具有倾角滤波的精确对数DMO方法

Ｌｉｎｅｒ精确对数ＤＭＯ算法是一种优于其它对数拉伸ＤＭＯ的算法，其脉冲响应具有保持ＤＭＯ椭圆的良好特性。但是，模型试验表明，用精确对数ＤＭＯ算法处理陡倾角数据时，存在着严重的频散现象。本文在Ｌｉｎｅｒ给出的精确ＤＭＯ计算公式中引入（Ω，ｋ）域的倾角滤波因子［１＋ｈ＾２ｋ＾２／Ω＾２］＾１／２后，这种频散可以得到很好的压制。理论模型与实际数据的处理均表明，该方法是可行的。     

在f—k域实现转换波（P—SV,SV—P）DMO

在Ｈａｌｅ的ＤＭＯ方法基础上，提出了一种在ｆ－ｋ域实现转换波ＤＭＯ算法。在均匀介质常速的假设条件下，引入转换波平速度的概念，对转换波旅行时方程进行双曲线近似后，便可在ｆ－ｋ域中实现转换波ＤＭＯ。文中对转换波ＤＭＯ脉冲响应作了计算，得出的结论是Ｐ－Ｐ波的脉冲响应为椭圆，Ｐ－ＳＶ，ＳＶ－Ｐ的脉冲响应均匀伪椭圆。     

用人机交互技术实现广义f—k滤波

将地震记录作二维傅氏变换，在在频率波数域分离信号和干扰，采用人机交互技术进行切除，然后，作反变换以达到压制干扰的目的，由模型实例的试算结构表明，其处理效果优于常规ｆ－ｋ滤波技术。     

倾角校正分析中的“精确log DMO”法

以Ｈａｌｅ法为基础的频率－波数域ＤＭＯ,通过运用对数变换,导出一系快速近似方法。其中,尤以“精确ｌｏｇＤＭＯ”法为最理想。它既有与Ｈａｌｅ法几乎相同的效果,又保持了拉伸法的快速,还很好地克服了拉伸法浅层畸变等不利因素。此方法的理论结果与实例的比较,在Ｌｉｎｅｒ的文章＾［３］［４］中得到了充分的展示。可异的是,该文仅仅提供了最终结果,略去了全部推导过程。随着该结果越来越广泛的得到应用,可异的是,该文     

用人机交互技术实现广义f-k滤波

将地震记录作二维傅氏变换，在频率波数域分离信号和干扰，采用人机交互技术进行切除，然后，作反变换以达到压制干扰的目的。由模型实例的试算结果表明，其处理效果优于常规f－k滤波技术。     

一种高效的频率域正反τ-p变换算法与τ-p双曲线速度滤波

正确的点源记录数据平面波分解(τ-p 变换)的数值计算过程包括 Fourier 变换和 Hallkel 变换。文中对 Hankel 变换中的 Bessel 函数作一逼近后,给出一套在频率域买现正反 r-p 变换的公式。此过程可借助于二维快速傅氏变换(FFT)算法来提高变换的运算速度,其效率比时间域的普通倾斜叠加算法高达二十倍以上,且可大幅度地减少对计算机内存的需要量。我们将文中的高效正反τ-p 变换算法与τ-p 双曲线速度滤波(HVF)相结合,编制了一个在频率域实现的带 HVF 滤波的处理模块。理论合成记录与实际数据的处理结果表明,该方法对压制多种干扰及随机噪声十分有效。     

P-SV转换波积分DMO方法研究及应用

本文从纵波ＤＭＯ原理出发，提出一种Ｐ－ＳＶ转换波积分ＤＭＯ方法。该方法依据文中导出的Ｆ－Ｋ域转换波ＤＭＯ算法的积分形式进行振幅、相位校正，同常规转换波水平叠加相比能地改善叠加效果，更好地解决ＣＭＰ道集内共转换点发散问题。理论模型和实际资料处理结果表明，该方法是一种较理想，实用的转换波ＤＭＯ处理方法。     

利用一维射线偏移实现反Q滤波

传统的反Ｑ滤波方法是利用福特曼模型，并依据Ｈａｌｅ的计算公式进行滤波的。这种方法的计算量非常大，而利用时间域的褶积运算代替补偿公式中的频率域的积分公式运算，可大大减少计算量。再根据Ｎ．Ｄ．Ｈａｒｇｒｅａｖｅｓ很容易将串联频散补偿算法与限幅补偿算法相结合，形成一种新的改进了的反Ｑ滤波方法。实际资料处理表明，这种方法可更好地改善地震资料的分辨率。     

f—k域椭圆形滤波器及其应用

本文提出在ｆ－ｋ域中算子形态为椭圆形的滤波器，该滤波器与传统的二维滤波器相比，具有不存在尖点，一阶和二阶导数连续的特性，并且是解析的。同时，给出了该滤波器在实际资料处理中的应用实例，即在扩大的共反射面元上把相邻几个ＮＭＯ道集组成的大道集以特定的方式重新排列，再通过ｆ－ｋ域椭圆滤波，使干扰波得到压制。实际资料处理结果表明，这种方法在提高资料信噪比的同时，还较好地保持了反射信息的波形特征和振幅特征。     

利用倾角分解法实现转换波DMO

目前使用的频率－波数域转换波ＤＭＯ方法，理论上存在因二介近似的截断误差而造成在运动学方面产生较大误差。为了提高转换波ＤＭＯ的处理精度和效率，本文从倾角分解观点出发，给出一种频率－波数域转换Ｐ－ＳＶ波的ＤＭＯ方法。该方法可克服二阶近似带来的误差，还可避免求解高次方程的根。与现有的频率－波数域转换波ＤＭＯ方法相比，具有简便，高效，精度高等特点，理论模型试算的结果表明，倾角分数法ＤＭＯ是一种较为理想的转     

精确的对数拉伸DMO方法

采用固定相位法，通过对数变换从HaleDMO的t-x域解析脉冲响应的结果可以导出精确的对数拉伸DMO算法。精确的对数拉伸DMO算法具有和Hale的DMO算法一样的精度，也具有传统的对数拉伸DMO算法的计算效率。DMO脉冲响应验证与实际地震资料处理表明，该算法是一种实用的DMO方法。     

地震数据处理中的CT积分变换理论和实践

以二维傅里叶变换为基础,从新的角度把CT技术引入到地震数据处理中,提出了一套新的CT积分变换式,分析了截断效应,给出了提高方向分辨率的加权正变换。CT积分变换的主要特点是:CT积分正变换是按波的到达方向对波场进行分解,将时-空域信号变换到时间-慢度域,时间-慢度域中的强波形对应于时-空域中的同相轴,它的位置指出了波的到达方向和时间;CT积分反变换是平面波的合成,把时间-慢度域中的数据反变换到原来的时-空域中去。文中还讨论了利用CT积分变换压制多次波、压制随机干扰和规则干扰、进行波场分离和道间内插的方法。将这些方法应用于实际地震资料的数据处理,取得了良好的地质效果。     

大尺度强变速地震波场数值模拟与偏移成像的有限积分变换方案

文中介绍了利用有限积分变换表示函数的一般原理；以二维标量波动(声波)方程为例，总结了前苏联学者Mikhailenko提出的一种混合域偏移成像方法，利用二维标量波场关于时间或空间的有限差分格式、关于时间的傅里叶变换及关于空间的有限差分近似，可得到波场的数值解；在此基础上，推出了基于有限积分变换的地震波数值模拟和裂步傅里叶偏移改进方案的基本方程。通过对基本方程中的时间项和空间项进行有限差分离散化，或者至少对两者之一取有限或无限积分变换，则可以利用与经典方案相类似的计算步骤解出由基本方程所形成的无限方程组，完成波场的数据模拟，并且计算量比经典方程大为减小；文中以二维裂步傅里叶偏移为例，总结了基于有限积分变换的地震波偏移的基本思想：在变换域内进行均匀背景速度模型的相位移动及在空间域内进行非均匀介质的相位移动；文中还讨论了数值计算和震源有限化、计算效率及与其他地震波场数值模拟、偏移成像方法的对比问题，认为有限积分变换方法可无限制地扩展计算区间，可以实现任意介质速度结构的地震波场数值模拟和偏移成像。数值计算结果表明，有限积分变换方案能给出令人满意的结果，这种数值模拟和偏移成像方法，有望为今后的大尺度地震波传播和成像理论研究及生产实践提供强有力的工具。     

