[發明專利]一種剩余深度自動拾取方法

有效

• 申請號: 201410498735.1
• 申請日: 2014-09-25
• 公開（公告）號: CN104268404B
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 張建興;楊欽;孟憲海;李吉剛
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00;G01V1/30;G01V1/34
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司11251
• 代理人: 楊學明,顧煒

技術領域

本發明涉及在旅行時層析反演系統中自動化拾取剩余深度的方法，針對反演過程前期和后期設計了不同的拾取策略。

背景技術

旅行時層析是層析方法的一種，是采用射線的高頻近似理論模擬地震波在地下的傳播，利用射線旅行路徑和旅行時間建立觀測數據與地下深度及速度之間的關系。旅行時層析包括多個過程，需要多輪迭代來反演目標特征，剩余深度拾取是每輪迭代中的一個重要環節，是聯系空間信息與時間信息之間的橋梁，其拾取的效率和準確性對整體層析效率和效果影響重大，如圖1所示。

在基于射線的網格層析中，疊前深度偏移會得到不同偏移距下的一組冗余的成像體，對于地下的一個反射點，如果偏移速度是正確的，那么該反射點在不同成像體中的位置是一樣的；相反，如果速度不正確，該點在不同偏移距的成像體位置可能發生變化。與零偏移距位置之間的距離稱為剩余深度。剩余深度的拾取是一項繁鎖的工作，早期拾取主要靠人工完成，效率低下，拾取精度低。隨著層析規模和模型分辨率的不斷提高，加之多方位角數據集的使用，單純的人工拾取難以勝任。目前，廣泛采用拾取方法是基于曲線擬合的方法，即對指定分析點在不同偏移距上的能量分布情況，進行最佳曲線擬合，根據擬合曲線自動拾取剩余深度。盡管工作量大大減輕，但依然擺脫不了手工拾取，以一個有nx條Inline線，ny條Crossline線和nz個深度切片的成像模型為例，如果采用參數相對簡單的拋物線，仍然需要拾取nx×ny×nz個點，對于一個較大規模并且需要多次迭代的層析問題而言，拾取工作量仍不可小覷。此外，二次曲線擬合是基于變化趨勢的拾取，當偏移距步長較小時，拾取的剩余深度信息誤差較大，不利于反演精細尺度的目標特征，高階的參數曲線可以實現精細尺度的拾取，但曲線參數本身確定十分困難。高階累計量具有對高斯噪聲不敏感的特性，已成功地被利用來追蹤地層和斷層同相軸，但目前尚未見到應用高階累計量進行剩余深度拾取的相關報道。

本發明公開了一種剩余深度自動拾取的方法，針對層析迭代過程前期和后期不同特點，設計了兩種不同的拾取策略。基于能量疊加圖的拾取是對曲線擬合思想的延伸，通過自動掃描曲線簇來自動確定最大疊加能量曲線，并通過提取能量圖特征來自動選擇分析點，自動拾取剩余深度，適合于反演過程的前期，以加速層析迭代過程的收斂，反演大尺度的目標特征；根據能量圖特征，可自動轉入后期的四階累計量估計拾取，以提取精細的剩余深度信息，反演小尺度的目標特征。

發明內容

本發明要解決的技術問題是：結合層析反演迭代過程的特點，分別為前期和后期提供了兩種不同的剩余深度拾取策略，以解決目前方法中拾取效率和拾取精度不能同時兼顧的困難。

本發明解決其技術問題所采取的技術方案是：提供一種剩余深度自動拾取的方法，針對旅行時層析反演過程的前期和后期，分別設計了兩種不同的拾取策略。其特征在于，基于能量疊加圖的全自動拾取，用在層析迭代過程前期；基于固定窗口四階累計量估計的半自動拾取，用在層析迭代過程后期。

基于能量疊加圖的全自動拾取，其特征在于，包括以下步驟：

步驟A，根據不同偏移距下共成像點道集，自動構造能量疊加圖；

步驟B，提取能量疊加圖特征，全自動選擇層析分析點，全自動拾取不同偏移距下的剩余深度。

步驟A中能量疊加圖的構造，進一步包括以下步驟：

A1，選定擬合基曲線，并指定曲線的覆蓋范圍和曲線步長；曲線范圍指曲線與最遠偏移距道集的交點范圍，曲線步長指交點的步長，決定曲線的數量和能量疊加圖橫軸的長度；

A2，根據零偏移距深度和最大偏移距深度確定曲線參數；

A3，根據曲線參數構造曲線，疊加曲線與不同偏移距道集的交點的信號能量，并生成能量疊加圖。

步驟B中能量疊加圖的主要特征包括：

B1，能量疊加圖上的每個點代表一條擬合曲線對應的疊加能量，每一行的能量強點代表該深度位置處的最佳擬合曲線，即目標曲線；

B2，能量疊加圖分為左右兩個部分，能量強點位于中心線左側表示層析速度偏低，位于右側則表示速度偏高；

B3，能量強點與中心線的加權距離和，表示層析速度與目標速度的偏離程度，作為從基于能量疊加圖的全自動拾取轉入基于固定窗口的四階累計量估計的半自動拾取的時機依據，也能夠作為判斷層析迭代過程中終止的依據；

B4，對能量強點進行能量排序，根據設定的能量門限值及分區設置，自動確定層析分析點。

基于固定窗口四階累計量估計的半自動拾取，其特征在于，包括以下步驟：