CN110687595A - 一种基于时间重采样和同步挤压变换的地震数据处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于时间重采样和同步挤压变换的地震数据处理方法，包括以下步骤：S1.采集记录地震原始数据；S2.对原始信号进行小波变换得到其对应的时频域的复数信号，计算出同步挤压变换的结果；S3.利用复数信号对时间t进行傅里叶变换得到其振幅谱，计算振幅谱的最大动态范围，对应的有效频带的截止频率，取其最大频率；S4.确定新的自适应的时间重采样间隔，得到新的振幅谱进行反傅里叶变换获取新的复数信号；S5.计算自适应时间重采样的高分辨率同步挤压变换结果。本发明能够获得高分辨率的同步挤压变换效果，地震数据的处理具有良好的稳定性和较高的精度。

Description

一种基于时间重采样和同步挤压变换的地震数据处理方法
技术领域
本发明属于地震资料数字处理领域，特别是涉及一种基于时间重采样和同步挤压变换的地震数据处理方法。
背景技术
同步挤压变换具有很好的时频分辨率，已经被广泛应用于数字信号处理的各个方面。同步挤压变换能够将非线性和非平稳信号分解为一系列的固有模态函数，其中，固有模态函数可被认为是一系列有着准确数学定义的近似简谐波成分的组合。
目前用于获取地震信号属性提取的方法有短时傅里叶变换(STFT)、S变换，广义S变换，小波变换，改进的短时傅里叶变换和同步挤压变换(SST)。SST变换能够沿着频率方向对时频谱进行挤压实现时频谱重排，使得时频能量聚焦到信号的真实瞬时频率上，提高了时频谱的时频分辨率。因此，同步挤压变换更适合非线性和非平稳信号的分析和处理。
但是，同步挤压变换中瞬时频率的计算精度随着时间采样间隔和实际频率的增大而减小，导致同步挤压变换的时频谱的精度降低，这将影响后续的地震资料处理与解释。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于时间重采样和同步挤压变换的地震数据处理方法，利用小波变换和所需瞬时频率精度之间的关系，自适应的确定重采样时间间隔，再进行同步挤压变换得到时频谱，能够获得高分辨率的同步挤压变换效果。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于时间重采样和同步挤压变换的地震数据处理方法，包括以下步骤：
S1.采集记录地震原始数据x(t)；
S2.对原始信号x(t)进行小波变换得到其对应的时频域的复数信号H(t,f)，并由H(t,f)计算得到同步挤压变换的结果P(t,υ)；
S3.利用复数信号H(t,f)对时间t进行傅里叶变换得到其振幅谱Q(η,f)，计算Q(η,f)的最大动态范围，单位为分贝，找到其对应的有效频带的截止频率，取其最大频率记为G(f)；
S4.确定新的自适应的时间重采样间隔Δτg(f)，进而得到新的振幅谱Qr(η,f)，对新的振幅谱Qr(η,f)进行反傅里叶变换得到新的复数信号Hr(t,f)；
S5.由新的自适应时间重采样间隔Δτg(f)和新的复数信号Hr(t,f)，计算关于Hr(t,f)的高精度瞬时频率，得到自适应时间重采样的高分辨率同步挤压变换结果P1(t,υ)。
进一步地，所述步骤S2包括以下子步骤：
S201.对原始信号x(t)进行小波变换得到其对应的时频域的复数信号H(t,f)；
S202.设复数信号H(t,f)的实部为h1(t,f)，虚部为h2(t,f)，计算瞬时频率S(t,f)：
Figure BDA0002237549420000021
S203.计算同步挤压变换结果P(t,υ)：
P(t,υ)＝∫H(t,f)df,ifS(t,f)∈[υ,υ+Δυ]；
υ是频率，Δυ是频率的增量，瞬时频率时不进行累加。
进一步地，所述步骤S3包括以下子步骤：
S301.将H(t,f)对时间t进行傅里叶变换得到其频谱Q(η,f)：
Q(η,f)＝∫H(t,f)exp(-i2πηt)dt；
S302.计算G(f)：
Figure BDA0002237549420000022
Figure BDA0002237549420000023
G(f)＝max[Cf(η)]。
|Q(η,f)|是对Q(η,f)求模，表示H(t,f)的振幅谱，Bf(ηp)表示H(t,f)的最大振幅，Cf(η)表示满足振幅谱最大动态范围的频率范围。
进一步地，所述步骤S4包括以下子步骤：
S401.确定自适应的时间重采样间隔Δτg(f)：
