[發明專利]一種基于稀疏范數優化算法的地震數據規則化方法

在審

• 申請號: 201910556917.2
• 申請日: 2019-06-25
• 公開（公告）號: CN110244353A
• 公開（公告）日: 2019-09-17
• 發明（設計）人: 孫濤
• 申請（專利權）人: 北京中科海訊數字科技股份有限公司
• 主分類號: G01V1/28
• 分類號: G01V1/28;G01V1/30
• 代理公司: 北京匯捷知識產權代理事務所(普通合伙) 11531
• 代理人: 李宏偉

本發明屬于地震勘探數據處理領域，提供一種地震數據規則化方法，解決傳統處理方法中一般會有分辨率不高以及假頻等問題，具體包括：步驟一，采集地震數據，做數據預處理將原始數據轉化為2D道集記錄；步驟二，對地震數據抽共中心點道集，做動校正；步驟三，對該數據集做基于稀疏范數優化的高分辨率Radon變換；步驟四，使用共軛梯度算法求解該優化問題，得到Radon變換的高分辨率稀疏解；步驟五，在空間域建立規則網格，使得共中心點道集按照相同的道間距排列；步驟六，將Radon變換值反變換到規則網格上得到地震數據規則化的結果。

技術領域

本發明屬于地震勘探數據處理領域，涉及一種地震數據規則化方法，特別是一種基于稀疏范數優化算法的地震數據規則化方法。

背景技術

在勘探地球物理學中，地震方法是最重要的一種方法。地震采集的數據很大程度上影響數據處理和地質解釋的結果。由于經濟條件的限制，地形起伏不能布放和設備損壞等因素，采集的數據在空間上往往是不規則的，有時候甚至不滿足采樣定理，而這樣的數據會嚴重影響后續的處理質量，比如速度譜估計、多次波抑制和偏移成像等。因此地震數據規則化是地震數據處理的重要部分。

在地震處理流程之初，可以通過在規則網格上恢復地震數據來降低空間假頻和非規則采樣帶來的影響。恢復的方法有很多種，大致可以分為三類。波場算子類方法，該方法基于Kirchhoff積分算子，通過一個連續算子的積分得到延拓的波場；濾波類方法，該方法通過數據和預測濾波算子做卷積重建地震數據；變換類方法，非規則采樣的數據可以使用幾種變換(Fourier,curvelet等)通過兩步方法進行規則化。第一步估計出變換系數，當采樣不規則時，直接的正變換給出的系數是失真的，通過反演可以給出一個更好的估計；第二步通過逆變換給出規則網格上的數據。

基于Radon變換的方法也是數據規則化重建的有效策略之一(Kabir andVerschuur,1995)。然而，Radon變換在處理中一般會有分辨率不高以及假頻等問題(Tradet al.,2003)。Thorson和Claerbout(1985)是將雙曲Radon變換定義成一個迭代的反演過程。首先使用傳統方法直接進行Radon變換，其變換結果作為反演過程的初始解，而后對反演結果不斷迭代修改，修正過程中，要保證重構數據與原始數據吻合。Sacchi和Ulrych(1995)采用了相同的方法，但出于效率的考慮，是在頻率域實行的。Sacchi等人(2004)提出了廣義反褶積的概念，用于實現局部Radon變換，應用于地震數據規則化重建，但是效率一般。同時，貪婪算法也可以通過解一系列局部優化子問題應用到Radon變換中(Ng andPerz,2004；Wang et al.,2010)。

發明內容

1、發明目的

針對上述現有技術，本發明所要解決的技術問題是，基于Radon變換的方法是地震數據規則化重建的有效策略之一，然而，Radon變換在處理中一般會有分辨率不高以及假頻等問題。因此，我們利用地震數據在Radon域的稀疏性將其變為一個稀疏優化問題，提出一種新的基于稀疏優化算法的地震數據規則化方法。

2、技術方案

為解決上述技術問題，本發明是按如下方式實現的：該方法包括以下步驟

步驟一，采集地震數據，做數據預處理將原始數據轉化為2D道集記錄。

步驟二，對地震數據抽共中心點道集，做動校正。

步驟三，對該數據集做基于稀疏范數優化的高分辨率Radon變換。

一般來說，Radon變換可以看作如下的反演問題：

d＝Lm,(1)