[发明专利]一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法

权利要求书

1.一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法，其特征在于，所述面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法包括如下步骤：

对叠前道集进行数据预处理；

利用奇异值分解算法提取叠前道集主要特征，构建包含一次反射和多次反射同相轴在内的主成分部分叠前道集，同时构建含弱反射同相轴和随机噪声在内的弱相干叠前道集；

剔除误差大的角度范围数据，利用保留的角度范围数据建立最小方差的抛物线模型的目标方程，对主成分部分叠前道集做AVO趋势拟合，通过求解抛物线模型并替换拟合后的全角度范围振幅数据，实现多次波去除；

将处理后的主成分叠前道集和弱相干叠前道集合并。

2.如权利要求1所述的一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法，其特征在于，所述对叠前道集进行数据预处理操作包括对叠前道集进行动校拉伸切除和角道集转化。

3.如权利要求1所述的一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法，其特征在于，所述奇异值分解根据奇异值分解参考式对叠前道集X进行奇异值分解：

其中：r是矩阵的秩，u_i是XX^T的第i个特征向量，v_i是X^TX的第i个特征向量，σ_i是X的第i个特征值。

4.如权利要求3所述的一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法，其特征在于，所述主成分部分叠前道集的构建利用奇异值分解参考式对分解的奇异值构建出包含一次反射和多次反射同相轴在内的主成分部分叠前道集；所述弱相干叠前道集的构建利用奇异值分解参考式对分解的奇异值构建出含弱反射同相轴和随机噪声在内的弱相干叠前道集。

5.如权利要求1所述的一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法，其特征在于，所述剔除误差大的角度范围数据通过利用多次波误差放大函数确定AVO抛物线模型反演数据范围，剔除误差最大的预设比例的数据来进行后续趋势拟合：

其中：e_i是第i角度对应的振幅r_i与平均振幅之间的差异，式中w_i是第i个角度的误差权重，即为多次波误差放大函数，θ_i是第i个角度值，θ_max是最大角度值。

6.如权利要求1所述的一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法，其特征在于，所述剔除误差最大的预设比例设置为10％。

7.如权利要求1所述的一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法，其特征在于，所述建立最小方差的抛物线模型的目标方程，通过基于Shuey近似式可视为抛物线的形式建立目标方程：

其中：f(x)＝ax²+bx+c；x_i的值为sin²(θ_i)；y_i的值为r_icos²(θ)；i是角度的序号，一共有N个角度，r_i是第i角度对应的振幅，a、b、c是抛物线系数模型。

8.如权利要求7所述的一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法，其特征在于，所述替换拟合后的全角度范围振幅数据通过对建立目标方程进行求解，分别得到抛物线拟合模型系数数据a，b，c，利用模型数据正演出全角度范围振幅数据，用正演数据中的振幅替换原主成分道集相同位置的振幅。

9.如权利要求1所述的一种面向主成分的AVO趋势去除多次波的方法，其特征在于，所述实现多次波去除还包括遍历主成分道集的每个采样点，实现主成分道集中多次波的去除。