基于地震叠前大角度道集的调谐压制提高分辨率的方法

地震叠前成像的叠加数据受大角度道集干涉调谐作用影响,子波特征模糊、分辨率降低。对此,利用正演模拟首先明确大角度数据干涉的形成机理,即随着入射角的增大,地层时间厚度减小,导致数据发生干涉调谐效应。在此基础上,进一步分析地层顶底干涉的陷频周期条件、正演模拟陷频和假陷频特征,明确了提高分辨率应在资料的原始频带内实施。依据叠前共成像道集的同源性理论,通过构建叠前大角度数据与小角度数据的匹配关系,求解匹配因子用以压制大角度数据的调谐效应,从而提高地震叠前成像的叠加数据的分辨率。在胜利油田CD地区的实际应用表明,该方法能有效提高大角度数据的分辨率,处理的成像道集叠加后分辨率得到了明显提高。     

降维虚同相轴法压制陆地层间多次波

针对陆地层间多次波压制效果不明显的问题, 提出降维虚同相轴法, 实现叠前陆地地震资料的层间多次波压制。对经过精确动校正的叠前道集, 逐道应用虚同相轴法预测层间多次波, 实现降维处理。与传统的虚同相轴法相比, 运算量大大降低, 且不再要求炮检点规则且密集地分布。同时, 引入加权叠加的高信噪比参考道, 参与叠前道集的互相关和褶积运算, 提高了虚同相轴法的预测精度。将所提方法应用于中国西部地区实际陆地地震资料, 取得明显的层间多次波压制效果。     

基于地震叠前大角度道集的调谐压制提高分辨率方法

地震叠前成像的叠加数据受大角度道集干涉调谐作用影响,子波特征模糊、分辨率降低。对此,利用正演模拟首先明确大角度数据干涉的形成机理,即随着入射角的增大,地层时间厚度减小,导致数据发生干涉调谐效应。在此基础上进一步分析地层顶底干涉的陷频周期条件、正演模拟陷频和假陷频特征,明确了提高分辨率应在资料的原始频带内实施。依据叠前共成像道集的同源性理论,通过构建叠前大角度数据与小角度数据的匹配关系,求解匹配因子用以压制大角度数据的调谐效应,从而提高地震叠前成像的叠加数据的分辨率。在胜利油田CD地区的实际应用表明,该方法能有效提高大角度数据的分辨率,处理的成像道集叠加后分辨率得到了明显提高。     

利用共偏移距共反射面元叠加提高叠前地震资料质量

提出利用部分共偏移距共反射面元(CO CRS)叠加提高稀疏低信噪比叠前地震资料质量。通过多参数的COCRS旅行时公式计算得到部分叠加的CRS超道集,对数据进行规则化,以利于以后的常规处理如速度分析、叠前偏移等。模型试算和实际资料处理结果表明,与原始地震数据相比,对经过部分CO CRS叠加处理后的叠前数据进行偏移,不仅提高了偏移剖面的信噪比,同时改善了同相轴的连续性,获得了较好的成像结果。     

超虚干涉法压制瑞利波研究

常规的瑞利波压制方法是利用瑞利波和有效波在频率或视速度方面的差异,对瑞利波进行分离和压制,在差异较小时,压制效果不理想。针对这一问题,引入超虚干涉法实现瑞利波压制。该方法是一种数据驱动的方法,不依赖频率和视速度信息,且对于复杂地表有较好的适用性。与传统干涉法只能预测检波点间的瑞利波并要求检波点附近存在真实炮点相比,超虚干涉法可以直接得到炮点至检波点的瑞利波,进而通过多道L1范数自适应相减法去除瑞利波。通过合成数据处理,利用该方法压制瑞利波取得一定的效果。     

