CN109188535A - 地球物理数据处理的方法和装置 - Google Patents

地球物理数据处理的方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN109188535A
CN109188535A CN201811088255.2A CN201811088255A CN109188535A CN 109188535 A CN109188535 A CN 109188535A CN 201811088255 A CN201811088255 A CN 201811088255A CN 109188535 A CN109188535 A CN 109188535A
Authority
CN
China
Prior art keywords
geophysical data
fourier transform
transform coefficients
fourier
original
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201811088255.2A
Other languages
English (en)
Inventor
徐亚
南方舟
黄松
胡祖志
杨辉
郝天珧
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Institute of Geology and Geophysics of CAS
Original Assignee
Institute of Geology and Geophysics of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Institute of Geology and Geophysics of CAS filed Critical Institute of Geology and Geophysics of CAS
Priority to CN201811088255.2A priority Critical patent/CN109188535A/zh
Publication of CN109188535A publication Critical patent/CN109188535A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V3/00Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
    • G01V3/08Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation operating with magnetic or electric fields produced or modified by objects or geological structures or by detecting devices
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V3/00Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
    • G01V3/38Processing data, e.g. for analysis, for interpretation, for correction

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明公开了一种地球物理数据处理的方法和装置,通过获取多个测点的位置坐标和原始地球物理数据;对所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数;选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中的特定傅里叶变换系数;对所述特定傅里叶变换系数进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数。通过上述公开的方法和装置,可以对非规则采样的地球物理数据进行全局性重构,在重构规则网地球物理数据的同时避免了原始地球物理数据有效信息的丢失,以便用于后续地球物理数据分析。

Description

地球物理数据处理的方法和装置
技术领域
本发明涉及地理勘探技术领域,尤其涉及一种地球物理数据处理方法和装置。
背景技术
重磁勘探是指在地球上进行的,并且以地球的重力场作为被探测物体的引力场,以地球的磁场作为被探测物体的磁化场,从而用重、磁力仪器观测被探测物体受地球的吸引所产生的重力异常及其被地磁场磁化后所产生的磁异常,来达到探测目的的勘探方法。由于重磁勘探应用广泛,成本不高,因此在勘探领域一般是其他勘探方法之前的首选方法。
在重磁勘探的实践中,由于受地形等多种客观因素影响,在一些测点上不能实际测量,从而造成实测点分布不均匀,观测值并不能均匀覆盖观测区域。但是异常的重磁数据处理,要求数据均匀分布。通常通过插值的方法进行数据重构,插值的方法是基于数据的局部连续性假设及观测点相邻空间的观测值来获取均匀的网格化数据,该网格化数据用于后续的数据处理和分析。然而,用插值的方法重构规则网重磁数据的过程中,由于未考虑到数据的全局性特征,可能会造成原始观测数据的丢失。
发明内容
基于上述现有技术的不足,本发明提出了一种地球物理数据处理的方法和装置,以实现将非规则点获得的地球物理数据重构为规则网地球物理数据的同时,保持原始数据的有效信息。
为了实现上述目的,现提出的方案如下:
本发明第一方面公开了一种地球物理数据处理的方法,包括以下步骤:
获取多个测点的位置坐标和原始地球物理数据;
对所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数;
