EA000523B1

EA000523B1 - Способ фильтрования искажений данных, получаемых во время сейсмических исследований

Info

Publication number: EA000523B1
Application number: EA199800627A
Authority: EA
Inventors: Али Озбек
Original assignee: Геко А.С.
Priority date: 1996-01-09
Filing date: 1997-01-08
Publication date: 1999-10-28
Also published as: GB2309082A; AU1550497A; US5971095A; GB2309082B; AU720293B2; CN1207177A; NO983149L; CN1129801C; EP0873528B1; DE69729852T2; DE69729852D1; GB9600341D0; EP0873528A1; EA199800627A1; WO1997025632A1; NO326121B1

Description

Настоящее изобретение касается способа фильтрования искажений из сигналов данных и, в частности, фильтрования искажений таким образом, чтобы снизить влияние когерентного шума на сигналы данных, получаемых во время сейсмических исследований.

При наземных сейсмических исследованиях источник возбуждает сейсмические волны на поверхности земли или близко от нее. Эти волны распространяются через землю, и отраженные сигналы от различных слоев в земле можно обнаруживать датчиками или сейсмографами у поверхности земли. Колебания сейсмического источника, прикладываемые к поверхности земли, также производят так называемую поверхностную волну или качание земли, которое распространяется по неглубоким слоям земли. В сейсмографах время прихода низкочастотной, медленной поверхностной волны обычно совпадает с приходом отражений от представляющих интерес глубинных слоев при сейсмических исследованиях. Одновременное присутствие поверхностной волны с отраженными сигналами осложняет осуществление полного использования сейсмических данных, поскольку поверхностная волна часто маскирует отраженные волны.

Известны несколько способов для ослабления помех от поверхностных волн и, таким образом, снижения их воздействия на интересующий сейсмический сигнал. Обычно сейсмографы используются не отдельно, а скорее связанными в подрешетки или группы, которые жестко смонтированы или объединены вместе. Это является формой не зависящего от данных формирования пучка. Проводились также попытки применить адаптивную обработку сигнала для подавления поверхностной волны при сейсмических исследованиях.

В патенте США № 4.556.962 сделана попытка ослабить поверхностную волну от поверхностного сейсмического источника, помещая датчик близко к источнику, чтобы обнаружить мешающие искажения. Мешающие искажения пересчитывают, задерживают и суммируют с сигналами от более отдаленной решетки сейсмографов и затем взаимно коррелируют с исходным источником колебаний. Этот патент также предлагает использовать адаптивный фильтр так, чтобы видоизменить задержанный сигнал для более близкого соответствия сигналу, обнаруженному более отдаленной решеткой сейсмографов. Однако поверхностная волна, измеряемая близко к источнику, может существенно отличаться от волны, принятой решеткой сейсмографов, и адаптивный фильтр может оказаться не в состоянии иметь с ним дело.

В патенте США № 4.890.264 описан способ подавления неоднородно распределенных искажений, производимых распространением поверхностной волны, ветром и механизмами. Вместе с обычными вертикально ориентированными сейсмографами для обнаружения сейсмической энергии используются горизонтальные сейсмографы для обнаружения поверхностных волн. Выходные сигналы детекторов поверхностных волн используются совместно с адаптивным фильтром с целью гашения воздействий помех от поверхностной волны. Этот способ подавления поверхностной волны по существу является многокомпонентным способом. Горизонтально воспринимающие сейсмографы также обнаруживают некоторую часть энергии сейсмической волны, и это может вызвать гашение сигнала.

В заявке на патент Великобритании GB-A2273358 для подавления поверхностей волны было предложено использование линейно ограничиваемого адаптивного формирования пучка и адаптивного гасящего помехи формирования пучка. Этот способ фильтрует сигналы, измеряемые решеткой сейсмографов, и суммирует их таким способом, чтобы сохранить сигналы, падающие с предпочтительного направления, при подавлении помех, падающих с других направлений. Фильтрование осуществляется с использованием непрерывно адаптивного способа с дифференциалом перемещения между сейсмическими отражениями и поверхностной волны, используемым для образования основного и опорного каналов. Предложение нашло применение в бурении при использовании бура в качестве сейсмического источника, где поверхностная волна является эффективно постоянной из-за медленного перемещения головки бура, и каждое местоположение приемника от источника производит много данных. Это гарантирует, что стохастического типа градиенты алгоритмов, используемых в соответствующих этому способу адаптивных фильтрах, способны сходиться. Однако в поверхностных сейсмических экспериментах присутствующая поверхностная волна часто бывает непостоянной и неоднородной, и стохастического типа градиенты алгоритмов также могут слишком медленно сходиться в пределах огибающей сигнала.

В патенте США № 5.237.538 предложен способ удаления когерентного шума их сейсмических данных. Этот способ сначала идентифицирует характеристики перемещения шума, определяет и выделяет пространственновременной проход, содержащий шум, и удаляет перемещение, чтобы сгладить шумовую серию. Затем из прохода удаляют амплитуды и временные отклонения. Когерентный шум оценивают с использованием оператора управления положением луча (обычный набор в этом случае) или фильтрации f-x в области преобразования Фурье. Оценка фильтрованного искажения вычитается из регистрации данных, содержащей сигнал плюс искажения, используя короткий трех-пятиточечный отдельный фильтр. Для уничтожения эффекта выравнивания более ранних амплитуд применяли скалярные величины инверсных ам3 плитуд. Затем смещался сигнал, восстановленный в исходную сейсмическую запись. Этот способ имеет некоторые конкретные недостатки для применения его с целью ослабления поверхностной волны. Прежде всего, особенно в случае более коротких решеток, сигнал всегда просачивается в оценку поверхностной волны. Фактически, компонент сигнала всегда присутствует в опорном канале, который расположен одновременно с сигналом в основном канале. С другой стороны, когда обеспечивается возможность делать решетки длиннее, рассеяние, существующее в поверхностной волне, делает трудным достижение эффективного управления положением луча.

В соответствии с настоящим изобретением предлагается способ фильтрования искажений из дискретных сейсмических сигналов во временном интервале ([1, ..., Т]), который содержит этапы:

- использования упомянутых сейсмических сигналов с искажениями с целью определения, по меньшей мере, одного опорного канала (x(t)) для упомянутого временного интервала в качестве оценки упомянутого искажения;

- определения коэффициентов для М временно локальных фильтров (w(i, t)), где упомянутые фильтры образуют блок фильтров, а М является числом, равным или большим двух, благодаря минимизированию функции издержек (J(t)), представляющей критерий ошибки выходного сигнала упомянутого блока фильтров; и

- применения упомянутого блока фильтров для упомянутой, по меньшей мере, одной оценки (х(1;)) с целью определения М фильтрованных оценок упомянутых искажений.

