CN110471113B - 基于非稳态地震资料的反演动校正方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例提供了一种基于非稳态地震资料的反演动校正方法、装置及存储介质，包括：从获取的单炮地震数据中提取地震子波；根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波；根据时变地震子波构建的反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，获得动校正后的反射系数；将所述地震子波与所述动校正后的反射系数进行褶积，获得动校正后的地震数据。本说明书实施例可以减少或避免非稳态地震资料的动校正中的子波拉伸现象。
Description
技术领域
本说明书涉及技术领域，尤其是涉及一种基于非稳态地震资料的反演动校正方法、装置及存储介质。
背景技术
在地震勘探中，高保真、高分辨率及高信噪比的地震资料处理是地震数据解释、油气储层预测的重要依据和保证。随着油气勘探程度日益提高，利用现有资料实现对已开发或即将开发的油气资源的最大化利用是地球物理勘探需要解决的关键问题。解决这一问题，需要更有针对性地选取方法进行地震数据处理，获得分辨率更高的处理结果，从而能更准确地模拟地下特征，以利于进一步解释工作。
在地震资料处理中，动校正的目的是消除炮检距对反射波旅行时的影响，校平共深度点反射波时距曲线的轨迹，增强利用叠加技术压制干扰的能力，减小叠加过程引起的反射波同相轴畸变。因此，动校正是地震数据处理中关键的一步，动校正结果的好坏直接影响角道集资料以及后续叠加资料的质量。
常规动校正在浅层和远偏移距处存在波形拉伸的现象，其主频降低，影响高分辨率叠加和高精度AVO(Amplitude variation with offset，振幅随偏移距的变化)分析，严重时需要切除，而切除会使得地震剖面的覆盖次数降低，同时会丢失浅层远道信息。
由于动校正子波拉伸现象会对AVO分析产生影响，国内外的地球物理工作者研究了很多消除子波拉伸及其影响的方法。Rupert等(1975)等提出通过对数据块整体移动进行动校正，避免了动校正量不同而导致的拉伸畸变，但在炮检距较大时易出现过校正和欠校正。李录明(1991)提出先自动检测反射波垂直反射时间和速度、后计算待校正炮检距的反射时间并将该时间处波形整体移动的方法，较好地消除了拉伸畸变，但该方法对速度分析的精度要求非常高。Hicks(2001)在叠加过程中应用抛物Radon变换消除动校正拉伸现象，但需在Radon域找到合适路径，不利于工业应用。孟庆生等(2007)阐述了无拉伸动校正方法，但该方法需找准每个同相轴的初至时间，很难选取合适的时窗和时间因子。崔宝文等(2007)提出频谱代换无拉伸动校正方法，理论上可以消除时差，但实际中不同同相轴在进行相位替换后会相互影响。Biondi等(2014)提出多次迭代的方法，每次迭代时进行部分动校正并利用反褶积来修正拉伸的影响，减小拉伸畸变，但每次迭代过程中采用的是常规动校正方法，动校正结果仍然会引入拉伸畸变。
同时，随着陆上油气田的开发逐渐深入，也对地震勘探资料的分辨率及信噪比提出了更高的要求。但是由于地下介质是复杂且非完全弹性的，导致了地震信号是非稳态的，地层的吸收衰减作用对地震资料分辨率有很大影响。这种吸收衰减不仅使得地震子波的高频成分迅速衰减，而且子波的振幅与相位在传播时会产生衰减和畸变，严重降低了地震资料的分辨率。为了实现对地震波的吸收衰减进行补偿，国内外许多学者在这方面做了大量的研究工作，对叠前或叠后地震记录进行反Q滤波补偿，然而反Q滤波的振幅补偿存在固有的数值不稳定问题，且这一问题并没有从本质上解决，使得动校正结果仍会受吸收衰减的影响，造成远近偏移距子波波形不一致，深层子波振幅能量弱，主频低的现象，难以获得高质量的角道集。
本申请的发明人发现，这些方法不能从根本上消除动校正对子波拉伸的影响，在实际处理中难以应用，稳定性欠佳，且没有一种方法考虑地层吸收衰减影响，不能有效处理非稳态的地震资料。因此有必要发明一种基于非稳态地震资料的无拉伸动校正方法，以解决动校正拉伸问题。
发明内容
本说明书实施例的目的在于提供一种基于非稳态地震资料的反演动校正方法、装置及存储介质，以降低或避免非稳态地震资料的动校正中子波拉伸的影响。
为达到上述目的，一方面，本说明书实施例提供了一种基于非稳态地震资料的反演动校正方法，包括：
从获取的单炮地震数据中提取地震子波；
根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波；
根据时变地震子波构建的反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，获得动校正后的反射系数；
将所述地震子波与所述动校正后的反射系数进行褶积，获得动校正后的地震数据。
本说明书实施例的基于非稳态地震资料的反演动校正方法，所述根据时变地震子波构建的反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，包括：