AVO/AVA反演对非均质储层横向分辨率影响

 塔里木盆地碳酸盐岩储层以次生溶蚀孔洞为主要储集空间,表现为强非均质性的特点。孔洞体积的准确计算对油田开发方案制定意义重大。受地表沙漠化和储层深埋藏的影响,塔中地区地震资料具有低信噪比和分辨率的特点。适合于对该地区储层描述以及孔隙流体探测的叠前地震反演方法通常为角道集部分叠加的AVA反演。与单道AVO反演相比,AVA反演基于角道集的叠加,在提高信噪比的同时将影响反演结果的横向分辨率。本文通过物理模拟的办法,建立了不同大小、低速介质充填的孔洞物理模型。在采集的地震资料基础上,量化分析了AVO反演与AVA反演两种不同叠前地震反演方法对同一孔洞的反演结果在非均质储层横向分辨率上的差异,并且与孔洞实际尺寸进行了对比。结果表明,地震道集的叠加在提高信噪比的同时降低了横向分辨率,地震道集叠加后一道所代表的范围越大,横向分辨率降低越明显。     

基于合成数据对高铁震源虚拟道集生成方法的验证

根据稳相点分析的叠加方法原理, 提出一种波形叠加方法, 消除台站记录中高铁波场的串扰噪声, 生成虚拟道集, 并用合成的高铁数据进行验证。通过建立高铁桥梁振动方程, 获得精细的高铁震源时间函数, 然后使用有限元方法,在分层介质模型中进行高速铁路波场正演模拟计算, 并对不同速度的高铁列车正演模拟记录进行时移叠加, 获得虚拟道集, 从而验证叠加方法的正确性。     

一种改进的InSAR干涉图复数空间自适应滤波

阐述合成孔径干涉雷达(InSAR)干涉条纹图的频率域和空间域滤波的算法及其优点与不足,着重分析复数空间自适应滤波的算法原理,提出2点改进:增加45°方向和135°方向的梯度计算及根据干涉图相干系数确定条纹边缘的尺度函数,从而进一步改善权系数.以模拟数据和我国香港及意大利Etna火山2地的真实干涉图数据为例,用本文方法与空间自适应滤波、Lee滤波、基于信噪比的Goldstein方法、最优化方向融合方法进行比较.实验结果表明:改进算法能够根据噪声强弱相应地控制滤波的强弱,既能更好地抑制相位噪声,又能较好地保持条纹边缘信息,模拟干涉图和香港干涉图残余点改善率分别提高18.6％和17.2％,表现出更强的局部自适应性.     

基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法研究

超分辨率重建技术可以提高图像质量,使原图像具有更丰富的细节信息。针对现有的超分辨率重建算法存在提取特征单一、不利于对图像信息进一步提取的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法。采用多特征提取模块获取更多浅层信息,并在网络中添加密集连接结构,增强特征的传播,减少相关参数计算,减轻梯度消失问题。在Set5和Set14基准数据集上进行了测试,并在电力巡检数据集上进一步验证了算法的有效性。与主流的超分辨率重建方法进行了对比,实验结果表明,该方法生成的图像有更加丰富的细节信息,能够有效地改善图像质量,峰值信噪比与结构相似度值较其他主流算法均有一定的提高。     

叠前道集优化处理技术及其应用

从提高AVO计算精度的角度出发,提出了一种针对叠前道集“去噪—拉平—切除”组合的优化处理技术。首先,进行目的层段叠前道集的有效波与干扰波的特征分析;然后,采用四阶多项式拟合去噪方法消除目的层段的随机噪声,再采用非地表一致性剩余静校正方法对目的层段的道集同相轴进行拉平处理,最后,优选目的层段的有效入射角度范围对大偏移距拉伸畸变的道集进行切除。在渤海某区实际应用表明,优化后的道集及叠加剖面的信噪比有一定的提高,且目的层段的AVO曲线特征更明显,得到的AVO属性预测结果与实钻情况更符合。     