Функция издержек (J(t)) предпочтительно является временно глобальной, представляющей критерий ошибки общего выходного сигнала упомянутого блока фильтров во временном интервале ([1, ..., Т]).

Далее функцию издержек (J(t)) можно минимизировать, используя аппроксимацию, заключающуюся в том, что сумма, взвешенная оконными функциями, выходных сигналов соседних фильтров из М фильтров (w(i, t)) равна, когда применяется к тому же самому сигналу во временных областях, где перекрываются упомянутые оконные функции.

Способ предпочтительно включает в себя этап перемножения М фильтрованных оценок с временными оконными функциями ((h(i, t)).

Временные оконные функции могут отличаться требованием, чтобы перекрывались только смежные окна.

Применение временных оконных функций и, следовательно, образующихся временных окон к объединенным компонентам гарантирует, что средство фильтрования является локальным во времени и обеспечивает способ адаптивного удаления искажений из сейсмических данных в соответствии с глобальным критерием оптимизации, например, решения оптимизации фильтрованного сигнала путем минимизации среднеквадратичной величины фильтрованного сигнала во времени.

Изобретение применимо для двумерных (2М) и трехмерных (3М) сейсмических исследований и может использоваться в наземных, морских сейсмических исследованиях, включая сейсмические исследования морского дна и переходных зон.

Способ можно выполнять на запомненных данных или на необработанных сейсмических данных при их получении. Таким образом, в соответствии со способом необработанные сейсмические данные можно фильтровать на месте сбора данных. Это гарантирует, что очищенный сигнал можно получить с места сбора данных и в такой форме можно загружать непосредственно с места. Это снижает количество данных, которые следует посылать для удаленного анализа, и снижает затраты и проблемы хранения, связанные с накоплением достаточных количеств данных с искажениями для удаленного анализа. Способ можно применять для регистраций с единственным датчиком, т.е. для регистраций до образования любой группы, которая объединяет сигналы двух или больше сейсмических датчиков.

Искажения или опорный сигнал можно предварительно обработать до их прохождения в адаптивное средство фильтрования путем деления сигнала на различные диапазоны частот, например, используя квадратурный зеркальный фильтр. Это позволяет сокращать количество подлежащих обработке информационных точек, а также позволяет сокращать количество коэффициентов в адаптивном средстве фильтрования.

Временные оконные функции выбора данных предпочтительно определяются двумя условиями, из которых первое условие состоит в том, что сумма по всем окнам в любой данный момент времени равняется единице, а второе условие состоит в том, что перекрываются только смежные окна. Эти условия гарантируют, что глобальную оптимизацию фильтрованного сигнала можно решить при помощи аппроксимации, при которой для суммирования по всему времени и всем фильтрам и всем смежным фильтрам, интеграл вероятности ошибок смежного фильтра заменяется интегралом вероятности ошибок, связанным с самим фильтром.

Применение временных окон выбора данных развязывает уравнение, которое требуется для решения оптимизации фильтрованного сигнала. Получающееся развязанное уравнение можно, например, решить способом основных компонент или, в качестве альтернативы, методом демпфированных наименьших квадратов.

Там, где решается развязанное уравнение с использованием способа основных компонент, количество основных компонент можно регули5 ровать с целью изменения степени фильтрования и достижения желательной точности фильтрования. Чем меньше отношение сигнала к искажению, тем больше количество основных компонент, которые используются для достижения фильтрования.

Адаптивное фильтрование предпочтительно достигается с помощью средства фильтрования или блока средств фильтрования, содержащего множество локальных фильтров. Каждый локальный фильтр может быть многоканальным фильтром. В следующем предпочтительном варианте осуществления изобретения для частичного конфигурирования адаптивного фильтрования используется другой сигнал.

При наземных сейсмических исследованиях, сигналы сейсмических данных для использования в соответствующих изобретению способах могут быть получены, по меньшей мере, от двух сейсмических средств восприятия, обычно сейсмографов, причем средства восприятия смонтированы в сети, где каждое средство восприятия независимо от другого, и каждое средство восприятия посылает информационные сигналы в средство обработки на месте, для фильтрации в соответствии с изобретением. Сеть определена в виде региональной решетки средств восприятия или сейсмографов, где каждое средство восприятия является независимым от всех других средств восприятия в сети. Это отличается от известных устройств, где каждый сейсмограф расположен во взаимно связанной решетке, и полученные сейсмографами сигналы усредняются по решетке в попытке снизить шумовые эффекты типа поверхностной волны до удаленной обработки данных.

В следующем варианте осуществления изобретения фильтрованный выходной сигнал можно повторно обработать итеративным способом для дополнительной фильтрации шума, где выходной сигнал фильтра обычно подается обратно, по меньшей мере, к одному опорному сигналу и средству фильтрования.

Опорный сигнал можно генерировать множеством способов, из которых одним примером является способ дифференциации перемещения сигналов данных.

В другом способе опорный сигнал можно получить с помощью срединного группирования. Это подавляет сейсмические сигналы, которые не имеют того же самого перемещения, как подлежащий фильтрованию шум. Таким образом, снижается загрязнение опорного сигнала интересующим сейсмическим сигналом.

В сочетании этих двух способов за срединным группированием может следовать дифференциация перемещения сгруппированных сигналов.

Там, где сейсмические данные получают от многокомпонентного средства восприятия, опорный сигнал можно получить с помощью поляризационного фильтрования каждого компонента, считываемого средством восприятия. Этот способ можно использовать для усиления опорных сигналов от смежного средства восприятия, что является конкретным преимуществом для трехмерного, т.е. трехкомпонентного исследования, и можно также объединять с дифференциацией перемещения.

Эти и другие особенности изобретения, предпочтительные варианты осуществления и его модификации, возможные применения и преимущества специалисты в данной области техники могут оценить и понять из подробного описания и представленных ниже чертежей.

Краткое описание чертежей

Фиг. 1 изображает блок-схему обработки известного способа адаптивного подавления с использованием способа формирования пучка;

фиг. 2А - соответствующий изобретению способ адаптивного подавления искажений;

фиг. 2В - модификацию показанного на фиг. 2 способа;

фиг. 3 - осуществление выборки сигналов данных для обеспечения коэффициентов фильтра, используемых при адаптивном подавлении искажений;

фиг. 4 - соответствующий изобретению адаптивный к данным многоканальный блок фильтров, применяющий дифференциацию перемещения к опорному каналу;

фиг. 5 - альтернативное осуществление выборки сигналов данных для обеспечения коэффициентов фильтра, используемых в адаптивном подавлении искажений;

фиг. 6 - генерирование опорного канала, основанное на дифференциации перемещения и срединном группировании в соответствующем изобретению способе;

фиг. 7 - генерирование опорного канала, основанное на срединном группировании и дифференциации перемещения;

фиг. 8 - генерирование опорного канала, основанное на поляризационной дифференциации;

фиг. 9 - генерирование опорного канала, основанное на поляризации и дифференциации перемещения.