选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中的特定傅里叶变换系数;
对所述特定傅里叶变换系数进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数。
可选地,在上述地球物理数据处理的方法中,所述对所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数,包括:
将所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据代入非规则傅里叶变换公式,获得傅里叶变换系数;
其中,所述非规则傅里叶变换公式为:
式中:xj为测点的位置坐标,k为傅里叶变换系数F(k)所对应的频率,f(xj)表示在测点xj处的地球物理数据,N表示测点的个数,Δxj为权重。
可选地,在上述地球物理数据处理的方法中,所述选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中的特定傅里叶变换系数,包括:
选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中能量最大的傅里叶变换系数[F(k)]n,作为所述特定傅里叶变换系数;
其中,所述[F(k)]n表示第n个存储的所述能量最大的傅里叶变换系数。
可选地,在上述地球物理数据处理的方法中,所述对所述特定傅里叶变换系数进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数,包括:
利用傅里叶反变换公式对所述特定傅里叶变换系数[F(k)]l进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数g(xj);
其中,所述傅里叶反变换公式为:其中l∈n,xj为测点的位置坐标,k为傅里叶变换系数F(k)所对应的频率,n为存储的所述特定傅里叶变换系数的个数。
可选地,在上述地球物理数据处理的方法中,所述利用傅里叶反变换公式对所述特定傅里叶变换系数[F(k)]l进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数g(xj)之后,还包括:
计算所述原始地球物理数据f(xj)与所述重构地球物理数据g(xj)的残差:δf(xj)=f(xj)-g(xj);
判断||δf(xj)||≤ε是否成立,所述ε为误差阈值;
如果判断出||δf(xj)||≤ε不成立,则将所述残差作为当前的地球物理数据f(xj)=δf(xj),并将所述当前的地球物理数据替换所述原始地球物理数据返回执行对所述多个测点的位置坐标和原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数步骤。
可选地,在上述地球物理数据处理的方法中,所述原始地球物理数据,包括:一维地球物理数据,其中,所述非规则傅里叶变换公式的权重Δxj利用Δxj=xj-xj-1计算得到;
或者,所述原始地球物理数据,包括:二维地球物理数据,其中,所述非规则傅里叶变换公式的权重Δxj利用计算得到;S(x)为采样矩阵,G(x)为高斯函数,m表示所述地球物理数据的维度。
本发明第二方面公开了一种地球物理数据处理的装置,包括:
获取单元,用于获取多个测点的位置坐标和原始地球物理数据;
变换单元,用于将所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数;
选取单元,用于选取并存储获得的傅里叶变换系数中的特定傅里叶变换系数;
反变换单元,用于对所述特定傅里叶变换系数进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数。
可选地,在上述地球物理数据处理的装置中,所述变换单元包括:
变换子单元,用于将所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数;
其中,所述非规则傅里叶变换公式为:
式中:xj为测点的位置坐标,k为傅里叶变换系数F(k)所对应的频率,f(xj)表示在测点xj处的地球物理数据,N表示测点的个数,Δxj为权重。
根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述选取单元,包括:
选取子单元:用于选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中能量最大的傅里叶变换系数[F(k)]n,作为所述特定傅里叶变换系数;
其中,所述[F(k)]n表示第n个存储的所述能量最大的傅里叶变换系数。
可选地,在上述地球物理数据处理的装置中,所述反变换单元,包括:
反变换子单元,用于利用傅里叶反变换公式对所述特定傅里叶变换系数[F(k)]l进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数g(xj);
其中,所述傅里叶反变换公式为:其中l∈n,xj为测点的位置坐标,k为傅里叶变换系数F(k)所对应的频率,n为存储的所述特定傅里叶变换系数的个数。
可选地,在上述地球物理数据处理的装置中,还包括:
计算单元,用于计算所述原始地球物理数据f(xj)与所述重构地球物理数据g(xj)的残差:δf(xj)=f(xj)-g(xj);
判断单元,用于判断所述残差δf(xj)是否满足约束条件,其中,所述约束条件为:||δf(xj)||≤ε,所述ε为误差阈值;
返回单元,用于如果所述判断单元判断出||δf(xj)||≤ε不成立,将所述残差作为当前的地球物理数据f(xj)=δf(xj),并将所述当前的地球物理数据替换所述原始地球物理数据返回至所述变换单元。
可选地,在上述地球物理数据处理的装置中,所述原始地球物理数据包括:一维地球物理数据,其中,所述非规则傅里叶变换公式的权重Δxj利用Δxj=xj-xj-1计算得到;
