基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法

自适应相减是预测减去法压制多次波的重要环节。基于匹配滤波器的多次波自适应相减方法通常采用逐个数据窗口进行匹配来估计滤波器。逐个大数据窗口求解长滤波器进行多次波自适应相减会导致较低的计算效率,另一方面在复杂地质构造中,逐个小窗口匹配估计的短滤波器不足以表征预测多次波与真实多次波之间的复杂差异。为进一步有效均衡一次波保护和多次波压制并且提高计算效率,引入多个窗口联合优化来求解滤波器,同时利用多个小窗口的预测多次波信息来匹配原始数据。引入快速迭代收缩阈值算法(FISTA)求解多个小窗口估计一次波的L₁范数最小化约束问题,从而有效分离一次波与多次波。模型数据和实际数据处理结果表明,与传统的逐个大数据窗口进行多次波自适应相减的方法相比,基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法在保持计算精度的同时提高了计算效率;与传统的逐个小数据窗口进行多次波自适应相减的方法相比,基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法可以更有效地平衡多次波去除和一次波保护。     

基于-次波逆时理论的层间多次波衰减方法

针对层间多次波与-次波的动校正速度差异较小,应用基于动校速度差异的常规方法无法将层间多次波彻底去除的难题,本文对基于波动理论的层间多次波预测相减方法进行了研究。通过对地震数据进行-定的前期处理,选定某-地层,并沿该层面进行褶积运算,预测与其相关的所有层间多次波;然后应用传统的最小二乘自适应相减算法,压制层间多次波。模拟数据的测试结果验证了方法的有效性。     

倾角分解多次波自适应相减方法研究

自适应相减是波动方程预测减去法多次波压制中的一个重要步骤。常用的基于能量最小的L2范数自适应相减算法在多次波和一次波相交时,求取的滤波算子在匹配时会影响一次波信号,因此,相减时会损害一次波的能量。将τ-p变换与L2范数自适应相减算法相结合,利用τ-p变换对数据进行倾角分解,使多次波和一次波尽可能地分离;对倾角分解后的数据进行自适应相减,再将相减结果组合输出,从而减少甚至避免了相减时对一次波的损害。模拟数据和实测数据的应用结果验证了该方法的有效性。     

逆散射级数层间多次波压制方法及其应用

逆散射级数法在有效预测层间多次波的同时,面临着一次波和多次波叠加的干扰,为解决压制多次波时保护有效信号不被损伤的问题,开展了逆散射级数层间多次波压制方法的研究。首先从理论上推导并阐述了逆散射级数层间多次波压制方法的物理机制,然后改进常规层间多次波压制处理流程,在逆散射级数法预测层间多次波前、后去除和补偿子波来提高层间多次波预测的准确性,从而降低对自适应相减的依赖度。该方法完全由数据驱动,无需人工干预和先验信息,适用于复杂地形和地质情况的层间多次波压制。模型数据和实际数据应用结果证明了方法的有效性和适用性。     

自适应加权混合L1/L2范数匹配相减多次波压制方法

基于波动方程的自由表面多次波和层间多次波压制时,自适应匹配相减方法的选取是关键的环节。L2范数自适应匹配相减方法适用于多次波强而有效波弱的情况,L1范数自适应匹配相减方法则适用于多次波弱而有效波强的情况,L2范数自适应匹配相减方法的运算速度明显较L1范数自适应匹配相减方法更快。自适应加权混合L1/L2范数匹配相减方法需要构建联合L1范数和L2范数的目标函数,再根据地震数据中有效波与多次波的能量比自适应地调整目标函数中L1范数和L2范数所占权值。该方法充分利用了L1范数和L2范数压制多次波时对地震数据不同的要求,既不需要L2范数自适应匹配相减方法的有效信号与噪声正交的假设,又克服了L1范数自适应匹配相减方法运算效率较低的缺点,在保证压制效果的同时提高了计算效率。多层水平层状模型及SEG/EAGE Pluto模型的测试结果表明,相较于常规方法,该方法明显提升了多次波的压制效果。     

虚同相轴方法及其在陆上地震层间多次波压制中的应用

油气目标勘探对地震勘探技术的要求越来越高,多次波压制已经成为一个不可回避的技术瓶颈。在陆上地震数据中,多次波通常是层间多次波,其动校正量、叠加速度和频率成分与一次波十分相似,导致了多次波预测和压制的困难。基于虚同相轴原理预测层间多次波,并通过自适应相减技术衰减层间多次波。针对虚同相轴在陆上地震数据应用中的诸多实际问题,提出了虚同相轴陆上近似应用方法。相比于其他方法,虚同相轴方法不需要任何地下信息,具有较强的适用性。合成数据和实际陆上地震资料处理结果表明,虚同相轴陆上近似应用方法适用于实际叠前地震数据,显著衰减陆上层间多次波,突出一次波能量。     