Рассмотрим теперь чертежи, на которых фиг. 1 изображает линейно ограниченную адаптивную многоканальную формирующую пучок решетку, как описано, например, в патенте GBA-2273358. Входные сигналы 10, 12 системы поступают от двух комплектов датчиков, где один входной сигнал 1 0 идет от основного источника или датчика, а последовательные входные сигналы 12', 12, ..., 12^N идут от опорных источников или вспомогательных датчиков. Входной сигнал 1 0 содержит несущий информацию сигнал, искаженный помехами.

Входные опорные сигналы 12', 12, .... 12^Nобрабатываются адаптивным многоканальным фильтром, содержащим локальные адаптивные фильтры 14', 14, ..., 14ⁿ, а обработанные ком7 поненты объединяются в суммирующем средстве 16 с целью образования выходного сигнала y(t) 18.

Фильтрование осуществляется с использованием непрерывного во времени адаптивного способа, т.е. способа наименьших средних квадратов (ИСК), для оптимизирования характеристик фильтра. Однако алгоритмы типа стохастического градиента, такие как наименьший средний квадрат, могут слишком медленно сходиться, чтобы произвести оценку сигнала без помех, когда некогерентный шум является нестационарным и неоднородным, типа помех, которые встречаются при поверхностных сейсмических исследованиях. Шум поверхностной волны, в общем, является диспергирующим и, как таковой, часто демонстрирует непостоянное поведение.

Соответствующий изобретению способ адаптивного подавления помех оценивает влияние фазовых и амплитудных возмущений наряду с эффектами распространения сейсмических сигналов во время вычисления коэффициентов адаптивного фильтра. Это делает подход адаптивного подавления помех устойчивым к имеющимся в данных фазовым и амплитудным возмущениям.

Фиг. 2А изображает соответствующую изобретению систему для выполнения способа фильтрования искажений из сейсмического сигнала. Система содержит множество G_n, где n=1, ..., N, 24', 24, ..., 24ⁿ, которые записывают сигнал в общей форме {g_nj(t): n=1, ..., N, j=1, 2, 3}, где j относится к многокомпонентной регистрации, например, 3М регистрации сейсмографа. Чтобы избежать путаницы с фиг. 1, следует отметить, что символ N теперь используется для обозначения количества датчиков, тогда как символ К (см. ниже) относится к максимальному количеству опорных каналов.

Сейсмографы 24 представляют собой отдельные датчики, размещенные на поверхности земли в сети для обнаружения сейсмических волн, образуемых отражением от слоев в земле в ответ на волну источника. Сейсмографы не связаны друг с другом и действуют с целью обеспечения множества входных сигналов генератора 26 основного и опорных каналов. Можно использовать эквивалентные системы, использующие вместо сейсмографов датчики давления, например, гидрофоны.

Генератор 26 сигналов, принимающий упомянутые зарегистрированные сигналы, определяет основной сигнальный канал d(t) 28, который передает несущий информацию сигнал s(t), искаженный дополнительными помехами n_G(t), в соответствии с выражением [1] d(t) = s(t) + n_o(t) и каналы X_k(t) 30 опорного сигнала помех:

[2] X_fc(t) = F{g_nj(t)} где k=1, ..., К, обозначающее количество опорных каналов. Оператор F может быть любой операцией, действующей на зарегистрированные сигналы так, чтобы производить один или больше опорных каналов, которые можно расценивать как первые оценки аддитивных помех. Следовательно, для последующего описания предполагается, что корреляция сигнала s(t) с помехами в основном канале n_G(t) и с опорными каналами X_k(t) незначительна по сравнению с корреляцией n_G(t) с X_k(t). Примеры оператора F можно выбрать из широкого многообразия известных самих по себе способов. Ииже приводится описание некоторых особенно выгодных способов образования опорного сигнала 30.

Опорные каналы Xk(t) обрабатываются рядом локальных адаптивных фильтров 32', 32, ..., 32^M, расположенных в виде блока 34 адаптивных фильтров, суммирующих средств 36', 36, ..., 36^M, умножающих средств 38', 38, ..., 38^M и объединяющего средства 40 с целью образования выходного сигнала

М К L-1 [3] y(t)= Σ Σ Σ hi(t)W_ikT X_k (t-τ) i=l k=l τ=0 где W_ikT(t) являются регулируемыми коэффициентами адаптивных фильтров, hi(t) представляют окна, применяемые в конце выходного сигнала, М представляет количество локальных многоканальных адаптивных фильтров (или количество окон выходного сигнала), a L - количество коэффициентов на канал. Каждый адаптивный фильтр может быть многоканальным фильтром показанного на фиг. 1 типа.

Уравнение [3] можно переписать как сумму (обработанную методом окон) по скалярному произведению, используя вектор х(0 выходного сигнала ответвления в момент времени t, определенную как:

x(t) = [Xi (t), ..., (t - L + 1), [4] x₂(t), ..., x₂(t - L + 1), x_K(t).....X_K(t - L + 1)]^T и вектор W_i весового коэффициента ответвления, определяемый как

Wj(t) = [w_il0 (t), ..., Wjkl-d (t - L + 1), [5] w_i2o(t), w₁₂(_L-i) (t - L + 1),

Wj_K0 (t), .... W_iK(L-l) (t - L + 1)]^TВыходной сигнал блока фильтров объединяется с основным входным сигналом, создавая фильтрованный выходной сигнал е(0 44, где [6] e(t) = d(t) - y(t).

Иа фиг. 2А входной сигнал суммируется на выходе каждого фильтра 32. Эквивалентный способ определения e(t) иллюстрируется на фиг. 2В, где оконная функция h_i(t) перемножается с выходным сигналом каждого фильтра, а основной канал добавляется после того, как объединятся все выходные сигналы.

Сигнал е(0 также известен как сигнал рассогласования и определяет функцию издержек J, которая равна сумме e²(t) по всем входным сигналам выборки, то есть т

[7] J = Σ е² (t) t=l где Т представляет общее количество выборок. Функция издержек J соответствует общей энергии ошибки, и путем минимизирования функции издержек и, таким образом, минимизирования глобального критерия, e(t) становится оценкой s(t) наименьших средних квадратов, т.е. чистого сигнала без шума.

Один способ минимизирования глобального критерия состоит в использовании окон h_i(t) для гарантирования того, что фильтры являются локальными во времени, то есть решетки имеют конечный временной интервал, и могут иметь дело с непостоянным шумом. Окна могут быть треугольными с длиной в 100 выборок.

Окна 42 ограничены следующим выражением м

[8] Σ hi (t) = 1 i = 1 для t=1, 2, ..., Т, где Т - общее количество выборок, и [9] hi(t)hj(t) - О для j#i-1, 1, 1+1. Первое ограничение гарантирует, что блок 34 фильтров эквивалентен случаю единственного фильтра, если все локальные фильтры 32 идентичны. Второе ограничение гарантирует, что окна имеют компактную поддержку. Использование этих двух ограничений позволяет решить глобальную оптимизацию сигнала рассогласования e(t).

Задача оптимизации выражается как т [10] min Σ e²(t).

w_t, ..., w_M t = 1

Общую энергию ошибок можно разложить следующим образом

T Т Μ [11] Σ e²(t) = Σ [Σ h_i(t)f_i(t)]² = t=l t=l i=l

T Μ M i+1

- Σ [Σ h_i ²(t)f₁ ²(t) + Σ Σ hi(t) hj(t) fi(t) fj(t)] t=l 1=1 i=l j = i-l где f(t) является локальным интегралом вероятности ошибки, связанным с локальным фильтром w_i:

[12] fi(t) = d(t) - Wj^T(t)x(t).

Из уравнения [11] можно видеть, что задача оптимизации ведет к большому количеству связанных уравнений для фильтров. Используя второе условие (выражение [9]), накладываемое на окна, и следующую аппроксимацию [1 3] для второго члена в уравнении [11], уравнения можно разделить.

Т N i+1 из] Σ Σ Σ h,(t) hj(t) f,(t) t=l i=l j=i-l T N i+1

Σ Σ Σ h,<t) h/t) t,(t) t=l i=l j=i-l

Это очень слабая аппроксимация, так как, во-первых, над аппроксимированным вторым членом в выражении [11] доминирует первый член, и, во-вторых, аппроксимация более слабая, чем аппроксимация w_i « w_i+₁ или w_i « w_i-1. Аппроксимация уравнения [13] требует, чтобы смежные фильтры производили аналогичные результаты при применении к одним и тем же входным данным во временных областях, где смежные окна перекрываются, вместо требования, чтобы смежные фильтры были подобны по базовым точкам. Таким образом, аппроксимация подобна требованию, чтобы близкими были скорее интеграл (интегралы) двух функций, а не их функции.

Хотя оптимизация ведет к большому количеству связанных уравнений для фильтров, аппроксимация уравнения [13] развязывает оптимизацию так, что т т [14] min Σ e²(t) <+> min Σ hi(t)f²(t) w₁₍ ..., wм t=l Wf t=l при i = 1,2, ... M.

Матричные нормальные уравнения для компонентов блока фильтров можно получить, например, установкой градиента на нуль или используя принцип ортогональности, что дает:

т т [15] [Σ hi(t) x(t) x^T(t)]wj = Σ hi(t)d(t)x(t).

t=l t=l

Это уравнение можно решить различными способами, два из которых представляют собой способ основных компонент и метод затухающих наименьших квадратов.

Правую часть уравнения [15] можно интерпретировать как произведение корреляционной матрицы Ф и коэффициента w_i фильтра. Разложение сингулярных величин Ф представляет собой

KL [15.1] Ф = Σ a_nu_nu_n^, п=1 где δ₁>δ₂> ... >^nl являются сингулярными величинами. Разложение сингулярных величин дает хорошие результаты, даже если матрица плохо обусловлена. Другое преимущество использования разложения сингулярных величин состоит в том, что оно позволяет использовать способ основных компонент.

В системах и литературе по теории управления, термин основные компоненты относит11 ся к доминирующим членам в разложении сингулярных величин квадратной матрицы (см., например, работу Б. С.Мура Анализ основных компонент в линейных системах: управляемость, наблюдаемость и упрощение модели, IEEE (Институт инженеров по электротехнике и электронике), Труды по автоматическому регулированию, т. АС-26, стр. 17-31, 1981 г.).

Матрица Ф₁ основных компонент, соответствующая матрице Ф, представляет собой

Р [15.2] Ф^= Σ a_nu_nu J , п=1 где 1<р<ИЕ. Матрица Ф₁ основных компонент обеспечивает оптимальную аппроксимацию низкого разряда для Ф. Задачу оптимизации выражения [15] можно в этом случае решить путем определения инверсии Ф₁ ^-1.

Использование метода основных компонент в сочетании с временными задержками для определения поддержек фильтра позволяет фильтрам сосредотачиваться на волновых компонентах (т.е. поверхностной волне), которые имеют некоторое перемещение и когерентность по расширенной области набора данных. Кроме того, использование только данного количества основных компонент приводит только к наиболее доминирующим когерентным компонентам, влияющим на вычисление коэффициентов фильтра. Количество основных компонент является регулируемым параметром, который позволяет пользователю изменять мощность фильтра. Чем больше используется количество основных компонент, тем тяжелее фильтрование. В общем, чем меньше отношение сигнал/шум, тем тяжелее фильтрование, которое должно выполняться.

Альтернативный подход к решению матричных уравнений представляет собой решение затухающих наименьших квадратов, используя выражение:

NL

Ф₂ = Ф + ε²Ι = Σ (ση + ε²) unu_n ^Tn=l [15.3]

NL φ₂ ¹ = (φ + ε²Ι) ¹⁼ Σ (ση + ε²) ¹ ипиД η=1 где I представляет единичную матрицу NE x NE, а ε² - малый параметр. При методе затухающих наименьших квадратов предотвращается плохое обусловливание, и результат основных компонент аппроксимируется в том смысле, что блокируются компоненты с малыми связанными сингулярными значениями. Вклады основных компонент только слегка изменяются. Главное преимущество этого подхода состоит в том, что поскольку матрица А + ε²Ι является симметричной, ее можно решить, используя, например, разложение Холецкого, которое осуществляется намного быстрее, чем разложение сингулярных значений.

Принимая во внимание описанный выше вариант изобретения, поддержки многоканальных фильтров закрепляются в начале применения, в зависимости от доминирующей скорости поверхностной волны, минимального промежутка защиты сигнала и длины фильтра. Эта установка не идеальна для применения там, где в качестве опорных используются горизонтальные компоненты, поскольку эффективное перемещение между вертикальными и горизонтальными компонентами не фиксируется между тремя каналами. Может быть выгодным изменять длины фильтров, т.е. локально регулировать поддержки многоканальных фильтров так, чтобы следовать перемещению самой высокой корреляции.

Далее будет описан посредством примера ряд способов производства опорного канала 30 помех, предназначенного для использования в соответствующем изобретению способе.

Способ 1 . Многочисленные опорные каналы, основанные на дифференциации перемещения

При монтаже сейсмических трасс, перемещение отраженной энергии, в общем, отличается от перемещения когерентного шума, типа поверхностной волны. Это свойство можно использовать для применения адаптивного подавления помех для подавления поверхностной волны. На фиг. 3 изображен пример сейсмических трасс, полученных при сейсмических исследованиях. Перемещение отражения сейсмических волн 46 и перемещение поверхностной волны 48 имеют различные градиенты. Как можно видеть, поверхностная волна имеет намного более крутой угол наклона, чем отражение сейсмических волн. В основном канале 50, т.е. центральной сейсмической трассе, сейсмический сигнал накладывается на некоторой фазе поверхностной волны. На смежных сейсмических трассах та же самая фаза поверхностной волны не перекрывается с сейсмическим сигналом. Таким образом, с помощью соответствующих осуществлений выборок смежных сейсмических трасс для использования в адаптивном подавлении помех можно получить опорный сигнал шума. Области 52, 54 выборок обеспечивают поддержку коэффициентов фильтра, действующих на опорный канал, и получаются на определенном расстоянии от текущей выборки основной сейсмической трассы 50. Относительные поддержки компонент многоканальных фильтров можно регулировать путем задержки входных сигналов основного и опорных каналов на соответствующие величины. На фиг. 4 показан полученный при использовании описанного способа производства опорных каналов результирующий адаптивный к данным многоканальный фильтр, где элементы, эквивалентные уже описанным относительно фиг. 2, показаны соот13 ветствующими ссылочными позициями. На фиг. 3 и 4, [16] Δ ц = τ₀ - η и

[17] Δ τ₂ = τ₂ - τ₀ - L где L - количество коэффициентов, используемых в адаптивном фильтре, связанным со второй выборкой.

С иллюстративными целями в остальной части этого применения самые близкие сейсмические трассы с обеих сторон сейсмической трассы, подлежащей фильтрации, используются как эталон шума.

Выбор Δ в основном зависит от двух факторов, а именно, от автокорреляционной функции сигнатуры отражения сейсмических волн и перемещения поверхностной волны. Автокорреляционная функция сигнатуры отражения сейсмических волн зависит от энергетического спектра отражения сейсмических волн. В общем, окно во времени, определяемое величиной Δ т_;, выбирают так, чтобы оно было больше запаздывания, за пределами которого автокорреляционная функция сигнатуры отражения сейсмических волн имеет пренебрежимо малые величины. Во-вторых, выборки самых близких сейсмических трасс определяют так, чтобы доминирующее перемещение поверхностной волны делило пополам область выборки. Это снижает эффекты из-за диспергирующего характера поверхностной волны и ее диапазона кажущихся скоростей.

Способ 2. Многочисленные опорные каналы, основанные на перемещении и дифференциации пространственно-временной когерентности

Сигналы от цели и помехи могут иметь различные как перемещение (кажущуюся скорость), так и пространственно-временную когерентность. Это часто встречается при поверхностном сборе сейсмических данных. Поверхностная волна не только имеет перемещение, отличающееся от перемещения отраженного сигнала, но имеет значительно большую пространственно-временную когерентность, чем отражения сейсмических волн, особенно на временном направлении. Это позволяет делать обобщение для определения поддержек компонент многоканальных фильтров, выделенных в способе 1. Фиг. 5 изображает, как обобщение можно использовать с сейсмическими трассами, полученными при сейсмических исследованиях. Перемещение сейсмического сигнала 56 и перемещение поверхностной волны 58 снова имеют различные градиенты. Для каждой любой стороны самой близкой сейсмической трассы основного канала 60 определены две области поддержки фильтра. Что касается выборки, выполненной на фиг. 3, то области выборки или поддержка фильтра 62, 64, 66, 68 оставляют полосу временных выборок вокруг центральной выборки, определяемой величиной t_o. Это делается для защиты сейсмического сигнала.

Поверхностная волна часто имеет временную когерентность по шкалам времени, значительно большую, чем сейсмический сигнал, и при таких обстоятельствах соответствующие участки 70, 72 центральной сейсмической трассы (т.е. основного канала) можно использовать в качестве опорного канала.

Это обобщение может быть очень полезным при многих применениях. Когда два опорных канала выбраны так, что один является причинным (казуальным), а другой антипричинным относительно направления падения прямой поверхностной волны, как описано в способе 1 , выходной сигнал содержит явление отражения волн, а также начальное событие, которое представляет приблизительно половину низкочастотной версии события, а также аналогичное последующее событие (отстающее событие). Если на всех этапах обработки требуется характеристика с минимальной фазой, наличие начального события нежелательно. Если опорный канал определяется посредством использования опорных сейсмических трасс, которые находятся ближе к источнику относительно основного канала, или посредством использования секций опорных сейсмических трасс, которые являются причинными относительно выходной точки, тогда в фильтрованных данных будет присутствовать только отстающее событие.

Когда опорные сигналы помех производятся только с использованием временных задержек для определения поддержек фильтров и без использования какой-либо предварительной обработки, присутствие отражателей в опорных каналах создает небольшие начальные события и (или) отстающие события в обрабатываемом основном канале.

Например, когда для опорного канала используются две смежные сейсмические трассы, создаются начальное событие и отстающее событие. Этот эффект также может наблюдаться в частотной области: когда опорные каналы сосредотачиваются на фазе поверхностной волны с той же самой полярностью, как фаза поверхностной волны в основном канале, коэффициент усиления по низкой частоте каждого фильтра составляет приблизительно -1/K, где К является количеством опорных каналов. Поэтому в полной характеристике на нулевой частоте имеется нуль.

Крутизна частотной характеристики зависит от К; для К=4 критическая частота составляет приблизительно 5 Гц, для К=2 она составляет обычно приблизительно 11-12 Гц. Характеристика также показывает некоторое усиление на средних частотах. Когда опорные каналы сосредотачиваются на фазе поверхностной волны с противоположной полярностью относительно фазы поверхностной волны в основном канале, коэффициент усиления на низкой частоте каж15 дого фильтра составляет приблизительно +1/К. В этом случае нет никакого низкочастотного спада; обычно имеется провал на средних частотах.

Поскольку характеристики с положительной и отрицательной полярностью полностью дополнительны, одна возможность состоит в том, чтобы пройти адаптивное подавление помех на одних и тех же данных дважды с переменными полярностями, и на каждой частоте выбирать характеристику из двух экспериментов, где величина характеристики является самой высокой, которая больше единицы на большинстве частот. Таким образом, коэффициент усиления обратной свертки оказывается меньше единицы на большинстве частот, таким образом, еще больше уменьшая шум, хотя более идеально сохраняя сигнатуру отражения сейсмических волн.

Способ 3. Единственный опорный канал, основанный на срединном группировании Срединная фильтрация последовательности чисел осуществляется путем пропускания прямоугольного окна по последовательности и замены каждой точки в последовательности срединной величиной точек внутри окна, центрированного на текущей точке. Эта операция 1-М срединной фильтрации может применяться к 2-М набору данных в определенном направлении для получения оценки волновых компонент, падающих в этом направлении.

Опорный канал можно производить путем добавления поверхностной волны вдоль доминирующего перемещения, используя операцию срединного группирования, как показано на фиг. 6. Операция группирования осуществляется локально обычно на 3-5 смежных сейсмических трассах. Как показано на фиг. 6, средства восприятия или сейсмографы 72, 74, 76 производят опорные сейсмические трассы 78 и 80 и основную сейсмическую трассу 82. Сейсмические трассы используются в операции срединного группирования. В отличие от средней или обычной операции группирования операция срединного группирования не смазывает отражения сейсмических волн (которые не распределяют одно и то же перемещение, как поверхностную волну), а подавляет их. Таким образом, опорный канал 90, создаваемый операцией срединного группирования, содержит лучшую оценку мешающей поверхностной волны с меньшим количеством загрязнения интересующего сейсмического сигнала, чем возможно при использовании обычного среднего группирования. Этот способ можно выполнять на перекрывающихся окнах, чтобы корректировать перемещение группирования.

Способ 4. Многочисленные опорные каналы, основанные на срединном группировании и дифференциации перемещения

Предыдущий вариант осуществления изобретения дополнительно развивается, вопервых, путем применения срединного группирования 114 и после этого временных сдвигов τ₁, τ₂, чтобы произвести опорные каналы xj(t), x₂(t). Фиг. 7 демонстрирует, как пять сейсмических трасс 91, 92, 93, 94, 96 можно, таким образом, использовать для образования двух опорных каналов. Дополнительно подавляется энергия сигнала в виде утечки через фильтр срединного группирования. Этот вариант осуществления изобретения особенно полезен при фильтровании малого количества сейсмических трасс или данных от малого количества сейсмографов или гидрофонов.

Способ 5. Единственный опорный канал, основанный на поляризационной дифференциации

Поверхностная волна и отражения сейсмических волн часто бывают поляризованы поразному, где отражения сейсмических волн имеют линейную поляризацию, а поверхностная волна часто бывает эллиптически поляризованной. Поляризационное фильтрование используется для разделения сейсмических событий с помощью собственной поляризации, когда сейсмическое волновое поле измеряется многокомпонентными воспринимающими средствами или сейсмографами.

Способ получения опорного канала от поляризационного фильтрования компонент, произведенных многокомпонентным воспринимающим средством, изображен на фиг. 8. Многокомпонентное воспринимающее средство 116 обнаруживает три ортогональные компоненты u_x 118, u_y 120, u_z 122 отраженной волны. Поляризационный фильтр 124 фильтрует эллиптически поляризованный сигнал поверхностной волны, и фильтрованный сигнал используется как шумовой опорный сигнал 1 26 при адаптивном подавлении помех. Исходная нефильтрованная сейсмическая трасса 1 28 используется как основной канал. Применение адаптивного фильтра снижает остаточную энергию и, таким образом, улучшает ослабление поверхностной волны. Этот способ использует данные от отдельного трехкомпонентного (3К) сейсмографа и может применяться для каждой отдельной компоненты для восстановления многокомпонентных данных ослабления поверхностной волны.

Способ 6. Многочисленные опорные каналы, основанные на поляризационной дифференциации и дифференциации перемещения

Как показано на фиг. 9, этот способ использует опорные сейсмографы 130, 132 из, по меньшей мере, 3К и основной сейсмограф 134. Основной сейсмограф образует основной канал 1 36, определяемый как в момент времени τ0. Поляризационные фильтры 138 и 140 используются, как в способе 4, для фильтрации эллиптически поляризованного сигнала поверхностной волны и образования опорных сейсмических трасс 1 42, 1 44. Опорные сейсмические трассы 142, 144 задерживаются на время t₁ и t₂, чтобы осуществлять выборку опорных сейсмических трасс в соответствии со способом дифференциации перемещения, как описано в способе 1. Затем задержанные опорные сейсмические трассы используются для образования опорного канала. Этот способ можно выполнить, используя два опорных сейсмографа, где основной канал получается из одной из компонент перед фильтрованием.

В этом способе получения опорного канала одновременно используются два полностью независимых критерия перемещения и поляризации для того, чтобы получать различия между сейсмическим сигналом и поверхностной волной. Этот способ производит более устойчивое ослабление поверхностной волны, чем способ 4.

Способ 7. Многочисленные опорные каналы, образованные с использованием повторного адаптивного подавления помех

Как описывалось выше, концепция адаптивного подавления помех полагается на отсутствие компонент сигнала в шумовых опорных каналах. Фактически, это редко имеет место, почти всегда существует некоторая утечка сигнала. Оценку шума из начального прогона адаптивного подавления помех можно использовать в качестве шумового опорного сигнала во втором прогоне, который улучшает разделение сигнала и шума, полученное из первоначальных данных. Использование итеративного метода с использованием фильтрованного выходного сигнала для последовательного улучшения выходного сигнала можно использовать столько раз, сколько считается выгодным. Для способов с многочисленными опорными каналами этот способ также имеет эффект увеличения эффективной диафрагмы решетки, только с линейным увеличением сложности вычислений.

Способ 8. Параметрическое разложение волнового поля в качестве генератора опорных сигналов

При параметрическом разложении волнового поля задача разложения группы сейсмических данных на их составляющие волновые поля сформулирована как параметрическая инверсия, где каждое волновое поле моделируется с помощью его компонент ряда Фурье и независимых от частоты параметров (например, очевидная медлительность). Способ определяет параметры волнового поля, посредством минимизирования ошибки наименьших квадратов между формами волн смоделированной и данных в частотной области. Поскольку параметры очевидной медлительности вводят нелинейность задачи, для определения величин оптимальных параметров используются основанные на градиенте методы поиска. Затем по данным реконструируют волновые поля с помощью решения линейной системы на каждой частоте с последующим обратным преобразованием Фурье.

Способ параметрического разложения волнового поля можно использовать для первоначального разделения данных на их компоненты поверхностной волны и сейсмического отраженного сигнала. Затем оценка поверхностной волны, обеспеченная параметрическим разложением волнового поля, используется для адаптивного подавления помех в качестве опорного шума. Параметрическое разложение волнового поля обычно достигает хорошего разделения поверхностной волны и сигнала; однако на него оказывают влияние амплитудные и временные возмущения данных. Таким образом, объединенное использование параметрического разложения волнового поля и адаптивного подавления помех дает улучшенные результаты.

Этот вариант осуществления изобретения можно дополнительно развить, во-первых, применением параметрического разложения волнового поля и последующими временными сдвигами для образования опорных каналов. Дополнительно подавляется энергия сигнала, которая может просачиваться посредством параметрического разложения волнового поля. Способ параметрического разложения волнового поля описан, например, в работе К.Есмерсоя (C.Esmersoy) Инверсия волн Р и SV из многокомпонентных смещенных вертикальных сейсмических профилей, Геофизика, т. 55, стр. 3950, 1990 г.

Способ 9. Горизонтальные компоненты в качестве опорных каналов

При многокомпонентной записи большая часть сжимаемой энергии основной волны находится в вертикальной компоненте. Горизонтальные компоненты (поперечные и радиальные) содержат энергию поверхностной волны и поперечной волны, таким образом, они могут использоваться в качестве опорных помех при адаптивном подавлении помех. В отличие от подходов, основанных на поляризационном фильтровании, которые предполагают, что поверхностная волна является эллиптически поляризованной, эта версия 3-К адаптивного подавления помех предполагает, что локально (во временной области) существуют определенные, но неизвестные соотношения между вертикальными и горизонтальными компонентами поверхностной волны, и эффективно оценивает эти соотношения. Так как сейсмические отраженные сигналы также присутствуют в горизонтальных компонентах, опорные каналы образуются путем применения временных смещений к горизонтальным компонентам.

Общая идея относительно использования горизонтально воспринимающих сейсмографов в качестве детекторов поверхностной волны для адаптивной фильтрации вертикальной компоненты описана, например, в патенте США, выданном Г.А.Крузу и Д.Р.Мартинецу (US-A4.890.264).

Теперь будет описано воплощение соответствующего изобретению способа для трехмерных поверхностных исследований, т.е. основанных на земле сейсмических исследований.

Реализация трехмерных исследований

При 3-М поверхностных сейсмических исследованиях современная практика состоит в развертывании 2-М надземных решеток сейсмографов и сборе данных для изменения азимутальных распределений местоположений источников. Эти решетки обычно содержат порядка 24 сейсмографов, а выходной сигнал получают путем фиксированного монтажа сейсмографов и суммирования их выходных сигналов.

Описываемое в этой работе адаптивное подавление помех можно использовать при 3-М исследованиях с надземным расположением сейсмографов или сетью, например, расположенных шестиугольником сейсмографов с центральным сейсмографом. Если направление падения прямой поверхностной волны (или эквивалентно этому местоположение источника) не обеспечено во время обработки, его можно оценить путем взаимной корреляции произвольной опорной сейсмической трассы с другими сейсмическими трассами. Каждую сейсмическую трассу (выходной сигнал сейсмографа), в свою очередь, выбирают в качестве основного канала, а ряд соответствующих опорных сейсмических трасс выбирают таким образом, чтобы существовало достаточное перемещение поверхностной волны между основной и опорными сейсмическими трассами. Все фильтрованные сейсмические трассы, полученные с использованием соответствующего изобретению способа, группируются либо как при обычном формировании пучка (среднее действие), либо используя срединное группирование. Задержка каждой фильтрованной сейсмической трассы на различные величины τι и τ₂ гарантируют, что характеристики начального события и отстающего события сигнала, в общем, ослабляются, в то время как отражение сейсмических волн подчеркивается.

Региональные размеры этих сетей сейсмографов гораздо меньше, чем используемые в настоящее время фиксированные надземные решетки. Кроме того, последовательное группирование фильтрованных сейсмических трасс сохраняет большую часть диапазона сигнала, чем практикуется в настоящее время, особенно в случае большого источника для смещения приемника.

Реализация, использующая блоки фильтров точного восстановления

При большинстве сейсмических исследований, когерентный шум занимает только часть временной имеющейся ширины диапазона. Например, в данных испытаний, используемых в этой работе, частота Найквиста составляет 250 Гц, в то время как большая часть энергии поверхностной волны ниже 30 Гц. Концентрируя усилия фильтрования на полосе частот, где расположен когерентный шум, желательно снизить стоимость вычислений. Один способ достижения этой цели содержит добавление блоков фильтров точного восстановления КЗФ (квадратурный зеркальный фильтр) к системе подавления шума, используя блоки адаптивных многоканальных фильтров. Таким образом, в систему эффективно включены два блока фильтров. Блок фильтров КЗФ используется для разложения сейсмических трасс на частотные диапазоны и перед адаптивным фильтрованием применяется выборка каждого десятого элемента, а затем используется для ресинтезирования. Использование блока фильтров КЗФ для выборки каждого десятого элемента снижает количество подлежащих обрабатыванию точек, а также позволяет снизить количество коэффициентов в адаптивных фильтрах, принося значительную экономию времени компьютерной обработки и потребности в памяти компьютера.

Из-за перекрытия частот, необходимого в конструкции блоков фильтров КЗФ, происходит некоторая утечка между диапазонами. Эффект этой утечки может быть обусловлен расширением диапазона, который обрабатывается. Дополнительное подавление остаточной поверхностной волны может быть достигнуто посредством формирования обычных блоков, которые можно рассматривать как простые фильтры k-областей или формирователи пучка. Соответствующие изобретению способы устраняют проблемы обработки данных, где присутствует накладываемый шум типа поверхностной волны.

Накладывающаяся поверхностная волна при дистанционных выборках сейсмографа (или источника) оказывается большей, чем требуется теоремой Найквиста. В некоторых конфигурациях сбора данных это можно выполнять посредством конструкции для снижения количества сейсмографов (и(или) источников), развернутых в поле.

Способы, которые требуют надлежащего осуществления выборки, подобно фильтрам k или f-k области, не способны эффективно разделить сигнал и поверхностную волну, так как фильтры частотной области (k или f-k) стремятся разделять сейсмический сигнал и поверхностную волну на одном этапе, назначая различные регионы в преобразуемой области сигналу и шуму. Наличие эффекта наложения препятствует этому. Соответствующий изобретению способ не преобразовывает данные, так что на это не оказывает воздействия эффект наложения. Он сосредотачивается на шуме и удаляет его; остающиеся данные представляют собой фильтрованный сигнал.

Теперь будет приведено описание применения соответствующего изобретению способа для обработки реального набора данных при сравнении с обработкой обычными способами. Используемый набор данных был получен от общей сейсмической трассы приемников, где разнесение между местоположениями точек взрыва вибросейса составляло 4 м. Для того чтобы было можно изучать действие обработки и на сигнале, и на шуме до группирования, были добавлены два искусственных отражения. Дополнительная оценка обработки была сделана после добавления к набору данных шума с произвольными выбросами.

Воплощение обычных способов группирования было смоделировано путем арифметического усреднения смежных сейсмических трасс в перемещающихся окнах. При обычной группе из 6 (20-метровая группа), можно было получить некоторое подавление поверхностной волны, но увеличилось искажение результата сейсмического исследования.

Там, где данные анализировали с использованием известного нормализованного алгоритма НСК при адаптивном подавлении помех, нормализованный алгоритм НСК не достигал успеха для трассировки поверхностной волны. Способ адаптивного подавления помех, использующий алгоритм НСК, ограничивал успех подавления поверхностной волны. Алгоритм НСК не сходится достаточно быстро для того, чтобы справиться с переходным и непостоянным характером поверхностной волны.

При применении соответствующего настоящему изобретению способа к набору данных испытания, использование блока многоканальных фильтров хорошо сохраняет отражения сейсмических волн, и поверхностная волна эффективно подавляется. В этом примере К=2, т.е. имелось два опорных канала для каждого основного канала, a L=30, т.е. для каждого канала имелось 30 коэффициентов. Окна h,(t) выходного канала были треугольные с длиной 100; Δτι=Δτ₂=3 выборкам; количество используемых основных компонент составляло р=5.

Соответствующий изобретению способ может использоваться с источниками некогерентного шума, отличающимися от поверхностной волны, типа шума парового механизма и шума буровой установки при морских исследованиях или исследованиях морского дна.

Воплощение в морской окружающей среде

При морских сейсмических исследованиях, акустический источник производит волны, которые проходят через воду и в землю. Затем они отражаются или преломляются подповерхностными геологическими формациями, проходят обратно через воду и регистрируются длинными гидрофонными группами, которые буксируются недалеко от поверхности воды позади судна для сейсмических исследований. Гидрофоны располагают в шланговых сейсмокосах или сейсмокосах. Обычно имеются 2-12 прицепленных сейсмокос, каждая из которых имеет длину несколько километров. Сейсмокосы составлены из секций длиной 1 00 м; каждая секция состоит из гидрофонов внутри заполненной маслом оболочки. Внутренний каркас сейсмокосы образован из напрягаемой проволоки и распорок.

В то время как сейсмокосы буксируются позади судна, многообразными источниками производится собственный шум. Внезапный крен судна, особенно в бурных морях, вызывает вибрации в напрягаемой проволоке, которые взаимодействуют с соединителями и заполненной маслом оболочкой, создавая волны вспучивания (или волны дыхания), которые распространяются вниз сейсмокос. Гидрофоны обнаруживают изменения давления, добавляя и искажая обнаруженные сейсмические сигналы. При движении сейсмокосы через воду, турбулентность пограничного слоя вызывает флуктуации давления на внешней стене оболочки, которые снова передаются гидрофонам.

Соответствующие изобретению способы адаптивного подавления помех можно непосредственно применять к волне вспучивания. Предыдущие использования адаптивного подавления помех в связи с сейсмическими исследованиями осуществляли для использования специальных датчиков (датчиков напряжения или акселерометров) с целью образования шумовых опорных каналов (см. патенты США №№ 4.821.241, 5.251.183). Соответствующие изобретению способы формируют шумовые опорные каналы, используя только гидрофонные данные. Способы, использующие 3-компонентные данные и поляризационное фильтрование, не применимы к проблеме шума сейсмокосы, но применимы другие способы.

При некоторых морских сейсмических исследованиях имеются помехи, которые падают в поперечном сечении относительно сейсмокос. Один такой случай представляет собой наличие помех, поступающих от действия бурения на нефтяной буровой платформе. Поскольку можно иметь только две сейсмокосы, буксируемые позади судна, группа гидрофонов, образованная в направлении помех, не будет иметь достаточное количество гидрофонов, чтобы использовать обычное формирование пучка, или независимое от данных многоканальное фильтрование, типа f-k фильтрования. С другой стороны, соответствующие изобретению способы адаптивного подавления помех непосредственно применимы к этой проблеме. В поперечном направлении решетки помехи будут иметь большее перемещение или кажущуюся медленность, чем сейсмические сигналы, и эта особенность используется в применении способов адаптивного подавления помех.

Использование соответствующих настоящему изобретению способов обеспечивает большое сокращение количеств сейсмографов или гидрофонов, требуемых для сбора сейсмических данных.

Claims

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ

1. Способ фильтрования искажений из дискретных сейсмических сигналов во временном интервале ([1, ..., Т]), который содержит этапы:

- использования упомянутых сейсмических сигналов с искажениями, для определения, по меньшей мере, одного опорного канала (х(Ь)) для упомянутого временного интервала в качестве оценки упомянутого искажения;

- определения коэффициентов для М временно локальных фильтров (w(i, t)), где фильтры образуют блок фильтров, а М является количеством, равным или превышающим два, путем минимизирования функции издержек (J(t)), отображающей критерий ошибки выходного сигнала блока фильтров; и

- применения блока фильтров для, по меньшей мере, одной оценки (х(0) для определения М фильтрованных оценок упомянутого искажения.
2. Способ по п. 1, в котором функция издержек (J(t)) является временно глобальной, представляющей критерий ошибки общего выходного сигнала блока фильтров во временном интервале ([1, ..., Т]).
3. Способ по п. 1, который включает этап переумножения М фильтрованных оценок с временными оконными функциями ((h(i, t)).
4. Способ по п.3, в котором временные оконные функции характеризуются требованием, состоящим в том, что перекрываются только смежные окна.
5. Способ по п.3, в котором функция издержек (J(t)) минимизирована с использованием аппроксимации, состоящей в том, что сумма, взвешенная оконными функциями, выходного сигнала смежных фильтров из М фильтров (w(i, t)) равна, когда применяется к тому же самому сигналу во временных областях, где упомянутые оконные функции перекрываются.
6. Способ по п. 1, в котором дискретные сигналы с искажениями, используемые в качестве входных сигналов, регистрируются от отдельных сейсмических датчиков для любых способов образования групп.
7. Способ по любому из пп. 1-5, в котором глобальная оптимизация фильтрованного выходного сигнала решена способом основных компонент.
8. Способ по любому из пп.1-4, в котором глобальная оптимизация фильтрованного выходного сигнала решена методом затухающих наименьших квадратов.
9. Способ по п.7, в котором количество основных компонент регулируют для изменения степени фильтрования.
10. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором адаптивное фильтрование достигается при использовании средства фильтрования, содержащего множество локальных фильтров.
11. Способ по п.10, в котором каждый локальный фильтр представляет собой многоканальный фильтр.
1 2. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором фильтрованный выходной сигнал повторно обрабатывается итеративным методом для дополнительного фильтрования искажения.
1 3. Способ по любому из предыдущих пунктов, в котором опорный сигнал получен дифференциацией перемещения сигналов данных.
14. Способ по любому из пп.1-12, в котором опорный сигнал получен с помощью срединного группирования.
15. Способ по п.14, в котором за срединным группированием следует дифференциация перемещения группированных сигналов.
1 6. Способ по любому из пп. 1 -1 2, в котором сейсмические данные получены от многокомпонентного воспринимающего средства, а опорный сигнал получен путем поляризационного фильтрования каждой компоненты, считываемой воспринимающим средством.
17. Способ по п.15, в котором поляризационное фильтрование объединено с дифференциацией перемещения.
1 8. Итеративное использование способа в соответствии с п. 1 , в котором оценка фильтрованного искажения, определенная в предыдущем применении способа фильтрования, используется в качестве оценки искажения в последующем этапе фильтрования.
1 9. Способ по п. 1 , который используют при сейсмическом 2М или 3М исследовании на суше, в море или переходной зоне.