CN113391351A - 一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法 - Google Patents

一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113391351A
CN113391351A CN202110651318.6A CN202110651318A CN113391351A CN 113391351 A CN113391351 A CN 113391351A CN 202110651318 A CN202110651318 A CN 202110651318A CN 113391351 A CN113391351 A CN 113391351A
Authority
CN
China
Prior art keywords
wave
dimensional
data
seismic
model
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.)
Granted
Application number
CN202110651318.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113391351B (zh
Inventor
吴蔚
牛潇
贺日政
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chinese Academy of Geological Sciences
Original Assignee
Chinese Academy of Geological Sciences
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chinese Academy of Geological Sciences filed Critical Chinese Academy of Geological Sciences
Priority to CN202110651318.6A priority Critical patent/CN113391351B/zh
Publication of CN113391351A publication Critical patent/CN113391351A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113391351B publication Critical patent/CN113391351B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G01V1/30Analysis
    • G01V1/306Analysis for determining physical properties of the subsurface, e.g. impedance, porosity or attenuation profiles
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/11Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
    • G06F17/12Simultaneous equations, e.g. systems of linear equations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/15Correlation function computation including computation of convolution operations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/18Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/60Analysis
    • G01V2210/62Physical property of subsurface
    • G01V2210/624Reservoir parameters

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法,在选定矿集区范围内建立变观系统,采集高频与低频不同频带被动源原始数据,获得选定矿集区地震体波、地震面波、背景噪声数据,计算接收函数,对被动源原始数据进行数据处理,得到选定矿集区的速度模型,基于速度模型和接收函数,得到不同频率的界面结构模型,基于接收函数,进行绝对波阻抗反演和相对波阻抗反演,得到地下密度模型,在三维坐标系中,在曲波域进行信号分析,提取近垂直方向异常,得到含矿岩浆通道结构,对三维速度模型、三维界面结构模型、地下三维密度模型、三维岩浆通道结构数据进行空间滤波,得到选定矿集区的三维结构数据。实现了对地质的快速精确分析。

Description

一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法
技术领域
