CN109782353B

CN109782353B - 模式识别自适应干扰波衰减方法

Info

Publication number: CN109782353B
Application number: CN201910084812.1A
Authority: CN
Inventors: 国九英
Original assignee: Guoyou Weitai Beijing Technology Co ltd
Current assignee: Guoyou Weitai Beijing Technology Co ltd
Priority date: 2019-01-29
Filing date: 2019-01-29
Publication date: 2020-11-24
Anticipated expiration: 2039-01-29
Also published as: CN109782353A

Abstract

本发明公开了一种模式识别自适应干扰波衰减方法，其属于去噪技术领域，通过采用基于相位变换的方法将频散的面波从数据空间聚焦到模型空间的一点上；再将模型空间对应的面波提取出来；然后将提取出的面波反变换回数据空间，得到面波模型；最后采用模式识别的算法自适应地将面波从原始记录中减去；本发明在剔除频散面波时，十分有效，而且不会破坏有效信号，避免了常规技术不能有效消除地球物理信号中的干扰波的缺陷，从而有利于实现高精度地探测地下石油天然气及其它矿物和地热资源等，为石油天然气等公司减少风险和降低花费提供强有力的保证。本发明通过理论及实际地球物理信号的试验取得了理想的效果，大大地提高了地球物理勘探的精度。

Description

模式识别自适应干扰波衰减方法

技术领域

本发明涉及一种模式识别自适应干扰波衰减方法，其属于去噪技术领域。

背景技术

我国目前有大量的储存在地下地层中油气资源亟待被发现并被发掘。石油天然气资源不仅对国家的经济意义，而且对国家的战略意义都十分重大。我国是一个能源需求大国，每年都要花去大量的资金购买国外的石油，这样除了给国家造成巨大的经济损失之外，还给国家的能源战略提出了巨大挑战。如何寻找埋藏于地下几千米到上万米深的石油天然气资源是目前世界各大石油公司面临的巨大难题和努力的目标。它要求首先要得到地下三维的图像，这个过程也就是通常所说的地球物理勘探，然后根据地下的图像以及一些原则来预测并判断地下有无石油天然气资源的存在、预测石油天然气的储量、提供钻井井位等。众所周知，地下是看不见摸不着的，只能通过在地球表面人工产生地震波，这些地震波传入到地球内部，当这些地震波传入到地下不同深度后往回反射弹性波到地球表面，这些反射波能够以数字信号的形式被高灵敏度专用数字记录仪记录下来。

通过人工激发并接收回来的地震数字信号通常含有多种噪音，以至于来自地下的有效信号被这些噪音完全掩盖，严重影响了地球物理勘探数字信号处理的效果。作为陆上地球物理勘探数字信号处理过程中遇到的最强的干扰波之一就是频散面波，它是在数字信号处理环节首先要被剔除的。如何消除面波一直是研究努力的目标，但由于其技术难度大，人们一直没有好的技术来消除这些面波干扰。通常的办法采用基于速度的线性滤波，而这些频散面波不同频率对应着不同的速度，很难用一个速度来刻画所有的频散面波，并且这些方法都有很强的去噪副作用，比如去噪时伤及了有效信号，而且去噪结果相干“蚯蚓化”现象等副作用十分严重等，这些都是不希望出现的结果，所以目前这些粗略的技术严重的影响了石油地球物理勘探的效果和精度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供了一种模式识别自适应干扰波衰减方法，通过模式识别算法自适应的识别干扰波并加以自适应剔除。

本发明采用的技术方案包括如下步骤：

步骤1、采用基于相位变换的方法将频散的面波从数据空间聚焦到模型空间的一点上；

步骤2、将模型空间对应的面波提取出来；

步骤3、将步骤2中提取出的面波反变换回数据空间，得到面波模型；

步骤4、采用模式识别的算法自适应地将面波从原始记录中减去。

在数字信号处理领域中，滤波之前的记录都叫原始记录。

进一步的，所述步骤1中的数据空间为空间-时间。

进一步的，所述步骤1中的模型空间为相位-频率。

本发明的有益效果如下：

本发明在剔除频散面波时，十分有效，而且不会破坏有效信号，避免了常规技术不能有效消除地球物理信号中的干扰波的缺陷，从而有利于实现高精度地探测地下石油天然气及其它矿物和地热资源等，为石油天然气等公司减少风险和降低花费提供强有力的保证。本发明通过理论及实际地球物理信号的试验取得了理想的效果，大大地提高了地球物理勘探的精度。

