[發明專利]基于最大相關熵的地震子波信號提取方法

有效

• 申請號: 201611035316.X
• 申請日: 2016-11-16
• 公開（公告）號: CN106772573B
• 公開（公告）日: 2018-06-26
• 發明（設計）人: 王峣鈞;李文昊;厙斌;程三;胡光岷;張家樹
• 申請（專利權）人: 電子科技大學;西南交通大學
• 主分類號: G01V1/28
• 分類號: G01V1/28
• 代理公司: 成都宏順專利代理事務所(普通合伙) 51227
• 代理人: 周永宏;王偉

本發明公開了一種基于最大相關熵的地震子波信號提取方法，將勘探地球物理學中的地震子波估計方法與信息理論學習中最大相關熵準則進行結合，采用最大相關熵準則替換原有最小二乘準則，使得目標函數能夠更好的克服非高斯噪聲。本發明相對于傳統最小二乘方法魯棒性更強，精度更高，更有利于進行地質勘探中的資料處理。

技術領域

本發明屬于地震資料處理技術領域，具體涉及一種基于最大相關熵的地震子波信號提取方法的設計。

背景技術

地震子波是進行地震資料高分辨率處理、正演模擬和儲層參數反演的基礎。子波不準確，會導致反演所獲得的阻抗不可靠，進而導致地震數據高分辨率處理得不到理想的高保真剖面。因此，地震子波的精確估計一直是勘探地球物理領域關注的核心問題之一。地震子波提取的基本框架是褶積模型，包括子波、反射系數序列、含噪聲地震道。對于地震子波估計目前常用方法可以分為兩類：一類是統計性提取方法，一類是確定性提取方法。

確定性子波提取方法需要有測井資料和地震資料共同參與，首先通過測井數據算出反射系數序列，然后通過井旁道反演得到地震子波。確定性子波提取方法能得到較為準確的子波，但很容易受各種測井誤差的影響，尤其是聲波測井資料不準而引起的速度誤差會導致子波振幅畸變和相位譜扭曲。目前主要方法有維納濾波法、線性反演方法、貝葉斯方法等。

另一種提取方法叫做統計性子波提取方法，該方法不需要測井信息，類似于信號處理中的盲系統辨識問題。如果將地層反射系數看作輸入，將子波看作系統函數，則統計性子波提取就是在地層反射系數和子波都未知的情形下，根據觀測到的地震數據估計地震子波的問題。該類方法不需要測井數據參與，但是需要對地震資料和地下反射系數序列的分布進行某種假設，所得到子波精度與假設條件的滿足程度有關。目前主要方法有自相關法、高階統計量方法、復賽譜估計方法等。在勘探工區有測井數據時，劉潔等在對比了確定性最小平方法，統計性復賽譜和雙譜法優缺點后表明在實際數據中采用確定性的子波提取方法要明顯優于統計性方法。

確定性子波估計方法的基本原理基于褶積模型：

s＝w(t)*r(t)+n(t)

如果從測井數據提取反射系數r(t)，則可以根據觀測的地震數據采用最小二乘的方式構建目標函數極小進行求解：

對上式求偏導，可以構建如下方程：

其中φ_rr表示反射系數自相關函數，ψ_xr表示地震記錄與反射相似的互相關函數，直接求解方程式就能得到需要估計的地震子波。但是在求解結果過程中由于算法影響會導致子波旁瓣效應明顯，為此張廣智等采用多道相關計算得到初始子波，通過迭代反演方法精細求解井旁道地震子波。但是實際觀測的地震數據存在噪聲，而且反射系數還存在標定不準和計算誤差等因素，這些都會導致子波計算存在誤差，尤其是非高斯噪聲存在時，如何得到高精度的地震子波估計結果需要深入研究。

相關熵的概念最早在2006年被Santamaria等人提出，其想法最初是為解決信息理論學習中不能在同一測量函數中處理隨機序列時間結構及其統計分布的問題，提出的一種廣義相關函數，進一步地，Liu等又將該廣義相關函數推廣到兩個隨機變量的情形，從而形成了相關熵的概念，相關熵作為一個非線性魯棒算法，已被成功應用于信號處理和機器學習等多個領域，比如魯棒回歸分析、濾波、降維、分類和人臉識別等。近年來研究表明最大相關熵準則可以有效壓制非高斯噪聲，下面簡要介紹最大相關熵的基本原理。

設兩隨機變量為X,Y，它們的相關熵定義為：

V_σ(X,Y)＝E[k_σ(X-Y)]＝∫K(x,y)dF_XY(x,y)