Δt0(f)＝G(f)-1·36-1
Figure BDA0002237549420000024
S402.计算Qr(η,f)：
Figure BDA0002237549420000031
S403.计算Hr(t,f)：
Hr(t,f)＝∫Qr(η,f)exp(i2πηt)dη。
进一步地，所述步骤S5包括以下子步骤：
S501.由Δτg(f)和Hr(t,f)，计算关于Hr(t,f)的高精度瞬时频率：
式中，x1(t,f)和x2(t,f)分别是Hr(t,f)的实部和虚部；
S502.计算自适应时间重采样的高分辨率同步挤压变换结果P1(t,υ)：
P1(t,υ)＝∫H(t,f)df,ifS1(t,f)∈[υ,υ+Δυ]。
本发明的有益效果是：本发明利用小波变换和所需瞬时频率精度之间的关系，反演自适应的重采样时间间隔，对小波变换的结果进行傅里叶变换求取动态范围，取对应的最大频率再重新确定重采样时间间隔和，并重构小波变换结果，再进行同步挤压变换，能够获得高分辨率的同步挤压变换效果，地震数据的处理具有良好的稳定性和较高的精度。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为实施例中合成信号和自适应重采样时间间隔示意图；
图3为实施例中合成信号进行时频分析比较示意图；
图4为实施例中某原始地震资料及瞬时频谱示意图；
图5为实施例中原始数据第一道记录进行时频分析比较示意图；
图6为实施例中原始数据进行改进短时傅里叶变换各频率谐波分量示意图；
图7为实施例中原始数据进行自适应时间重采样高分辨率同步挤压变换变换各频率谐波分量示意图；
图8为实施例中原始数据振幅、瞬时振幅和瞬时相位切片示意图；
图9为实施例中原始数据振幅切片进行改进短时傅里叶变换后效果示意图；
图10为实施例中原始数据振幅切片进行自适应时间重采样高分辨率同步挤压变换变换后效果示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
本发明主要利用小波变换和所需瞬时频率精度之间的关系，反演自适应的重采样时间间隔，对小波变换的结果进行傅里叶变换求取动态范围，取对应的最大频率再重新确定重采样时间间隔和，并重构小波变换结果，再进行同步挤压变换得到高精度和高分辨率时频谱，具体地：
如图1所示，一种基于时间重采样和同步挤压变换的地震数据处理方法，包括以下步骤：
S1.采集记录地震原始数据x(t)；
S2.对原始信号x(t)进行小波变换得到其对应的时频域的复数信号H(t,f)，并由H(t,f)计算得到同步挤压变换的结果P(t,υ)；
S3.利用复数信号H(t,f)对时间t进行傅里叶变换得到其振幅谱Q(η,f)，计算Q(η,f)的最大动态范围，单位为分贝，找到其对应的有效频带的截止频率，取其最大频率记为G(f)；
S4.确定新的自适应的时间重采样间隔Δτg(f)，进而得到新的振幅谱Qr(η,f)，对新的振幅谱Qr(η,f)进行反傅里叶变换得到新的复数信号Hr(t,f)；
S5.由新的自适应时间重采样间隔Δτg(f)和新的复数信号Hr(t,f)，计算关于Hr(t,f)的高精度瞬时频率，得到自适应时间重采样的高分辨率同步挤压变换结果P1(t,υ)。
在本申请的实施例中，图2为实施例中合成信号和自适应重采样时间间隔示意图；图3为实施例中合成信号进行时频分析比较示意图，图3中分别给出了对图2进行改进的短时傅里叶变换、同步挤压变换和自适应时间重采样高分辨率同步挤压变换后的结果，可以看出自适应时间重采样的高分辨率同步挤压变换在高频时能够取得较好的效果，保真性高；
图4为实施例中某原始地震资料及瞬时频谱示意图；图5为实施例中原始数据第一道记录进行时频分析比较示意图，给出了对图4(a)分别进行改进的短时傅里叶变换、同步挤压变换和自适应时间重采样高分辨率同步挤压变换后的结果，可以看出自适应时间重采样的高分辨率同步挤压变换的分辨率最高；
图6为实施例中原始数据进行改进短时傅里叶变换各频率谐波分量示意图；图7为实施例中原始数据进行自适应时间重采样高分辨率同步挤压变换变换各频率谐波分量示意图；图6和图7给出了不同频率下对图4(a)分别进行改进的短时傅里叶变换和自适应时间重采样高分辨率同步挤压变换后的结果，可以看出自适应时间重采样的高分辨率同步挤压变换在不同频率上的分辨率都要高于改进的短时傅里叶变换；
