CN112305593B - 异常初至波识别方法及装置 - Google Patents
异常初至波识别方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112305593B CN112305593B CN201910664529.6A CN201910664529A CN112305593B CN 112305593 B CN112305593 B CN 112305593B CN 201910664529 A CN201910664529 A CN 201910664529A CN 112305593 B CN112305593 B CN 112305593B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- arrival
- wave
- channel
- average value
- abnormal
- 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
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 title claims abstract description 82
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 39
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 49
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 claims description 2
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 235000001729 chan in Nutrition 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 1
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
-
- 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
- G01V1/36—Effecting static or dynamic corrections on records, e.g. correcting spread; Correlating seismic signals; Eliminating effects of unwanted energy
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
本发明提供一种异常初至波识别方法及装置，包括：确定获取的单炮地震数据中每道地震道每个采样点的能量比值，基于能量比值确定初至波位置曲线，基于初至波位置曲线，单炮地震数据的相邻道初至时差的平均值，利用排列组合法检测待判别道的初至波的异常，确定并去除不连续的异常初至，从初至波位置曲线中的连续的初至中选择道数最多的一段初至作为基准初至，利用滑动线性拟合初至时间计算基准初至的一端初至波对应的平均速度、初至波校正前后时间差的平均值、待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值，根据两个差的平均值的差的绝对值识别连续的异常初至。该方案提高了自动拾取判别异常初至波的质量。
Description
技术领域
本发明涉及石油地球物理勘探资料处理技术领域，特别涉及一种异常初至波识别方法及装置。
背景技术
随着高密度高效采集技术的应用越来越广泛，勘探的目标区逐渐转向复杂地表条件的地区，低信噪比海量数据的初至拾取工作面临巨大的挑战，传统方法需花费大量的人力和时间进行初至拾取，大量的交互影响拾取精度和效率。
到目前为止，初至拾取技术的研究与应用已有近40年的历史,许多学者从不同角度研究了不同的初至自动拾取方法并取得了很大进展，目前的初至拾取算法在处理高信噪比地震资料时，能够准确地拾取初至波，其结果具有一定的可信度，但是在处理低信噪比地震资料时，拾取结果的有效性明显降低，易出现错拾漏拾的情况，不能保证拾取结果的可靠性和准确性。为了提高自动拾取的质量，Khan提出采用两步法拾取初至，第一步是拾取初至波，第二步是对拾取初至根据初至波峰振幅比、旁瓣振幅等属性进行判别。Sabbione等提出的三种拾取方法和自动质量控制技术结合的初至拾取算法适用于地形起伏变化不大的探区，对于山地和黄土塬起伏地表该方法将不能有效拾取初至。上述质量监控技术对近地表的厚度、速度空间相对稳定地区的初至波判别效果较好，而对于近地表构造复杂导致初至信噪比低、串层现象严重等的地震资料，现有的方法无法有效地进行判别异常初至。
综合研讨目前的初至波自动拾取算法，在初步拾取完初至后，由于严重干扰的影响，某些道初至拾取不正确，如果把这些数据值和正常初至放在一起进行统计分析，可能会影响地质信息结果的正确性。这时若能将该异常初至剔除不用，即可使结果更符合地下客观情况，但如果可疑初至在误差的准许范围之内而被抛之不用，又可能忽略了重要的地下信息。而现有技术中没有一种方法能准确地判别异常初至波。
发明内容
本发明实施例提供了一种异常初至波识别方法及装置，解决了现有技术中缺乏能准确地判别异常初至波方法的技术问题。
本发明实施例提出的异常初至波识别方法包括：
采集单炮地震数据，所述单炮地震数据包括多道地震道，每道地震道包括多个采样点；
确定每道地震道每个采样点的能量比值，根据所述每道地震道每个采样点的能量比值确定每道地震道的能量比值曲线，将每道地震道的能量比值曲线上最大值对应的采样点点号确定为初至波峰点的位置；
根据每道地震道的初至波峰点的位置，确定单炮地震数据的初至波位置曲线；
基于所述初至波位置曲线，将每一地震道作为待判别道，基于单炮地震数据的相邻道初至时差的平均值，利用排列组合法检测待判别道的初至波的异常，根据识别结果确定并去除不连续的异常初至；
从初至波位置曲线中的连续的初至中选择道数最多的一段初至，将该段初至确定为基准初至，利用滑动线性拟合初至时间计算基准初至的一端初至波对应的平均速度，根据基准初至的一端初至波对应的平均速度，分别得到基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值、待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值；根据基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值与待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值的差的绝对值识别连续的异常初至，其中，一端为左端或右端。
本发明实施例供出的异常初至波识别装置包括：
单炮地震数据采集模块，用于采集单炮地震数据，所述单炮地震数据包括多道地震道，每道地震道包括多个采样点；
能量比值确定模块，用于确定每道地震道每个采样点的能量比值，根据所述每道地震道每个采样点的能量比值确定每道地震道的能量比值曲线，将每道地震道的能量比值曲线上最大值对应的采样点点号确定为初至波峰点的位置；
初至波位置曲线确定模块，用于根据每道地震道的初至波峰点的位置，确定单炮地震数据的初至波位置曲线；
不连续的异常初至确定模块，用于基于所述初至波位置曲线，将每一地震道作为待判别道，基于单炮地震数据的相邻道初至时差的平均值，利用排列组合法检测待判别道的初至波的异常，根据识别结果确定并去除不连续的异常初至；
连续的异常初至确定模块，用于从初至波位置曲线中的连续的初至中选择道数最多的一段初至，将该段初至确定为基准初至，利用滑动线性拟合初至时间计算基准初至的一端初至波对应的平均速度，根据基准初至的一端初至波对应的平均速度，分别得到基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值、待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值；根据基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值与待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值的差的绝对值识别连续的异常初至，其中，一端为左端或右端。
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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法。
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上述所述方法的计算机程序。
在本发明实施例中，确定获取的单炮地震数据中每道地震道每个采样点的能量比值，基于能量比值确定初至波位置曲线，提高了单道拾取初至波的精度；基于初至波位置曲线，种子炮相邻道初至时差的平均值，利用排列组合法检测待判别道的初至波的异常，可以很好的识别跳跃较大的连续性差的异常初至波；从初至波位置曲线中的连续的初至中选择道数最多的一段初至作为基准初至，利用滑动线性拟合初至时间计算基准初至的一端初至波对应的平均速度、初至波校正前后时间差的平均值、待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值，根据两个差的平均值的差的绝对值识别异常初至中的连续的异常初至，这样可以很好的识别连续性的异常初至波。该方案提高了自动拾取判别异常初至波的质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种异常初至波识别方法流程图；
图2是本发明实施例提供的采集的单炮地震记录的第1个排列示意图；
图3是本发明实施例提供的第240道的第149个到270个采样点之间的一段原始地震记录示意图；
图4是本发明实施例提供的第240道的第149个到270个采样点之间的一段能量比值曲线示意图；
图5是本发明实施例提供的采集的单炮地震记录的第1个排列利用能量比值确定的初至波的位置示意图，黑色线段为每一道对应的初值位置；
图6是本发明实施例提供的采集的单炮地震记录的第1个排列拾取的初至波经过排列组合法剔除掉不连续的异常初至后剩余的初至波示意图；
图7是本发明实施例提供的第1个排列拾取的初至经过利用滑动线性拟合初至时间法计算近地表速度剔除掉连续的异常初至后剩余的可靠初至波示意图；
图8是本发明实施例提供的一种异常初至波识别装置结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中，提供了一种异常初至波识别方法，如图1所示，该方法包括：
步骤101：采集单炮地震数据(一般选择初至信噪比较低的数据)，所述单炮地震数据包括多道地震道，每道地震道包括多个采样点。
步骤102：确定每道地震道每个采样点的能量比值，根据每道地震道每个采样点的能量比值确定每道地震道的能量比值曲线，将每道地震道的能量比值曲线上最大值对应的采样点点号确定为初至波峰点的位置。
其中，能量比值按照如下公式确定：
其中，Ri(r)表示第i道第r个采样点的能量比值；α表示稳定因子，默认值取0.01；β为正整数，默认值取2；w表示滑动时窗的计算点数；i表示地震道道号，1≤i≤m，m表示道数；r表示对应的第i道的采样点点号，1≤r≤n，n表示每道的采样点数；xj表示对应第j个采样点的振幅值。
步骤103：根据每道地震道的初至波峰点的位置，确定单炮地震数据的初至波位置曲线。
步骤104：基于所述初至波位置曲线，将每一地震道作为待判别道，基于单炮地震数据的相邻道初至时差的平均值，利用排列组合法检测待判别道的初至波的异常，根据识别结果确定并去除不连续的异常初至。
具体的，单炮地震数据的相邻道初至时差的平均值按照如下方式确定：拾取单炮地震数据的初至波，计算单炮地震数据中所有相邻道初至时差绝对值的和，再除以相邻道的数量，就得到平均值。
具体的，基于平均值，利用排列组合法检测待判别道的初至波的异常，包括：
将待判别道与相邻的2u道(即偶数道)中的u道进行组合，待判别道与相邻道有种组合，计算每种组合中的每一地震道初至时间和待判别道初至时间的差的绝对值；
将所述绝对值与所述平均值进行比较，若所述绝对值大于等于所述平均值与设定阈值参数的乘积，则相应的待判别道的初至为异常初至，若所述绝对值小于所述平均值与设定阈值参数的乘积，则相应的待判别道的初至为正常初至；其中，u≥1，u为整数。u根据接收线的接收点数确定，一般小于等于9，太大易把好的初至剔除掉。
其中，按照如下公式将所述绝对值与所述平均值进行比较：
其中，Ti为对应的初至时间；Tl为待判别道初至时间；δ是给定的阈值参数；是种子炮相邻道初至时差的平均值；l为从/>组合中选择的u道中的某一道的道号；i表示地震道道号；m表示道数。
即若公式满足中一种情况能成立，则待判别道的初至为正常初至(即初至是可靠的)。重复上述过程，判断每道初至的异常情况。
步骤105：从初至波位置曲线中的连续的初至中选择道数最多的一段初至，将该段初至确定为基准初至，利用滑动线性拟合初至时间计算基准初至的一端初至波对应的平均速度，根据基准初至的一端初至波对应的平均速度，分别得到基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值、待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值；根据基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值与待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值的差的绝对值识别连续的异常初至，其中，一端为左端或右端。
具体的，通过步骤104能判别不连续的异常初至，对剩余的每一段初至均是连续的，对于每一个接收排列，记录每一段连续初至起始点的位置，某个排列共k段连续初至，记为(P1,P2)，……，(P2k-1,P2k)，确定连续初至波道数最多的一段为第h段，起始点分别记为P2h-1和P2h，该段初至为基准初至。一般，道数最多的就是被认为可靠初至，这里只是作为一个条件，后续还要继续判断。
(1)以(P2h-1,P2h)段右端为起始位置，滑动步长为g，滑动次数为s，逐点向左滑动线性拟合，第(P2h-1,P2h)段共yh道，右端点对应的初至时间为炮检距为/>右端点左侧第g道对应的初至时间为/>炮检距为/>该段初至波对应的速度/>为：
依次滑动计算(P2h-1,P2h)段右端初至波对应的平均速度/>为：
(2)根据(P2h-1,P2h)段右端初至波的平均速度计算以(P2h-1,P2h)段右端为起始位置，左侧g+s道的初至校正前后的时间差，即(P2h-1,P2h)段右端第一道对应的时间差/>为：
依次滑动计算
计算(P2h-1,P2h)段右端的初至校正前后时间差的平均值为：
(3)根据(P2h-1,P2h)段右端初至波的平均速度以(P2h+1,P2(h+1))段(即待判别相邻段)左端点为起点，滑动步长为g，滑动次数为s，计算初至被校正前后的时间差，即(P2h+1,P2(h+1))段左端第一道初至对应的时间差d(h+1)0为：
依次滑动计算d(h+1)0，d(h+1)1，……，d(h+1)(s+g-1)。得到(P2h+1,P2(h+1))段左端初至被校正前后时间差的平均值为：
(4)计算步骤(2)和(3)得到的平均时差和/>差的绝对值Dh(h+1)：
如果Dh(h+1)大于给定的阈值，则认为(P2h+1,P2(h+1))段初至为异常初至，否则视为可靠初至。如果(P2h+1,P2(h+1))段为可靠初至，则以该段初至作为基准初至，继续判别(P2h+3,P2(h+2))段初至异常情况；如果(P2h+1,P2(h+1))段为异常初至，则继续以(P2h-1,P2h)段右端初至作为基准初至，继续判别(P2h+3,P2(h+2))段初至异常情况。对右边每一段以此类推，判别每一段初至的异常情况。
(5)对于(P2h-1,P2h)段左边每段初至，按照上述步骤(1)-步骤(4)的方法，以(P2h-1,P2h)段左端点为起点，滑动步长为g，逐点向右滑动线性拟合，得到滑动s次后的对应的初至波的平均速度，根据初至波的平均速度确定(P2h-1,P2h)段左边待判别段初至波是否是异常初至。
下面举例说明本发明方法。
1)激发并采集记录单炮地震数据，该单炮3个排列，道数为1020道，采样间隔4ms，每道采样点数为750，如图2为第1个排列(其中，图中的CHAN是道序号，一炮有多道，FFID是文件号，一炮只有一个文件号)，取第240道的第149个到270个采样点之间的一段原始记录，这一段包含了这一道的初至波，在第219(即219*4＝876ms处)个采样点位置，如图3。
2)利用公式(1)计算每一道的能量比值曲线，曲线最大值处对应的地震道上采样点点号为初至波峰点的位置，公式(1)里的滑动时窗的计算点数w取15，稳定因子α取0.01，β取值2。第240道计算的能量比值曲线如图4所示。
单炮拾取的结果如图5所示，第0-138道为异常初至道，第309-346道也是异常初至道。可以看出，在干扰严重的区域，拾取的初至波不正确。
3)选择野外文件号103为种子炮，计算种子炮相邻道初至时差的平均值以为标准，对任意的待判别炮，按照排列依次滑动着将每一道作为待判别道，待判别道作为已选道，与相邻的12道中的6道进行组合，待判别道与相邻道有924种组合，计算每种组合中的每一道初至时间和待判别道初至时间差的绝对值与平均值/>的关系，如公式(2)：|Ti-Tl|＜6.3(1≤i≤1020)。
若公式(2)满足924中一种组合情况能成立，待判别道的初至是可靠的。在共炮点道集上重复以上计算，判断每道初至的可信度。阈值参数δ取0.5。
该方法判别结果如图6所示，可以看出利用该方法可将0-96道、105-117道、127-138道、309-346道等跳跃较大的不连续的异常初至波剔除掉，但是97-104道和118-126道两段的异常初至不能被识别。
4)通过步骤3)能判别不连续的异常初至，对剩余的每一段初至均是连续的，对于每一个接收排列，记录每一段连续初至起始点的位置，某个排列共3段连续初至，第一段为第97-104道，第二段为118-126道，第三段为139-308道，其中连续初至波道数最多的一段为第3段。
5)以第三段139-308道左端为起始位置，滑动步长为5，逐点向右滑动线性拟合，滑动次数为10，利用公式(4)可得出该段左端初至波对应的平均速度4108米/秒。
6)根据步骤5)计算出第三段139-308道左端初至波的平均速度4108米/秒，根据公式(5)可计算以第三段139-308道左端为起始位置，右侧第139-153道之间的初至校正前后的时间差分别为132，136，……,144，根据公式(6)可得到基准初至左端校正前后时间差的平均值为140。
7)根据步骤5)第三段139-308道左端初至波的平均速度4108米/秒，以第二段118-126道右端点为起点，滑动步长为5，逐点向右滑动线性拟合，计算初至被校正前后时间的差，根据公式(8)可得到第二段118-126道之间的初至校正前后时间差分别为-48，-52，……，-50，根据公式(6)可得到该段初至校正前后时间差的平均值为-50.5。
8)根据公式(9)计算步骤6)和7)得到的平均时差140和-50.5差的绝对值为190.5，大于给定的阈值为80，因此第二段初至为异常初至。然后向左滑动判断第一段初至的异常，按照步骤7)的方法可以计算出第一段初至校正前后时间差的平均值为9.2，第一段和第三段的平均时差的差的绝对值为130.8，大于给定的阈值为80，因此第一段初至为异常初至。最终异常初至判别的结果如图7所示，可以看出，97-104道和118-126道两段异常初至能被有效地识别，提高了初至波自动判别的精度。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种异常初至波识别装置，如下面的实施例所述。由于异常初至波识别装置解决问题的原理与异常初至波识别方法相似，因此异常初至波识别装置的实施可以参见异常初至波识别方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”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8是本发明实施例的异常初至波识别装置的一种结构框图，如图8所示，包括：
单炮地震数据采集模块801，用于采集单炮地震数据，所述单炮地震数据包括多道地震道，每道地震道包括多个采样点；
能量比值确定模块802，用于确定每道地震道每个采样点的能量比值，根据所述每道地震道每个采样点的能量比值确定每道地震道的能量比值曲线，将每道地震道的能量比值曲线上最大值对应的采样点点号确定为初至波峰点的位置；
初至波位置曲线确定模块803，用于根据每道地震道的初至波峰点的位置，确定单炮地震数据的初至波位置曲线；
不连续的异常初至确定模块804，用于基于所述初至波位置曲线，将每一地震道作为待判别道，基于单炮地震数据的相邻道初至时差的平均值，利用排列组合法检测待判别道的初至波的异常，根据识别结果确定并去除不连续的异常初至；
连续的异常初至确定模块805，用于从初至波位置曲线中的连续的初至中选择道数最多的一段初至，将该段初至确定为基准初至，利用滑动线性拟合初至时间计算基准初至的一端初至波对应的平均速度，根据基准初至的一端初至波对应的平均速度，分别得到基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值、待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值；根据基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值与待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值的差的绝对值识别连续的异常初至，其中，一端为左端或右端。
在本发明实施例中，所述能量比值确定模块802具体用于：按照公式(1)确定每道地震道每个采样点的能量比值。
在本发明实施例中，所述不连续的异常初至确定模块804具体用于：
将待判别道与相邻的2u道中的u道进行组合，待判别道与相邻道有种组合，计算每种组合中的每一地震道初至时间和待判别道初至时间的差的绝对值；
将所述绝对值与所述平均值进行比较，若所述绝对值大于等于所述平均值与设定阈值参数的乘积，则相应的待判别道的初至为异常初至，若所述绝对值小于所述平均值与设定阈值参数的乘积，则相应的待判别道的初至为正常初至；其中，u≥1，u为整数。
在本发明实施例中，所述不连续的异常初至确定模块804具体用于：按照公式(2)将所述绝对值与所述平均值进行比较。
在本发明实施例中，所述连续的异常初至确定模块805具体用于：
当以右端为起始位置时，则逐点向左滑动线性拟合；当以左端为起始位置时，则逐点向右滑动线性拟合；
以基准初至的右端为起始位置，滑动步长为g，滑动次数为s，逐点向左滑动线性拟合，确定基准初至的右端初至波对应的平均速度；
根据基准初至的右端初至波对应的平均速度，以基准初至的右端为起始位置，确定基准初至的右端初至波校正前后时间差的平均值；
根据基准初至的右端初至波对应的平均速度，以待判别相邻段的左端为起始位置，滑动步长为g，滑动次数为s，确定待判别相邻段的左端初至波校正前后时间差的平均值；
将基准初至的右端初至波校正前后时间差的平均值、待判别相邻段的左端初至波校正前后时间差的平均值做差，取差的绝对值；
将差的绝对值与设定的阈值进行比较，若差的绝对值大于设定的阈值，则判定待判别相邻段初至为异常初至；若差的绝对值小于等于设定的阈值，则判定待判别相邻段初至为正常初至；
若待判别相邻段初至为异常初至，则以该基准初至继续对其他的待判别段进行识别，若待判别相邻段初至为正常初至，则以待判别相邻段初至作为基准初至继续对其他的待判别段进行识别。
所述连续的异常初至确定模块805具体用于：按照公式(3)和(4)确定基准初至的右端初至波对应的平均速度。
所述连续的异常初至确定模块805具体用于：按照公式(5)和(6)确定基准初至的右端初至波校正前后时间差的平均值。
所述连续的异常初至确定模块805具体用于：按照公式(7)和(8)确定待判别相邻段左端初至波校正前后时间差的平均值。
所述连续的异常初至确定模块805具体用于：按照公式(9)将差的绝对值与设定的阈值进行比较。
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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法。
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上述所述方法的计算机程序。
综上所述，本发明通过确定获取的单炮地震数据中每道地震道每个采样点的能量比值，基于能量比值确定初至波位置曲线，提高了单道拾取初至波的精度；基于初至波位置曲线，种子炮相邻道初至时差的平均值，利用排列组合法检测待判别道的初至波的异常，可以很好的识别跳跃较大的连续性差的异常初至波；从初至波位置曲线中的连续的初至中选择道数最多的一段初至作为基准初至，利用滑动线性拟合初至时间计算基准初至的一端初至波对应的平均速度、初至波校正前后时间差的平均值、待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值，根据两个差的平均值的差的绝对值识别异常初至中的连续的异常初至，这样可以很好的识别连续性的异常初至波。该方案提高了自动拾取判别异常初至波的质量。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
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 (9)
1.一种异常初至波识别方法，其特征在于，包括：
采集单炮地震数据，所述单炮地震数据包括多道地震道，每道地震道包括多个采样点；
确定每道地震道每个采样点的能量比值，根据所述每道地震道每个采样点的能量比值确定每道地震道的能量比值曲线，将每道地震道的能量比值曲线上最大值对应的采样点点号确定为初至波峰点的位置；
根据每道地震道的初至波峰点的位置，确定单炮地震数据的初至波位置曲线；
基于所述初至波位置曲线，将每一地震道作为待判别道，基于单炮地震数据的相邻道初至时差的平均值，利用排列组合法检测待判别道的初至波的异常，根据识别结果确定并去除不连续的异常初至；
从初至波位置曲线中的连续的初至中选择道数最多的一段初至，将该段初至确定为基准初至，利用滑动线性拟合初至时间计算基准初至的一端初至波对应的平均速度，根据基准初至的一端初至波对应的平均速度，分别得到基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值、待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值；根据基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值与待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值的差的绝对值识别连续的异常初至，其中，一端为左端或右端；
利用滑动线性拟合初至时间计算基准初至的一端初至波对应的平均速度，根据基准初至的一端初至波对应的平均速度，分别得到基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值、待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值；根据基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值与待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值的差的绝对值识别连续的异常初至，包括：
当以右端为起始位置时，则逐点向左滑动线性拟合；当以左端为起始位置时，则逐点向右滑动线性拟合；
以基准初至的右端为起始位置，滑动步长为g，滑动次数为s，逐点向左滑动线性拟合，确定基准初至的右端初至波对应的平均速度；
根据基准初至的右端初至波对应的平均速度，以基准初至的右端为起始位置，确定基准初至的右端初至波校正前后时间差的平均值；
根据基准初至的右端初至波对应的平均速度，以待判别相邻段的左端为起始位置，滑动步长为g，滑动次数为s，确定待判别相邻段的左端初至波校正前后时间差的平均值；
将基准初至的右端初至波校正前后时间差的平均值、待判别相邻段的左端初至波校正前后时间差的平均值做差，取差的绝对值；
将差的绝对值与设定的阈值进行比较，若差的绝对值大于设定的阈值，则判定待判别相邻段初至为异常初至；若差的绝对值小于等于设定的阈值，则判定待判别相邻段初至为正常初至；
若待判别相邻段初至为异常初至，则以该基准初至继续对其他的待判别段进行识别，若待判别相邻段初至为正常初至，则以待判别相邻段初至作为基准初至继续对其他的待判别段进行识别。
2.如权利要求1所述的异常初至波识别方法，其特征在于，所述每道地震道每个采样点的能量比值按照如下公式确定：
其中，Ri(r)表示第i道第r个采样点的能量比值；α表示稳定因子，默认值取0.01；β为正整数，默认值取2；w表示滑动时窗的计算点数；i表示地震道道号，1≤i≤m，m表示道数；r表示对应的第i道的采样点点号，1≤r≤n，n表示一道的采样点数；xj表示对应第j个采样点的振幅值。
3.如权利要求1所述的异常初至波识别方法，其特征在于，基于平均值，利用排列组合法检测待判别道的初至波的异常，包括：
将待判别道与相邻的2u道中的u道进行组合，待判别道与相邻道有种组合，计算每种组合中的每一地震道初至时间和待判别道初至时间的差的绝对值；
将所述绝对值与所述平均值进行比较，若所述绝对值大于等于所述平均值与设定阈值参数的乘积，则相应的待判别道的初至为异常初至，若所述绝对值小于所述平均值与设定阈值参数的乘积，则相应的待判别道的初至为正常初至；其中，u≥1，u为整数。
4.如权利要求3所述的异常初至波识别方法，其特征在于，按照如下公式将所述绝对值与所述平均值进行比较：
其中，Ti为对应的初至时间；Tl为待判别道初至时间；δ是给定的阈值参数；是种子炮相邻道初至时差的平均值；l为从/>组合中选择的u道中的某一道的道号；i表示地震道道号；m表示道数；其中，i的取值范围在1≤i≤m。
5.如权利要求1所述的异常初至波识别方法，其特征在于，按照如下公式确定基准初至的右端初至波对应的平均速度：
其中，为基准初至的右端初至波对应的平均速度；/>为右端点左侧第q+1道对应的初至速度；s为滑动的次数；/>其中，/>为基准初至的右端点对应的速度；/>为基准初至的右端点对应的炮检距；/>为基准初至的右端点对应的初至时间；为基准初至的右端点左侧第g道对应的炮检距；/>为基准初至的右端点左侧第g道对应的初至时间；g为滑动步长。
6.如权利要求5所述的异常初至波识别方法，其特征在于，按照如下公式确定基准初至的右端初至波校正前后时间差的平均值：
其中，为基准初至的右端的初至校正前后时间差的平均值；/>为右端点左侧第q+1道对应的时间差；/>为基准初至的右端初至波对应的平均速度；s为滑动的次数；其中，/>为基准初至的右端第一道对应的时间差；/>为基准初至的右端点对应的炮检距；/>为基准初至的右端点对应的初至时间；g为滑动步长。
7.一种异常初至波识别装置，其特征在于，包括：
单炮地震数据采集模块，用于采集单炮地震数据，所述单炮地震数据包括多道地震道，每道地震道包括多个采样点；
能量比值确定模块，用于确定每道地震道每个采样点的能量比值，根据所述每道地震道每个采样点的能量比值确定每道地震道的能量比值曲线，将每道地震道的能量比值曲线上最大值对应的采样点点号确定为初至波峰点的位置；
初至波位置曲线确定模块，用于根据每道地震道的初至波峰点的位置，确定单炮地震数据的初至波位置曲线；
不连续的异常初至确定模块，用于基于所述初至波位置曲线，将每一地震道作为待判别道，基于单炮地震数据的相邻道初至时差的平均值，利用排列组合法检测待判别道的初至波的异常，根据识别结果确定并去除不连续的异常初至；
连续的异常初至确定模块，用于从初至波位置曲线中的连续的初至中选择道数最多的一段初至，将该段初至确定为基准初至，利用滑动线性拟合初至时间计算基准初至的一端初至波对应的平均速度，根据基准初至的一端初至波对应的平均速度，分别得到基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值、待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值；根据基准初至的一端初至波校正前后时间差的平均值与待判别相邻段初至波校正前后时间差的平均值的差的绝对值识别连续的异常初至，其中，一端为左端或右端；
所述连续的异常初至确定模块，用于：
当以右端为起始位置时，则逐点向左滑动线性拟合；当以左端为起始位置时，则逐点向右滑动线性拟合；
以基准初至的右端为起始位置，滑动步长为g，滑动次数为s，逐点向左滑动线性拟合，确定基准初至的右端初至波对应的平均速度；
根据基准初至的右端初至波对应的平均速度，以基准初至的右端为起始位置，确定基准初至的右端初至波校正前后时间差的平均值；
根据基准初至的右端初至波对应的平均速度，以待判别相邻段的左端为起始位置，滑动步长为g，滑动次数为s，确定待判别相邻段的左端初至波校正前后时间差的平均值；
将基准初至的右端初至波校正前后时间差的平均值、待判别相邻段的左端初至波校正前后时间差的平均值做差，取差的绝对值；
将差的绝对值与设定的阈值进行比较，若差的绝对值大于设定的阈值，则判定待判别相邻段初至为异常初至；若差的绝对值小于等于设定的阈值，则判定待判别相邻段初至为正常初至；
若待判别相邻段初至为异常初至，则以该基准初至继续对其他的待判别段进行识别，若待判别相邻段初至为正常初至，则以待判别相邻段初至作为基准初至继续对其他的待判别段进行识别。
8.一种计算机设备，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6任一项所述方法。
9.一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6任一项所述方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910664529.6A CN112305593B (zh) | 2019-07-23 | 2019-07-23 | 异常初至波识别方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910664529.6A CN112305593B (zh) | 2019-07-23 | 2019-07-23 | 异常初至波识别方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112305593A CN112305593A (zh) | 2021-02-02 |
| CN112305593B true CN112305593B (zh) | 2023-07-25 |
Family
ID=74329517
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910664529.6A Active CN112305593B (zh) | 2019-07-23 | 2019-07-23 | 异常初至波识别方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112305593B (zh) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104266894A (zh) * | 2014-09-05 | 2015-01-07 | 中国矿业大学 | 一种基于相关性分析的矿山微震信号初至波时刻提取方法 |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7423930B2 (en) * | 2003-12-10 | 2008-09-09 | Schlumberger Technology Corporation | Methods and systems for detecting arrivals of interest |
| CN102713680B (zh) * | 2009-10-26 | 2015-06-24 | 沙特阿拉伯石油公司 | 用于确定地震道的初至的机器、程序产品和方法 |
| CN102313901B (zh) * | 2010-06-29 | 2014-01-15 | 中国石油天然气集团公司 | 一种初至波迭代拾取的方法 |
| US9103935B2 (en) * | 2013-02-04 | 2015-08-11 | King Fahd University Of Petroleum And Minerals | Method of first arrival picking of seismic refraction data |
| CN103837891B (zh) * | 2014-03-26 | 2017-01-18 | 中国石油大学(华东) | 微地震初至的高精度拾取方法 |
| CN104459779B (zh) * | 2014-12-09 | 2017-07-28 | 中国石油天然气集团公司 | 一种异常地震道的自动识别的方法和装置 |
| CN104932011B (zh) * | 2015-06-09 | 2017-09-01 | 中国石油天然气集团公司 | 一种拾取地震波初至的方法及装置 |
| CN105204065B (zh) * | 2015-10-09 | 2017-10-17 | 中国石油天然气集团公司 | 一种拾取初至波的方法和装置 |
| CN106226818B (zh) * | 2016-04-01 | 2018-05-04 | 中国石油天然气股份有限公司 | 地震数据处理方法和装置 |
| CN106054251B (zh) * | 2016-06-20 | 2018-08-10 | 中国石油天然气集团公司 | 一种初至波拾取方法及装置 |
| CN109343118B (zh) * | 2018-11-07 | 2019-12-06 | 西南石油大学 | 一种异常初至时间修正方法 |
-
2019
- 2019-07-23 CN CN201910664529.6A patent/CN112305593B/zh active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104266894A (zh) * | 2014-09-05 | 2015-01-07 | 中国矿业大学 | 一种基于相关性分析的矿山微震信号初至波时刻提取方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112305593A (zh) | 2021-02-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109343118B (zh) | 一种异常初至时间修正方法 | |
| CN104266894A (zh) | 一种基于相关性分析的矿山微震信号初至波时刻提取方法 | |
| KR960002148B1 (ko) | 마그네트기록카드의 이진정보 해독방법 | |
| CN108535354A (zh) | 一种钢丝绳漏磁检测和磁发射检测的损伤判定及定位方法 | |
| CN109425894A (zh) | 一种地震异常道检测方法及装置 | |
| WO2006078216A1 (en) | A method and a system for determining the position of a drill bit | |
| CN112305593B (zh) | 异常初至波识别方法及装置 | |
| CN108254788A (zh) | 一种地震波初至拾取方法及系统 | |
| CN110687592A (zh) | 一种微地震震相识别初至拾取方法、设备和存储介质 | |
| CN110954952A (zh) | 一种微震信号初至波类型判别和波速校正方法 | |
| NO20220873A1 (en) | Sub-surface well location determination | |
| CN109001798B (zh) | 一种自动识别异常道的方法及系统 | |
| CN111965729B (zh) | 可控震源组合中心实时监控方法、系统及装置 | |
| CN113534252A (zh) | 异常初至修正方法及装置 | |
| CN111123356B (zh) | 基于初至信息的异常道智能判识方法 | |
| CN113534236A (zh) | 一种基于检波器间距约束的微地震初至拾取方法 | |
| CN105204070B (zh) | 一种炮偏检测方法及装置 | |
| CN114089420B (zh) | 量化检测串感干扰的方法 | |
| CN101118287A (zh) | 地震勘探单个检波器记录道室内谱均衡加无时差组合方法 | |
| CN116520423A (zh) | 基于方位各向异性控制的初至自动拾取异常延迟检测方法 | |
| CN106842294B (zh) | 一种滩涂地带obc采集资料分离方法 | |
| CN111722274B (zh) | 拾取地震波时距曲线的方法及装置 | |
| CN117538936B (zh) | 一种石油地球物理勘探中炮集异常道快速检测方法及系统 | |
| CN111965702B (zh) | 一种基于地震初至的剩余静校正量处理方法及系统 | |
| CN116520391A (zh) | 基于改进能量比法和时域离群点检测的初至自动拾取方法 |
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 |