基于伪地震数据模式学习的多次波自适应相减方法

相比于传统匹配相减方法,模式学习方法将多次波衰减分成多次波模式学习和自适应相减的两个独立过程,因而能够更好地保护一次波。然而,由于多次褶积的影响,预测多次波模型存在相位、频带、振幅误差。为了在不损伤一次波的基础上,尽可能减少多次波残留,提出了基于伪地震数据的模式学习方法。利用预测地震道,得到其Hilbert变换道以及预测道和Hilbert变换道的一阶导数,作为伪地震数据的4个分量,补充预测多次波模型中相位和高频信息。模式学习阶段利用主成分分析法分别学习伪地震数据4个分量的多次波字典矩阵,然后按列拼接得到联合字典矩阵;自适应相减阶段基于学习到的联合字典矩阵,利用裂步Bregman算法从原始地震数据中重构多次波,实现一次波和多次波的分离。模拟数据和实际资料处理结果表明,该方法在保护一次波的同时,能有效压制多次波,模型数据的一次波信噪比提升了1 dB。     

基于数据一致性原理预测与压制自由表面多次波的效果分析

 本文基于数据一致性预测与压制自由表面多次波方法原理,研制了迭代自适应压制多次波方法,用于模型数据和海洋实际地震数据的多次波压制处理。模型试算和实际海洋地震数据处理结果表明,与现有的常规多次波消除方法相比,此方法收敛速度快,并能很好地保持有效波能量。在应用此法时,要特别注意以下几点：①基于数据一致性原理,通过时间—空间域褶积预测自由表面多次波,多次波预测算子可以是含多次波的原始数据,也可利用已部分消除多次波的数据（如抛物线拉东变换滤波方法压制多次波后的数据）,这样能更快地获得较好的多次波压制效果;②在一定简化条件下,预测与压制自由表面多次波可表达为一个线性最小平方反演的过程,实现过程是一个迭代自适应过程,只需要很少的几次迭代就能获得较好的多次波压制效果;③对于地下地层结构非常复杂时的多次波压制,文中方法在更有效地压制各种自由表面相关多次波的同时,还可以压制部分层间多次波,同时也能更好地保持一次波有效能量。     

基于3D匹配滤波器和伪地震数据算法的多次波自适应相减方法

多次波自适应相减是预测减去法压制多次波的关键步骤。为进一步去除残余多次波,基于常规2D匹配滤波方法,文中引入3D匹配滤波器,同时利用多个预测多次波道集以匹配原始数据。针对3D匹配滤波器可能造成的一次波损伤现象,利用相同的3D匹配滤波器同时拟合多个原始数据道集;同时,引入伪地震数据算法求解对一次波施加Huber范数最小化约束的优化问题,不需满足一次波与多次波正交的假设,能有效分离一次波与多次波。另外,在整个迭代过程中,伪地震数据算法只需利用Cholesky分解算法进行一次矩阵分解,计算效率较高。模型和实际数据的处理结果表明,与基于一次波能量最小化的3D匹配滤波器方法和基于伪地震数据算法的2D匹配滤波器方法相比,所提方法能更好地均衡一次波保护与多次波分离。     

τ-p域水体模型驱动压制浅水区水层多次波

在近海油气地震勘探中,压制在海面及海底之间的短周期水层多次波一直是海洋地震资料处理的难点,传统上采用预测反褶积或SRME压制此类多次波存在很大局限性。因此,本文提出了一种τ-p域水体模型驱动压制浅水区水层多次波方法,该方法在τ-p域用已知水层参数(水速和水深)构建初始模型,并利用波场延拓方法来预测水层多次波模型,然后采用自适应相减从原始数据消除多次波。通过理论模型试算和实际数据应用,表明此法能有效压制浅水区水层多次波。     

复杂海底自由表面多次波预测方法

针对崎岖海底多次波路径复杂、绕射波及绕射多次波发育等情形,自由表面多次波压制技术（SRME）预测多次波模型存在数据信噪比低、动力学和运动学信息欠准确等不利因素,提出了基于单程波及双程波波动方程延拓的多次波预测方法。即基于波动方程并联合SRME技术,利用岩石物理模型对地震记录进行波场延拓,得到预测的多次波模型;同时采用自适应匹配相减方法提高复杂海底多次波压制效果。理论模型及实际数据试验表明：相对于单一的SRME多次波预测法,所提方法预测的多次波模型具有更高信噪比、与实际多次波在大多情况下的运动学和动力学特征吻合度更高。该方法理论上需已知准确岩石物理模型,由于海洋地震资料多次波主要是自由表面相关多次波,因此在仅已知海水及海底岩石物理参数情况下,该方法也能预测大部分与自由表面相关的多次波。     

