CN111624660B - 海底节点地震数据上下行波场分离的方法及装置 - Google Patents

海底节点地震数据上下行波场分离的方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种海底节点地震数据上下行波场分离的方法及装置，其中，该方法包括：根据水中检波器地震数据，确定水中检波器数据的平均自相关函数；根据水陆检波器数据，确定水陆检波器地震数据的平均互相关函数，陆水检波器数据的平均互相关函数；根据陆地检波器数据，确定陆地检波器数据的平均自相关函数；根据该相关函数，确定分离因子特征方程系数；根据该系数，构造分离因子特征方程；根据该方程，执行迭代步骤，得到最佳分离因子值；根据最佳分离因子值，确定最佳波场分离贡献因子值；根据最佳波场分离贡献因子值，确定纯上行、纯下行波场数据。上述技术方案提高了上下行波场数据分离精度和效率，提高了地震数据信噪比和分辨率。

Description

海底节点地震数据上下行波场分离的方法及装置
技术领域
本发明涉及地球物理地震勘探技术领域，特别涉及一种海底节点地震数据上下行波场分离的方法及装置。
背景技术
随着地震勘探技术的发展，海上油气勘探的难度和深度也越来越大，对地震资料的信噪比和分辨率要求也越来越高。三维地震可以精确地描述储层。海上海底结点(OceanBottom Node，OBN)水陆检波器数据采集，把水中检波器和陆地检波器固定在一起，分别接收气枪震源产生的压力波场和速度波场，以获得高分辨率三维地震数据。它使用一个固定连接电缆，把检波器固定放置到海底，接收地震波，而一艘航船仅仅拖拽震源进行地震波激发。在海底电缆(Ocean Bottom Cable，OBC)数据采集中，至少三艘船：一艘震源船，仅仅拖拽着气枪震源排列，进行地震波激发；一艘接收船，是固定不动的，连接着海底电缆，接收地震波；一艘船或者几艘船，铺设海底电缆和回收海底电缆。OBC目前仅仅局限于水深不超过150米的海域。但是随着电缆和电缆回收系统的改进，OBC技术正在向更深的海域推进。在一些特殊的地区，为了方便油藏监控试验，设计试验系统，把接收电缆保留在海底多年，以方便多次数据采集。在OBN数据采集中，至少两艘船：一艘震源船，拖拽着气枪震源排列，进行地震波激发；一艘放线船，作业时在固定排列位置处收放检波器(水中检波器和陆地检波器)，提取数据。OBN采集适应于更深海域。为了得到地下介质高精度的三维图像，必须精确地知道所有炮点和接收点的位置。GPS(Global Positioning System，全球定位系统)数据或者基于海岸的无线电定位，提供炮船精确位置。同时也要精确定位电缆船，把每一个检波器放置到预先设计的位置。
海底节点水陆检波器数据采集，提供了同一位置水中检波器数据和陆地检波器数据两种数据，这两种数据分别使用水中检波器和陆地检波器记录。水中检波器是一种压力检波器，记录的是地震波产生的压力变化；陆地检波器是一种质点速度检波器，记录的是质点速度变化。由于这两种检波器记录机理不同，对于同一位置处海平面多次波干扰，表现出不同特征。与水中检波器记录的海平面多次波干扰相比，陆地检波器记录的海平面多次波干扰表现出极性和振幅特征差异。两种检波器记录的海平面多次波干扰，极性是相反的，振幅是不同的，且相差一个与海底反射系数成比例的常数，这个常数值就是能量匹配系数。因此利用这种振幅和极性特征差异，可以有效消除海平面多次波干扰。将标定后的陆地检波器数据与对应的水中检波器数据相加，得到水陆检波器标定数据(上行波场数据)，消除了海平面多次波干扰；将标定后的陆地检波器数据与对应的水中检波器数据相减，得到了与海平面相关的多次波数据(下行波场数据)，用于后续上行波场与下行波场联合反褶积、去噪和偏移等处理，以进一步提高分辨率和信噪比。
常规处理方法，采用扫描方法计算确定能量匹配系数。采用预先设定一个能量匹配系数范围值和扫描步长，采用扫描方法给出一系列的能量匹配系数值，然后计算水中检波器数据和陆地检波器数据的数据和，再对数据和计算自相关函数，由自相关函数计算最大方差模，最后由最大的最大方差模值，确定出能量匹配系数数值。该方法需要大量的自相关计算和最大方差模计算，因此计算非常费时。同时，由于数据中包括着噪声，因此在使用能量匹配系数进行上行波场与下行波场分离后，分离出来的上行波场中包含着下行波场，分离出来的下行波场中包含着上行波场，即不能完全实现上行波场与下行波场的完全分离。
针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种海底节点地震数据上下行波场分离的方法，用以提高上下行波场地震数据分离的精度，该方法包括：
获取水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据；
根据水中检波器地震数据，确定水中检波器地震数据的平均自相关函数；根据水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据，确定水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的平均互相关函数，以及陆地检波器地震数据与水中检波器地震数据的平均互相关函数；根据陆地检波器地震数据，确定陆地检波器地震数据的平均自相关函数；
根据水中检波器地震数据的平均自相关函数，水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的平均互相关函数，陆地检波器地震数据与水中检波器地震数据的平均互相关函数，以及陆地检波器地震数据的平均自相关函数，确定分离因子特征方程系数；
根据分离因子特征方程系数，构造分离因子特征方程；
根据分离因子特征方程，执行迭代步骤，直至得到最佳分离因子值；
根据最佳分离因子值，确定最佳波场分离贡献因子值；
根据最佳波场分离贡献因子值，确定纯上行波场数据和纯下行波场数据。
本发明实施例还提供了一种海底节点地震数据上下行波场分离的装置，用以提高上下行波场地震数据分离的精度，该装置包括：
获取单元，用于获取水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据；
相关函数确定单元，用于根据水中检波器地震数据，确定水中检波器地震数据的平均自相关函数；根据水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据，确定水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的平均互相关函数，以及陆地检波器地震数据与水中检波器地震数据的平均互相关函数；根据陆地检波器地震数据，确定陆地检波器地震数据的平均自相关函数；
