CN111538082B - 一种地震波时频域初至自动拾取方法 - Google Patents
一种地震波时频域初至自动拾取方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111538082B CN111538082B CN202010507623.3A CN202010507623A CN111538082B CN 111538082 B CN111538082 B CN 111538082B CN 202010507623 A CN202010507623 A CN 202010507623A CN 111538082 B CN111538082 B CN 111538082B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time
- arrival
- frequency domain
- seismic
- picking
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 18
- 230000005526 G1 to G0 transition Effects 0.000 claims description 9
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/303—Analysis for determining velocity profiles or travel times
- G01V1/305—Travel times
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/40—Transforming data representation
- G01V2210/41—Arrival times, e.g. of P or S wave or first break
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明专利提供了一种地震波时频域初至自动拾取方法。该方法包括对炮集的初至波做时窗截取；通过S变换将地震道转换到时频域，对参考道及目标道的时频谱进行反褶积；在炮域内，对反褶积结果进行叠加生成虚拟时频谱；对虚拟时频谱和参考道时频谱进行褶积；在检波点域内，对褶积结果进行叠加得到超级虚拟时频谱；沿时间轴计算超级虚拟时频谱的能量；采用差分算子获得能量差分曲线；在差分曲线上找到局部最大值作为初至波到时；逐道完成时频域初至自动拾取。本发明抗噪能力强，拾取精度高，不受地震道波形不一致和近地表复杂条件的影响，大大减少人工修改初至波拾取的工作量，能很好地满足各种复杂条件下地震勘探对初至波自动拾取的高精度要求。
Description
技术领域
本发明涉及地球物理勘探地震数据处理技术领域，特别涉及一种高精度地震波初至自动拾取方法。
背景技术
最初地震波初至拾取常采用人机交互的方式，这种传统的手工拾取方式虽然相对精度较高但效率低、费时费力，难以面对采集数据量越来越大的实际生产的需求，目前生产上主要采用初至自动拾取方法。在地震资料处理中，准确拾取初至波是非常重要的，其结果的准确性和质量直接影响到静校正、井间地震勘探和层析成像等后续处理环节的精度。
随着地震勘探工作的不断深入，地震勘探目标区逐渐转向近地表速度和结构变化较为复杂的地区，这种情况下，对初至拾取的精度和质量要求更高。然而，在复杂近地表条件下，地震数据中的初至波形态可能会产生畸变，且受复杂条件影响可能导致各地震道之间的初至波形不一致，此外，实际地震数据中往往存在大量干扰噪声。上述这些问题都使得初至波在高背景噪声情况下难以识别，从而常规初至自动拾取方法难以获得高精度的可靠结果，进而影响地震数据后续相关处理步骤的精度。
为此，亟待需要一种行之有效的初至自动拾取方法，改善常规初至自动拾取方法在各种复杂条件下初至拾取精度低的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种初至自动拾取方法，以提高各种复杂条件包括复杂近地表、各地震道集波形不一致、低信噪比等情况下初至拾取的精度，为后续利用初至波属性来解决问题的各个数据处理步骤提供可靠参数。
为实现上述目的，本发明包括以下步骤：
(1)、对原始炮集数据做时窗截取，提取出含有初至波同相轴的部分；
其中，时窗长度一般为初至波附近的2到3个波长。
进一步地，时窗预估位置的自动确定可通过炮集中各道的偏移距信息除以近地表的大致平均速度来实现。
(2)、将震源位于x处且分别在检波器A和B记录的参考道及目标道通过S变换转换到时频域中，分别表示为S(A|x，τ，f)和S(B|x，τ，f)；
(3)、在时频域对参考道和目标道的时频谱进行反褶积计算；
(4)、在炮域内，对所有位于稳相震源的炮集进行步骤(3)并将所有反褶积计算结果进行叠加求和，生成检波器A和B之间的虚拟时频谱S(B|A，τ，f)virt；