灰岩裸露区地震波接收影响因素分析

在复杂山地、山前带地震采集中,相同激发条件下的灰岩裸露地表接收的地震记录信噪比明显低于覆盖有低降速层的砂泥岩区,其原因一直是许多地震勘探工作者关心的问题。利用物理学振动原理、弹性力学理论及数值模拟方法,对弹性波在不同阻抗介质中质点运动的速度、加速度振幅分析表明,使用接收质点运动信息的检波器接收地震波时,灰岩介质的高阻抗导致质点运动振幅小,表现出接收到的地震波能量弱;同时,物理正演模拟和野外试验资料分析表明,灰岩裸露区近地表的非均质性导致了该类地区散射、耦合噪声等更加发育。由于原始地震数据的信噪比是由反射信号的强度与噪声水平的相对关系决定,所以灰岩裸露区地震接收资料质量差的原因是灰岩介质的高阻抗导致接收的地震信号弱,并且灰岩裸露地表特有的表层结构导致噪声强,两种因素的综合作用降低了该类地区地震资料信噪比。改善灰岩裸露区地震数据质量应采取的措施是合理使用压噪技术并避免因检波器与地表耦合不佳而导致的噪声的出现。     

基于分形理论的地震信号空间序列分析

当把地震勘探信号各道间对应于同一时刻的数据序列看作是反映一定范围内地层及其地质参数的复杂函数时,便构成了地震勘探信号的空间序列.建立了地震信号空间序列的分形模型,将根据一维时间序列重建动力学系统的理论和时间序列关联维计算的G.P算法拓展到对地震信号空间序列的研究之中,提出了地震信号空间序列关联维的分析方法.仿真结果表明,利用分形分析结果的地震勘探信号空间序列分数维图,可将信噪比较低的地震勘探信号从强干扰噪声中分辨出来.     

保持信噪比的相位分解反褶积方法研究

反褶积是目前提高地震数据分辨率的主要方法,传统的反褶积大都建立在地震子波最小相位的假设之上,这 与实际情况下地震子波更接近混合相位的事实不符。由于地层的吸收作用,实际地震信号中的高频成分较弱,很容易 受到高频噪声的污染。地震记录经过常规反褶积处理之后,在提高分辨率的同时,降低了地震记录的信噪比,信噪比 与分辨率的矛盾在实际地震勘探中十分突出。为此,提出一种基于相位分解并能保持信噪比的混合相位子波反褶积 方法,实现混合相位子波反褶积,在提高地震记录分辨率的同时,能自动控制高频噪声对地震资料信噪比的影响,使得 分辨率和信噪比达到相对和谐,提高地震记录表征地下构造的能力。     

基于变分模态分解参数优化的地震随机噪声去除方法

为解决变分模态分解在地震数据去噪中依赖人工经验,模态分解和去噪效果具有一定随机性和偶然性的问题,提出基于频域奇异值分解信噪比估计的参数优化方法。该方法在参数范围内以较高的估计信噪比为评价参数对模态分量数目与有效模态进行选取,自适应寻找去噪最有效的参数,从而避免主观选取参数的随机性,改善去噪效果。仿真模型实验表明：估计信噪比与真实信噪比的误差为正相关关系,能够有效反映地震数据中噪声程度,所估计信噪比可以作为去噪效果的评价参数。通过仿真模型和实际地震数据对方法进行验证,结果表明基于估计信噪比参数优化后的变分模态分解方法能够有效压制噪声、凸显同相轴信息。     

用小波变换和多项式拟合提高地震资料分辨率

用小波变换研究了地震勘探信号小波变换的过零点特性。提出了用小波变换的过零点匹配提取地震勘探信号同相轴变化信息，并利用所提取信息和多项式拟合消除随机噪声，同时增强信号高频，使信号信噪比和分辨率都得到显著提高的新方法。该方法对地震道进行小波变换，对变换结果进行过零点匹配求出地震同相轴变化信息，沿同相轴对地震道的小波变换系数进行多项式拟合得到去噪的小波变换系数，对去噪后小波变换系数进行高频增强并进行反变换便得到具有高信噪比和高分辨率的地震道。理论分析和实际处理结果表明，该方法能有效地提高地震勘探信号的信噪比和分辨率。     

