CN108845354A - 一种中值阻滤波分离地震绕射波的方法 - Google Patents
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Abstract
一种中值阻滤波分离地震绕射波的方法，步骤为：1）将含有m道，每道有n个采样点的单炮地震数据读取到二维数组R 1中；2）对数组R 1正常时差校正，获得数组R 2；3）在数组R 2中提取一行绕射波发育的地震数据，获得低切波数，确定中值滤波道窗参数；4）对数组R 2的数据进行一维中值滤波获得数组R 3；5）实施中值阻滤波提取绕射波，数组R 2减去中值滤波数组R 3；6）第4、5）步，对R 2数据中的每一行数据进行中值阻滤波处理，得二维数组R 4，将提取的绕射波进行反正常时差校正，得数组R 5，完成中值阻滤波分离绕射波；7）重复1）至6），处理地震测线数据，对绕射波进行地震偏移成像处理，获得绕射波成像剖面；有效提高煤矿陷落柱的预测精度。
Description
技术领域
本发明属于地震数据处理技术领域，特别是一种中值阻滤波分离地震绕射波的方法。
背景技术
煤矿陷落柱是一种孤立的地质体，具有发育规律性差、空间形态不规整、规模悬殊大、隐蔽性强等特征，导致探测难度较大。陷落柱的上方、内部、围岩三者之间一般存在比较明显的地性差异，从而引起地震响应特征变化，常以绕射波的形式表现。绕射波的存在，一方面给反射波精确成像带来了极大的挑战；另一方面，绕射波是由地下不均匀地质体引起的地震响应，它们携带了高分辨率，甚至超高分辨率的地质信息，如果能有效利用绕射波携带的丰富信息，煤矿陷落柱的预测精度将有可能得到进一步提高。然而，与反射波相比较，绕射波的能量较弱，特别是规模较小的陷落柱产生的绕射波常常淹没在强能量的反射波背景之中，因此如何分离出陷落柱引起的绕射波并对其进行准确成像就成为有效利用绕射波探测煤矿陷落柱的关键。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提出一种地震绕射波分离的方法，该方法不但能有效分离出地震绕射波，而且获得的绕射波可直接进行地震成像处理，达到有效提高煤矿陷落柱的预测精度的目的。
为了实现上述目的，本发明采用的技术和方案是：一种中值阻滤波分离地震绕射波的方法，包括如下步骤：
第一步，将含有m道，每道有n个采样点的单炮地震数据读取到二维数组R 1中；
第二步，依据反射波叠加速度和反射波时距规律，对二维数组R 1进行正常时差校正处理，获得数组R 2；
反射波正常时差的确定方程：
其中，△t为反射波正常时差，x为偏移距，t是偏移距为x的旅行时，t 0为零炮检距情况下的旅行时，v为反射波叠加速度；
第三步，在数组R 2中提取一行绕射波发育的地震数据y(x 0)进行波数谱分析以获得低切波数k L ，进而定量确定中值滤波道窗参数m R；
依据下列公式计算中值滤波道窗参数m R：
波数谱分析方程：
中值滤波道窗参数m R计算方程：m R=1/k L
式中，y(x 0)为地震数据，x 0=(j-1)△x 0为等效偏移距，取△x 0=1为等效道距，以道序号增量为单位，j为地震道序号，j=1，2，3，…，m，m为地震道数，k为波数，k L 为低切波数，m R为中值滤波道窗参数；
第四步，以m R为中值滤波道窗参数，通过滑动道窗依次对数组R 2的每一行数据进行一维中值滤波处理获得数组R 3，m R一般为奇数，若为偶数，输出结果Y(j)取中间两个样值的平均值；
一维中值滤波方程：
Y(j)=
其中，Med{}表示中值滤波，y(j)为正常时差校正后的地震数据，Y(j)为中值滤波结果，j为地震道序号，j=1，2，3，…，m，m为地震道数，m R=2a+1为中值滤波道窗参数，a为半个滤波窗口长度，a取正整数；