分离因子特征方程系数确定单元，用于根据水中检波器地震数据的平均自相关函数，水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的平均互相关函数，陆地检波器地震数据与水中检波器地震数据的平均互相关函数，以及陆地检波器地震数据的平均自相关函数，确定分离因子特征方程系数；
分离因子特征方程构造单元，用于根据分离因子特征方程系数，构造分离因子特征方程；
最佳分离因子值确定单元，用于根据分离因子特征方程，执行迭代步骤，直至得到最佳分离因子值；
最佳波场分离贡献因子值确定单元，用于根据最佳分离因子值，确定最佳波场分离贡献因子值；
上下行波场数据确定单元，用于根据最佳波场分离贡献因子值，确定纯上行波场数据和纯下行波场数据。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行海底节点地震数据上下行波场分离的方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行海底节点地震数据上下行波场分离的方法的计算机程序。
与现有技术中不能完全实现上下行波场的完全分离的方案相比较，本发明实施例提供的技术方案：
首先，本发明实施例提供的技术方案中分离因子特征方程系数是根据水陆检波器数据平均相关函数的自相关和互相关函数得到的，是水陆检波器地震数据的四阶累积量，而四阶累积量具有很强的抗噪性，使得上行与下行波场分离处理具有很强的抗噪能力。
其次，本发明实施例提供的技术方案实现了海底节点水中检波器道集数据和陆地检波器道集数据分离因子特征方程系数的计算，并实现了最佳分离因子的反演和最佳波场分离贡献因子的计算，从而实现了水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的最佳上行与下行波场分离处理，提高了上下行波场数据的分离精度。
另外，本发明实施例提供的技术方案中，通过迭代求取最佳分离因子值，并根据该最佳分离因子值求取了最佳波场分离贡献因子值，与常规求取最佳分离因子值的方法相比较，具有计算量小、计算速度快、稳定性好和计算精度高的特点。
综上，本发明实施例提供的技术方案提高了上下行波场数据分离的精度和效率，是消除水陆检波器地震数据中多次波，实现水陆检波器地震数据合并处理方法中最有效的方法，实现海底节点水陆检波器数据的上行与下行波场有效、快速分离处理，以消除地震数据中海水多次波干扰影响，有效地提高了地震数据信噪比和分辨率，并为后续处理提供高精度的上行波场与下行波场数据。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中：
图1是本发明实施例中海底节点地震数据上下行波场分离的方法的流程示意图；
图2(a)-图2(f)是本发明实施例中水陆检波器共检波点道集数据的对比示意图，横坐标是道号(Trace，对应水陆检数据时窗参数道顺序号)，纵坐标是地震数据传播时间(Time/ms，对应水陆检数据时窗参数时间样点顺序号)；其中：图2(a)：水中检波器数据；图2(b)：陆地检波器数据；图2(c)：上行波场数据；图2(d)：下行波场数据；图2(e)：Omega上行波场数据；图2(f)：Omega下行波场数据；
图3(a)-图3(d)是本发明实施例中水陆检波器炮集数据结果的对比示意图，横坐标是道号(Trace，对应水陆检数据时窗参数道顺序号)，纵坐标是地震数据传播时间(Time/ms，对应水陆检数据时窗参数时间样点顺序号)；其中：图3(a)：水中检波器数据；图3(b)：陆地检波器数据；图3(c)：上行波场数据；图3(d)：下行波场数据；
图4(a)-图4(f)是本发明实施例中水陆检波器叠加数据的对比示意图，横坐标是共中心点道号(CMP号)，纵坐标是地震数据传播时间(Time/ms，对应水陆检数据时窗参数时间样点顺序号)；其中：图4(a)：水中检波器数据；图4(b)：陆地检波器数据；图4(c)：上行波场数据；图4(d)：下行波场数据；图4(e)：Omega上行波场数据；图4(f)：Omega下行波场数据；
图5是本发明实施例中海底节点地震数据上下行波场分离的装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在海洋海底结点(Ocean Bottom Node，OBN)数据采集中，可以在同一位置同时记录水中检波器数据与陆地检波器数据两种数据。由于两种数据位于相同位置，它们同时记录到海平面产生的多次波。通过两种数据的合理组合，可以有效地消除地震数据中海水产生的多次波。本发明涉及油田的勘探、开发、开采技术，具体是为反映地下地层层位、油藏描述提供高分辨率的地震图形和海底节点数据的上下行波场分离的方法，特别适用于海上采集的叠前水中检波器和陆地检波器地震数据合并处理，达到消除地震数据海平面多次波、提高地震数据信噪比和分辨率，并为后续处理提供上行波场与下行波场数据目的。
由于发明人考虑到不能完全实现上行波场与下行波场的完全分离的技术问题，因此提出了一种快速、准确地进行海底节点地震数据上下行波场分离的方案。该方案引入了上行波场中下行波场的能量系数和下行波场中上行波场的能量系数两个参数，同时采用直接计算确定最佳能量匹配系数、上行波场中下行波场的能量系数和下行波场中上行波场的能量系数三个分离因子参数、以及四个波场分离贡献因子参数，以实现上行波场与下行波场完全分离，分离出来的上行波场中不包含着下行波场，分离出来的下行波场中不包含着上行波场。下面对该海底节点地震数据上下行波场分离的方案进行详细介绍。
图1是本发明实施例中海底节点地震数据上下行波场分离的方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤101：获取水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据；
步骤102：根据水中检波器地震数据，确定水中检波器地震数据的平均自相关函数；根据水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据，确定水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的平均互相关函数，以及陆地检波器地震数据与水中检波器地震数据的平均互相关函数；根据陆地检波器地震数据，确定陆地检波器地震数据的平均自相关函数；
步骤103：根据水中检波器地震数据的平均自相关函数，水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的平均互相关函数，陆地检波器地震数据与水中检波器地震数据的平均互相关函数，以及陆地检波器地震数据的平均自相关函数，确定分离因子特征方程系数；