检测地震不连续性结构的多分辨局部结构熵算法

根据地质构造的变化特点和地震数据的时间-尺度特性,提出了基于多尺度瞬时相位的多分辨率局部结构熵算法.首先在小波域的多尺度瞬时相位体上,利用局部结构熵检测不同分辨率下的局部不连续性结构,然后利用图像融合中的像素灰度极大值法,将不同分辨率下的局部结构熵值进行融合,得到一个最终的不连续性检测结果.在具体的算法实现中,利用螺旋坐标系对分析单元内的地震道进行排列组合,构建 4 阶协方差矩阵,减少了计算量.模型和实际资料算例的计算结果表明,与基于特征结构的相干算法相比,该方法既可以清晰地显示出大的结构突变,又能加强微弱、缓变的岩性变化,计算效率提高了近4倍.     

Ability to detect weak effective seismic signals by utilizing chaotic vibrator system

Taking the advantage of CVS (Chaotic Vibrator System) sensitivity of large-scale periodic phase-state response to quasi-periodic or periodic signals,a series of numerical experiments were made to understand the ability of CVS to detect weak effective seismic signals in the common-shot seismic record distorted by strong stochastic noise. The re-sults demonstrate that the large-scale periodic phase-states of CVS are correlated with the signal composition of the quasi-periodic wavelet sequence constructing from horizontal moveout of seismic events,noise strength and the noise distortion de-gree to signal. For the same kind of events,the higher the noise distortion degree is,the lower the detectable SNR can be reached by CVS. For seismic data with the same noise distortion degree,the closer the scanning seismic velocity (the trial moveout ve-locity) approaches to the accurate velocity,the higher the detectable SNR can be reached by CVS. More-over,the truncating scanning velocities form an asymmetric belt,which indirectly makes CVS achieve a large-scale periodic phase-state and then the ratio of wavelet distortion coefficients in events can be a biggish variable scope.     

基于双路奇异值分解的信号降噪方法

针对常规奇异值分解对强噪声抑制效果不佳的问题,提出了一种基于双路奇异值分解的信号降噪方法。首先采用奇异熵定阶的方法对高阶噪声进行预处理,然后从双路奇异向量的相关性出发确定低阶噪声奇异向量的位置,最后将剩余的奇异值与奇异向量重构得到优化估计的降噪信号。仿真实验表明：双路SVD相比常规SVD的降噪方法在低信噪比、白噪声的环境下信噪比增益提升4.07 dB,与纯净信号波形相关系数增量提升0.11。以一段受到座舱噪声污染的语音信号为实验对象,文中方法与双通道自适应噪声抵消的降噪方法对比,信噪比增益提升4.83 dB,运算耗时缩短1.5 s。此外,文中方法不受噪声类型的限制,对于有色噪声和单频干扰甚至混合噪声同样具有良好的适应性,有广泛的应用前景。     

改进的软硬阈值法及其在地震数据降噪中的研究

采集的野外地震数据伴随有随机噪声干扰,需要将其消除。软硬阈值法能够压制地震数据的噪声信号,但是降噪效果并不理想。因此,提出了一种改进的软硬阈值算法用于地震数据降噪。首先利用软硬阈值法原理构建了一种新的阈值降噪法,并对新算法相关特性进行了研究,通过仿真实验确定了新阈值算法的小波基为sym 3,利用均方差和信噪比对新阈值降噪法的降噪效果进行了评价。最后,将新阈值降噪法用于实际地震数据降噪,结果发现新阈值降噪法能够去除地震数据中的随机噪声,降噪效果较软硬阈值法更理想。