CN110244361B - 基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离方法及系统，该方法包括如下步骤：(1)基于观测地震数据提取伪分离地震数据；(2)基于Curvelet变换对伪分离地震数据进行插值与去混叠同时处理迭代更新直至迭代结束，输出主震源、副震源数据，完成地震数据分离。与现有技术相比，本发明避免了数据不规则性对去混叠精度的影响及混叠噪声对插值重建效果的影响，得到去混叠后的完整地震数据，有利于提高后续常规地震数据处理及偏移成像的精度。
Description
技术领域
本发明涉及一种地震数据分离方法及系统，尤其是涉及一种基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离方法及系统。
背景技术
随着高效地震数据采集的深入，稀疏采集、混叠采集扮演着重要的角色。而采集得到的混叠、不规则地震数据，对传统的数据处理、反演及偏移等方法带来巨大挑战，因此插值技术及去混叠技术成为高效采集地震数据处理的重要环节。插值方法一般可分为四类：基于波动方程的插值方法、基于预测滤波的插值方法、基于稀疏变换的插值方法及基于降秩的插值方法。随着压缩感知理论的完善，基于稀疏变换的插值重建方法扮演了越来越重要的角色。去混叠方法包括基于滤波的方法和基于反演的方法，滤波类方法利用信号相干性及混叠噪声随机性的特性，压制噪声、提取信号；反演类的方法利用信号的相干性、稀疏性等约束，进行混叠数据的有效分离。而地震数据的不规则性会影响去混叠的精度，混叠噪声的存在会影响插值重建的效果，因此需研究插值去混叠同时处理方法。针对不规则的混叠数据，基于滤波的方法可得到完整的去混叠数据，但算法参数设置相对困难。因此需要一种地震数据插值去混叠同时处理的方法得到完整的去混叠地震数据。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离方法及系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离方法，该方法包括如下步骤：
(1)基于观测地震数据提取伪分离地震数据；
(2)基于Curvelet变换对伪分离地震数据进行插值与去混叠同时处理迭代更新直至迭代结束，输出主震源、副震源数据，完成地震数据分离。
步骤(1)具体为：
(11)确定混叠算子Γ；
(12)获取伪分离地震数据：
其中，Ft、
分别为时间方向的一维正、反傅里叶变换，ΓH为混叠算子Γ的共轭算子，d为观测地震数据。
所述的混叠算子Γ具体确定为：
其中，e为自然常数，i为虚数单位，ω为圆频率，tk为副震源中第k炮的时间延迟，k＝1,...,M，M为副震源中炮的数量。
步骤(2)具体为：
(21)赋值n＝1，
其中，
为主震源第n次迭代值，
为副震源第n次迭代值；
(22)确定去混叠项和插值项并更新主震源和副震源数据：
其中，
为去混叠项，
为插值项，
为主震源第n+1次迭代值，
为副震源第n+1次迭代值，C、CH为Curvelet正、反变换，Tλ为硬阈值函数，R为采样算子，且R满足可交换性，即RFt＝FtR，RΓ＝ΓR；
(23)判断n是否小于N，若是则赋值n＝n+1并返回步骤(22)，否则输出主震源和副震源数据，其中，N为最大迭代次数。
一种基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离系统，该系统包括：
地震数据提取模块：该模块基于观测地震数据提取伪分离地震数据；
插值与去混叠分离模块：该模块对伪分离地震数据进行插值与去混叠并迭代更新，得到分离的主震源、副震源数据；
输出模块：该模块输出分离的主震源、副震源数据。
所述的地震数据提取模块获取的伪分离地震数据为
其中，Ft、
分别为时间方向的一维正、反傅里叶变换，ΓH为混叠算子Γ的共轭算子，d为观测地震数据。
所述的混叠算子Γ具体确定为：
其中，e为自然常数，i为虚数单位，ω为圆频率，tk为副震源中第k炮的时间延迟，k＝1,...,M，M为副震源中炮的数量。
所述的插值与去混叠分离模块执行以下步骤完成主震源、副震源数据分离：
(a)赋值n＝1，
其中，
为主震源第n次迭代值，
为副震源第n次迭代值；
(b)确定去混叠项和插值项并更新主震源和副震源数据：
其中，
为去混叠项，
为插值项，
为主震源第n+1次迭代值，
为副震源第n+1次迭代值，C、CH为Curvelet正、反变换，Tλ为硬阈值函数，R为采样算子，且R满足可交换性，即RFt＝FtR，RΓ＝ΓR；
(c)判断n是否小于N，若是则赋值n＝n+1并返回步骤(b)，否则输出主震源和副震源数据，其中，N为最大迭代次数。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：本发明基于Curvelet变换研发了地震数据插值去混叠同时处理方法，其避免了数据不规则性对去混叠精度的影响及混叠噪声对插值重建效果的影响，得到去混叠后的完整地震数据，有利于提高后续常规地震数据处理及偏移成像的精度。