利用交替方向法对公式
进行求解；
其中，
为R的l2,1范数值的最小值，
为地震数据匹配项，σ为数据误差或噪声能量，S为未经校正的时变地震子波，G为反动校正算子，R为反射系数矩阵，下标F表示弗罗贝尼乌斯范数，*表示褶积运算。
本说明书实施例的基于非稳态地震资料的反演动校正方法，所述反动校正算子包括：
利用所述单炮地震数据的动校正速度，得到的每一个炮检距反射系数对应的旅行时。
本说明书实施例的基于非稳态地震资料的反演动校正方法，所述根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波，包括：
根据公式WA＝W*A获得时变地震子波；
其中，WA为时变地震子波矩阵，W为地震子波矩阵，A为吸收衰减滤波器，*表示褶积运算。
另一方面，本说明书实施例还提供了一种基于非稳态地震资料的反演动校正装置，包括：
子波提取模块，用于从获取的单炮地震数据中提取地震子波；
子波转换模块，用于根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波；
反演校正模块，用于根据时变地震子波构建的反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，获得动校正后的反射系数；
褶积处理模块，用于将所述地震子波与所述动校正后的反射系数进行褶积，获得动校正后的地震数据。
本说明书实施例的基于非稳态地震资料的反演动校正装置，所述根据时变地震子波构建的反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，包括：
利用交替方向法对公式
进行求解；
其中，
为R的l2,1范数值的最小值，
为地震数据匹配项，σ为数据误差或噪声能量，S为未经校正的时变地震子波，G为反动校正算子，R为反射系数矩阵，下标F表示弗罗贝尼乌斯范数，*表示褶积运算。
本说明书实施例的基于非稳态地震资料的反演动校正装置，所述反动校正算子包括：
利用所述单炮地震数据的动校正速度，得到的每一个炮检距反射系数对应的旅行时。
本说明书实施例的基于非稳态地震资料的反演动校正装置，所述根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波，包括：
根据公式WA＝W*A获得时变地震子波；
其中，WA为时变地震子波矩阵，W为地震子波矩阵，A为吸收衰减滤波器，*表示褶积运算。
另一方面，本说明书实施例还提供了一种基于非稳态地震资料的反演动校正装置，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如下步骤：
从获取的单炮地震数据中提取地震子波；
根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波；
根据时变地震子波构建的反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，获得动校正后的反射系数；
将所述地震子波与所述动校正后的反射系数进行褶积，获得动校正后的地震数据。
另一方面，本说明书实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
从获取的单炮地震数据中提取地震子波；
根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波；
根据时变地震子波构建的反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，获得动校正后的反射系数；
将所述地震子波与所述动校正后的反射系数进行褶积，获得动校正后的地震数据。
由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本说明书实施例先基于非稳态地震资料提取地震子波，并根据吸收衰减滤波器将地震子转换为时变地震子波，然后根据时变地震子波构建的反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，从而获得动校正后的反射系数；最后将地震子波与动校正后的反射系数进行褶积，获得动校正后的地震数据。与现有技术相比，由于本发明可以处理非稳态地震资料，在构建时变混合反动校正算子时考虑了地震波传播过程中的吸收衰减的影响，且使用时变地震子波进行计算，从而可以在动校正后消除了Q值的影响，校正了由于Q值产生的地震子波幅值和相位的变化，从而避免了由于同一子波不同位置采用不同动校正量而产生的拉伸畸变，并由此避免了因传统动校正产生的拉伸切除而损失浅层远偏移距地震信息，从而导致浅层覆盖次数的降低的问题。因此，本说明实施例提高了角道集资料质量，且有效提高了地震剖面分辨率，更利于AVO分析和叠加等后续的处理和解释。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本说明书一些实施例中基于非稳态地震资料的反演动校正方法的流程图