一种精确快速的DMO算法

DMO方法能够使来自不同倾斜界面的反射波同时得到有效叠加。根据DMO处理后的CMP道集,可以得到准确的叠加速度。本文在分析Dave Hale和Houston大学DMO算法的基础上,采用FFT算法实现了一种精确、快速的DMO算法。理论模型及实际资料的处理结果表明,这是一种实用而准确的DMO算法。     

反射地震成像的波场变换方法

遵循反射地震数据叠前偏移可分步描述的思想,即动校正＋叠加＋叠后偏移,根据叠前观测波场、零炮检距波场和叠前时间偏移波场之间的坐标位置关系,通过波场变换实现了偏移到零炮检距地震剖面和叠前时间偏移。计算实现简单,只是空间方向的Fourier正反变换与时间方向的积分,并且偏移到零炮检距地震剖面与叠前时间偏移计算量基本相当,计算没有任何关于小炮检距近似或小反射倾角近似假设。最后讨论了这种方法在研究保幅成像、地震道插值等方面的应用可能以及处理实际地震数据可能面临的问题。     

地层倾角曲线噪音干扰的消除方法

探讨了采用快速傅里叶变换在频率域消除层倾角测井曲线噪音干扰的滤波处理方法。应用滤波处理程序，采用低通滤波器处理了３口地层倾角测井资料。     

基于样条插值的FFT及其在重磁场正演中的应用

离散傅里叶变换在信号处理、谱分析、偏微分方程数值解等方面发挥着重要作用。常规快速傅里叶变换方法在离散化过程中会引起频谱混淆、边界效应等问题,基于高斯积分的快速傅里叶变换方法削弱了截断效应的影响,但同时也降低了计算效率。为此,提出了一种基于样条插值的傅里叶变换方法,其核心思想是将傅里叶变换积分离散为多个单元积分之和,每个单元内采用三次样条表征函数变化,最后累加离散的每个单元积分结果,得到最终傅里叶变换积分结果。该方法充分利用样条插值积分的高阶连续性及采样灵活性,同时单元积分可解析计算,为实现高效、高精度的傅里叶变换提供了一种新思路。设计高斯函数,通过一维和二维的正、反变换结果与解析解对比验证了该方法理论正确、计算精度高。设计连续介质模型,将基于样条插值的快速傅里叶变换应用于重磁场三维数值模拟,模型数值实验结果表明,该方法在连续介质重磁场数值模拟中降低了截断效应的影响,且计算精度高、效率高。实际数据应用结果证明了该方法的实用性。     

基于稀疏反演的高效混采数据分离方法

混叠采集技术能极大地提高地震采集效率,但是由于连续激发,混采数据中存在严重的邻炮干扰噪声,而且混采数据规模巨大,这要求后续的信噪分离算法精确、稳定、快速,为此提出一种基于稀疏反演的高效混采数据分离方法。在三维共检波点道集上,首先通过三维快速傅里叶变换,将时空域数据变换到频率-波数-波数域（FKK）;然后采用硬阈值函数提取相干信号,利用相干信号预测混叠噪声;最后以数据残差为驱动,不断收缩阈值,迭代更新模型,实现高效混采数据分离。模拟数据和实际数据应用结果表明,本文方法能够精确、稳定、快速地分离高混叠度的地震数据。