附图说明
图1为本发明基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离方法的流程框图；
图2为本发明基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离系统的结构框图；
图3为实施例中未混叠的地震数据，其中，3(a)为主震源数据，3(b)为副震源数据；
图4为实施例中含缺失的混叠地震数据；
图5为实施例中采用本发明方法分离得到的主震源、副震源地震数据及估计残差，其中，5(a)为主震源地震数据，5(b)为主震源地震数据估计残差，5(c)为副震源地震数据，5(d)为副震源地震数据估计残差；
图6为实施例中采用传统去混叠方法估计得到的主震源、副震源地震数据及估计残差，其中，6(a)为主震源地震数据，6(b)为主震源地震数据估计残差，6(c)为副震源地震数据，6(d)为副震源地震数据估计残差。
图中，1为地震数据提取模块，2为插值与去混叠分离模块，3为输出模块。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。注意，以下的实施方式的说明只是实质上的例示，本发明并不意在对其适用物或其用途进行限定，且本发明并不限定于以下的实施方式。
实施例
在共检波点道集中，时间域含炮缺失的混叠地震数据可以表征为：
其中，
为混叠算子，d,d1,d2为时间域混叠数据和未混叠的主震源、副震源数据，Ft,
为时间方向的一维正反傅里叶变换。R为采样算子，满足可交换性，即RFt＝FtR，RΓ＝ΓR。
基于公式(1)，可估计伪分离地震数据：
其中，ΓH为混叠算子的共轭算子，基于压缩感知理论，完整的未混叠地震数据可以由稀疏变换进行稀疏表达，利用迭代阈值收缩方法进行插值去混叠同时处理，估计完整的未混叠地震数据：
其中C,CH为Curvelet正、反变换，Tλ为硬阈值函数，
为第n次的迭代更新解。迭代结束后，便可以得到时间空间域去混叠后的完整地震数据，可提高后续传统地震数据处理方法的精度。
综上，如图1所示，一种基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离方法，该方法包括如下步骤：
(1)基于观测地震数据提取伪分离地震数据；
(2)基于Curvelet变换对伪分离地震数据进行插值与去混叠同时处理迭代更新直至迭代结束，输出主震源、副震源数据，完成地震数据分离。
步骤(1)具体为：
(11)确定混叠算子Γ；
(12)获取伪分离地震数据：
其中，Ft、
分别为时间方向的一维正、反傅里叶变换，ΓH为混叠算子Γ的共轭算子，d为观测地震数据。
混叠算子Γ具体确定为：
其中，e为自然常数，i为虚数单位，ω为圆频率，tk为副震源中第k炮的时间延迟，k＝1,...,M，M为副震源中炮的数量。
步骤(2)具体为：
(21)赋值n＝1，
其中，
为主震源第n次迭代值，
为副震源第n次迭代值；
(22)确定去混叠项和插值项并更新主震源和副震源数据：
其中，
为去混叠项，
为插值项，
为主震源第n+1次迭代值，
为副震源第n+1次迭代值，C、CH为Curvelet正、反变换，Tλ为硬阈值函数，R为采样算子，且R满足可交换性，即RFt＝FtR，RΓ＝ΓR；
(23)判断n是否小于N，若是则赋值n＝n+1并返回步骤(22)，否则输出主震源和副震源数据，其中，N为最大迭代次数。
如图2所示，一种基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离系统，该系统包括：
地震数据提取模块1：该模块基于观测地震数据提取伪分离地震数据；
插值与去混叠分离模块2：该模块对伪分离地震数据进行插值与去混叠并迭代更新，得到分离的主震源、副震源数据；
输出模块3：该模块输出分离的主震源、副震源数据。
地震数据提取模块1获取的伪分离地震数据为
其中，Ft、
分别为时间方向的一维正、反傅里叶变换，ΓH为混叠算子Γ的共轭算子，d为观测地震数据。
混叠算子Γ具体确定为：
其中，e为自然常数，i为虚数单位，ω为圆频率，tk为副震源中第k炮的时间延迟，k＝1,...,M，M为副震源中炮的数量。
插值与去混叠分离模块2执行以下步骤完成主震源、副震源数据分离：
(a)赋值n＝1，
其中，
为主震源第n次迭代值，
为副震源第n次迭代值；
(b)确定去混叠项和插值项并更新主震源和副震源数据：
其中，
为去混叠项，
为插值项，
为主震源第n+1次迭代值，
为副震源第n+1次迭代值，C、CH为Curvelet正、反变换，Tλ为硬阈值函数，R为采样算子，且R满足可交换性，即RFt＝FtR，RΓ＝ΓR；
(c)判断n是否小于N，若是则赋值n＝n+1并返回步骤(b)，否则输出主震源和副震源数据，其中，N为最大迭代次数。