图2为本说明书一实施例中利用垂直地震剖面资料合成的地震记录；
图3为图2所示地震记录的理想动校正结果；
图4为图2所示地震记录利用现有常规动校正技术获得的动校正结果；
图5为图2所示地震记录利用现有技术在未考虑衰减下的l2,1范数反演动校正后的结果；
图6为图2所示地震记录利用本说明书实施例的动校正方法获得的动校正结果；
图7本说明书一实施例中利用测井资料合成的地震记录；
图8为图7所示地震记录的理想动校正结果；
图9为图7所示地震记录利用现有常规动校正技术获得的动校正结果；
图10为图7所示地震记录利用现有技术在未考虑衰减下的l2,1范数反演动校正后的结果；
图11为图7所示地震记录利用本说明书实施例的动校正方法获得的动校正结果；
图12为本说明书一些实施例中基于非稳态地震资料的反演动校正装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书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说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。
参考图1所示，本说明书实施例的基于非稳态地震资料的反演动校正方法可以包括以下步骤：
S101、从获取的单炮地震数据中提取地震子波。
由于地下构造是复杂且非完全弹性的，地震波的振幅与相位在传播时会产生衰减和畸变，这就导致了地震信号是非稳态的。与现有传统的反射系数反演要求输入的地震数据是稳态的(即未考虑地层品质因子Q的衰减与频散效应)不同，在本说明书实施例中，输入的地震数据可以为非稳态的地震资料，例如，在一示例性实施例中，输入的地震数据例如可以是共中心点(CMP)道集中的地震数据。
在本说明书实施例中，可以根据任何现有的地震子波提取方法提取地震子波。
S102、根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波。
在本说明书实施例中，假设地震子波是时不变的，未校正的CMP道集中的地震数据都可以用褶积模型表示：
sk(t)＝wk(t)*rk(t) (1)
其中，sk(t)、wk(t)和rk(t)分别为第k道的地震数据、地震子波和反射系数，*表示褶积运算。将公式(1)写成矩阵形式为：
S＝W*R (2)
其中，W＝BlockDiag(w)表示未考虑衰减的时不变地震子波矩阵，R表示反射系数矩阵，S表示地震数据。
在非稳态地震资料中，地震子波的振幅和相位随地层深度和炮检距的变化而变化，根据Kjartansson提出的Q模型，时变地震子波矩阵与时不变地震子波矩阵有如下关系：
WA＝W*A (3)
其中，A为吸收衰减滤波器，WA为时变地震子波矩阵，具体形式为：
因此，根据上述公式(3)可以得到时变地震子波。
S103、根据时变地震子波构建的反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，获得动校正后的反射系数。
常规动校正方法是沿着双曲线轨迹对地震子波进行校正，这就引入了拉伸问题。为了避免处理后导致的浅层远偏移距地震子波拉伸现象，本说明实施例提出了校正反射系数而不是子波的方法来实现动校正处理。具体而言，本说明实施例引入了一个与动校正轨迹相关的反动校正算子，来建立动校正前的CMP道集和动校正后拉平的道集之间的关系，如下所示：
sk＝WA*rk＝WA*Nk*rk′ (4)
其中，向量sk表示未经校正的CMP道，矩阵WA表示衰减后的子波矩阵，向量rk表示未经校正的反射系数，向量rk′表示经过校正的反射系数，Nk为反动校正算子。其中，通过利用动校正速度，可以得到每一个炮检距反射系数对应的旅行时，即可得到该算子。式(4)写为矩阵形式为：
S＝G*R (5)
其中，S＝[s1,...,sk,...,sK]为未经校正的地震数据，R＝[r1′,...,rk′,...,rK′]为校正后的反射系数矩阵，G＝[WA*N1,...,WA*Nk,...,WA*NK]为时变反动校正算子，K为道数。因此，本质上基于反射系数的动校正可以考虑为式(6)中的逆问题:
下标F表示弗罗贝尼乌斯范数(即Frobenius范数)。
由于地震数据的带限本质，直接解式(6)是不适定的，且地层的吸收衰减影响会增加方程的不适定性，令求解更加困难。为此，基于地层稀疏以及横向构造连续假设，可以对目标解加入了时间稀疏性和反射系数水平连续性两个目标导向约束，并采用l2,1范数来描述上述的过程，其表达式为：
其中，M为时间采样点数，当R满足横向水平连续性和时间稀疏性两个条件时，R的l2,1范数值达到最小值。考虑噪声影响，将式(6)和式(7)联立可得：
其中，
为地震数据匹配项，σ为数据误差或噪声能量，假定满足正态或高斯分布，可由估计噪声能量或用户定义给出。由于l2,1范数是一个非光滑混合范数，很难直接求解(8)中的优化问题，因此选择交替方向法求解(8)，可以保证其收敛性和良好稳定性，得到最优解R′(即为校正后的反射系数的幅值和位置)。
S104、将所述地震子波与所述动校正后的反射系数进行褶积，获得动校正后的地震数据。
本说明实施例中，将上一步反演出的最优解R′与此前获得的未经衰减的时不变地震子波矩阵W进行褶积，可得到动校正后的道集Snmo为：
Snmo＝W*R′ (9)
由此可见，在本说明实施例中，先基于非稳态地震资料提取地震子波，并根据吸收衰减滤波器将地震子转换为时变地震子波，然后根据时变地震子波构建的反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，从而获得动校正后的反射系数；最后将地震子波与动校正后的反射系数进行褶积，获得动校正后的地震数据。与现有技术相比，由于本发明可以处理非稳态地震资料，在构建时变混合反动校正算子时考虑了地震波传播过程中的吸收衰减的影响，且使用时变地震子波进行计算，从而可以在动校正后消除了Q值的影响，校正了由于Q值产生的地震子波幅值和相位的变化，从而避免了由于同一子波不同位置采用不同动校正量而产生的拉伸畸变，并由此避免了因传统动校正产生的拉伸切除而损失浅层远偏移距地震信息，从而导致浅层覆盖次数的降低的问题。因此，本说明实施例提高了角道集资料质量，且有效提高了地震剖面分辨率，更利于AVO分析和叠加等后续的处理和解释。
如图2所示为本说明书一示例性实施例中利用垂直地震剖面资料合成的地震记录，其品质因子Q为30，在深层和远偏移距处，地震子波的幅值和相位都由于吸收衰减发生了变化。图3示出了该合成地震记录的理想动校正结果。图4、图5和图6分别示出了该合成地震记录分别利用现有常规动校正技术、现有技术在未考虑衰减下的l2,1范数反演动校正、以及本说明书实施例的动校正方法获得的动校正结果。与图3所示的理想动校正结果相比，在图4中，地震子波的幅值和相位都由于吸收衰减发生了变化，浅层和深层波形不一致，远近偏移距波形不一致，且在浅层远偏移距处出现了拉伸现象。与图3所示的理想动校正结果相比，在图5中，远偏移距处无拉伸现象，但由于未考虑吸收衰减影响，动校正结果的同相轴出现部分下拉现象，且远偏移距处幅值较弱。与图3所示的理想动校正结果相比，在图6中，由于采用本说明书实施例的动校正方法有效校正了由于吸收衰减产生的影响，子波幅值和相位得到了校正，并在远偏移距处没有产生拉伸现象，因此与现有技术对比，效果良好。
如图7所示为本说明书一示例性实施例中利用测井资料合成的地震记录，其品质因子Q为30，在深层和远偏移距处，地震子波的幅值和相位都由于吸收衰减发生了变化。图8示出了该合成地震记录的理想动校正结果。图9、图10和图11分别示出了该合成地震记录分别利用现有常规动校正技术、现有技术在未考虑衰减下的l2,1范数反演动校正、以及本说明书实施例的动校正方法获得的动校正结果。与图8所示的理想动校正结果相比，在图9中，地震子波的幅值和相位都由于吸收衰减发生了变化，浅层和深层波形不一致，远近偏移距波形不一致，且在浅层远偏移距处出现了拉伸现象。与图8所示的理想动校正结果相比，在图10中，远偏移距处无拉伸现象，但由于未考虑吸收衰减影响，动校正结果的同相轴出现部分下拉现象，且远偏移距处幅值较弱。与图8所示的理想动校正结果相比，在图11中，由于采用本说明书实施例的动校正方法有效校正了由于吸收衰减产生的影响，子波幅值和相位得到了校正，并在远偏移距处没有产生拉伸现象，因此与现有技术对比，效果良好。
综上可见，利用垂直地震剖面资料合成的地震记录和利用测井资料合成的地震记录，均验证了本说明书实施例的动校正方法的有效性和可行性。
参考图12所示，与上述基于非稳态地震资料的反演动校正方法对应，本说明书一些实施例的基于非稳态地震资料的反演动校正装置可以包括：
子波提取模块121，可以用于从获取的单炮地震数据中提取地震子波；
子波转换模块122，可以用于根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波；
反演校正模块123，可以用于根据构建的反动校正算子对所述时变地震子波进行l2,1范数反演，获得动校正后的反射系数；
褶积处理模块124，可以用于将所述地震子波与所述动校正后的反射系数进行褶积，获得动校正后的地震数据。
由此可见，本说明书实施例的方案从反演的角度考虑，利用非稳态地震数据反演反射系数并进行动校正，以期获得消除或部分消除地层吸收衰减影响，且无拉伸畸变的动校正结果。与现有技术中未考虑Q的反演方法相比，本说明书实施例的方案更稳定，并使地震剖面的不同深度的反射波波形基本一致，中、深层的高频部分得到加强，频谱被拓宽，浅层和远偏移距处无拉伸现象，从而可以达到提高角道集资料质量，有效提高地震剖面分辨率，更易于后续解释工作的目的。
虽然上文描述的过程流程包括以特定顺序出现的多个操作，但是，应当清楚了解，这些过程可以包括更多或更少的操作，这些操作可以顺序执行或并行执行(例如使用并行处理器或多线程环境)。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁盘式存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。