基于贝叶斯理论的Shearlet域一次波与多次波分离

多次波的去除效果很大程度上决定了地震成像的质量,尽管表面相关多次波的压制(SRME)研究方法取得了很大进步,但预测出来的多次波在相位和振幅上的混乱仍然是一个难题,因此减去的效果好坏尤为关键。常规的最小平方匹配方法并不能很好地处理这种预测的误差,利用Shearlet变换的多尺度、多方向特性,可以使预测的信号在Shearlet域变得稀疏、圆滑。以此为前提,结合贝叶斯概率最大化理论,建立了一个有效的一次波与多次波分离算法。以SRME预测的多次波为例,从贝叶斯预测角度出发,通过精确求解最优化问题就可以达到一次波与多次波分离的目的,该算法能够更好地控制预测信号和实际信号的误差。理论和实际数据的实验表明,相比最小平方匹配减去方法,该方法可以有效地提高减去效果,更好地压制多次波以及高频混叠,并且可以更好地估计一次波。     

逆散射级数和抛物线Radon变换联合的层间多次波压制策略

层间多次波给地震成像和解释带来极大挑战,单独使用基于波动方程预测或基于滤波的方法压制层间多次波效果都不理想,前者对数据的品质要求高且运算量大,而后者则很难处理规律性较差的层间多次波.基于此,提出了一种将逆散射级数法与抛物线Radon变换相结合的层间多次波压制新策略.首先在抛物线Radon域采用自适应非线性滤波对CRP数...     

应用稀疏反演方法压制自由表面多次波

SRME的自适应相减过程易损伤有效信号,本文采用的反演方法克服了SRME的上述局限.首先阐述了基于稀疏反演的自由表面多次波压制理论,推导了脉冲响应与震源子波的更新公式;然后通过模拟算例对比分析了稀疏反演法与SRME的多次波压制效果;最后通过实际数据进一步验证了方法的有效性.     

频率域拉东变换加权约束反演压制层间多次波

松辽盆地拗陷期地层的多个强反射界面产生大量层间多次波,降低了地震成像的振幅保真度和垂向分辨率,影响中深层目标储层的预测精度。有效压制多次波是提高地震成像品质的重要环节,本文研究应用频率域拉东变换加权约束反演方法,实现层间多次波的叠前压制。“两宽一高”地震数据和测井资料的多次波分析表明,研究区多次波的数量多、阶次高、周期不同、能量各异,且多次波之间以及多次波与一次波干涉叠加,致使多次波的叠前时距特征不明显,有效压制难度大。在动校正后的CDP道集上,采用频率域抛物线拉东变换实现多次波与一次波快速分离;加权约束反演重构多次波,解决小炮检距多次波重构及有限炮检距引起的拉东域能量模糊现象;由实际地震道自适应减去重构的多次波,避免损伤有效信号。叠前压制层间多次波提高了研究区地震成像的振幅保真度和垂向分辨率,有利于薄层砂体预测。     

SRME技术在澳大利亚Timer Sea地区的应用

表面多次波压制(SRME)技术是目前应用效果较好的多次波衰减技术。在介绍多次波类型和常见压制方法的基础上,引出SRME方法。基于平面波传播模型讨论SRME技术的基本原理,以及针对实际地震数据的迭代预测和减去方法,结合该技术的特点给出实际地震数据应用流程。澳大利亚Timer Sea地区海洋地震资料应用实例表明SRME这种数据驱动的表面多次波压制方法非常实用,尤其对崎岖海底多次波有显著效果。     

数据增广的编解码卷积网络地震层间多次波压制方法

层间多次波压制是地震资料去噪领域的一项前沿技术挑战，对获取高质量数据、了解地下真实构造具有十分重要的意义。现有的层间多次波压制方法耗时长，对人工参数调整要求高，处理低信噪比数据时可能导致层间多次波泄露。为此，提出一种基于数据增广的编解码卷积神经网络层间多次波压制方法。首先，利用基于虚同相轴的层间多次波压制方法从原始数据中估计出一次波和层间多次波，生成一次波标签数据。然后，构建两种增广训练集：一方面，通过改变训练样本中层间多次波的振幅、极性及旅行时，进行层间多次波波场数据的增广，提高层间多次波压制网络的泛化能力；另一方面，通过对原始数据添加不同信噪比的高斯噪声进行噪声注入的数据增广，提高网络的抗噪性能。最后，结合去噪卷积神经网络(DnCNN)和U形全卷积神经网络(U-Net)的优势搭建了适合层间多次波压制的深层编、解码网络，进行神经网络训练和预测。合成数据和实际数据的处理结果表明，该方法能够有效压制地震层间多次波并保护一次波，具有较强的泛化能力和抗噪性能，可显著提高计算效率。