进一步地，计算公式为：
其中，*代表复共轭，k是波数，Ns是稳相震源的数目，ε为正则化参数。
(5)、在时频域对虚拟时频谱和参考道的时频谱进行褶积计算；
(6)、在检波点域内，对所有位于稳相检波点的参考道进行步骤(5)并将所有褶积计算结果进行叠加求和，得到震源位于x处且在检波点B记录的超级虚拟时频谱S(B|x，τ，f)super；
进一步地，计算公式为：
其中，Ng是稳相检波器的数目。
(7)、沿时间轴逐点计算超级虚拟时频谱的能量E(B|x，τ)；
进一步地，能量定义为：
(8)、对步骤(7)计算的能量采用差分算子获得邻近时间样点间的能量差分曲线；
(9)、在步骤(8)得到的能量差分曲线上找到局部最大值，该最大值所对应的时间即为目标道的初至波到达时间；
(10)、在目标炮集中逐道重复进行步骤(2)到步骤(9)，完成目标炮集的时频域初至自动拾取。
本发明的地震波时频域初至自动拾取方法能有效改善地震数据中弱能量初至信号和低信噪比初至波的拾取精度，增加可拾取初至道集的数目，改善由于初至波各道波形不一致引起的拾取误差，解决各种复杂条件下初至拾取精度低的问题。与常规初至拾取方法相比，抗噪能力强，拾取精度高，大大减少人工修改初至波拾取的工作量，更能满足复杂近地表条件下对初至波拾取精度的高要求，为利用初至波解决后续相关地震数据处理问题提供有效的依据。
附图说明
图1是本发明一种地震波时频域初至自动拾取方法一个实施例的复杂近地表地质模型图。
图2是本发明一种地震波时频域初至自动拾取方法一个实施例的低信噪比地震炮集数据。
图3是本发明一种地震波时频域初至自动拾取方法一个实施例的单道时频域自动拾取。
图4是本发明一种地震波时频域初至自动拾取方法一个实施例的初至拾取结果。
具体实施方式
下面结合附图和实例对本发明进一步的详细说明。
一种地震波时频域初至自动拾取方法，对于图1所示的复杂近地表地质模型，所记录的图2中低信噪比且存在波形不一致情况的炮集数据，包括如下步骤：
(1)、对原始炮集数据做时窗截取，提取出含有初至波同相轴的部分。
时窗长度一般为初至波附近的2到3个波长，时窗预估位置的自动确定可通过炮集中各道的偏移距信息除以近地表的大致平均速度来实现。
(2)、将震源位于x处且分别在检波器A和B记录的参考道及目标道通过S变换转换到时频域中，分别表示为S(A|x，τ，f)和S(B|x，τ，f)。
(3)、在时频域对参考道和目标道的时频谱进行反褶积计算。
(4)、在炮域内，对所有位于稳相震源的炮集进行步骤(3)并将所有反褶积计算结果进行叠加求和，生成检波器A和B之间的虚拟时频谱S(B|A，τ，f)virt，计算公式为：
其中，*代表复共轭，k是波数，Ns是稳相震源的数目，ε为正则化参数。
(5)、在时频域对虚拟时频谱和参考道的时频谱进行褶积计算。
(6)、在检波点域内，对所有位于稳相检波点的参考道进行步骤(5)并将所有褶积计算结果进行叠加求和，得到震源位于x处且在检波点B记录的超级虚拟时频谱S(B|x，τ，f)super，计算公式为：
其中，Ng是稳相检波器的数目。
(7)、沿时间轴逐点计算超级虚拟时频谱的能量E(B|x，τ)，能量定义为：
(8)、对步骤(7)计算的能量采用差分算子获得邻近时间样点间的能量差分曲线。
(9)、在步骤(8)得到的能量差分曲线上找到局部最大值，该最大值所对应的时间即为目标道的初至波到达时间。
(10)、在目标炮集中逐道重复进行步骤(2)到步骤(9)，完成目标炮集的时频域初至自动拾取。
图3a和3b分别是超级虚拟时频谱及时频域初至拾取结果在相应单道记录上的显示。可见对于低信噪比地震数据，本发明技术得到的超级虚拟时频谱依然具有很高的质量，易于进行时频域初至自动拾取。图4是利用本发明技术得到的初至自动拾取结果。可见，对于复杂近地表条件下采集的单炮地震数据，本发明的地震波时频域初至自动拾取方法抗噪能力强，不受波形不一致和近地表复杂条件的影响，初至波自动拾取结果精度高，能很好地满足复杂条件下地震勘探对初至波拾取精度的高要求，为后续利用初至波信息有效解决地震数据的静校正等问题提高可靠依据。
本发明的实施例并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种地震波时频域初至自动拾取方法，其特征在于，所述方法包括：
(1)、对原始炮集数据做时窗截取，提取出含有初至波同相轴的部分；
(2)、将震源位于x处且分别在检波器A和B记录的参考道及目标道通过S变换转换到时频域中，分别表示为S(A|x，τ，f)和S(B|x，τ，f)；
(3)、在时频域对参考道和目标道的时频谱进行反褶积计算；
(4)、在炮域内，对所有位于稳相震源的炮集进行步骤(3)并将所有反褶积计算结果进行叠加求和，生成检波器A和B之间的虚拟时频谱S(B|A，τ，f)virt；
(5)、在时频域对虚拟时频谱和参考道的时频谱进行褶积计算；
(6)、在检波点域内，对所有位于稳相检波点的参考道进行步骤(5)并将所有褶积计算结果进行叠加求和，得到震源位于x处且在检波点B记录的超级虚拟时频谱S(B|x，τ，f)super；