第五步，实施中值阻滤波提取绕射波，其原理是正常时差校正处理后的地震数据的数组R 2减去中值滤波结果的数组R 3；
一维中值阻滤波方程：
（j=1，2，3，…，m）
其中，y(j)为正常时差校正后的地震数据，Y(j)为中值滤波结果，y R(j)为中值阻滤波结果，j为地震道序号，m为地震道数；
第六步，重复第四、第五步，依次对数组R 2中的每一行数据进行中值阻滤波处理获得二维数组R 4，然后依据反射波叠加速度和反射波时距规律，将提取的绕射波进行反正常时差校正处理后得到数组R 5，同时切除因正常时差校正导致的大偏移距波形畸变的数据，并按输入时的地震数据格式输出，便完成了单炮地震记录的中值阻滤波分离绕射波处理；
反射波正常时差确定方程：
其中，△t为反射波正常时差，x为偏移距，t是偏移距为x的旅行时，t 0为零炮检距情况下的旅行时，v为反射波叠加速度；
第七步，重复第一至第六步，依次对含有M炮地震记录的地震测线数据进行中值阻滤波分离绕射波处理，对分离出来的绕射波进行地震偏移成像处理，获得绕射波成像剖面。
本发明的有益效果是：
本发明的方法基于绕射波与反射波的时距曲规律存在差异的特征，通过NMO处理使它们的横向相干性差异更加明显，然后通过中值阻滤波提取绕射波，有效解决了绕射波与反射波难以分离的问题。通过该方法提取的绕射波可单独进行偏移成像，其成像结果能有效提高煤矿陷落柱的预测精度。
附图说明
图1为原始单炮地震记录。
图2为本发明正常时差校正处理后的单炮地震记录；
图3为地震数据波数谱分析，其中图3（a）为采样时间t=550ms的地震数据图，图3（b）为波数谱图；
图4为本发明提取第1炮采样时间t=500ms的地震数据波场分离结果，其中图4（a）为t=500ms的原始地震数据，图4（b）为中值滤波结果图，图4（c）为中值阻滤波结果图。
图5为中值阻滤波提取绕射波，其中图5（a）提取的单炮绕射波地震记录图，图5（b）为分离绕射波后的单炮地震记录图。
图6为本发明地震测线炮集地震记录的绕射波分离处理结果，其中图6（a）为原始炮集地震记录前25炮图，图6（b）为提取的绕射波炮集地震记录图。
图7为本发明地震波成像结果，其中图7（a）为反波成像剖面图，图7（b）为绕射波成像剖面图。
具体实施方法
下面结合附图和实施例对本发明进一步详细说明。
参见图1、2、3、4、5、6、7，一种中值阻滤波分离地震绕射波的方法，包括如下步骤：
第一步，将含有m道，每道有n个采样点的单炮地震数据读取到二维数组R 1中，参见图1；
第二步，依据反射波叠加速度和反射波时距规律，对二维数组R 1进行正常时差校正常时差校正处理，获得数组R 2，参见图2；
反射波正常时差确定方程：
其中，△t为反射波正常时差，x为偏移距，t是偏移距为x的旅行时，t 0为零炮检距情况下的旅行时，v为反射波叠加速度；
第三步，在数组R 2中提取一行绕射波发育的地震数据y(x 0)进行波数谱分析以获得低切波数k L ，进而定量确定中值滤波道窗参数m R，参见图3（a）～图3（b）；
依据下列公式计算中值滤波道窗参数m R：
波数谱分析方程：
中值滤波道窗参数m R计算方程：m R=1/k L
式中，y(x 0)为地震数据，x 0=(j-1)△x 0为等效偏移距，取△x 0=1为等效道距，以道序号增量为单位，j为地震道序号，j=1，2，3，…，m，m为地震道数，k为波数，k L 为低切波数，m R为中值滤波道窗参数；
第四步，以m R为中值滤波道窗参数，通过滑动道窗依次对数组R 2的每一行数据进行一维中值滤波处理获得数组R 3；m R一般为奇数，若为偶数，输出结果Y(j)取中间两个样值的平均值，参见图4（a）～图4（c）；
一维中值滤波方程：
Y(j)=
其中，Med{}表示中值滤波，y(j)为正常时差校正后的地震数据，Y(j)为中值滤波结果，j为地震道序号，j=1，2，3，…，m，m为地震道数，m R=2a+1为中值滤波道窗参数，a为半个滤波窗口长度，a取正整数；