或者,所述原始地球物理数据包括:二维地球物理数据,其中,所述非规则傅里叶变换公式的权重Δxj利用计算得到;S(x)为采样矩阵,G(x)为高斯函数,m表示所述地球物理数据的维度。
从上述的技术方案可以看出,本发明提供的地球物理数据处理的方法中,将获取的多个测点的位置坐标以及测点相对应的原始地球物理数据代入到非规则傅里叶变换公式中,获得稀疏的傅里叶变换系数,通过选取并存储特定的傅里叶变换系数,对特定的傅里叶变换系数进行傅里叶反变换,即可获得重构的地球物理数据函数。本发明中,基于非规则傅里叶变换具有的数据全局性特征,利用非规则傅里叶变换进行地球物理数据处理,获得重构规则网地球物理数据的同时保持了原始地球物理数据的有效信息,以便用于后续的地球物理数据分析。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种地球物理数据处理的方法的流程图;
图2为本发明实施例公开的另一种地球物理数据处理的方法的流程图;
图3为本发明实施例提供的某地区一维重力数据重构图;
图4为本发明实施例提供的某地区二维重力数据重构图;
图5为本发明实施例公开的一种地球物理数据处理的装置的结构示意图;
图6为本发明实施例公开的另一种地球物理数据处理的装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
现有技术中,非规则的重磁数据处理采用插值的方法重构规则网重磁数据,由于未考虑到数据的全局性特征,可能会造成原始观测数据的丢失的问题。
发明人研究发现:基于非规则傅里叶变换具有的数据全局性特征,利用非规则傅里叶变换进行重磁数据处理,即可对非规则采样的重磁数据进行全局性重构,使得重构的规则网数据保持了原始数据的有效信息,以便用于后续的数据分析。发明人还发现,该方法除了适用于重磁数据的处理,同样还适用于其他地球物理数据的处理。
针对上述问题,本发明公开了一种地球物理数据处理的方法和装置。
参阅图1,发明实施例公开了一种地球物理数据处理的方法,具体步骤包括:
S101、获取多个测点的位置坐标和原始地球物理数据。
执行S101获取多个测点的位置坐标和原始地球物理数据的过程中,所述测点的原始地球物理数据可以是利用地理勘探仪器观测得到的。地理勘探仪器观测被探测物体的原始地球物理数据。进一步地,所述地理勘探仪器可以是重力仪、磁力仪,相应地,所述原始地球物理数据可以是原始重磁数据。可选地,所述重力仪、磁力仪在多个测点的位置坐标上,观测被探测物体受地球的吸引所产生的重力异常及其被地磁场磁化后所产生的磁异常,获得原始重磁数据。需要说明的是,获取各个测点的原始地球物理数据的实现原理的差异并不影响本发明实施例的实现。
需要进一步说明的是,所述测点的地球物理数据可以是一维地球物理数据或二维地球物理数据,所述测点的分布可以是规则均匀分布,也可以是不规则分布。获取各个测点的位置坐标的实现原理的差异并不影响本发明实施例的实现。获取各个测点的位置坐标和原始地球物理数据的先后顺序并不影响本发明实施例的实现。
S102、对所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数。
执行S102进行非规则傅里叶变换的过程中,本申请实施例将S101获取的多个测点的位置坐标和原始地球物理数据代入到非规则傅里叶变换公式中,计算得到傅里叶变换系数;其中,所述非规则傅里叶变换公式可以是:式中xj为测点的位置坐标,k为傅里叶变换系数F(k)所对应的频率,f(xj)表示在测点xj处的地球物理数据,N表示测点的个数,Δxj为权重。通过选取一系列不同的频率k,即可得到一系列不同的傅里叶变换系数F(k)。
需要说明的是,所述权重Δxj可以是人为设定的值,也可以是特定设置的公式。可选地,所述地球物理数据为一维地球物理数据时,所述非规则傅里叶变换公式的权重Δxj利用测点的间距:Δxj=xj-xj-1计算得到。可选地,所述地球物理数据为二维地球物理数据时,所述非规则傅里叶变换公式的权重Δxj利用计算得到;其中S(x)为采样矩阵,采样点的位置为1,未采样点的位置为0。G(x)为高斯函数,高斯函数:m则表示所述地球物理数据的维度。由于二维地球物理数据有两个方向,这两个方向可以利用采样矩阵和高斯函数计算为一个权重值,即可综合两个方向的影响因素。
S103、选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中的特定傅里叶变换系数。
在执行S103的过程中,对S102中得到的一系列傅里叶变换系数进行选取,可以根据一个特定的规则选取并存储一个特定的傅里叶变换系数。可选地,在本发明实施例中可以依据能量最大原则,即认为能量最大的傅里叶变换系数能够最优地表示数据,选择S102中获得的傅里叶变换系数中能量最大的傅里叶变换系数[F(k)]n,作为所述特定傅里叶变换系数。需要说明的是,所述能量最大的傅里叶变换系数为傅里叶变换系数的绝对值最大时所对应的傅里叶变换系数,所述[F(k)]n表示第n个存储的所述能量最大傅里叶变换系数。
S104、对所述特定傅里叶变换系数进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数。
在执行S104的过程中,利用傅里叶反变换公式对所存储的特定傅里叶变换系数进行傅里叶反变换。其中,所述傅里叶反变换公式可以是:其中l∈n,xj为测点的位置坐标,k为傅里叶变换系数F(k)所对应的频率,n为存储的所述特定傅里叶变换系数的个数。将所存储的特定傅里叶变换系数以及所述特定特定傅里叶变换系数对应的频率k均代入傅里叶反变换公式中,即可获得重构的地球物理数据函数。进一步地,根据重构的地球物理数据函数,可选地,将呈规则网格间距分布的测点的位置坐标xj代入,即可获得重构的规则网格间距的地球物理数据。
