[發明專利]一種基于L1范數多道匹配濾波壓制多次波的方法有效
| 申請號: | 201410191420.2 | 申請日: | 2014-05-06 |
| 公開(公告)號: | CN103926622A | 公開(公告)日: | 2014-07-16 |
| 發明(設計)人: | 王維紅;石穎;井洪亮;李瑩;孫麗艷;畢淑 | 申請(專利權)人: | 王維紅 |
| 主分類號: | G01V1/36 | 分類號: | G01V1/36 |
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| 地址: | 110036 遼寧省*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 l1 范數 多道 匹配 濾波 壓制 多次 方法 | ||
技術領域
本發明屬于地球物理勘探領域,涉及地球物理勘探技術領域的多次波壓制技術,具體是采用基于L1范數的多道匹配濾波方法對多次波進行壓制處理,從而實現多次波的精確壓制。
背景技術
多次波問題是海洋勘探中最突出的問題之一。目前地震成像主要還是基于一次反射波能量,而多次波的存在,會直接影響地震資料成像的真實性和可靠性,降低數據的信噪比,多次波干擾使目的層的反射波形態發生畸變,影響了對地震資料的正確認識和后續處理工作,如果不加以有效壓制和消除,則最終會使勘探成果受到較大影響。為了對復雜地下構造的多次波壓制更為準確,同時更大限度的保存有效波能量,多次波壓制技術需要不斷的發展以應對復雜地震資料的多次波處理需求。目前多次波壓制方法可分為兩大類:一類是基于信號處理的濾波方法,該類方法主要有Radon變換濾波、F-K濾波、K-L濾波、傾斜疊加方法、聚束濾波法等,另一類是基于波動方程的預測減去法,該方法主要有波場延拓法、逆散射級數法(ISS)、反饋迭代法(SRME)。隨著勘探難度不斷增大,傳統的壓制多次波的方法已經滿足不了高精度的處理要求。
基于波動方程的預測相減法能夠處理來自復雜地下介質的地震數據,近年來得到國內外地球物理專家和學者的關注和研究。現有技術中,雖說基于波動方程的預測相減法已經應用于地球物理勘探技術領域,但是基于波動方程方法需要先預測出多次波模型,但由于褶積運算預測多次波時出現的子波效應,使得多次波模型和記錄中多次波不相匹配,它們在振幅、相位、走時上存在差異,需要進行實際資料的多次波和預測得到的多次波之間的匹配處理,才能從原始記錄中將多次波有效地減掉。并且,在針對傳統多次波壓制處理技術上,尚未取得有效突破。
發明內容
針對上述技術難題,本發明人經過多年研究,針對傳統多次波壓制處理技術的不足之處,經過多次設計和研究,提出一種基于L1范數多道匹配濾波壓制多次波的方法。
依據本發明的技術方案,一種基于L1范數多道匹配濾波壓制多次波的方法包括以下步驟:
1)使用海上勘探的專用電纜和檢波器,在觀測船航行時連續進行地震波的激發和接收,采集到含有自由表面多次波的三維地震數據,并記錄到磁帶上;
2)對采集到的三維地震數據,采用Radon變換的方法實現地震數據規則化,使得規則化后地震數據的炮間距與道間距相等,進而得到規則化后的時空域數據,為反饋迭代法計算準備地震數據;
3)利用反饋迭代法對規則化的數據進行共炮點道集和共檢波點道集的褶積,迭代3-4次后得到預測的多次波數據,并記錄到磁帶上;
4)從磁帶上讀取原始含有自由表面多次波的三維地震數據和預測的多次波數據;
5)逐道讀取預測的多次波數據,對每個預測的多次波道計算其高頻重建道和Hilbert變換道,然后求取三種地震道(預測的多次波道、高頻重建道和Hilbert變換道)的上平移道和下平移道數據,組成參與匹配濾波的多道數據(共9道地震數據);
6)根據L1范數最小準則確定目標函數,并采用L1/L2范數混合迭代重加權最小平方方法近似L1范數求解目標函數;
7)設計自適應濾波器,濾波器的起始值設置為單位列向量;將組成的多道地震記錄與濾波器進行褶積運算,將匹配濾波后的結果從原始地震道中減去,得到去除多次波后的殘差;
8)利用去除多次波后的殘差計算加權矩陣與恒定先驗值,將加權矩陣代入目標函數中進一步獲取新的濾波器,使用新的濾波器進行匹配濾波,得到新的能量殘差,利用該殘差更新加權矩陣,重復本步驟所述的加權矩陣代入、獲取新濾波器、計算新的能量殘差進而獲得新的加權矩陣的過程,直至濾波器收斂;
9)利用收斂的濾波器進行匹配濾波,將原始含有自由表面多次波的三維地震數據的地震道與濾波后的多次波地震道相減;
10)輸出匹配濾波自適應相減多次波壓制后的結果;最終壓制結果應用于后續地震數據疊前偏移成像處理,識別地下介質的復雜地質結構,尋找油氣藏儲層。
其中,基于L1范數多道匹配濾波壓制多次波的方法改善了一次波和多次波同相軸正交的假設,有效地克服L2范數自身大值之條件的約束。步驟5)的高頻重建道采用的是調制拓頻的方法,拓寬預測多次波的頻帶,使其接近原始地震道的頻帶寬度。采用L1/L2范數混合迭代重加權最小平方方法近似L1范數求解,所采用的目標函數可表示為:
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