第五步：实施中值阻滤波提取绕射波，其原理是正常时差校正处理后的地震数据R 2减去中值滤波结果R 3，参见图4（a）～图4（c）；
一维中值阻滤波方程：
（j=1，2，3，…，m）
其中，y(j)为正常时差校正后的地震数据，Y(j)为中值滤波结果，y R(j)为中值阻滤波结果，j为地震道序号，m为地震道数；
第六步：重复第四、第五步，依次对R 2数据中的每一行数据进行中值阻滤波处理获得二维数组R 4，然后依据反射波叠加速度和反射波时距规律，将提取的绕射波进行反正常时差校正处理后得到数组R 5，同时切除因正常时差校正导致的大偏移距波形畸变的数据，并按输入时的地震数据格式输出，便完成了单炮地震记录的中值阻滤波分离绕射波处理，参见图5（a）～图5（b）；
反射波正常时差确定方程：
其中，△t为反射波正常时差，x为偏移距，t是偏移距为x的旅行时，t 0为零炮检距情况下的旅行时，v为反射波叠加速度；
第七步，重复第一至第六步，依次对含有M炮地震记录的地震测线数据进行中值阻滤波分离绕射波处理，随后对分离出来的绕射波进行地震偏移成像处理，获得绕射波成像剖面，参见图6（a）～图6（b）和图7（a）～图7（b）。
实施例
将一套含有101炮，每炮200道、每道700个采样点，道距为5m，采样率为1ms的煤矿陷落柱探测地震数据为例说明实施步骤：
第一步：将含有200道，每道有700个采样点的单炮地震数据读取到二维数组R 1中，参见图1；
第二步：依据反射波叠加速度和反射波时距规律，对二维数组R 1进行正常时差校正处理，获得数组R 2，参见图2；
反射波正常时差确定方程：
其中，△t为反射波正常时差，x为偏移距，t是偏移距为x的旅行时，t 0为零炮检距情况下的旅行时，v为反射波叠加速度；
第三步：在数组R 2中提取一行绕射波发育的地震数据y(x 0)进行波数谱分析获得低切波数k L =0.0476，进而定量确定中值滤波道窗参数m R=21，参见图3（a）～图3（b）；
依据下列公式计算中值滤波道窗参数m R：
波数谱分析方程：
中值滤波道窗参数m R计算方程：m R=1/k L
式中，y(x 0)为地震数据，x 0=(j-1)△x 0为等效偏移距，取△x 0=1为等效道距（以道序号增量为单位），j为地震道序号，j=1，2，3，…，200，m=200为地震道数，k为波数，k L 为低切波数，m R为中值滤波道窗参数；
第四步：以m R=21为中值滤波道窗参数，通过滑动道窗依次对数组R 2的每一行数据进行一维中值滤波处理获得数组R 3，参见图4（a）～图4（c）；
一维中值滤波方程：
Y(j)=
其中，Med{}表示中值滤波，y(j)为正常时差校正后的地震数据，Y(j)为中值滤波结果，j为地震道序号，j=1，2，3，…，200，m=200为地震道数，m R=2a+1为中值滤波道窗参数，a=10；
第五步：实施中值阻滤波提取绕射波，其原理是正常时差校正处理后的地震数据R 2减去中值滤波结果R 3，参见图4（a）～图4（c）；
一维中值阻滤波方程：
（j=1，2，3，…，200）
其中，y(j)为NMO后的地震数据，Y(j)为中值滤波结果，y R(j)为中值阻滤波结果，j为地震道序号，m为地震道数；
第六步：重复第四、第五步，依次对数组R 2中的每一行数据进行中值阻滤波处理获得二维数组R 4，然后依据反射波叠加速度和反射波时距规律，将提取的绕射波进行反正常时差校正处理后得到数组R 5，同时切除因正常时差校正导致的大偏移距波形畸变的数据，并按输入时的地震数据格式输出，便完成了单炮地震记录的中值阻滤波分离绕射波处理，参见图5（a）～图5（b）；
反射波正常时差确定方程：
其中，△t为反射波正常时差，x为偏移距，t是偏移距为x的旅行时，t 0为零炮检距情况下的旅行时，v为反射波叠加速度；
第七步，重复第一至第六步，依次对含有101炮地震记录的地震测线数据进行中值阻滤波分离绕射波处理，随后可对分离出来的绕射波进行地震偏移成像处理，获得绕射波成像剖面，参见图6（a）～图6（b）和图7（a）～图7（b）。
实例效果说明：
图1是一炮地震记录数据，其中横坐标为道号，纵坐标为采样时间（单位：ms），该地震记录数据中在450ms以下存在多组与煤矿陷落柱有关的绕射波。
图2是正常时差校正（NMO）处理后的单炮地震记录数据，反射波已被校正平，而绕射波仍然不同程度地没有被校正平，横向相干性差别存在较大差距。
图3是提取采样时间t=550ms的地震数据进行波数分析，其中图3（a）为地震记录数据，图3（b）为波数谱，从波数谱可看出，波数带为0.0476~0.112，因此获得低切波数k L =0.0476；
图4是提取采样时间t=500ms的地震数据进行中值阻滤波，其中图4（a）为原始地震记录数据，图4（b）为中值滤波结果，图4（c）为中值阻滤波结果。
图5是单炮地震记录的波场分离结果，其中图5（a）为中值阻滤波提取的绕射波地震记录，图5（b）为分离绕射波后的地震记录，绕射波分离较彻底。
图6是一条地震测线炮集地震记录的部分段（前25炮）地震波场分离结果，其中图6（a）为原始炮集地震记录，图6（b）为提取的绕射波炮集地震记录，与原始地震记录相比较，绕射波分离较彻底。
图7是地震偏移成像结果，其中图7（a）为原始地震数据的地震偏移成像剖面，由于强能量反射波的影响，在剖面上仅能识别出1#、2#和3#陷落柱，图7（b）为绕射波偏移成像剖面，从剖面上不但识别出1#、2#、3#陷落柱，而且更小尺寸的4#陷落柱也可识别出来，说明绕射波成像可有效改善陷落柱的成像质量，尤其对改善小尺度陷落柱的成像质量具有绝对的优势。
Claims (2)
1.一种中值阻滤波分离地震绕射波的方法，其特征在于，包括如下步骤：
第一步，将含有m道，每道有n个采样点的单炮地震数据读取到二维数组R 1中；
第二步，依据反射波叠加速度和反射波时距规律，对二维数组R 1进行正常时差校正处理，获得数组R 2；
反射波正常时差的确定方程：
其中，△t为反射波正常时差，x为偏移距，t是偏移距为x的旅行时，t 0为零炮检距情况下的旅行时，v为反射波叠加速度；
第三步，在数组R 2中提取一行绕射波发育的地震数据y(x 0)进行波数谱分析以获得低切波数k L ，进而定量确定中值滤波道窗参数m R；
依据下列公式计算中值滤波道窗参数m R：
波数谱分析方程：
中值滤波道窗参数m R计算方程：m R=1/k L
式中，y(x 0)为地震数据，x 0=(j-1)△x 0为等效偏移距，取△x 0=1为等效道距，以道序号增量为单位，j为地震道序号，j=1，2，3，…，m，m为地震道数，k为波数，k L 为低切波数，m R为中值滤波道窗参数；
第四步，以m R为中值滤波道窗参数，通过滑动道窗依次对数组R 2的每一行数据进行一维中值滤波处理获得数组R 3，m R一般为奇数，若为偶数，输出结果Y(j)取中间两个样值的平均值；
一维中值滤波方程：
Y(j)=
其中，Med{}表示中值滤波，y(j)为正常时差校正后的地震数据，Y(j)为中值滤波结果，j为地震道序号，j=1，2，3，…，m，m为地震道数，m R=2a+1为中值滤波道窗参数，a为半个滤波窗口长度，a取正整数；
第五步，实施中值阻滤波提取绕射波，其原理是正常时差校正处理后的数组R 2减去中值滤波数组R 3；
一维中值阻滤波方程：
j=1，2，3，…，m
其中，y(j)为正常时差校正后的地震数据，Y(j)为中值滤波结果，y R(j)为中值阻滤波结果，j为地震道序号，m为地震道数；