本发明实施例通过获取多个测点的位置坐标和原始地球物理数据;对所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数;选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中的特定傅里叶变换系数;对所述特定傅里叶变换系数进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数。通过上述公开的地球物理数据处理的方法,基于非规则傅里叶变换具有的数据全局性特征,利用非规则傅里叶变换进行数据处理,即可对非规则采样的地球物理数据进行全局性重构,使得重构的规则网地球物理数据保持了原始地球物理数据的有效信息,以便用于后续的地球物理数据分析。
参阅图2,本发明实施例公开了另一种地球物理数据处理的方法,包括以下步骤:
S201、获取多个测点的位置坐标和原始地球物理数据。
此处S201与图1中的S101的执行过程以及原理相同,这里不再赘述。
S202、将所述多个测点的位置坐标和地球物理数据代入非规则傅里叶变换公式,获得傅里叶变换系数。
需要说明的是,在第一次进行该步骤所用的地球物理数据为S201中获得的原始地球物理数据,在后续进行该步骤所用的地球物理数据为S205获得的当前的地球物理数据。
此处S202与图1中的S102的执行过程以及原理相同,这里不再赘述。
S203、选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中能量最大的傅里叶变换系数,作为所述特定傅里叶变换系数。
此处S203与图1中的S103的执行过程以及原理相同,这里不再赘述。
S204、利用傅里叶反变换公式对所有已存储的能量最大的傅里叶变换系数进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数。
所述傅里叶反变换公式为:其中l∈n,xj为测点的位置坐标,k为傅里叶变换系数F(k)所对应的频率,n为存储的所述特定傅里叶变换系数的个数。
需要说明的是,[F(k)]l是每一次选取并存储的能量最大的傅里叶变换系数,已选取并存储的能量最大的傅里叶变换系数的个数为n。所以,[F(k)]1为第一次选取并存储的能量最大的傅里叶变换系数,[F(k)]2为第二次选取并存储的能量最大的傅里叶变换系数,以此类推,可得到n个[F(k)]l。在傅里叶反变换公式中代入的是n个已存储的能量最大的傅里叶变换系数。
具体地,将测点的位置坐标xj代入获得的重构地球物理数据函数g(xj),计算出每个测点的位置坐标xj相对应的重构地球物理数据g(xj)的值。
S205、计算所述原始地球物理数据与所述重构地球物理数据的残差。
S206、利用约束条件判断残差是否符合要求。
所述约束条件即判断||δf(xj)||≤ε是否成立,所述ε为误差阈值。
如果判断出||δf(xj)||≤ε不成立,则执行S207,如果判断出||δf(xj)||≤ε成立,则执行S208。
S207、将所述残差作为当前的地球物理数据,将所述当前的地球物理数据替换所述原始地球物理数据,并返回执行S202。
S208、输出S204获得的重构地球物理数据函数。
具体地,每个测点的位置坐标对应的原始地球物理数据f(xj)与每个测点的位置坐标对应的重构地球物理数据g(xj)作差,作差的结果表示为残差δf(xj),具体表达式为δf(xj)=f(xj)-g(xj)。由于采集的测点个数为N个,相应地,可以得到N个残差的值。需要说明的是,计算各个测点相应的残差的先后顺序并不影响本发明实施例的实现。
具体地,判断||δf(xj)||≤ε是否成立,是对N个测点相应的残差做判断,只要有一个测点相应的残差不符合阈值要求,那么||δf(xj)||≤ε不成立。其中,ε为误差阈值,该阈值可以人为设定以达到拟合良好的重构的地球物理数据函数的精度要求。其中,所述误差阈值ε表示重构地球物理数据与原始地球物理数据所允许的误差阈值,所述残差δf(xj)的值越小,即表示重构地球物理数据与原始地球物理数据的拟合越好。
需要说明的是,所述当前的地球物理数据不与下一轮重构的地球物理数据g(xj)作差,与所述重构的地球物理数据g(xj)进行作差计算的地球物理数据一直为S201中获取的原始地球物理数据,所述当前的地球物理数据仅替换更新下一轮S202中的地球物理数据。
S207通过将不满足约束条件的残差δf(xj)作为当前的地球物理数据f(xj)返回至S202进行非规则傅里叶变换,从而再次选取并存储一个能量最大的傅里叶变换系数,并将此次选取的能量最大傅里叶变换系数以及之前选取的能量最大傅里叶变换系数全部进行傅里叶反变换,获得最新重构的地球物理数据函数,由于最新重构的地球物理数据修正了残差部分,因此重构的地球物理数据函数更加精确,重构的地球物理数据与原始地球物理数据拟合的更好。
基于上述本发明实施例公开的地球物理数据处理的方法,在这里举例进行说明。
参阅图3,本发明实施例提供了某地区一维重构重力数据。
图3中的黑色圆圈表示测点,所述黑色圆圈对应的横坐标为测点的位置坐标,单位为千米,所述黑色圆圈对应的纵坐标为测点的原始重力数据,单位为毫伽。需要说明的是,横轴也可表示为原始重力数据,相应的,纵轴表示为测点的位置坐标,横轴和纵轴所表示的内容的互换并不影响本发明实施例的实现。
由于本实施例中测点的地球物理数据为一维地球物理数据,可选地,所述权重Δxj为测点的间距:Δxj=xj-xj-1
需要说明的是,若所述原始重力数据与所述重构重力数据的残差符合约束条件,则可直接输出获得的重构重力数据函数。在本发明实施例中,图3中的黑色实线即为最终获得的符合约束条件的重构重力数据函数。
参阅图4,本发明实施例提供了某地区二维重构重力数据。
图4中的黑色圆点表示测点,所述黑色圆点对应的二维位置坐标在图4中由x轴和y轴表示,单位为千米,所述黑色圆点对应的原始重力数据需要考虑x轴和y轴两个方向的重力场强度,单位为毫伽。
由于本实施例中测点的重力数据为二维地球物理数据,可选地,所述权重Δxj利用计算得到;其中S(x)为采样矩阵,采样点的位置为1,未采样点的位置为0。G(x)为高斯函数,高斯函数:m则表示所述地球物理数据的维度。由于二维地球物理数据有两个方向,这两个方向可以利用采样矩阵和高斯函数计算为一个权重值。需要说明的是,x轴和y轴方向的说法仅仅是一种方向上的表述,并不局限于x轴和y轴。
