[发明专利]一种混叠地震数据分离的方法、装置及系统

权利要求书

1.一种混叠地震数据分离的方法，其特征在于，包括：

根据目标工区的原始混叠地震数据及炮检点位置、激发时间、听时间信息构建时间-空间域共偏移距共方位角道集；

对所述时间-空间域共偏移距共方位角道集进行线性拉东正变换，获得线性拉东域共偏移距共方位角道集；

对所述线性拉东域共偏移距共方位角道集进行多模分级阈值处理，包括：

式中，f[k]表示线性拉东域共偏移距共方位角道集数据，T(f[k])表示对f[k]阈值处理后的数据，q表示模类型，τ表示自适应阈值，sgn表示符号函数；

对多模分级阈值处理后的线性拉东域共偏移距共方位角道集进行线性拉东反变换，获得所述目标工区的分离地震数据。

2.一种混叠地震数据分离的方法，其特征在于，包括：

获取目标工区的原始混叠地震数据及炮检点位置、激发时间、听时间信息；

采用迭代的方式获得所述目标工区的分离地震数据，包括：

根据上次迭代的分离数据及所述原始混叠地震数据、炮检点位置、激发时间、听时间信息，构建时间-空间域共偏移距共方位角道集；

对所述时间-空间域共偏移距共方位角道集进行线性拉东正变换，获得线性拉东域共偏移距共方位角道集；

对所述线性拉东域共偏移距共方位角道集进行多模分级阈值处理，包括：

式中，f[k]表示线性拉东域共偏移距共方位角道集数据，T(f[k])表示对f[k]阈值处理后的数据，q表示模类型，τ表示自适应阈值，sgn表示符号函数；

对多模分级阈值处理后的线性拉东域共偏移距共方位角道集进行线性拉东反变换，获得本次迭代的分离数据；

将本次迭代的分离数据用于下次迭代过程，直至满足预设要求，获得所述目标工区的分离地震数据。

3.根据权利要求2所述的混叠地震数据分离的方法，其特征在于，所述对所述线性拉东域共偏移距共方位角道集进行多模分级阈值处理，包括：所述多模分级阈值处理中的模类型q包括：0q1。

4.根据权利要求2或3所述的混叠地震数据分离的方法，其特征在于，所述对所述线性拉东域共偏移距共方位角道集进行多模分级阈值处理，包括：

计算线性拉东域共偏移距共方位角道集数据的振幅，将所述振幅进行降序排序获得振幅数组；

根据本次迭代的次数及所述振幅数组求取本次迭代的自适应阈值；

根据所述自适应阈值对所述线性拉东域共偏移距共方位角道集数据进行多模分级阈值处理。

5.根据权利要求4所述的混叠地震数据分离的方法，其特征在于，所述求取本次迭代的自适应阈值，包括：

式中，τ表示自适应阈值，i表示本次迭代次数，sortA表示振幅数组，M表示样点数目，N表示总迭代次数，INT表示取整运算。

6.根据权利要求2所述的混叠地震数据分离的方法，其特征在于，所述对多模分级阈值处理后的线性拉东域共偏移距共方位角道集进行线性拉东反变换，获得本次迭代的分离数据，包括：

对阈值处理的线性拉东域共偏移距共方位角道集进行线性拉东反变换，获得阈值处理后的分离数据；

计算阈值处理后的分离数据和上次迭代分离数据的差值，获得本次迭代的更新梯度；

根据所述更新梯度及预设加权系数更新阈值处理后的分离数据，获得本次迭代的分离数据。