步骤104：根据分离因子特征方程系数，构造分离因子特征方程；
步骤105：根据分离因子特征方程，执行迭代步骤，直至得到最佳分离因子值；
步骤106：根据最佳分离因子值，确定最佳波场分离贡献因子值；
步骤107：根据最佳波场分离贡献因子值，确定纯上行波场数据和纯下行波场数据。
与现有技术中不能完全实现上下行波场的完全分离的方案相比较，本发明实施例提供的技术方案：
首先，本发明实施例提供的技术方案中分离因子特征方程系数是根据水陆检波器数据平均相关函数的自相关和互相关函数得到的，是水陆检波器地震数据的四阶累积量，而四阶累积量具有很强的抗噪性，使得上行与下行波场分离处理具有很强的抗噪能力。
其次，本发明实施例提供的技术方案实现了海底节点水中检波器道集数据和陆地检波器道集数据分离因子特征方程系数的计算，并实现了最佳分离因子的反演和最佳波场分离贡献因子的计算，从而实现了水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的最佳上行与下行波场分离处理，提高了上下行波场数据的分离精度。
另外，本发明实施例提供的技术方案中，通过迭代求取最佳分离因子值，并根据该最佳分离因子值求取了最佳波场分离贡献因子值，与常规求取最佳分离因子值的方法相比较，具有计算量小、计算速度快、稳定性好和计算精度高的特点。
综上，本发明实施例提供的技术方案提高了上下行波场数据分离的精度和效率，是消除水陆检波器地震数据中多次波，实现水陆检波器地震数据合并处理方法中最有效的方法，实现海底节点水陆检波器数据的上行与下行波场有效、快速分离处理，以消除地震数据中海水多次波干扰影响，有效地提高了地震数据信噪比和分辨率，并为后续处理提供高精度的上行波场与下行波场数据。
具体实施时，上述纯上行波场数据指的是：分离出来的上行波场中不包含着下行波场，上述纯下行波场数据指的是：分离出来的下行波场中不包含着上行波场。
下面对本发明实施例涉及的各个步骤进行详细介绍如下。
一、首先、介绍上述步骤101。
在一个实施例中，获取水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据，包括：在获取水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据后，对水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据进行预处理。
具体实施时，预处理是指对地震数据置标签、定义观测系统、海底结点(OBN)水中检波器与陆地检波器地震数据分离、速度分析、叠加等预处理工作，该预处理的工作进一步提高了上下行波场数据分离精度和效率。本发明的技术方案也适用于海面双检拖缆、海底电缆(OBC)等海洋采集的水中检波器与陆地检波器地震数据。
二、其次、介绍上述步骤102。
该步骤102为计算水陆检波器数据平均相关函数的步骤，具体地：
可以按照以下公式计算确定水中检波器数据平均自相关函数a(k)
Figure BDA0001979584760000071
可以按照以下公式计算确定水陆检波器数据平均互相关函数b(k)
Figure BDA0001979584760000072
可以按照以下公式计算确定陆水检波器数据平均互相关函数c(k)
Figure BDA0001979584760000081
可以按照以下公式计算确定陆地检波器数据平均自相关函数d(k)
Figure BDA0001979584760000082
式中，Gi,j是陆地检波器数据，Hi,j是水中检波器数据；k是相关函数延迟顺序号，k＝0,1,2,…,KK，(KK+1)是相关函数长度，相关函数包括自相关函数和互相关函数；i是时窗参数道的顺序号，i＝1,2,…,M，M是时窗参数总道数；j是时窗参数时间样点的顺序号，j＝1,2,…,N，N是时窗参数时间样点数。
具体实施时，在步骤102中相关函数包括自相关函数和互相关函数，是根据水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据计算出来，可以在数据分离之前，计算并保存下来，每次数据分离时直接应用。
三、接着介绍上述步骤103。
具体实施时，可以按照以下公式计算确定分离因子特征方程系数fm(m＝1,2,…,10)，具体地：
Figure BDA0001979584760000083
Figure BDA0001979584760000084
Figure BDA0001979584760000085
四、接着，介绍上述步骤104。
具体实施时，可以按照以下公式构造分离因子特征方程：
Figure BDA0001979584760000086
式中，Q表示纯上行波场和纯下行波场互相关函数能量，表示目标函数，是纯上行波场
Figure BDA0001979584760000091
和纯下行波场/>
Figure BDA0001979584760000092
互相关函数P(k)的平方和，即纯上行波场和纯下行波场互相关函数能量，α是能量匹配系数，β是上行波场中下行波场的能量系数，γ是下行波场中上行波场的能量系数；α、β和γ简称为上行波场与下行波场的分离因子，是需要计算求取的参数。
具体实施时，在步骤104中，根据步骤103中计算的分离因子特征方程系数，构造分离因子特征方程，可以在分离之前，计算并保存下来，每次数据分离时直接应用。
五、接着，介绍上述步骤105。
在一实施例中，根据分离因子特征方程，执行迭代步骤，直至得到最佳分离因子值，包括：
根据分离因子特征方程，执行迭代步骤，确定一阶最佳分离因子值；
根据分离因子特征方程及一阶最佳分离因子值，执行迭代步骤，确定二阶最佳分离因子值；
根据分离因子特征方程及二阶最佳分离因子值，执行迭代步骤，确定三阶最佳分离因子值；所述三阶最佳分离因子值为最佳分离因子值。
1、首先，介绍确定一阶最佳分离因子值的过程：
第一步：按照以下公式设置一阶精度分离因子值
Figure BDA0001979584760000097
第二步：设置γ0＝0；
第三步：使用
Figure BDA0001979584760000098
和γ0，按照以下公式计算A0和B0
Figure BDA0001979584760000093
Figure BDA0001979584760000094
按照以下公式计算β0；
Figure BDA0001979584760000095
第四步：使用
Figure BDA0001979584760000099
γ0和β0，由方程(6)计算/>
Figure BDA0001979584760000096