需要说明的是,若所述原始重力数据与所述重构重力数据的残差符合约束条件,则可直接输出获得的重构重力数据函数。在本发明实施例中,图4中显示的多个黑色实线圈即为最终获得的符合约束条件的重构重力数据函数,图4中同一个黑色实线圈上的点具有相同的重构重力数据,其中所述重构重力数据的数值大小在图4中用黑色的深浅表示,单位为毫伽。
基于上述本发明实施例公开的地球物理数据处理的方法,本发明实施例还对应公开了一种地球物理数据处理的装置,参阅图5,该地球物理数据处理的装置500主要包括:获取单元501、变换单元502、选取单元503、反变换单元504。
获取单元501,用于获取多个测点的位置坐标和原始地球物理数据。
变换单元502,用于将所述获取单元501获取的所述多个测点的位置坐标和原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数。
可选地,本申请的另一实施例中,该变换单元502包括:
变换子单元,用于将所述获取单元获取的所述多个测点的位置坐标和原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数。
其中,所述非规则傅里叶变换公式为:
式中:xj为测点的位置坐标,k为傅里叶变换系数F(k)所对应的频率,f(xj)表示在测点xj处的地球物理数据,N表示测点的个数,Δxj为权重。
选取单元503,用于选取并存储所述变换单元502获得的傅里叶变换系数中的特定傅里叶变换系数。
可选地,本申请的另一实施例中,该选取单元503包括:
选取子单元,用于选取并存储所述变换单元502获得的傅里叶变换系数中能量最大的傅里叶变换系数[F(k)]n,作为所述特定傅里叶变换系数。其中,所述[F(k)]n表示第n个存储的所述能量最大傅里叶变换系数。
反变换单元504,用于对所述选取单元503选取并存储的特定傅里叶变换系数进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数。
可选地,本申请的另一实施例中,该反变换单元504包括:
反变换子单元,用于利用傅里叶反变换公式对所述选取单元503获取的特定傅里叶变换系数[F(k)]l进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数g(xj)。
其中,所述傅里叶反变换公式为:其中l∈n,xj为测点的位置坐标,k为傅里叶变换系数F(k)所对应的频率,n为存储的所述能量最大傅里叶变换系数的个数。
上述本发明实施例公开的地球物理数据处理的装置中的各个单元和子单元具体的原理和执行过程,与上述本发明实施例公开的地球物理数据处理的方法相同,可参见上述本发明实施例公开的地球物理数据处理的方法中相应的部分,这里不再进行赘述。
本发明实施例通过获取单元501获取多个测点的位置坐标和原始地球物理数据;变换单元502对所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数;选取单元503选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中的特定傅里叶变换系数;反变换单元504对所述特定傅里叶变换系数进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数。通过上述公开的地球物理数据处理的装置,基于非规则傅里叶变换具有的数据全局性特征,利用非规则傅里叶变换进行地球物理数据处理,即可对非规则采样的地球物理数据进行全局性重构,使得重构的规则网地球物理数据保持了原始地球物理数据的有效信息,以便用于后续的地球物理数据分析。
参阅图6,本发明实施例公开了另一种地球物理数据处理的装置。
与图5所示实施例不同的是,在该实施例中,图6所示的地球物理数据处理装置除了包括获取单元601、变换单元602、选取单元603、反变换单元604之外,还包括:
计算单元605,用于计算所述原始地球物理数据f(xj)与所述重构地球物理数据g(xj)的残差:δf(xj)=f(xj)-g(xj)。
判断单元606,用于所述残差δf(xj)是否满足约束条件,其中,所述约束条件为:||δf(xj)||≤ε,所述ε为误差阈值。
返回单元607,用于如果所述判断单元606判断出||δf(xj)||≤ε不成立,将所述残差作为当前的地球物理数据f(xj)=δf(xj),并将所述当前的地球物理数据替换所述原始地球物理数据返回至所述变换单元602。
输出单元608,用于输出反变换单元604获得的重构地球物理数据函数。
上述本发明实施例公开的地球物理数据处理的装置中的各个单元具体的原理和执行过程,与上述本发明实施例公开的地球物理数据处理的方法相同,可参见上述本发明实施例公开的地球物理数据处理的方法中相应的部分,这里不再进行赘述。
本发明实施例通过计算单元605计算原始地球物理数据f(xj)与重构地球物理数据g(xj)的残差,将所述残差在判断单元606进行判断,如果判断单元606判断出||δf(xj)||≤ε不成立,则令f(xj)=δf(xj),返回单元607将当前的地球物理数据替换原始地球物理数据返回至变换单元602。由于计算单元605,判断单元606,返回单元607对重构的地球物理数据一直在修正残差部分,因此重构的地球物理数据函数更加精确,重构的地球物理数据与原始地球物理数据拟合的更好。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (12)

1.一种地球物理数据处理的方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取多个测点的位置坐标和原始地球物理数据;
对所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数;
选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中的特定傅里叶变换系数;