附图说明

图1-a为实施例中包含相干干扰的模型记录示意图。

图1-b为图1-a中相干干扰的模型记录示意图。

图1-c为图1-a中常规自适应减去干扰得到的结果示意图。

图1-d为图1-a中模式识别自适应减去干扰得到的结果示意图。

图1-e为图1-a中模式识别自适应减去的干扰的示意图。

图2-a为实施例中带有频散面波的原始单炮记录示意图。

图2-b为图2-a中模式识别自适应干扰波衰减后的结果示意图。

图2-c为图2-a中被剔除的干扰波示意图。

图3为模式识别自适应去频散面波之前的叠加剖面的纯波显示示意图。

图4为模式识别自适应去频散面波之后的叠加剖面的纯波显示示意图。

图5为被模式识别自适应去频散面波剔除的面波的叠加剖面的纯波显示示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。

本实施例涉及一种模式识别自适应干扰波衰减方法，可应用在石油天然气的探测、煤田勘测、地热勘测、水文勘测，以及地震预测防灾等领域，随着地下油气目标的探测精度的要求越来越高，本实施例所涉及的方案将极大地促进我国的油气探测精度，大大降低石油钻井失败的风险，其效益十分巨大。

首先本方案已从理论上进行了研究，并在理论上已进行了突破。而且通过大量的实据数据的试验已取得可喜进展，得到了高精度的地球物理数字信号处理效果。从而可见本方案可使目前地球物理信号处理的精度提高到一个新的高度，可大大减少风险，提高油气田探测的成功率。

对于面波干扰这个地球物理信号处理中的主要干扰波来说，通常具有频散的特性，也就是说面波的斜率与频率有关，即视速度与频率有关。在FK域的频谱表现形式为不是分布在一条线上，而是分布在某一范围。因此很难用常规的基于线性同相轴假设的FK或FK_XK_Y滤波等方法进行消除。因为在FK域或FK_XK_Y域这些频散的面波分布范围较大，与有效波有较大重叠，在去噪时也破坏了有效信号。为解决此技术难题，本方案采用了基于相位变换的方法将频散的面波从数据空间聚焦到模型空间的某一点上，然后将模型空间对应的面波提取出来，并将其反变换回数据空间，从而得到面波模型。随后采用模式识别的算法自适应地将面波从原始记录中减去，本方法对于剔除频散面波十分有效。下面的实例中就是采用模式识别的算法自适应地将面波从地震记录中减去的。

下面以地震信号为例，假设有N组波，模式识别自适应干扰波衰减方法具体如下，地震信号在频率域的表示式(1)如下：

其中，S(f)表示地震信号在频率域的傅氏变换；

s_i(f)和k_i(f)分别表示第i个波的复振幅和复波数；

如果复波数k_i(f)在频率域是线性的，那么，它对应的时间域的信号只是一个距离函数的一个时间移动，否则它是频散的。另外，如果重点放在某一单一距离上，上述表示式(1)也可用来表达非传播噪音分量。

如果假设第m个波是不希望的，并且K_m(f)是k_m(f)的较合理的近似，就可以将上述表示式(1)的两边都乘一个反传播波函数可得如下表达式(2)：

其中，S(f)表示地震信号在频率域的傅氏变换；

K_m(f)表示反传播波函数对应的复波数；

如果上述表达式(2)中当i≠m时，[k_i(f)-K_m(f)]x为非零点或远离零点，[k_m(f)-K_m(f)]x为零点或接近于零，那么上述表达式(2)的反变换在零点位置上将得到一个被压缩的或没有频散的脉冲。其它的波将被分散开，而且不在原点处。可将原点处的脉冲经反变换回数据空间就得到频散面波模型。然后采用模式识别技术将得到的频散面波模型从原始记录中自适应剔除那些真实的频散面波。

下面具体说明利用模式识别技术自适应剔除干扰波的方法：

在频率空间域，局部线性同相轴在空间方向是可预测的。在大多数情况下，强能量相干干扰是局部线性的，因此这些干扰是局部可预测的。通常得到的相干干扰波模型与实际相干干扰波是有差异的，通常得到相干干扰波模型后，采用自适应匹配滤波的方法将相干干扰波从地震记录中自适应剔出。但是，当信号与干扰波相互交叉时，常规的自适应匹配滤波的方法得不到理想的效果，通常在衰减干扰时信号也同时遭到破坏，这是不希望的。因此采用了基于模式识别的方法自适应地将干扰波从地震记录中自适应减去。它在有效去除干扰同时，不会破坏有效信号。