第五步：使用
Figure BDA0001979584760000101
和β0，按照以下公式计算A2和B2
Figure BDA0001979584760000102
Figure BDA0001979584760000103
按照以下公式计算γ1；
Figure BDA0001979584760000104
第六步：使用
Figure BDA0001979584760000105
和γ1，按照以下公式计算A1和B1，
Figure BDA0001979584760000106
/>
Figure BDA0001979584760000107
按照以下公式计算β1；
Figure BDA0001979584760000108
第七步：使用
Figure BDA0001979584760000109
γ1和β1，由方程(6)计算/>
Figure BDA00019795847600001010
第八步：设置门槛值QMin，对比条件
Figure BDA00019795847600001011
如果不满足方程(17)，设置
β0＝β1，γ0＝γ1 (18)
执行第三步，如果满足方程(17)，则
Figure BDA00019795847600001012
第九步：使用
Figure BDA00019795847600001013
和/>
Figure BDA00019795847600001014
由方程(6)计算/>
Figure BDA00019795847600001015
第十步：对不同的，执行第二步到第九步，得到11个
Figure BDA00019795847600001016
值，其中最小值所对应的
Figure BDA00019795847600001017
和/>
Figure BDA00019795847600001018
就是最佳参数值，即
Figure BDA0001979584760000111
Figure BDA0001979584760000112
和/>
Figure BDA0001979584760000113
就是精度为0.1的最佳值，即一阶最佳分离因子值。
通过上述可知，根据分离因子特征方程，执行迭代步骤，确定一阶最佳分离因子值包括：根据分离因子特征方程，执行迭代步骤，该迭代步骤包括：给定一个一阶精度分离因子值(例如能量匹配系数α)，如αi1＝0.1i1，i1＝0,1,2,...,10，通过迭代执行得到多个Q，直到前后两次迭代得到的Q差值小于预设阈值时，最小Q值对应的α、β和γ即为一阶最佳分离因子值，即得到了一阶最佳分离因子值。
2、其次，介绍确定二阶最佳分离因子值的过程：
具体实施时，可以按照以下公式设置二阶精度分离因子值：
Figure BDA0001979584760000114
执行上述“1”中“确定一阶最佳分离因子值的过程”的第二步到第十步，第十步得到13个
Figure BDA0001979584760000115
值，方程(20)也成为方程(22)：
Figure BDA0001979584760000116
Figure BDA0001979584760000117
和/>
Figure BDA0001979584760000118
就是精度为0.01的最佳值，即二阶最佳分离因子值。
通过上述可知，根据分离因子特征方程及一阶最佳分离因子值，执行迭代步骤，确定二阶最佳分离因子值，包括：根据分离因子特征方程，以及上述步骤“1”中得到的一阶最佳分离因子值，执行迭代步骤，确定二阶最佳分离因子值，该迭代步骤包括：给定一个二阶精度分离因子值(例如能量匹配系数α)，如
Figure BDA0001979584760000119
i3＝-6,-5,-4,...,4,5,6，通过迭代执行得到多个Q，最小Q值对应的α、β和γ即为二阶最佳分离因子值。
3、接着、介绍确定三阶最佳分离因子值的过程：
具体实施时，可以按照以下公式设置三阶精度分离因子值：
Figure BDA00019795847600001110
执行上述“1”中“确定一阶最佳分离因子值的过程”的，第十步得到13个
Figure BDA00019795847600001111
值，方程(20)也成为方程(24)：
Figure BDA00019795847600001112
Figure BDA00019795847600001113
和/>
Figure BDA00019795847600001114
就是精度为0.001的最佳值，即三阶最佳分离因子
通过上述可知，根据分离因子特征方程及二阶最佳分离因子值，执行迭代步骤，确定三阶最佳分离因子值，包括：根据分离因子特征方程，以及上述步骤“2”中得到的二阶最佳分离因子值，执行迭代步骤，确定三阶最佳分离因子值，该迭代步骤包括：给定一个三阶精度分离因子值(例如能量匹配系数α)，如
Figure BDA0001979584760000121
i3＝-6,-5,-4,...,4,5,6，通过迭代执行得到多个Q，最小Q值对应的α、β和γ即为三阶最佳分离因子值。
4、确定最佳分离因子值：
具体实施时，可以按照以下公式确定分离因子值：
Figure BDA0001979584760000122
就是最佳α、β和γ值。快速逐次迭代法，通过27次α扫描、几次β和γ迭代计算，就可以得到最佳α、β和γ值。而常规扫描，需要1003003001次Q值计算，才可以得到最佳α、β和γ值，因此，本发明实施例提供的方案进一步提高了上下行波场数据分离精度和效率，进而提高了地震数据信噪比和分辨率。
六、接着，介绍上述步骤106：
在一实施例中，所述最佳波场分离贡献因子值包括：水中检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，水中检波器地震数据对下行波场的贡献因子值，陆地检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，以及陆地检波器地震数据对下行波场的贡献因子值。
具体实施时，可以按照以下公式计算四个最佳波场分离贡献因子：
Figure BDA0001979584760000123
Figure BDA0001979584760000124
是水检数据对上行波场贡献系数(水中检波器地震数据对上行波场的贡献因子值)，/>
Figure BDA0001979584760000125
是水检数据对下行波场贡献系数(水中检波器地震数据对下行波场的贡献因子值)，/>
Figure BDA0001979584760000126
是陆检数据对上行波场贡献系数(陆地检波器地震数据对上行波场的贡献因子值)，/>
Figure BDA0001979584760000127