图8为实施例中原始数据振幅、瞬时振幅和瞬时相位切片示意图，即对对4(a)处理得到的振幅、瞬时振幅和瞬时相位时间切片，可以看出瞬时相位时间切片的分辨率最高；
图9为实施例中原始数据振幅切片进行改进短时傅里叶变换后效果示意图；图10为实施例中原始数据振幅切片进行自适应时间重采样高分辨率同步挤压变换变换后效果示意图；具体地，图9和图10分别为对图8(a)分别进行改进的短时傅里叶变换和自适应时间重采样高分辨率同步挤压变换后的结果，可以看出自适应时间重采样的高分辨率同步挤压变换在不同频率上的分辨率都要高于改进的短时傅里叶变换。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应该看作是对其他实施例的排除，而可用于其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于时间重采样和同步挤压变换的地震数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.采集记录地震原始数据x(t)；
S2.对原始信号x(t)进行小波变换得到其对应的时频域的复数信号H(t,f)，并由H(t,f)计算得到同步挤压变换的结果P(t,υ)；
S3.利用复数信号H(t,f)对时间t进行傅里叶变换得到其振幅谱Q(η,f)，计算Q(η,f)的最大动态范围，单位为分贝，找到其对应的有效频带的截止频率，取其最大频率记为G(f)；
S4.确定新的自适应的时间重采样间隔Δτg(f)，进而得到新的振幅谱Qr(η,f)，对新的振幅谱Qr(η,f)进行反傅里叶变换得到新的复数信号Hr(t,f)；
S5.由新的自适应时间重采样间隔Δτg(f)和新的复数信号Hr(t,f)，计算关于Hr(t,f)的高精度瞬时频率，得到自适应时间重采样的高分辨率同步挤压变换结果P1(t,υ)。
2.根据权利要求1所述的一种基于时间重采样和同步挤压变换的地震数据处理方法，其特征在于：所述步骤S2包括以下子步骤：
S201.对原始信号x(t)进行小波变换得到其对应的时频域的复数信号H(t,f)；
S202.设复数信号H(t,f)的实部为h1(t,f)，虚部为h2(t,f)，计算瞬时频率S(t,f)：
Figure FDA0002237549410000011
S203.计算同步挤压变换结果P(t,υ)：
P(t,υ)＝∫H(t,f)df,ifS(t,f)∈[υ,υ+Δυ]；
υ是频率，Δυ是频率的增量，瞬时频率时不进行累加。
3.根据权利要求2所述的一种基于时间重采样和同步挤压变换的地震数据处理方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下子步骤：
S301.将H(t,f)对时间t进行傅里叶变换得到其频谱Q(η,f)：
Q(η,f)＝∫H(t,f)exp(-i2πηt)dt；
S302.计算G(f)：
Figure FDA0002237549410000021
Figure FDA0002237549410000022
G(f)＝max[Cf(η)]。
|Q(η,f)|是对Q(η,f)求模，表示H(t,f)的振幅谱，Bf(ηp)表示H(t,f)的最大振幅，Cf(η)表示满足振幅谱最大动态范围的频率范围。
4.根据权利要求1所述的一种基于时间重采样和同步挤压变换的地震数据处理方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下子步骤：
S401.确定自适应的时间重采样间隔Δτg(f)：
Δt0(f)＝G(f)-1·36-1
Figure FDA0002237549410000023
S402.计算Qr(η,f)：
S403.计算Hr(t,f)：
Hr(t,f)＝∫Qr(η,f)exp(i2πηt)dη。
5.根据权利要求1所述的一种基于时间重采样和同步挤压变换的地震数据处理方法，其特征在于：所述步骤S5包括以下子步骤：
S501.由Δτg(f)和Hr(t,f)，计算关于Hr(t,f)的高精度瞬时频率：
Figure FDA0002237549410000025
式中，x1(t,f)和x2(t,f)分别是Hr(t,f)的实部和虚部；
S502.计算自适应时间重采样的高分辨率同步挤压变换结果P1(t,υ)：
P1(t,υ)＝∫H(t,f)df,ifS1(t,f)∈[υ,υ+Δυ]。
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