对所述特定傅里叶变换系数进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数,包括:
将所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据代入非规则傅里叶变换公式,获得傅里叶变换系数;
其中,所述非规则傅里叶变换公式为:
式中:xj为测点的位置坐标,k为傅里叶变换系数F(k)所对应的频率,f(xj)表示在测点xj处的地球物理数据,N表示测点的个数,Δxj为权重。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中的特定傅里叶变换系数,包括:
选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中能量最大的傅里叶变换系数[F(k)]n,作为所述特定傅里叶变换系数;
其中,所述[F(k)]n表示第n个存储的所述能量最大的傅里叶变换系数。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述特定傅里叶变换系数进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数,包括:
利用傅里叶反变换公式对所述特定傅里叶变换系数[F(k)]l进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数g(xj);
其中,所述傅里叶反变换公式为:其中l∈n,xj为测点的位置坐标,k为傅里叶变换系数F(k)所对应的频率,n为存储的所述特定傅里叶变换系数的个数。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述利用傅里叶反变换公式对所述特定傅里叶变换系数[F(k)]l进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数g(xj)之后,还包括:
计算所述原始地球物理数据f(xj)与所述重构地球物理数据g(xj)的残差:δf(xj)=f(xj)-g(xj);
判断||δf(xj)||≤ε是否成立,所述ε为误差阈值;
如果判断出||δf(xj)||≤ε不成立,则将所述残差作为当前的地球物理数据f(xj)=δf(xj),并将所述当前的地球物理数据替换所述原始地球物理数据返回执行对所述多个测点的位置坐标和原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数步骤。
6.根据权利要求2至5任一项所述的方法,其特征在于,所述原始地球物理数据,包括:一维地球物理数据,其中,所述非规则傅里叶变换公式的权重Δxj利用Δxj=xj-xj-1计算得到;
或者,所述原始地球物理数据,包括:二维地球物理数据,其中,所述非规则傅里叶变换公式的权重Δxj利用计算得到;S(x)为采样矩阵,G(x)为高斯函数,m表示所述地球物理数据的维度。
7.一种地球物理数据处理的装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取多个测点的位置坐标和原始地球物理数据;
变换单元,用于将所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数;
选取单元,用于选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中的特定傅里叶变换系数;
反变换单元,用于对所述特定傅里叶变换系数进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述变换单元包括:
变换子单元,用于将所述多个测点的位置坐标和所述原始地球物理数据进行非规则傅里叶变换,获得傅里叶变换系数;
其中,所述非规则傅里叶变换公式为:
式中:xj为测点的位置坐标,k为傅里叶变换系数F(k)所对应的频率,f(xj)表示在测点xj处的地球物理数据,N表示测点的个数,Δxj为权重。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述选取单元,包括:
选取子单元:用于选取并存储所述获得的傅里叶变换系数中能量最大的傅里叶变换系数[F(k)]n,作为所述特定傅里叶变换系数;
其中,所述[F(k)]n表示第n个存储的所述能量最大的傅里叶变换系数。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述反变换单元,包括:
反变换子单元,用于利用傅里叶反变换公式对所述特定傅里叶变换系数[F(k)]l进行傅里叶反变换,获得重构的地球物理数据函数g(xj);
其中,所述傅里叶反变换公式为:其中l∈n,xj为测点的位置坐标,k为傅里叶变换系数F(k)所对应的频率,n为存储的所述特定傅里叶变换系数的个数。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,还包括:
计算单元,用于计算所述原始地球物理数据f(xj)与所述重构地球物理数据g(xj)的残差:δf(xj)=f(xj)-g(xj);
判断单元,用于判断所述残差δf(xj)是否满足约束条件,其中,所述约束条件为:||δf(xj)||≤ε,所述ε为误差阈值;
返回单元,用于如果所述判断单元判断出||δf(xj)||≤ε不成立,将所述残差作为当前的地球物理数据f(xj)=δf(xj),并将所述当前的地球物理数据替换所述原始地球物理数据返回至所述变换单元。
12.根据权利要求8至11任一项所述的装置,其特征在于,所述原始地球物理数据包括:一维地球物理数据,其中,所述非规则傅里叶变换公式的权重Δxj利用Δxj=xj-xj-1计算得到;
或者,所述原始地球物理数据包括:二维地球物理数据,其中,所述非规则傅里叶变换公式的权重Δxj利用计算得到;S(x)为采样矩阵,G(x)为高斯函数,m表示所述地球物理数据的维度。