是陆检数据对下行波场贡献系数(陆地检波器地震数据对下行波场的贡献因子值)，这四个参数称为水陆检数据上下行波场波场分离贡献因子。/>
七、接着，介绍上述步骤107。
在一实施例中，根据最佳波场分离贡献因子值，确定纯上行波场数据和纯下行波场数据，可以包括：
根据水中检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，以及水中检波器地震数据对下行波场的贡献因子值，确定纯上行波场数据；
根据陆地检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，以及陆地检波器地震数据对下行波场的贡献因子值，确定纯下行波场数据。
具体实施时，可以按照以下公式计算纯上行波场数据
Figure BDA0001979584760000131
Figure BDA0001979584760000132
可以按照以下公式计算纯下行波场数据
Figure BDA0001979584760000133
Figure BDA0001979584760000134
八、最后，介绍确定纯上行波场数据和纯下行波场数据之后的步骤。
在一个实施例中，根据所述纯上行波场数据和纯下行波场数据，绘制水中检波器以及陆地检波器的上行波场与下行波场数据剖面；
存储水中检波器以及陆地检波器的上行波场与下行波场数据。
具体实施时，在确定纯上行波场数据和纯下行波场数据之后，绘制水陆检波器波器上行波场与下行波场数据剖面，达到了方便工作人员开展后续工作的效果，同时，存储水陆检波器上行波场与下行波场数据，达到了方便工作人员后续对地震数据分析的效果。
如图2(a)至图4(f)所示，经过发明人反复的大量实践经验，进行了合成数据和实际数据处理验证，与现有技术中不能完全实现上下行波场的完全分离的方案相比较，本发明实施例提供的技术方案实现了海底节点水陆检波器数据的上行与下行波场有效、快速分离处理，以消除地震数据中海水多次波干扰影响，有效地提高了地震数据信噪比和分辨率，并为后续处理提供高精度的上行波场与下行波场数据。下面对该数据处理验证的方案进行介绍。
图2(a)-图2(f)是水陆检波器共检波点道集数据对比，图2(a)是水中检波器数据，图2(b)是陆地检波器数据，图2(c)是本发明分离出来的上行波场数据，图2(d)是本发明分离出来的下行波场数据，图2(e)是Omega处理的上行波场数据，图2(f)是Omega处理的下行波场数据；图3(a)-图3(d)是水陆检波器炮集数据结果对比，图3(a)是水中检波器数据，图3(b)是陆地检波器数据，图3(c)是本发明分离出来的上行波场数据，图3(d)是本发明分离出来的下行波场数据；图4(a)-图4(f)是水陆检波器叠加数据对比，图4(a)是水中检波器数据，图4(b)是陆地检波器数据，图4(c)是本发明分离出来的上行波场数据，图4(d)是本发明分离出来的下行波场数据，图4(e)是Omega处理的上行波场数据，图4(f)是Omega处理的下行波场数据。由图2(a)-图4(f)可以看出，利用本专利，有效地分离出上行波场数据和下行波场数据，且消除了水层产生的多次波干扰，提高了海洋数据信噪比；利用本专利上下行波场分离技术，有效拓宽了海洋数据有效频带，提高了海洋数据分辨率。与Omega处理结果相比，总体效果相似，但在某些细节上，要优于Omega处理结果。因此本发明上下行波场分离技术，满足了实际数据处理的需要。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种海底节点地震数据上下行波场分离的装置，如下面的实施例。由于海底节点地震数据上下行波场分离的装置解决问题的原理与上述海底节点地震数据上下行波场分离的方法相似，因此海底节点地震数据上下行波场分离的装置的实施可以参考上述海底节点地震数据上下行波场分离的方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“模块”或者“单元”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图5是本发明实施例中海底节点地震数据上下行波场分离的装置的结构示意图，如图5所示，该装置包括：
获取单元01，用于获取水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据；
相关函数确定单元02，用于根据水中检波器地震数据，确定水中检波器地震数据的平均自相关函数；根据水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据，确定水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的平均互相关函数，以及陆地检波器地震数据与水中检波器地震数据的平均互相关函数；根据陆地检波器地震数据，确定陆地检波器地震数据的平均自相关函数；
分离因子特征方程系数确定单元03，用于根据水中检波器地震数据的平均自相关函数，水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的平均互相关函数，陆地检波器地震数据与水中检波器地震数据的平均互相关函数，以及陆地检波器地震数据的平均自相关函数，确定分离因子特征方程系数；
分离因子特征方程构造单元04，用于根据分离因子特征方程系数，构造分离因子特征方程；
最佳分离因子值确定单元05，用于根据分离因子特征方程，执行迭代步骤，直至得到最佳分离因子值；
最佳波场分离贡献因子值确定单元06，用于根据最佳分离因子值，确定最佳波场分离贡献因子值；
上下行波场数据确定单元07，用于根据最佳波场分离贡献因子值，确定纯上行波场数据和纯下行波场数据。
在一个实施例中，所述最佳分离因子值确定单元具体可以用于：
根据分离因子特征方程，执行迭代步骤，确定一阶最佳分离因子值；
根据分离因子特征方程及一阶最佳分离因子值，执行迭代步骤，确定二阶最佳分离因子值；
根据分离因子特征方程及二阶最佳分离因子值，执行迭代步骤，确定三阶最佳分离因子值；所述三阶最佳分离因子值为最佳分离因子值。
在一个实施例中，所述最佳波场分离贡献因子值可以包括：水中检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，水中检波器地震数据对下行波场的贡献因子值，陆地检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，以及陆地检波器地震数据对下行波场的贡献因子值；
所述上下行波场数据确定单元具体可以用于：
根据水中检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，以及水中检波器地震数据对下行波场的贡献因子值，确定纯上行波场数据；