第六步，重复第四、第五步，依次对数组R 2中的每一行数据进行中值阻滤波处理获得二维数组R 4，然后依据反射波叠加速度和反射波时距规律，将提取的绕射波进行反正常时差校正处理后得到数组R 5，同时切除因正常时差校正导致的大偏移距波形畸变的数据，并按输入时的地震数据格式输出，便完成了单炮地震记录的中值阻滤波分离绕射波处理；
反射波正常时差确定方程：
其中，△t为反射波正常时差，x为偏移距，t是偏移距为x的旅行时，t 0为零炮检距情况下的旅行时，v为反射波叠加速度；
第七步，重复第一至第六步，依次对含有M炮地震记录的地震测线数据进行中值阻滤波分离绕射波处理，对分离出来的绕射波进行地震偏移成像处理，获得绕射波成像剖面。
2.根据权利要求1所述的一种中值阻滤波分离地震绕射波的方法，其特征在于，包括以下步骤：
将一套含有101炮，每炮200道、每道700个采样点，道距为5m，采样率为1ms的地震数据为例说明实施步骤：
第一步，将含有200道，每道有700个采样点的单炮地震数据读取到二维数组R 1中；
第二步，依据反射波叠加速度和反射波时距规律，对二维数组R 1进行正常时差校正处理，获得数组R 2；
反射波正常时差确定方程：
其中，△t为反射波正常时差，x为偏移距，t是偏移距为x的旅行时，t 0为零炮检距情况下的旅行时，v为反射波叠加速度；
第三步，在数组R 2中提取一行绕射波发育的地震数据y(x 0)进行波数谱分析获得低切波数k L =0.0476，进而定量确定中值滤波道窗参数m R=21；
依据下列公式计算中值滤波道窗参数m R：
波数谱分析方程：
中值滤波道窗参数m R计算方程：m R=1/k L
式中，y(x 0)为地震数据，x 0=(j-1)△x 0为等效偏移距，取△x 0=1为等效道距，以道序号增量为单位，j为地震道序号，j=1，2，3，…，200，m=200为地震道数，k为波数，k L 为低切波数，m R为中值滤波道窗参数；
第四步，以m R=21为中值滤波道窗参数，通过滑动道窗依次对数组R 2的每一行数据进行一维中值滤波处理获得数组R 3，
一维中值滤波方程：
Y(j)=
其中，Med{}表示中值滤波，y(j)为正常时差校正后的地震数据，Y(j)为中值滤波结果，j为地震道序号，j=1，2，3，…，200，m=200为地震道数，m R=2a+1为中值滤波道窗参数，a=10；
第五步，实施中值阻滤波提取绕射波，其原理是正常时差校正处理后的地震数据R 2减去中值滤波结果（数组）R 3；
一维中值阻滤波方程：
（j=1，2，3，…，200）
其中，y(j)为正常时差校正后的地震数据，Y(j)为中值滤波结果，y R(j)为中值阻滤波结果，j为地震道序号，m=200为地震道数；
第六步，重复第四、第五步，依次对数组R 2中的每一行数据进行中值阻滤波处理获得二维数组R 4，然后依据反射波叠加速度和反射波时距规律，将提取的绕射波进行反NMO处理后得到数组R 5，同时切除因正常时差校正导致的大偏移距波形畸变的数据，并按输入时的地震数据格式输出，便完成了单炮地震记录的中值阻滤波分离绕射波处理；
反射波正常时差确定方程：
其中，△t为反射波正常时差，x为偏移距，t是偏移距为x的旅行时，t 0为零炮检距情况下的旅行时，v为反射波叠加速度；
第七步，重复第一至第六步，依次对含有101炮地震记录的地震测线数据进行中值阻滤波分离绕射波处理，随后对分离出来的绕射波进行地震偏移成像处理，获得绕射波成像剖面。
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- 2018-09-26 CN CN201811120415.7A patent/CN108845354B/zh not_active Expired - Fee Related
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