为了验证本发明插值去混叠同时处理方法的有效性，将本发明应用于含炮缺失的混叠模拟数据处理中。图3(a)、3(b)为完整的未混叠主震源和副震源数据，作为插值去混叠效果评价的标准数据。图4为含缺失的混叠地震数据，其中时间延迟为[-0.25,0.25]秒，40％数据缺失，可以看出主震源表现出一定的相关性，副震源表现出随机性，且存在一定的数据缺失。利用本发明方法进行地震数据分离，得到完整的主震源、副震源估计值与估计残差如图5所示，图5(a)为主震源地震数据，图5(b)为主震源地震数据估计残差，图5(c)为副震源地震数据，图5(d)为副震源地震数据估计残差，可以看出，主震源、副震源的估计结果与未混叠数据(图3)具有较高的一致性，且残差较小，估计的信噪比分别为14.65dB和14.42dB。为了突出本专利插值去混叠同时处理方法的优势，利用传统的阈值收缩去混叠方法，得到主震源、副震源的估计值如图6(a)、6(c)所示，可见缺失位置处信号没有有效地重构。为了公平地评价其去混叠的效果，仅显示观测位置处主震源、副震源的估计误差，如图6(b)、6(d)所示，可见有若干信号能量的泄漏，估计的信噪比为8.98dB和8.91dB。图6阐释了数据的不规则性对去混叠的效果的影响，也侧面说明了研发本专利的必要性。图5的插值去混叠效果验证了本专利的有效性，去除混叠噪声的同时，缺失数据得到了有效地重构，可提高后续传统地震数据处理及偏移成像的精度，具有较大的应用潜力。
上述实施方式仅为例举，不表示对本发明范围的限定。这些实施方式还能以其它各种方式来实施，且能在不脱离本发明技术思想的范围内作各种省略、置换、变更。
Claims (4)
1.一种基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
(1)基于观测地震数据提取伪分离地震数据；
(2)基于Curvelet变换对伪分离地震数据进行插值与去混叠同时处理迭代更新直至迭代结束，输出主震源、副震源数据，完成地震数据分离；
步骤(1)具体为：
(11)确定混叠算子Γ；
(12)获取伪分离地震数据：Ft HΓHFtd，其中，Ft、Ft H分别为时间方向的一维正、反傅里叶变换，ΓH为混叠算子Γ的共轭算子，d为观测地震数据；
步骤(2)具体为：
(21)赋值n＝1，
其中，
为主震源第n次迭代值，
为副震源第n次迭代值；
(22)确定去混叠项和插值项并更新主震源和副震源数据：
其中，
和
为去混叠项，
和
为插值项，
为主震源第n+1次迭代值，
为副震源第n+1次迭代值，C、CH为Curvelet正、反变换，Tλ为硬阈值函数，R为采样算子，且R满足可交换性，即RFt＝FtR，RΓ＝ΓR；
(23)判断n是否小于N，若是则赋值n＝n+1并返回步骤(22)，否则输出主震源和副震源数据，其中，N为最大迭代次数。
2.根据权利要求1所述的一种基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离方法，其特征在于，所述的混叠算子Γ具体确定为：
其中，e为自然常数，i为虚数单位，ω为圆频率，tk为副震源中第k炮的时间延迟，k＝1,...,M，M为副震源中炮的数量。
3.一种基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离系统，该系统包括：
地震数据提取模块：该模块基于观测地震数据提取伪分离地震数据；
插值与去混叠分离模块：该模块对伪分离地震数据进行插值与去混叠并迭代更新，得到分离的主震源、副震源数据；
输出模块：该模块输出分离的主震源、副震源数据；
所述的地震数据提取模块获取的伪分离地震数据为Ft HΓHFtd，其中，Ft、Ft H分别为时间方向的一维正、反傅里叶变换，ΓH为混叠算子Γ的共轭算子，d为观测地震数据；
所述的插值与去混叠分离模块执行以下步骤完成主震源、副震源数据分离：
(a)赋值n＝1，
其中，
为主震源第n次迭代值，
为副震源第n次迭代值；
(b)确定去混叠项和插值项并更新主震源和副震源数据：
其中，
和
为去混叠项，
和
为插值项，
为主震源第n+1次迭代值，
为副震源第n+1次迭代值，C、CH为Curvelet正、反变换，Tλ为硬阈值函数，R为采样算子，且R满足可交换性，即RFt＝FtR，RΓ＝ΓR；
(c)判断n是否小于N，若是则赋值n＝n+1并返回步骤(b)，否则输出主震源和副震源数据，其中，N为最大迭代次数。
4.根据权利要求3所述的一种基于插值与去混叠同时处理的地震数据分离系统，其特征在于，所述的混叠算子Γ具体确定为：
其中，e为自然常数，i为虚数单位，ω为圆频率，tk为副震源中第k炮的时间延迟，k＝1,...,M，M为副震源中炮的数量。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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