根据陆地检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，以及陆地检波器地震数据对下行波场的贡献因子值，确定纯下行波场数据。
在一个实施例中，所述分离因子特征方程可以为：
Figure BDA0001979584760000151
式中，Q表示纯上行波场和纯下行波场互相关函数能量；α、β和γ为上行波场与下行波场的分离因子；其中，α是能量匹配系数，β是上行波场中下行波场的能量系数，γ是下行波场中上行波场的能量系数；f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f78是分离因子特征方程系数。
在一个实施例中，所述获取单元具体用于：在获取水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据后，对水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据进行预处理。
在一个实施例中，上述海底节点地震数据上下行波场分离的装置还可以包括：
绘制单元，用于根据所述纯上行波场数据和纯下行波场数据，绘制水中检波器以及陆地检波器的上行波场与下行波场数据剖面；
存储处理单元，用于存储水中检波器以及陆地检波器的上行波场与下行波场数据。
下面再举一实例，以便于理解本发明如何实施。
下面实例中提到的公式(1)-(34)指的是实例中的公式，这些公式的实施也可以参照上面实施例介绍的公式(1)-(28)的介绍。
具体实施时，双检地震数据采集的数据，提供了同一位置水中检波器数据和陆地检波器数据两种数据。上行波场Ui,j和下行波场Di,j可以表示为
Ui,j＝Hi,j+αGi,j (1)
Di,j＝Hi,j-αGi,j (2)
式中，Hi,j是水中检波器数据，Gi,j是陆地检波器数据，α是能量匹配系数。由于上行波场Ui,j中还包含着少量下行波场Di,j，下行波场Di,j中还包含着少量上行波场Ui,j，表示为
Figure BDA0001979584760000161
Figure BDA0001979584760000162
这里，
Figure BDA0001979584760000163
是纯上行波场，/>
Figure BDA0001979584760000164
是纯下行波场，β是上行波场中下行波场的能量系数，γ是下行波场中上行波场的能量系数。由方程(1)、(2)、(3)和(4)，有
Figure BDA0001979584760000165
/>
Figure BDA0001979584760000166
纯上行波场
Figure BDA0001979584760000171
和纯下行波场/>
Figure BDA0001979584760000172
的互相关函数为
Figure BDA0001979584760000173
这里，k是互相关函数延迟样点顺序号，(KK+1)是互相关函数长度。将方程(5)和(6)代入方程(7)，有
Figure BDA0001979584760000174
令，
Figure BDA0001979584760000175
Figure BDA0001979584760000176
Figure BDA0001979584760000177
Figure BDA0001979584760000178
方程(9)代入方程(8)，有
Figure BDA0001979584760000179
令目标函数
Figure BDA00019795847600001710
令：
Figure BDA00019795847600001711
Figure BDA00019795847600001712
Figure BDA0001979584760000181
/>
将方程(10)和方程(12)代入方程(11)，有
Figure BDA0001979584760000182
令
Figure BDA0001979584760000183
方程(14)两边对β和γ求导，
Figure BDA0001979584760000184
Figure BDA0001979584760000185
并令
Figure BDA0001979584760000186
Figure BDA0001979584760000191
Figure BDA0001979584760000192
/>
Figure BDA0001979584760000193
方程(15)和(16)的导数为零，简化整理，有
Figure BDA0001979584760000194
Figure BDA0001979584760000195
使用下面逐次迭代算法，可以快速确定α、β和γ：
第一步：分别让
Figure BDA0001979584760000196
第二步：设置γ0＝0；
第三步：使用
Figure BDA0001979584760000197
和γ0，由方程(17)和(18)计算A1和B1，再由方程(21)计算出β0；
第四步：使用
Figure BDA0001979584760000198
γ0和β0，由方程(13)计算/>
Figure BDA0001979584760000199
第五步：使用
Figure BDA00019795847600001910
和β0，由方程(19)和(20)计算A2和B2，再由方程(22)计算出γ1；
第六步：使用
Figure BDA00019795847600001911
和γ1，由方程(17)和(18)计算A1和B1，再由方程(21)计算出β1；
第七步：使用
Figure BDA00019795847600001912
γ1和β1，由方程(13)计算/>
Figure BDA00019795847600001913
第八步：设置门槛值QMin，对比条件
Figure BDA00019795847600001914
如果不满足方程(24)，设置
β0＝β1，γ0＝γ1 (25)
执行第三步，如果满足方程(24)，则
Figure BDA0001979584760000201
第九步：使用
Figure BDA0001979584760000202
和/>
Figure BDA0001979584760000203
由方程(13)计算/>
Figure BDA0001979584760000204
第十步：对不同的，执行第二步到第九步，得到11个
Figure BDA0001979584760000205
值，其中最小值所对应的
Figure BDA0001979584760000206
和/>