Claims (8)
1.一种基于非稳态地震资料的反演动校正方法，其特征在于，包括：
从获取的单炮地震数据中提取地震子波；
根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波；
根据时变地震子波构建的反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，获得动校正后的反射系数；
将所述地震子波与所述动校正后的反射系数进行褶积，获得动校正后的地震数据；
其中，所述根据构建的反动校正算子对所述时变地震子波进行l2,1范数反演，包括：
利用交替方向法对公式
进行求解；
其中，
为R的l2,1范数值的最小值，
为地震数据匹配项，σ为数据误差或噪声能量，S为未经校正的时变地震子波，G为反动校正算子，R为反射系数矩阵，下标F表示弗罗贝尼乌斯范数，*表示褶积运算。
2.如权利要求1所述的基于非稳态地震资料的反演动校正方法，其特征在于，所述反动校正算子包括：利用所述单炮地震数据的动校正速度，得到的每一个炮检距反射系数对应的旅行时。
3.如权利要求1所述的基于非稳态地震资料的反演动校正方法，其特征在于，所述根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波，包括：
根据公式WA＝W*A获得时变地震子波；
其中，WA为时变地震子波矩阵，W为地震子波矩阵，A为吸收衰减滤波器，*表示褶积运算。
4.一种基于非稳态地震资料的反演动校正装置，其特征在于，包括：
子波提取模块，用于从获取的单炮地震数据中提取地震子波；
子波转换模块，用于根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波；
反演校正模块，用于根据时变地震子波构建的反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，获得动校正后的反射系数；
褶积处理模块，用于将所述地震子波与所述动校正后的反射系数进行褶积，获得动校正后的地震数据；
其中，所述根据构建的反动校正算子对所述时变地震子波进行l2,1范数反演，包括：
利用交替方向法对公式
进行求解；
其中，
为R的l2,1范数值的最小值，
为地震数据匹配项，σ为数据误差或噪声能量，S为未经校正的时变地震子波，G为反动校正算子，R为反射系数矩阵，下标F表示弗罗贝尼乌斯范数，*表示褶积运算。
5.如权利要求4所述的基于非稳态地震资料的反演动校正装置，其特征在于，所述反动校正算子包括：利用所述单炮地震数据的动校正速度，得到的每一个炮检距反射系数对应的旅行时。
6.如权利要求4所述的基于非稳态地震资料的反演动校正装置，其特征在于，所述根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波，包括：
根据公式WA＝W*A获得时变地震子波；
其中，WA为时变地震子波矩阵，W为地震子波矩阵，A为吸收衰减滤波器，*表示褶积运算。
7.一种基于非稳态地震资料的反演动校正装置，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如下步骤：
从获取的单炮地震数据中提取地震子波；
根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波；
根据时变地震子波构建的反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，获得动校正后的反射系数；
将所述地震子波与所述动校正后的反射系数进行褶积，获得动校正后的地震数据；
其中，所述根据构建的反动校正算子对所述时变地震子波进行l2,1范数反演，包括：
利用交替方向法对公式
进行求解；
其中，
为R的l2,1范数值的最小值，
为地震数据匹配项，σ为数据误差或噪声能量，S为未经校正的时变地震子波，G为反动校正算子，R为反射系数矩阵，下标F表示弗罗贝尼乌斯范数，*表示褶积运算。
8.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
从获取的单炮地震数据中提取地震子波；
根据预设的吸收衰减滤波器将所述地震子转换为时变地震子波；
根据构建的时变地震子波反动校正算子对地震记录进行l2,1范数反演，获得动校正后的反射系数；
将所述地震子波与所述动校正后的反射系数进行褶积，获得动校正后的地震数据；
其中，所述根据构建的反动校正算子对所述时变地震子波进行l2,1范数反演，包括：
利用交替方向法对公式
进行求解；
其中，
为R的l2,1范数值的最小值，
为地震数据匹配项，σ为数据误差或噪声能量，S为未经校正的时变地震子波，G为反动校正算子，R为反射系数矩阵，下标F表示弗罗贝尼乌斯范数，*表示褶积运算。
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