通过上述手段得到的频散面波模型，从中提取出相干噪音模型矩阵，用N表示，代入如下表达式(3)：

P_sB_s(Nf-D)≈0 (3)

其中，D表示输入数据矩阵；

N表示相干噪音模型矩阵；

f表示自适应滤波算子矩阵；

P_s表示信号的投影误差滤波算子(PEF)矩阵；

B_s表示信号的投影滤波算子矩阵；

根据表达式(3)进行自适应滤波算子的最小平方求解，得到自适应滤波算子的最小平方解矩阵，如下表达式(4)所示：

其中：

表示自适应滤波算子的最小平方解矩阵；

其中，投影信号滤波算子矩阵B_s的计算表达式(5)如下：

B_s＝ε²I(P_sP_s ^T+ε²I)^-1 (5)

其中，ε表示稳定常数；

I表示单位矩阵。

如图1-a至图1-e所示，常规去噪方法去噪后有干扰残留，而基于模式识别的自适应减去法去噪后没有干扰残留，并且有效信号不会受到伤害。

图1-a为包含相干干扰的理论合成记录。其中平的同相轴模拟的是有效波，另外两组倾斜的同相轴模拟的是相干干扰波。图1-b是假设的干扰波模型。这两组干扰波模型的振幅除相等之外，与真实的模型还有一个时移。显然它们不是真正的干扰波。下面的问题是怎样根据这些不准确的干扰波模型将数据中真实的干扰波自适应剔除。图1-c为常规自适应减去法得到的结果。很显然相干干扰没被完全消除，还剩余很强的干扰波能量，同时干扰波与信号相交的地方信号产生了畸变。

图1-d为基于模式识别的干扰波自适应减去法得到的结果。从中可以看出常规方法产生畸变的地方现在没有了，在有效去噪的同时信号得到了保护。图1-e为模式识别自适应减法去掉的干扰。可见被去除的干扰波正是记录中的要被剔除的干扰波。从去噪效果来看可清楚地看出干扰波已被完全剔除，看不到干扰波的剩余能量存在。

图2-a为带有频散面波的原始单炮记录，从中可以清楚地看出原始单炮中的面波呈“扫帚”状形式出现，也就是说面波具有明显的频散特征。这种干扰波用常规自适应减去法很难得到有效消除。图2-b为经自适应频散面波衰减后的结果。从此去噪效果来看去噪效果较为满意。图2-c为被去除的频散面波。从图2-a至2-c中可以看出频散面波得到了有效压制，而且在没有面波分布的区域地震记录保持不变，它是一种保持振幅的去噪技术。

图3为去频散面波之前的叠加剖面。从中可以清楚的看出有效波同相轴大部分被干扰波掩盖，无法识别。

图4为模式识别自适应去频散面波之后的叠加剖面。从中可以看出原来被干扰波掩盖的有效波同相轴清楚可见，干扰波得到了有效去除。

图5为被去除的频散面波的叠加剖面。从中也可以看出没有有效波同相轴，也就是说有效波没被伤害。通过以上对比可以清楚的看出去噪后，叠加剖面的质量得到了明显提高。去面波后原来被面波干扰压制的反射波同相轴清晰可见，连续性明显增强，且没有常规去噪造成的“蚯蚓”化现象。原来被干扰掩盖的弱反射在去噪后得到了恢复。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种模式识别自适应干扰波衰减方法，其特征在于：其包括如下步骤：

步骤2、将模型空间对应的面波提取出来；

步骤4、采用模式识别的算法自适应地将面波从原始记录中减去；

其中，步骤2中提取的面波用相干噪音模型矩阵N表示时，通过表达式P_sB_s(Nf-D)≈0求其最小平方解，式中，D表示输入数据矩阵，f表示自适应滤波算子矩阵，P_s表示信号的投影误差滤波算子矩阵，B_s表示信号的投影滤波算子矩阵。

2.根据权利要求1所述的模式识别自适应干扰波衰减方法，其特征在于：所述步骤1中的数据空间为空间-时间。

3.根据权利要求1或2所述的模式识别自适应干扰波衰减方法，其特征在于：所述步骤1中的模型空间为相位-频率。