CN201811088255.2A 2018-09-18 2018-09-18 地球物理数据处理的方法和装置 Pending CN109188535A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811088255.2A CN109188535A (zh) 2018-09-18 2018-09-18 地球物理数据处理的方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811088255.2A CN109188535A (zh) 2018-09-18 2018-09-18 地球物理数据处理的方法和装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109188535A true CN109188535A (zh) 2019-01-11

Family

ID=64908194

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811088255.2A Pending CN109188535A (zh) 2018-09-18 2018-09-18 地球物理数据处理的方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109188535A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113050187A (zh) * 2019-12-26 2021-06-29 中国石油天然气集团有限公司 滤波方法及装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101201407A (zh) * 2006-12-12 2008-06-18 中国石油天然气集团公司 相对无高频泄漏等效n点平滑谱模拟反褶积方法
CN101539634A (zh) * 2008-03-17 2009-09-23 Pgs地球物理公司 通过防混淆、防泄漏傅立叶变换内插地震数据的方法
CN105319594A (zh) * 2014-07-31 2016-02-10 中国石油化工股份有限公司 一种基于最小二乘参数反演的傅里叶域地震数据重构方法
CN106249291A (zh) * 2016-09-26 2016-12-21 东华理工大学 一种基于二维非均匀曲波变换的高精度地震数据重建方法
CN106291676A (zh) * 2015-05-22 2017-01-04 中国石油化工股份有限公司 一种基于匹配追踪算法的地震数据重构方法
CN106371138A (zh) * 2016-08-17 2017-02-01 中国石油天然气集团公司 地震数据重建方法和装置
CN106970419A (zh) * 2017-04-10 2017-07-21 东华理工大学 一种基于线性Bregman算法的非均匀曲波三维地震数据重建方法
CN108169795A (zh) * 2018-02-11 2018-06-15 中国石油化工股份有限公司 基于随机采样的数据规则化方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101201407A (zh) * 2006-12-12 2008-06-18 中国石油天然气集团公司 相对无高频泄漏等效n点平滑谱模拟反褶积方法
CN101539634A (zh) * 2008-03-17 2009-09-23 Pgs地球物理公司 通过防混淆、防泄漏傅立叶变换内插地震数据的方法
CN105319594A (zh) * 2014-07-31 2016-02-10 中国石油化工股份有限公司 一种基于最小二乘参数反演的傅里叶域地震数据重构方法
CN106291676A (zh) * 2015-05-22 2017-01-04 中国石油化工股份有限公司 一种基于匹配追踪算法的地震数据重构方法
CN106371138A (zh) * 2016-08-17 2017-02-01 中国石油天然气集团公司 地震数据重建方法和装置
CN106249291A (zh) * 2016-09-26 2016-12-21 东华理工大学 一种基于二维非均匀曲波变换的高精度地震数据重建方法
CN106970419A (zh) * 2017-04-10 2017-07-21 东华理工大学 一种基于线性Bregman算法的非均匀曲波三维地震数据重建方法
CN108169795A (zh) * 2018-02-11 2018-06-15 中国石油化工股份有限公司 基于随机采样的数据规则化方法

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SHENG XU 等: ""Antileakage Fourier transform for seismic data regularization in higher dimensions"", 《GEOPHYSICS》 *
吴健生 等: "《海域深部结构重、磁、震联合反演和综合解释》", 30 June 2016, 同济大学出版社 *
姜文惠: "《矿山地质工作与地质勘探及矿产储量分析计算实用手册 第五册》", 21 June 2012, 中国建工音像出版社 *
熊登 等: ""表驱动的二维非规则采样快速傅里叶变换"", 《地物物理学报》 *
王天野 等: ""基于反泄漏Fourier变换的地震数据重建方法"", 《东北石油大学学报》 *
王天野: ""基于傅里叶变换的反泄漏地震数据重建方法"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据集(基础科学辑)》 *
高建军 等: ""基于非均匀Fourier变换的地震数据重建方法研究"", 《地物物理学进展》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113050187A (zh) * 2019-12-26 2021-06-29 中国石油天然气集团有限公司 滤波方法及装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN113050187B (zh) * 2019-12-26 2024-03-01 中国石油天然气集团有限公司 滤波方法及装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Grayver et al. 3D inversion and resolution analysis of land-based CSEM data from the Ketzin CO 2 storage formation
Riegl et al. Model of coral population response to accelerated bleaching and mass mortality in a changing climate
Keppenne et al. Initial testing of a massively parallel ensemble Kalman filter with the Poseidon isopycnal ocean general circulation model
Hamill et al. Using improved background-error covariances from an ensemble Kalman filter for adaptive observations
Smirnov et al. Evolving core conditions ca. 2 billion years ago detected by paleosecular variation
Di Lorenzo et al. Weak and strong constraint data assimilation in the inverse Regional Ocean Modeling System (ROMS): Development and application for a baroclinic coastal upwelling system
Leorri et al. Field observations and modelling of Holocene sea-level changes in the southern Bay of Biscay: implication for understanding current rates of relative sea-level change and vertical land motion along the Atlantic coast of SW Europe
CN106199742B (zh) 一种频率域航空电磁法2.5维带地形反演方法
He et al. Comparisons of cropland area from multiple datasets over the past 300 years in the traditional cultivated region of China
CN108563837B (zh) 一种冲积河流水沙模型的模型参数实时校正方法和系统
Tarits et al. The heterogeneous electrical conductivity structure of the lower mantle
Chepurin et al. Forecast model bias correction in ocean data assimilation
Dong et al. Determining soil moisture and soil properties in vegetated areas by assimilating soil temperatures
Cubbage et al. A modified Wenner array for efficient use of eight-channel resistivity meters
De Pasquale et al. Probabilistic inference of subsurface heterogeneity and interface geometry using geophysical data
CN110109112A (zh) 一种基于InSAR的填海地区机场形变监测方法
CN108931776A (zh) 一种高精度的匹配场定位方法
CN115238550A (zh) 自适应非结构网格的滑坡降雨的地电场数值模拟计算方法
CN109633749A (zh) 基于散射积分法的非线性菲涅尔体地震走时层析成像方法
CN108828658A (zh) 一种海底地震数据重构方法
CN109188535A (zh) 地球物理数据处理的方法和装置
Cao et al. Assessing the performance of separate bias Kalman filter in correcting the model bias for estimation of soil moisture profiles
CN111291316B (zh) 一种基于小波变换的多尺度电阻率反演方法及系统
CN108830930A (zh) 一种基于张量填充的自适应群智感知系统数据收集方法
Banks et al. The simulation of magnetic variation anomalies using single-station data

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190111