(7)、沿时间轴逐点计算超级虚拟时频谱的能量E(B|x，τ)；
(8)、对步骤(7)计算的能量采用差分算子获得邻近时间样点间的能量差分曲线；
(9)、在步骤(8)得到的能量差分曲线上找到局部最大值，该最大值所对应的时间即为目标道的初至波到达时间；
(10)、在目标炮集中逐道重复进行步骤(2)到步骤(9)，完成目标炮集的时频域初至自动拾取；
其中，步骤(4)所述的虚拟时频谱的计算公式为：
其中，*代表复共轭，k是波数，Ns是稳相震源的数目，ε为正则化参数；
步骤(6)得到超级虚拟时频谱的计算公式为：
其中，Ng是稳相检波器的数目；
步骤(7)中所计算的能量，定义为：
2.如权利要求1所述的地震波时频域初至自动拾取方法，其特征在于步骤(1)所述的时窗长度为初至波附近的2到3个波长。
3.如权利要求1所述的地震波时频域初至自动拾取方法，其特征在于步骤(1)中时窗预估位置的自动确定通过炮集中各道的偏移距信息除以近地表的平均速度来实现。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010507623.3A CN111538082B (zh) | 2020-06-05 | 2020-06-05 | 一种地震波时频域初至自动拾取方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010507623.3A CN111538082B (zh) | 2020-06-05 | 2020-06-05 | 一种地震波时频域初至自动拾取方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111538082A CN111538082A (zh) | 2020-08-14 |
| CN111538082B true CN111538082B (zh) | 2021-12-07 |
Family
ID=71974298
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010507623.3A Active CN111538082B (zh) | 2020-06-05 | 2020-06-05 | 一种地震波时频域初至自动拾取方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111538082B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113341175B (zh) * | 2021-06-04 | 2022-10-25 | 西安交通大学 | 一种基于单检波器的高铁运行加速度估计方法及系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107272066A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-10-20 | 东华理工大学 | 一种含噪地震信号初至走时拾取方法及装置 |
| CN108345033A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-07-31 | 中国石油大学(华东) | 一种微地震信号时频域初至检测方法 |
| CN110007342A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-12 | 中煤科工集团西安研究院有限公司 | 一种用于低信噪比地震信号的时频域直接拾取初至方法及系统 |
| CN110687592A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-14 | 中石化石油工程技术服务有限公司 | 一种微地震震相识别初至拾取方法、设备和存储介质 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10921472B2 (en) * | 2018-03-22 | 2021-02-16 | Saudi Arabian Oil Company | Determing first-break points in seismic data |
| US11327188B2 (en) * | 2018-08-22 | 2022-05-10 | Saudi Arabian Oil Company | Robust arrival picking of seismic vibratory waves |
-
2020
- 2020-06-05 CN CN202010507623.3A patent/CN111538082B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107272066A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-10-20 | 东华理工大学 | 一种含噪地震信号初至走时拾取方法及装置 |