本发明涉及地质探测技术领域,尤其是涉及一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法。
背景技术
利用地震波控制地球结构,特征是探测岩石层结构是地震动力学研究的最基本任务,为此,人们采用人工激发的地震波进行探测,人工激发的地震波的激发时刻和震源位置可以人为控制,但是一方面人工地震方法施工价格昂贵,另一方面人工地震激发的地震波能量有限,使探测深度受限,而天然地震发明时释放出巨大的能量,在天然地震波在地球内部传播时,发生反射、折射和转换,并伴随着频散和吸收衰减等复杂现象,形成复杂的波列,这些震相沿着各自的传播路径,带着其传播路径上的各种介质信息到达地表,目前,采用宽频带地震计采集这些信息,并对其进行处理,计算接收函数并进行反演,在处理过程中采用了很多近似计算,推导出二维地质结构,这种方法因为未结合高频地震信号,且计算过程中的近似,得到的是地质大体结构,无法获得精细地质矿体结构。
因此,如何根据被动源地震波得到三维地质结构,是目前亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法,同时采集高频短周期与低频宽频带的天然地震信号的三分量,基于三分量数据获取三个维度的接收函数,根据接收函数获取矿集区的三维速度模型、三维界面结构模型、三维地下密度模型、三维含矿岩浆通道结构模型,将所有模型在等值面进行叠加,得到三维地质结构,实现对矿集区结构分析,为预测深部矿藏和指导靶区勘探作贡献。
第一方面,本发明的上述发明目的通过以下技术方案得以实现:
一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法,在选定矿集区范围内,建立变观系统,采集高频与低频不同频带被动源原始数据,获得选定矿集区地震体波、地震面波、背景噪声数据,计算接收函数,对被动源原始数据进行数据处理,得到选定矿集区的速度模型,基于速度模型和接收函数,得到不同频率的三维界面结构模型,基于接收函数,进行绝对波阻抗反演和相对波阻抗反演,得到三维地下密度模型,在三维坐标系中,利用曲波变换的特点,在曲波域进行信号分析,提取近垂直方向异常,得到三维含矿岩浆通道结构,对三维速度模型、三维界面结构模型、三维地下密度模型、三维含矿岩浆通道结构数据进行空间滤波,得到选定矿集区的三维结构数据。
本发明进一步设置为:变观系统包括:至少三个第一采集点和至少二个第二采集点,所有第一采集点呈面状密集分布,分别用于采集高频短周期被动源原始数据;各第二采集点呈线状稀疏分布,分别用于采集低频宽频带被动源原始数据,各被动源原始数据,包括地震体波数据、地震面波数据和背景噪声数据。
本发明进一步设置为:每个采集点在布设时段记录多个地震的原始数据,从每个地震原始数据提取地震体波,对每个地震体波进行坐标系转换和高斯低通滤波,得到各地震体波不同频带的波数据,每个频带的波数据包括S波的三分量和P波的三分量,对每一频带的波数据的每一分量分别提取该波分量预测接收函数,结合实际数据水平分量,计算该频带的时间域该波分量第一接收函数。
本发明进一步设置为:从背景噪声数据中提取背景面波数据,根据地震面波数据或背景面波数据,进行面波干涉成像,获得S波第一三维速度模型S1;根据地震体波数据,进行基于程函方程地震体波走时成像,以第一三维速度模型S1作为走时成像的初始速度,得到第二三维速度模型S2;对P波或S波接收函数进行速度反演,将第二三维速度模型S2作为反演的初始速度模型,得到选定矿集区下的三维速度模型a1。
本发明进一步设置为:采用至少三个小于等于10的不同高斯系数,分别对每个地震体波进行滤波,得到该地震体波不同频带的波数据,分别计算各频带中不同波分量第一接收函数;在同一高斯系数时,对所有采集点的所有地震体波的相同波分量第一接收函数进行三维共转换点叠加,得到该频带的三维界面模型;将不同频带的三维界面模型,按照权重进行叠加,得到三维界面结构模型a2。
本发明进一步设置为:推导波阻抗与各波分量第一接收函数的关系,结合三维速度模型,进行波阻抗反演;对各波分量第一接收函数进行绝对波阻抗反演,得到绝对密度数据;对同一采样点的所有地震体波的相同波分量第一接收函数叠加,得到第一接收函数平均值;所有采样点的第一接收函数平均值进行相对波阻抗反演,得到相对密度数据,用相对密度数据对绝对密度数据进行修改,得到三维地下密度模型a3。
本发明进一步设置为:在三维坐标系中,分别对三维速度模型a1、三维界面结构模型a2、三维地下密度数据a3进行曲波变换,提取近垂直方向异常,得到三维含矿岩浆通道结构a4。
本发明进一步设置为:对同一模型空间下的三维速度模型a1、三维界面结构模型a2、三维地下密度数据a3、三维含矿岩浆通道结构a4进行空间域滤波运算;在速度模型a1中选取不同等值面,分别与三维界面结构模型a2和三维含矿岩浆通道结构a4中的第一层结构进行对比,计算相似系数,选取相似系数大于设定值的数值作为第一确定等值面;继续在速度模型a1中选取不同等值面,分别与三维界面结构模型a2和三维含矿岩浆通道结构a4中的第二层结构进行对比,以此类推,完成三维界面结构模型a2和三维含矿岩浆通道结构a4中所有结构拟合,得到所有确定等值面值,获得三维结构数据a5。
第一方面,本发明的上述发明目的通过以下技术方案得以实现:
一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统,包括采集模块、结构信息提取模块、三维融合成像模块,采集模块用于采集不同频率的被动源地震原始数据,并保存,包括面状密集分布的高频短周期地震数据,线状分布的稀疏的低频宽频带地震数据;结构信息提取模块用于对被动源地震原始数据进行信噪分离处理,提取地震体波、地震面波、背景噪声数据,对提取到的数据进行物体结构成像、被动源地震波提取及分析;三维融合成像模块用于根据结构信息提取模块提取的数据,重建矿体,输出三维成像信息。
本发明进一步设置为:包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器中并可在所述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本申请所述方法。
与现有技术相比,本申请的有益技术效果为:
1.本申请通过采集不同频带的地震波三分量数据,能够实现对探测深度与精度的结合,以获得地下不同层深的地质结构;
2.进一步地,本申请通过对地震波数据进行处理运算,得到三维速度模型、三维界面结构、地下三维密度等,从而获得三维地质结构,实现了对地质的精确分析;
3.进一步地,本申请直接对采集到的地震波数据进行处理,减少了从台网地震目录中获取信息的步骤,能够实现快速提取地震体波数据。
具体实施方式
以下对本发明作进一步详细说明。
具体实施例一
本申请的一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法,包括建立变观系统,获取被动源多次地震的地震波数据,每一地震波数据包括三分量数据信号,对三分量数据信号进行曲波域信噪分离,获得一个地震波的高信噪比的第一地震体波信号、第一地震面波信号、第一背景噪声信号。分别对一个地震体波信号中的P波、S波进行三维坐标系转换,在转换后的三维坐标系中,对应一个高斯系数,计算一个频带中各波的接收函数;对应设置至少三个不同的小于等于10的高斯系数,分别计算各频带中各波在时间域的接收函数。
具体地,地震波原始数据获取:
变观系统包括两种密度不同的观测系统,包括至少三个第一采集点和至少二个第二采集点,各第一采集点呈面状密集分布,用于采集高频短周期地震数据,获取矿集区高精度的浅部资料,探测矿集区斑岩矿体分布和地表矿田地质构造等;各第二采集点呈线状稀疏分布,用于采集低频宽频带地震计数据,获取矿集区深部资料,探测矿集区物质源区结构和含矿岩浆通道等,这里的密集与稀疏是相对而言的。
在一次被动源地震中,变观系统采用多个采集点,每个采集点采集多次地震的地震波,提取符合要求的地震波,每个地震波同时记录三个分量数据,每个地震波包括P波和S波,则每个地震波包括P波三分量和S波三分量,提取P波每个分量的P波第一接收函数和S波每个分量的S波第一接收函数。
地震波原始数据处理:
将一个采集点采集到的一次地震的地震波,纳入统一的三维曲波域中,进行信噪分离,获得高信噪比的一次地震体波数据、一次地震面波数据和一次背景噪声数据。
对一次地震体波数据处理,提取接收函数:
一个采集点的数据处理:
从一次地震原始数据中提取一个地震体波,一个地震体波采集三分量,对应为P波三分量和S波三分量,对所有P波、S波分别进行坐标系转换;具体地,对P波(纵波)进行坐标转换,是从ZNE(垂向、北向和东向)坐标系旋转至ZRT(垂向、径向和切向)坐标系;对S波(横波)进行坐标转换,是从ZNE(垂向、北向和东向)坐标系旋转至ZRT(垂向、径向和切向)坐标系,再将ZRT坐标系旋转到LQT(P-SV-SH)坐标系。
计算P波每个分量的P波分量第一接收函数、S波每个分量的S波分量第一接收函数,一个地震波能够提取到:P波三个分量对应的三个P波分量第一接收函数,及S波三个分量对应的三个S波分量第一接收函数,共6个分量第一接收函数。
在一个观测时段内,会产生M个地震,对每一个采集点的M个地震体波进行坐标转换,得到同一采集点的第一P波集、第一S波集,第一P波集中包括M个P波三分量,第一S波集中包括M个S波三分量。计算每一P波每一分量的P波分量第一接收函数,及每一S波每一分量的S波分量第一接收函数。
对所有采集点的数据进行相同处理,得到转换坐标后的第二P波集、第二S波集,计算每一P波每一分量的P波分量第一接收函数,及第二S波集中每一S波每一分量的S波分量第一接收函数。
对坐标转换后的数据进行后续数据处理。
计算P波第一接收函数:
一般认为台站接收的远震P波在地壳内是近垂直传播,同时远震P波在莫霍面和地表之间会有多次反射,形成PpPs、PsPs等多次波。
采用“零相位高斯滤波”,对地震体波进行低通滤波,公式如下:
Figure BDA0003111295450000081
式中,e是自然常数,f表示频率,α表示高斯系数。
对于一个设定的高斯系数,决定该频带的上限。不同高斯系数,对应不同频带。
对于每一个频带:
在时间域,三分量远震P波表示为:
Figure BDA0003111295450000082
其中,t表示时间域参数,S(t)代表入射平面波的有效震源时间函数,I(t)代表仪器的脉冲响应,EZ(t)、ER(t)、ET(t)分别代表接收区介质结构脉冲响应的垂直分量、径向分量和切向分量,也就是不同分量的预测接收函数,DZ(t)、DR(t)、DT(t)分别表示P波在Z、R、T三个分量的时间域数据。
频率域表示为:
Figure BDA0003111295450000083
对应的,ω表示频率域参数,对应符号的含义与式(2)中的相同,只不过是频率域的。
理论计算与实际观测表明,近垂直入射的远震P波波形的垂直分量主要由近似脉冲的直达波构成,尾随波列能量较弱,可忽略不计,于是可做如下近似:
EZ(t)≈δ(t),EZ(ω)≈1。
于是,地震P波记录的垂直分量可以近似为:DZ(t)=I(t)*S(t);
在时间域有:
Figure BDA0003111295450000091
预测接收函数ET(t)和ER(t)均可由脉冲函数w(t-t1)的叠加给出:
E(t)=∑m1w(t-t1) (5);
式中,m1表示权重。E(t)取不同下标时,对应不同分量。
实际数据水平分量x(t)和预测接收函数的误差定义为:
Figure BDA0003111295450000092
求Δ的最小值,得到该频带的时间域P波分量第一接收函数。
采用相同方法,采用S波数据,得到某一频带的时间域S波分量第一接收函数。
在本申请的一个具体实施例中,采用时间域迭代反褶积方法,选取至少三个小于等于10的高斯系数,对一个地震体波进行滤波,得到该地震体波至少三个频带的波数据,每一频带的波数据包括S波的三分量和P波的三分量,分别计算各频带中的各P波分量第一接收函数及S波分量第一接收函数。
在本具体实施例中,高斯系数分别取1、2.5、5、8。
获取三维速度数据a1:
从地震波原始数据中,在曲波域信噪分离,提取出地震面波和背景噪声,利用两个互相关的地震面波进行面波干涉成像,获得S波第一三维速度模型S1;或从背景噪声中提取出背景面波,利用两个互相关的背景面波进行面波干涉成像,获得S波第一三维速度模型S1。
两个互相关的面波分别来自任意两个互相关的第一采集点,或任意两个互相关的第二采集点,其中,面波为地震面波或背景面波。
从背景噪声中提取出背景面波方法如下:利用任意两个采集点的背景噪声互相关,获得两个采集点间的近似经验格林函数,根据不同频率的近似经验格林函数,提取两个采集点间的面波。
面波干涉成像方法如下:利用两个采集点间的面波,提取频散曲线,根据频散曲线反演获得地下S波第一三维速度模型S1,其中,面波为地震面波或背景面波。
在本具体的一个实施例中,对地震波原始数据进行曲波域信噪分离后,除了地震体波之处的信号都能够作为面波,进行面波干涉成像,得到第一三维速度模型S1。
利用地震体波数据,进行基于程函方程地震体波走时成像。将第一三维速度模型S1作为走时成像的初始速度,计算完成后,对第一三维速度模型S1进行修正,得到第二三维速度模型S2。
基于程函方程地震体波走时成像原理方法如下:在“高频近似”的假设下,对波动方程进行化简,得到程函方程。程函方程能够用于计算地震体波在传播过程中的振幅。基于射线理论,对地震体波进行射线追踪,计算地震体波的速度和到时。将计算得到的到时结果和实际地震记录到时进行比较,修正输入的速度模型,最终得到符合地震记录到时的第二三维速度模型S2。
利用前面步骤计算的总接收函数,进行速度反演。将第二三维速度模型S2作为速度反演的初始速度模型,能够快速收敛得到矿集区三维速度模型a1。
获取三维界面结构数据a2:
一个高斯系数,对应一个频带,用至少三个小于等于10的不同高斯系数对一个地震体波进行高斯滤波,得到至少三个频带的波数据,计算各频带的各P波分量第一接收函数及S波分量第一接收函数。
对所有采集点的所有地震波进行高斯滤波,计算所有采集点的所有地震波的各频带的各P波分量第一接收函数及S波分量第一接收函数。
对于同一高斯系数,也就是同一频带,对所有采集点的所有地震波在该频带的相同波分量进行三维共转换点叠加,得到该频带的三维界面模型。
至少三个频带的三维界面模型,按照权重进行叠加,得到三维界面结构模型a2。
具体地,采用四个高斯系数1、2.5、5、8,对所有采集点的所有地震波进行高斯滤波,得到四个频带的波数据。
对同一频带的波数据,分别计算各采集点的各地震波在该频带的各P波分量第一接收函数及S波分量第一接收函数,对相同波分量第一接收函数进行三维共转换点叠加(CCP),得到该频带的三维界面模型。
四个不同频带的三维界面模型结合,得到三维界面结构模型a2
三维共转换点叠加的原理如下:将各分量第一接收函数看做地震射线,还原各分量第一接收函数在地下的路径,将所有地下路径在三维地下空间进行叠加。
四个不同频带的三维界面模型结合方法如下:四个不同频带的三维界面模型是四幅三维图像,按照频带从高到低,分别标记为P1、P2、P3、P4,四幅图像的纵坐标与深度相关,将四幅图像根据权重进行叠加,有:
Figure BDA0003111295450000121
在深度较小的浅部,α1>α2>α3>α4;在深部有α1<α2<α3<α4;在中间部,四个权重系数α1、α2、α3、α4按照线性关系变化。
获取三维地下密度数据a3:
根据式(2)中的DZ(t)=I(t)×S(t)×EZ(t),式中EZ(t)与波阻抗相关,不进行近似操作,根据地震体波数据进行反褶积,得到EZ(t),对EZ(t)除以三维速度模型a1,通过绝对波阻抗计算得到绝对密度数据。其中,波阻抗等于密度与纵波速度的乘积。
即,对所有采集点的所有地震波的各波分量第一接收函数,分别进行反演,得到绝对密度数据。
对同一采样点的所有地震体波的相同波分量第一接收函数叠加,求第一接收函数平均值;同样地,分别计算所有采样点的第一接收函数平均值,对所有采样点的第一接收函数平均值进行相对波阻抗反演,得到相对密度数据,用相对密度数据对绝对密度数据进行修改,得到三维地下密度模型a3。
具体地,每个采集点采用地震计采集地震原始数据,提取每个地震计的仪器响应,将各分量第一接收函数与仪器响应进行褶积,得到地层反射系数。根据Zoeppritz方程组,得到反射系数和波阻抗的关系,推导出波阻抗与各分量第一接收函数的关系公式。
利用关系公式和三维速度模型a1,进行波阻抗反演。
各分量第一接收函数进行绝对波阻抗反演,得到绝对密度数据。
对同一台地震计(同一采集点)记录的所有地震体波的相同分量第一接收函数进行叠加,得到采集点下方第一接收函数平均值。
因第一接收函数平均值是叠加过的,无法获得真实振幅信息,只能通过间接的方法进行相对波阻抗计算,只能进行相对波阻抗反演,得到相对密度数据。
用相对密度数据对绝对密度数据进行修正,得到地下三维密度数据a3。
获取三维含矿岩浆通道结构a4:
曲波变换就是对三维图像进行不同角度、不同频率的分解。如在时间域的北东方向的异常,经过曲波变换后在频率域中显示为北西方向的异常,实现了方向的变换,利用曲波变换的这一特点,进行异常提取,且含矿岩浆通道由于结构上的特点,在曲波域中,异常呈现水平分布,便于提取三维含矿岩浆通道结构a4。
获得三维结构数据a5:
对同一模型空间下的三维速度模型a1、三维界面结构模型a2、三维地下密度数据a3、三维含矿岩浆通道结构a4进行空间域滤波运算。
在速度模型a1中选取不同等值面,分别与三维界面结构模型a2和三维含矿岩浆通道结构a4中的第一层结构进行对比,分别计算相似系数,当相似系数大于设定值80%的时候,选取这一等值面值作为第一确定等值面。
继续在速度模型a1中选取不同等值面,分别与三维界面结构模型a2和三维含矿岩浆通道结构a4中的第二层结构进行对比,计算相似系数,选取第二确定等值面。
以此类推,完成三维界面结构模型a2和三维含矿岩浆通道结构a4中所有结构拟合,得到所有确定等值面值,获得三维结构数据a5。
具体实施例二
本申请的一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统,包括采集模块、结构信息提取模块、三维融合成像模块,采集模块用于采集不同频率的被动源地震原始数据,并保存,被动源地震原始数据包括高频短周期地震数据、低频宽频带地震数据,其中面状密集分布的高频短周期地震数据包括至少三组数据,至少三组数据因在矿集区面状密集分布的各个点进行采集而互相关;线状分布的稀疏的低频宽频带地震数据包括至少二组数据,至少二组数据因在矿集区线状分布的各个点进行采集而互相关。
结构信息提取模块用于对被动源地震原始数据进行信噪分离处理,提取地震体波、地震面波、背景噪声数据,对提取到的数据进行物体结构成像、被动源地震波提取及分析;三维融合成像模块用于根据结构信息提取模块提取的数据,重建矿体,输出三维成像信息。
该实施例的基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统包括:处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,例如结构信息提取计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例1中的方法。
或者,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如:采集模块、结构信息提取模块、三维融合成像模块。
示例性的,所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或多个模块/单元被存储在所述存储器中,并由所述处理器执行,以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序在所述基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统中的执行过程。例如,所述计算机程序可以被分割成多个模块,各模块具体功能如下:
1.采集模块,用于采集地震波原始数据;
2.结构信息提取模块,用于地震波原始数据进行处理;
3.三维融合成像模块,用于根据处理后的数据进行矿体重建。
所述基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统的终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统的终端设备可包括,但不仅限于,处理器、存储器。本领域技术人员可以理解,所述上述示例仅仅是基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统的终端设备的示例,并不构成对基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统的终端设备的限定,可以包括更多或更少的部件,或组合某些部件,或不同的部件,例如所述基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统的终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数据信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,所述处理器是所述一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统的终端设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统的终端设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块,所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现所述一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统的终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart MediaCard,SMC),安全数字(SecureDigital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
具体实施例三
所述一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统的终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random AccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
本具体实施方式的实施例均为本发明的较佳实施例,并非依此限制本发明的保护范围,故:凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化,均应涵盖于本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法,其特征在于:在选定矿集区范围内,建立变观系统,采集高频与低频不同频带被动源原始数据,获得选定矿集区地震体波、地震面波、背景噪声数据,计算接收函数,对被动源原始数据进行数据处理,得到选定矿集区的速度模型,基于速度模型和接收函数,得到不同频率的三维界面结构模型,基于接收函数,进行绝对波阻抗反演和相对波阻抗反演,得到三维地下密度模型,在三维坐标系中,利用曲波变换的特点,在曲波域进行信号分析,提取近垂直方向异常,得到三维含矿岩浆通道结构,对三维速度模型、三维界面结构模型、三维地下密度模型、三维含矿岩浆通道结构数据进行空间滤波,得到选定矿集区的三维结构数据。
2.根据权利要求1所述基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法,其特征在于:变观系统包括:至少三个第一采集点和至少二个第二采集点,所有第一采集点呈面状密集分布,分别用于采集高频短周期被动源原始数据;各第二采集点呈线状稀疏分布,分别用于采集低频宽频带被动源原始数据,各被动源原始数据,包括地震体波数据、地震面波数据和背景噪声数据。
3.根据权利要求2所述基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法,其特征在于:每个采集点在布设时段记录多个地震的原始数据,从每个地震原始数据提取地震体波,对每个地震体波进行坐标系转换和高斯低通滤波,得到各地震体波不同频带的波数据,每个频带的波数据包括S波的三分量和P波的三分量,对每一频带的波数据的每一分量分别提取该波分量预测接收函数,结合实际数据水平分量,计算该频带的时间域该波分量第一接收函数。
4.根据权利要求1所述基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法,其特征在于:从背景噪声数据中提取背景面波数据,根据地震面波数据或背景面波数据,进行面波干涉成像,获得S波第一三维速度模型;根据地震体波数据,进行基于程函方程地震体波走时成像,以第一三维速度模型作为走时成像的初始速度,得到第二三维速度模型;对P波或S波接收函数进行速度反演,将第二三维速度模型作为反演的初始速度模型,得到选定矿集区下的三维速度模型。
5.根据权利要求1所述基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法,其特征在于:采用至少三个小于等于10的不同高斯系数,分别对每个地震体波进行滤波,得到该地震体波不同频带的波数据,分别计算各频带中不同波分量第一接收函数;在同一高斯系数时,对所有采集点的所有地震体波的相同波分量第一接收函数进行三维共转换点叠加,得到该频带的三维界面模型;将不同频带的三维界面模型,按照权重进行叠加,得到三维界面结构模型。
6.根据权利要求1所述基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法,其特征在于:推导波阻抗与各波分量第一接收函数的关系,结合三维速度模型,进行波阻抗反演;对各波分量第一接收函数进行绝对波阻抗反演,得到绝对密度数据;对同一采样点的所有地震体波的相同波分量第一接收函数叠加,得到第一接收函数平均值;所有采样点的第一接收函数平均值进行相对波阻抗反演,得到相对密度数据,用相对密度数据对绝对密度数据进行修改,得到三维地下密度模型。
7.根据权利要求1所述基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法,其特征在于:在三维坐标系中,分别对三维速度模型、三维界面结构模型、三维地下密度数据进行曲波变换,提取近垂直方向异常,得到三维含矿岩浆通道结构。
8.根据权利要求1所述基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法,其特征在于:对同一模型空间下的三维速度模型、三维界面结构模型、三维地下密度数据、三维含矿岩浆通道结构进行空间域滤波运算;在速度模型中选取不同等值面,分别与三维界面结构模型和三维含矿岩浆通道结构中的第一层结构进行对比,计算相似系数,选取相似系数大于设定值的数值作为第一确定等值面;继续在速度模型中选取不同等值面,分别与三维界面结构模型和三维含矿岩浆通道结构中的第二层结构进行对比,以此类推,完成三维界面结构模型和三维含矿岩浆通道结构中所有结构拟合,得到所有确定等值面值,获得三维结构数据。
9.一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统,其特征在于:包括采集模块、结构信息提取模块、三维融合成像模块,采集模块用于采集不同频率的被动源地震原始数据,并保存,包括面状密集分布的高频短周期地震数据,线状分布的稀疏的低频宽频带地震数据;结构信息提取模块用于对被动源地震原始数据进行信噪分离处理,提取地震体波、地震面波、背景噪声数据,对提取到的数据进行物体结构成像、被动源地震波提取及分析;三维融合成像模块用于根据结构信息提取模块提取的数据,重建矿体,输出三维成像信息。
10.根据权利要求9所述基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的系统,其特征在于:包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器中并可在所述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如权利要求1-8任一所述方法。
CN202110651318.6A 2021-06-10 2021-06-10 一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法 Active CN113391351B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110651318.6A CN113391351B (zh) 2021-06-10 2021-06-10 一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110651318.6A CN113391351B (zh) 2021-06-10 2021-06-10 一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113391351A true CN113391351A (zh) 2021-09-14
CN113391351B CN113391351B (zh) 2024-02-13

Family

ID=77620458

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110651318.6A Active CN113391351B (zh) 2021-06-10 2021-06-10 一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113391351B (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU632970A1 (ru) * 1976-06-02 1978-11-15 Научно-Производственное Объединение "Геофизика" Способ определени минерального состава рудных месторождений
US20100186950A1 (en) * 2007-07-16 2010-07-29 Ramesh Neelamani Geologic Features From Curvelet Based Seismic Attributes
US20110255371A1 (en) * 2009-01-09 2011-10-20 Charlie Jing Hydrocarbon Detection With Passive Seismic Data
CN106970419A (zh) * 2017-04-10 2017-07-21 东华理工大学 一种基于线性Bregman算法的非均匀曲波三维地震数据重建方法
CN107102355A (zh) * 2017-04-27 2017-08-29 吉林大学 低频重构并行Marchenko成像方法
CN108345031A (zh) * 2018-01-11 2018-07-31 吉林大学 一种弹性介质主动源和被动源混采地震数据全波形反演方法
CN109738950A (zh) * 2019-01-04 2019-05-10 吉林大学 基于三维稀疏聚焦域反演的噪声型数据一次波反演方法
CN110187387A (zh) * 2019-05-27 2019-08-30 青海省第三地质勘查院 一种立体成矿单元划分方法
CN110579795A (zh) * 2018-06-08 2019-12-17 中国海洋大学 基于被动源地震波形及其逆时成像的联合速度反演方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU632970A1 (ru) * 1976-06-02 1978-11-15 Научно-Производственное Объединение "Геофизика" Способ определени минерального состава рудных месторождений
US20100186950A1 (en) * 2007-07-16 2010-07-29 Ramesh Neelamani Geologic Features From Curvelet Based Seismic Attributes
US20110255371A1 (en) * 2009-01-09 2011-10-20 Charlie Jing Hydrocarbon Detection With Passive Seismic Data
CN106970419A (zh) * 2017-04-10 2017-07-21 东华理工大学 一种基于线性Bregman算法的非均匀曲波三维地震数据重建方法
CN107102355A (zh) * 2017-04-27 2017-08-29 吉林大学 低频重构并行Marchenko成像方法
CN108345031A (zh) * 2018-01-11 2018-07-31 吉林大学 一种弹性介质主动源和被动源混采地震数据全波形反演方法
CN110579795A (zh) * 2018-06-08 2019-12-17 中国海洋大学 基于被动源地震波形及其逆时成像的联合速度反演方法
CN109738950A (zh) * 2019-01-04 2019-05-10 吉林大学 基于三维稀疏聚焦域反演的噪声型数据一次波反演方法
CN110187387A (zh) * 2019-05-27 2019-08-30 青海省第三地质勘查院 一种立体成矿单元划分方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113391351B (zh) 2024-02-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106772583B (zh) 一种地震绕射波分离方法和装置
CN108181652B (zh) 一种海底节点地震资料上下行波场数值模拟方法
CN106526677B (zh) 一种海上自适应压制鬼波的宽频逆时偏移成像方法
CN102939546B (zh) 用于在地震处理中的局部属性匹配的系统和方法
Langston Wave gradiometry in two dimensions
US20100161235A1 (en) Imaging of multishot seismic data
CN110018517B (zh) 一种多尺度地面微地震逆时干涉定位方法
CN107505654A (zh) 基于地震记录积分的全波形反演方法
CN111045077B (zh) 一种陆地地震数据的全波形反演方法
US9952341B2 (en) Systems and methods for aligning a monitor seismic survey with a baseline seismic survey
CN111025386B (zh) 一种无分离假象的纵横波分离方法
AU2011380936B2 (en) Seismic imaging systems and methods employing correlation-based stacking
CN114839673A (zh) 多震源高效采集波场分离方法、分离系统及计算机设备
CN110850469A (zh) 一种基于克希霍夫积分解的地震槽波深度偏移的成像方法
CN109709602B (zh) 一种远探测声波偏移成像方法、装置及系统
CN105182414B (zh) 一种基于波动方程正演去除直达波的方法
CN113534243B (zh) 一种被动源Marchenko成像方法及系统
CA2926179A1 (en) System and method for seismic adaptive optics
Sava et al. Interferometric imaging condition for wave-equation migration
CN113391351B (zh) 一种基于被动源地震波场分析提取矿集区结构的方法
Jeng et al. A nonlinear method of removing harmonic noise in geophysical data
CN110618459B (zh) 地震数据处理方法和装置
US20080232195A1 (en) Apparatus and Method for Processing Geophysical Information
CN114442163A (zh) 一种利用深度学习进行散射波成像的方法及系统
Girard et al. Extracting body waves from ambient seismic recordings

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