，本发明介绍了一种将波形序列进行动态匹配的处理技术。

具体地，提供一种基于波形动态匹配的子波拉伸校正处理方法，包括以下步骤：对参考序列与匹配序列进行波形动态匹配，使得两个序列相匹配后之间的误差和达到最小值；基于误差和最小值对应的时差，回溯找到最短路径对应的时移量序列；将得到的最短时移量序列应用到需要匹配的序列上，即得到校正后的处理结果。

可选地，对参考序列与匹配序列进行波形动态匹配的过程中，首先利用校正误差函数递归地计算距离累积误差(即误差和)，此过程可以受时间应变条件的约束，以提高匹配精度。

基于误差和最小值对应的时差，回溯找到最短路径对应的时移量序列，然后将求得的最短时移量序列应用到需要匹配的序列上，完成波形的动态匹配过程。由于匹配过程中对相邻采样点进行了压缩或拉伸处理，使得远偏移距处的子波拉伸畸变现象得到校正，有助于提高地震成像道集和叠加剖面的质量。

具体地，设参考序列和匹配序列分别为序列f[i]和g[i]，波形动态匹配是为了找到一个时移量的序列，使得两个序列f[i]和g[i]相匹配后之间的误差和(累计误差)达到最小，因此定义一个校正误差函数e[i，l]。假设f为参考道，g与f相匹配，则e[i，l]表示对时间序列g的第i个采样点进行时移l后与时间序列f第i个采样点之间的距离，其表达式为：

e[i，l]≡(f[i]-g[i+l])²，i＝0，1，K，N-1

那么匹配后的累积误差即距离函数为：

求解总距离函数的最小值是个最优化问题，需要找到一个时移量序列u[0：N-1]≡{u[0]，u[1]，K，u[N-1]}，使得f[i]≈g[i＋u[i]]，i＝0，1，K，N-1，则u[0：N-1]需满足：

同时服从约束条件：

u_l≤u[i]≤u_u，r_l≤u[i]-u[i-1]≤r_u

在约束条件中，u_l和u_u分别为时移量u[i]的下界和上界，r_l和r_u分别为时间应变的下界和上界，即在第i个采样点处的时移量的变化率。这些上下界的大小与地震数据的地球物理参数有关。

在求解距离最优化解的过程中，我们利用校正误差数组e[i，l]递归地计算距离累积误差d[i，l]，假设时间应变的约束条件为|u[i]-u[i-1]|≤1，则累积过程为：

d[0，l]＝e[0，l]，

for i＝1，2，...，N-1.

对于每一个指数i，不能确定时差l是否位于最短路径u[0：N-1]中，因此必须将所有可能时差l的距离函数d[i，l]计算并存储下来。约束条件|u[i]-u[i-1]|≤1说明在计算d[i，l]时必须考虑之前计算过的三个距离d[i-1，l-1]、d[i-1，l]和d[i-1，l+1]。在第i个采样点上，如果时差l在最短路径上，那么在第i-1个采样点上l-1、l或l+1也一定位于最短路径上。

在累积过程的最后一步，即i＝N-1时，计算出所有时差l对应的距离函数后，找到最小的距离，就可以得到最终的最小的总距离函数：

求解距离最优化解的第二步为回溯找到最短路径u[0：N-1]。

for i＝N-1，N-2，...，1.

首先，对d[N-1，l]做一次循环，找到最小距离对应的时差l，即为u[N-1]的取值。由于最后时差l在最短路径上，那么u[i-1]一定是u[i]-1、u[i]、u[i]+1这三个之中使得距离函数最小的对应的时差，通过往前递归地回溯，最后可以找到每一个采样点对应的最小时差，即最短路径序列。

在有噪音存在的情况下，动态时间规整算法的稳健性一定程度上取决于时间应变的约束条件。对于绝大多数情况下的实际数据，|u[i]-u[i-1]|＝1的约束条件太过宽松，因此可以通过减小时间应变的上下界来提高DTW的精确性。对DTW进行更严格的约束的一种方法是，采用约束条件：

例如，当b＝2时，我们需要计算时差时对应的校正误差e[i，l]，此时，在DTW算法中计算累积误差表达式为：

d[0，l]＝e[0，l]，

for i＝2，3，K，N-1.

最后，将最优求解得到的最短时移量序列应用到需要匹配的序列上，即得到该道校正后的处理结果。

为便于理解本发明实施例的方案及其效果，以下给出一个具体应用示例。本领域技术人员应理解，该示例仅为了便于理解本发明，其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。

参考图1，说明根据本发明一个实施例的校正处理的流程图。

步骤一：由原始数据叠加求取参考序列(例如，可根据地震数据质量，对原始数据进行道间的全叠加或部分叠加得到参考序列)，定义参考序列和原始匹配序列间的校正误差函数e[i，l]：

e[i，l]≡(f[i]-g[i+l])²，i＝0，1，K，N-1。

步骤二：计算参考序列和匹配序列匹配后的累积误差即距离函数：

步骤三：定义时间应变约束条件，并依此推导出最优化求解中误差积累递归表达式，假设约束条件为|u[i]-u[i-1]|≤1，则累积过程为：

d[0，l]＝e[0，l]，

for i＝1，2，...，N-1.

步骤四：累积过程中当i＝N-1时，计算出所有时差l对应的距离函数，找到最小的距离，即得到最终最小的总距离函数：

此时最小距离对应的时差l，就是u[N-1]的值。

步骤五：回溯求解最短路径u[0：N-1]，回溯表达式为：

for i＝N-1，N-2，...，1.

通过往前递归地回溯，最后可以找到每一个采样点对应的时差，即最短路径序列(时移量的序列)。

步骤六：将最短路径序列(时移量的序列)应用于原始匹配序列得到校正后结果

图2a为理论模型偏移得到的角度域成像道集处理前后道集对比，可以看到在大角度处存在子波拉伸现象，波形发生了畸变，频率降低，影响着叠加剖面的质量，经过本文方法处理后的成像道集，大角度处子波拉伸现象得到校正。图2b为图2a的波形显示方式，更直观地反映了处理前后波形的变化。

图3为理论模型校正前后叠加剖面对比，处理后的叠加剖面同相轴分辨率得到提高，子波拉伸效应得到很好校正。图4a为实际资料处理前后成像道集对比结果，实际资料相对于模型资料信噪比要低，但是3s至4s间同相轴仍然可以清晰的看到大角度处的子波拉伸畸变现象，对实际资料进行子波拉伸校正处理后，道集中子波拉伸畸变被校正，同时同相轴中剩余时差得到一定程度的改善，道集聚焦性变好。图4b为实际资料处理前后道集波形对比显示结果。

图5a为实际资料原始道集2.6s-3.6s波形放大显示，3.1s左右波形畸变严重；图5b为本方法对图5a处理后结果，大角度处子波拉伸得到校正，同时保持了原波形的形态特征，没有损伤其他有效信号波形的形态。

通过对理论模型和实际资料的处理，验证了本方法对地震数据中远偏移距处子波拉伸现象具有良好的校正效果，有效解决了远道在道集拉平过程中由于子波拉伸畸变造成的高频衰减及波形“发胖”问题。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (5)

1.一种基于波形动态匹配的子波拉伸校正处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

对参考序列与匹配序列进行波形动态匹配，使得两个序列相匹配后之间的误差和达到最小值；

基于误差和最小值对应的时差，回溯找到最短路径对应的时移量序列；

将得到的时移量序列应用到需要匹配的序列上，即得到校正后的处理结果，

其中，对参考序列与匹配序列进行波形动态匹配的步骤包括，由原始数据叠加求取参考序列f[i]，定义参考序列f[i]和匹配序列g[i]间的校正误差函数e[i,l]：

e[i,l]＝(f[i]-g[i+l])²,i＝0,1,...,N-1

则e[i,l]表示对匹配序列g的第i个采样点进行时移l后与参考序列f第i个采样点之间的距离；

计算参考序列f[i]和匹配序列g[i]匹配后的误差和，即总距离函数：

2.根据权利要求1所述的基于波形动态匹配的子波拉伸校正处理方法，其特征在于，计算总距离函数包括定义时间应变约束条件，并依此推导出最优化求解中误差积累递归表达式，假设时间应变约束条件为|u[i_u]-u[i_u-1]|≤1，则累积过程为：

d[0,l]＝e[0,l],

i_u＝1,2,...,N-1,

式中，u[i_u]为时移量序列；

d[i_u,l]为距离函数。

3.根据权利要求2所述的基于波形动态匹配的子波拉伸校正处理方法，其特征在于，所述累积过程中当i_u＝N-1时，计算出所有时差l对应的距离函数，找到最小的距离，即得到最小的总距离函数：

此时最小距离对应的时差l，为u[N-1]的值。

4.根据权利要求3所述的基于波形动态匹配的子波拉伸校正处理方法，其特征在于，回溯找到最短路径对应的时移量序列的步骤包括，回溯求解最短路径对应的时移量序列u[0:N-1]，回溯表达式为：

i_u＝N-1,N-2,...,1,

通过往前递归地回溯，最后找到每一个采样点对应的时差，即所述的时移量序列。

5.根据权利要求4所述的基于波形动态匹配的子波拉伸校正处理方法，其特征在于，将时移量序列应用于匹配序列g[i]得到校正后的结果