| CN108345033A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-07-31 | 中国石油大学(华东) | 一种微地震信号时频域初至检测方法 |
| CN110007342A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-12 | 中煤科工集团西安研究院有限公司 | 一种用于低信噪比地震信号的时频域直接拾取初至方法及系统 |
| CN110687592A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-14 | 中石化石油工程技术服务有限公司 | 一种微地震震相识别初至拾取方法、设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| Automatic first-arrival picking based on extended super-virtual interferometry with quality control procedure;Shengpei An 等;《Exploration Geophysics》;20151223;第A-F页 * |
| 初至拾取中基于超级虚折射干涉的信号加强;梁上林 等;《石油物探》;20190731;第58卷(第4期);第509-516页 * |
| 基于逆虚折射干涉法有效提取近地表弱 地震信号;乔宝平 等;《地球物理学报》;20140630;第57卷(第6期);第1900-1909页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111538082A (zh) | 2020-08-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2017167191A1 (zh) | 地震数据处理方法和装置 | |
| CN106405651B (zh) | 一种基于测井匹配的全波形反演初始速度模型构建方法 | |
| CN109669212B (zh) | 地震数据处理方法、地层品质因子估算方法与装置 | |
| CN107219554B (zh) | 陆地地震资料的剩余静校正量的自动获取方法 | |
| CN109343118B (zh) | 一种异常初至时间修正方法 | |
| CN102073064B (zh) | 一种利用相位信息提高速度谱分辨率的方法 | |
| CN111103621A (zh) | 一种主动源共成像点叠加多道面波分析方法 | |
| CN112180433B (zh) | 地震初至波拾取方法及装置 | |
| CN104570076A (zh) | 一种基于二分法的地震波初至自动拾取方法 | |
| CN116520419B (zh) | 一种热流体裂缝通道识别方法 | |
| CN106199698A (zh) | 基于多次波信息的频率域地震数据重构方法 | |
| CN110687592A (zh) | 一种微地震震相识别初至拾取方法、设备和存储介质 | |
| CN104570116A (zh) | 基于地质标志层的时差分析校正方法 | |
| CN111538082B (zh) | 一种地震波时频域初至自动拾取方法 | |
| Zhang et al. | Automatic tracking for seismic horizons using convolution feature analysis and optimization algorithm | |
| CN109143345B (zh) | 基于模拟退火的品质因子q非线性反演方法及系统 | |
| CN110780341B (zh) | 一种各向异性地震成像方法 | |
| CN110780346A (zh) | 一种隧道超前探测复杂地震波场的分离方法 | |
| CN111538081B (zh) | 一种地震数据初至波的外推方法 | |
| CN113031070B (zh) | 一种深度域合成地震记录的制作方法 | |
| CN111538086B (zh) | 一种提高地震数据初至波质量的初至自动拾取方法 | |
| CN110673211B (zh) | 一种基于测井与地震数据的品质因子建模方法 | |
| CN104280766B (zh) | 一种利用局部数据同相轴斜率的直接偏移方法 | |
| CN113960660B (zh) | 一种基于正演模拟的动校正畸变区域自动识别及切除方法 | |
| CN112904422B (zh) | 一种拾取炸药震源地震数据初至时间起跳点的方法及系统 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |