[发明专利]一种基于L1范数多道匹配滤波压制多次波的方法有效

专利信息
申请号: 201410191420.2 申请日: 2014-05-06
公开(公告)号: CN103926622A 公开(公告)日: 2014-07-16
发明(设计)人: 王维红;石颖;井洪亮;李莹;孙丽艳;毕淑 申请(专利权)人: 王维红
主分类号: G01V1/36 分类号: G01V1/36
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 110036 辽宁省*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 l1 范数 多道 匹配 滤波 压制 多次 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于地球物理勘探领域,涉及地球物理勘探技术领域的多次波压制技术,具体是采用基于L1范数的多道匹配滤波方法对多次波进行压制处理,从而实现多次波的精确压制。

背景技术

多次波问题是海洋勘探中最突出的问题之一。目前地震成像主要还是基于一次反射波能量,而多次波的存在,会直接影响地震资料成像的真实性和可靠性,降低数据的信噪比,多次波干扰使目的层的反射波形态发生畸变,影响了对地震资料的正确认识和后续处理工作,如果不加以有效压制和消除,则最终会使勘探成果受到较大影响。为了对复杂地下构造的多次波压制更为准确,同时更大限度的保存有效波能量,多次波压制技术需要不断的发展以应对复杂地震资料的多次波处理需求。目前多次波压制方法可分为两大类:一类是基于信号处理的滤波方法,该类方法主要有Radon变换滤波、F-K滤波、K-L滤波、倾斜叠加方法、聚束滤波法等,另一类是基于波动方程的预测减去法,该方法主要有波场延拓法、逆散射级数法(ISS)、反馈迭代法(SRME)。随着勘探难度不断增大,传统的压制多次波的方法已经满足不了高精度的处理要求。

基于波动方程的预测相减法能够处理来自复杂地下介质的地震数据,近年来得到国内外地球物理专家和学者的关注和研究。现有技术中,虽说基于波动方程的预测相减法已经应用于地球物理勘探技术领域,但是基于波动方程方法需要先预测出多次波模型,但由于褶积运算预测多次波时出现的子波效应,使得多次波模型和记录中多次波不相匹配,它们在振幅、相位、走时上存在差异,需要进行实际资料的多次波和预测得到的多次波之间的匹配处理,才能从原始记录中将多次波有效地减掉。并且,在针对传统多次波压制处理技术上,尚未取得有效突破。

发明内容

针对上述技术难题,本发明人经过多年研究,针对传统多次波压制处理技术的不足之处,经过多次设计和研究,提出一种基于L1范数多道匹配滤波压制多次波的方法。

依据本发明的技术方案,一种基于L1范数多道匹配滤波压制多次波的方法包括以下步骤:

1)使用海上勘探的专用电缆和检波器,在观测船航行时连续进行地震波的激发和接收,采集到含有自由表面多次波的三维地震数据,并记录到磁带上;

2)对采集到的三维地震数据,采用Radon变换的方法实现地震数据规则化,使得规则化后地震数据的炮间距与道间距相等,进而得到规则化后的时空域数据,为反馈迭代法计算准备地震数据;

3)利用反馈迭代法对规则化的数据进行共炮点道集和共检波点道集的褶积,迭代3-4次后得到预测的多次波数据,并记录到磁带上;

4)从磁带上读取原始含有自由表面多次波的三维地震数据和预测的多次波数据;

5)逐道读取预测的多次波数据,对每个预测的多次波道计算其高频重建道和Hilbert变换道,然后求取三种地震道(预测的多次波道、高频重建道和Hilbert变换道)的上平移道和下平移道数据,组成参与匹配滤波的多道数据(共9道地震数据);

6)根据L1范数最小准则确定目标函数,并采用L1/L2范数混合迭代重加权最小平方方法近似L1范数求解目标函数;

7)设计自适应滤波器,滤波器的起始值设置为单位列向量;将组成的多道地震记录与滤波器进行褶积运算,将匹配滤波后的结果从原始地震道中减去,得到去除多次波后的残差;

8)利用去除多次波后的残差计算加权矩阵与恒定先验值,将加权矩阵代入目标函数中进一步获取新的滤波器,使用新的滤波器进行匹配滤波,得到新的能量残差,利用该残差更新加权矩阵,重复本步骤所述的加权矩阵代入、获取新滤波器、计算新的能量残差进而获得新的加权矩阵的过程,直至滤波器收敛;

9)利用收敛的滤波器进行匹配滤波,将原始含有自由表面多次波的三维地震数据的地震道与滤波后的多次波地震道相减;

10)输出匹配滤波自适应相减多次波压制后的结果;最终压制结果应用于后续地震数据叠前偏移成像处理,识别地下介质的复杂地质结构,寻找油气藏储层。

其中,基于L1范数多道匹配滤波压制多次波的方法改善了一次波和多次波同相轴正交的假设,有效地克服L2范数自身大值之条件的约束。步骤5)的高频重建道采用的是调制拓频的方法,拓宽预测多次波的频带,使其接近原始地震道的频带宽度。采用L1/L2范数混合迭代重加权最小平方方法近似L1范数求解,所采用的目标函数可表示为:

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