Figure BDA0001979584760000207
就是最佳参数值，即
Figure BDA0001979584760000208
Figure BDA0001979584760000209
和/>
Figure BDA00019795847600002010
就是精度为0.1的最佳值，即一阶最佳分离因子；
第十一步：设置
Figure BDA00019795847600002011
执行上述步骤第二步到第十步，第十步得道13个
Figure BDA00019795847600002012
值，方程(27)也成为方程(29)：/>
Figure BDA00019795847600002013
Figure BDA00019795847600002014
和/>
Figure BDA00019795847600002015
就是精度为0.01的最佳值，即二阶最佳分离因子；
第十二步：设置
Figure BDA00019795847600002016
执行上述步骤第二步到第十步，第十步得道13个
Figure BDA00019795847600002017
值，方程(27)也成为方程(31)：
Figure BDA00019795847600002018
Figure BDA00019795847600002019
和/>
Figure BDA00019795847600002020
就是精度为0.001的最佳值，即三阶最佳分离因子；
第十三步：设置
Figure BDA00019795847600002021
就是最佳α、β和γ值。快速逐次迭代法，通过27次α扫描、几次β和γ迭代计算，就可以得到最佳α、β和γ值。而常规扫描，需要1003003001次Q值计算，才可以得到最佳α、β和γ值。将α、β和γ代入方程(5)和(6)，得到纯上行波场
Figure BDA00019795847600002022
纯下行波场/>
Figure BDA0001979584760000211
计算四个最佳波场分离贡献因子
Figure BDA0001979584760000212
Figure BDA0001979584760000213
Figure BDA0001979584760000214
是水检数据对上行波场贡献系数，/>
Figure BDA0001979584760000215
是水检数据对下行波场贡献系数，/>
Figure BDA0001979584760000216
是陆检数据对上行波场贡献系数，/>
Figure BDA0001979584760000217
是陆检数据对下行波场贡献系数，这四个参数称为水陆检数据上下行波场波场分离贡献因子；
计算纯上行波场数据和纯下行波场数据，按照以下公式计算纯上行波场数据
Figure BDA0001979584760000218
Figure BDA0001979584760000219
按照以下公式计算纯下行波场数据
Figure BDA00019795847600002110
Figure BDA00019795847600002111
结合上述实例的介绍，下面再总结下本发明的海底节点数据上下行波场分离的方法的重点思路，以便于理解本发明如何实施，采用如下技术方案实现，包括以下步骤：
(1)用地震人工震源激发和采集海底节点水中检波器与陆地检波器地震数据，并对地震数据置标签、定义观测系统、水中检波器与陆地检波器地震数据分离、速度分析、叠加等预处理工作；
(2)计算水陆检波器数据平均相关函数；
按照公式(9)计算确定水中检波器数据平均自相关函数a(k)、水陆检波器数据平均互相关函数b(k)、陆水检波器数据平均互相关函数c(k)和陆地检波器数据平均自相关函数d(k)；
(3)计算特征方程系数；
按照方程(12)计算确定特征方程系数fm；
(4)构造特征方程；
按照方程(13)构造特征方程；
(5)计算确定一阶最佳分离因子；
按照方程(27)计算确定一阶最佳分离因子；
(6)计算确定二阶最佳分离因子；
按照方程(29)计算确定二阶最佳分离因子；
(7)计算确定三阶最佳分离因子；
按照方程(31)计算确定三阶精度最佳分离因子；
(8)计算确定最佳分离因子；
按照方程(32)计算确定分离因子值α、β和γ值；
(9)计算四个最佳波场分离贡献因子；
按照方程(33)计算确定波场分离贡献因子
Figure BDA0001979584760000221
和/>
Figure BDA0001979584760000222
(10)计算纯上行波场数据和纯下行波场数据；
按照方程(34)和(35)分别计算纯上行波场数据
Figure BDA0001979584760000223
和纯下行波场数据/>
Figure BDA0001979584760000224
(11)绘制和存储水陆检波器上行波场与下行波场数据剖面水陆检波器数据。
通过上述可知，本发明实施例提供的方案实现了快速、准确地进行最佳能量匹配系数、上行波场中下行波场的能量系数和下行波场中上行波场的能量系数三个分离因子参数反演以及四个波场分离贡献因子参数计算等，实现水中检波器数据和陆地检波器数据上行波场与下行波场分离处理，达到消除地震数据中海水多次波干扰影响，提高地震数据信噪比和分辨率，并为后续上行波场与下行波场联合反褶积、去噪和偏移等处理，提供上行波场与下行波场数据，以达到进一步提高分辨率和信噪比目的。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行海底节点地震数据上下行波场分离的方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行海底节点地震数据上下行波场分离的方法的计算机程序。
本发明实施提供的技术方案的有益技术效果为：
本发明的海底节点数据上下行波场分离的方法，是消除水陆检波器地震数据中多次波，实现水陆检波器地震数据合并处理(上行波场数据)的方法中最有效的方法，实现海底节点水陆检波器数据的上行与下行波场分离处理，以消除地震数据中海水多次波干扰影响，有效提高地震数据信噪比和分辨率，并为后续处理提供上行波场与下行波场数据。
本发明的海底节点数据上下行波场分离的方法，实现了海底节点水中检波器道集数据和陆地检波器道集数据分离因子特征方程系数计算，实现了最佳分离因子反演和波场分离贡献因子计算，实现了水中检波器数据与陆地检波器数据的最佳上行与下行波场分离处理。
本发明的海底节点数据上下行波场分离的方法，具有计算量小、计算速度快、稳定性好和计算精度高的特点。
本发明的海底节点数据上下行波场分离的方法，分离因子特征方程系数是水陆检波器数据平均相关函数的自相关和互相关函数，是水陆检波器地震数据的四阶累积量，而四阶累积量具有很强的抗噪性，使得上行与下行波场分离处理具有很强的抗噪能力。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。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 (7)

1.一种海底节点地震数据上下行波场分离的方法，其特征在于，包括：
获取水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据；
根据水中检波器地震数据，确定水中检波器地震数据的平均自相关函数；根据水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据，确定水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的平均互相关函数，以及陆地检波器地震数据与水中检波器地震数据的平均互相关函数；根据陆地检波器地震数据，确定陆地检波器地震数据的平均自相关函数；
根据水中检波器地震数据的平均自相关函数，水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的平均互相关函数，陆地检波器地震数据与水中检波器地震数据的平均互相关函数，以及陆地检波器地震数据的平均自相关函数，确定分离因子特征方程系数；
根据分离因子特征方程系数，构造分离因子特征方程；
根据分离因子特征方程，执行迭代步骤，确定一阶最佳分离因子值；根据分离因子特征方程及一阶最佳分离因子值，执行迭代步骤，确定二阶最佳分离因子值；根据分离因子特征方程及二阶最佳分离因子值，执行迭代步骤，确定三阶最佳分离因子值；所述三阶最佳分离因子值为最佳分离因子值；
根据最佳分离因子值，确定最佳波场分离贡献因子值；所述最佳波场分离贡献因子值包括：水中检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，水中检波器地震数据对下行波场的贡献因子值，陆地检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，以及陆地检波器地震数据对下行波场的贡献因子值；
根据水中检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，以及水中检波器地震数据对下行波场的贡献因子值，确定纯上行波场数据；根据陆地检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，以及陆地检波器地震数据对下行波场的贡献因子值，确定纯下行波场数据。
2.如权利要求1所述的海底节点地震数据上下行波场分离的方法，其特征在于，所述分离因子特征方程为：
Figure FDA0004109691550000021
式中，Q表示纯上行波场和纯下行波场互相关函数能量，α、β和γ为上行波场与下行波场的分离因子；其中，α是能量匹配系数，β是上行波场中下行波场的能量系数，γ是下行波场中上行波场的能量系数；f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f78是分离因子特征方程系数。
3.如权利要求1所述的海底节点地震数据上下行波场分离的方法，其特征在于，获取水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据，包括：在获取水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据后，对水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据进行预处理。
4.如权利要求1所述的海底节点地震数据上下行波场分离的方法，其特征在于，还包括：
根据所述纯上行波场数据和纯下行波场数据，绘制水中检波器以及陆地检波器的上行波场与下行波场数据剖面；
存储水中检波器以及陆地检波器的上行波场与下行波场数据。
5.一种海底节点地震数据上下行波场分离的装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据；
相关函数确定单元，用于根据水中检波器地震数据，确定水中检波器地震数据的平均自相关函数；根据水中检波器地震数据和陆地检波器地震数据，确定水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的平均互相关函数，以及陆地检波器地震数据与水中检波器地震数据的平均互相关函数；根据陆地检波器地震数据，确定陆地检波器地震数据的平均自相关函数；
分离因子特征方程系数确定单元，用于根据水中检波器地震数据的平均自相关函数，水中检波器地震数据与陆地检波器地震数据的平均互相关函数，陆地检波器地震数据与水中检波器地震数据的平均互相关函数，以及陆地检波器地震数据的平均自相关函数，确定分离因子特征方程系数；
分离因子特征方程构造单元，用于根据分离因子特征方程系数，构造分离因子特征方程；
最佳分离因子值确定单元，用于根据分离因子特征方程，执行迭代步骤，确定一阶最佳分离因子值；根据分离因子特征方程及一阶最佳分离因子值，执行迭代步骤，确定二阶最佳分离因子值；根据分离因子特征方程及二阶最佳分离因子值，执行迭代步骤，确定三阶最佳分离因子值；所述三阶最佳分离因子值为最佳分离因子值；
最佳波场分离贡献因子值确定单元，用于根据最佳分离因子值，确定最佳波场分离贡献因子值；所述最佳波场分离贡献因子值包括：水中检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，水中检波器地震数据对下行波场的贡献因子值，陆地检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，以及陆地检波器地震数据对下行波场的贡献因子值；
上下行波场数据确定单元，用于根据水中检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，以及水中检波器地震数据对下行波场的贡献因子值，确定纯上行波场数据；根据陆地检波器地震数据对上行波场的贡献因子值，以及陆地检波器地震数据对下行波场的贡献因子值，确定纯下行波场数据。
6.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一所述方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至4任一所述方法的计算机程序。
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