利用能量比法拾取地震初至的一种改进方法

介绍了能量比法拾取地震道初至的一种改进方法，即利用时窗滚动来计算能量比值，并从比值特征中判断初至。在以前的计算中是把要计算的地震道划分成许多个时窗，然后逐个求能量比值。由于各道初至的到达有先有后，如果静态地划分时窗，有可能初至到达前后时窗的能量比值并不是最大的，也就是说这时的拾取结果是错误的。但是通过时窗滚动可以多次计算初至前后时窗内的能量比值，经比较得出最佳比值。改进的方法能快速准确地拾取地震道的初至，并且可以提高拾取的精度和稳定性。     

基于单道边界检测和样条插值的初至波自动拾取

初至波自动拾取方法已有很多，但在实际应用中或多或少都受到一定的限制。为此，从初至波的特点出发，提出了单道数据边界检测和样条插值相结合进行初至波自动拾取的方法。该方法的基本原理是：首先应用单道边界检测算法确定单炮记录每一地震道的能量边界；然后利用一定的判定准则对检测结果进行判别，保留正确的边界点，去掉错误的边界点；再利用正确的边界点对不确定边界点进行样条插值，得到一条连续的边界；最后，利用能量边界点对原始记录进行映射，在一定范围内搜索最准确的初至波到达时刻。利用实际资料对方法进行了验证，结果表明，该方法拾取精度高，自动化程度高，剖面的品质得到了较大的改善。     

可控震源地震记录初至拾取方法研究

可控震源作为一种环保型的激发源已被越来越多地应用于地震数据采集中,但针对可控震源资料初至拾取的研究并不多。由于可控震源的扫描信号为非线性以及可控震源与大地接触不耦合等原因,在可控震源资料上出现"双初至"或"多初至"等现象,造成初至拾取困难。基于可控震源记录相关性好这一特点,提出了一种改进的相关算法——优化相关法,通过不断优化相关模型道来提高初至拾取的精度;同时还提出了一种约束初至拾取方法,根据地表一致性原则进行交互拾取,采用少量人工拾取的初至对相关拾取法进行约束。在可控震源资料初至拾取中,将两种方法相结合,较好地解决了可控震源地震记录的初至拾取问题。     

改进的神经网络级联相关算法及其在初至拾取中的应用

针对传统BP神经网络存在的问题,引入一种神经网络构造算法——级联相关（CC）算法。该算法具有比BP算法更快的收敛速度,能根据待解决问题自行确定网络结构,即能随时扩展网络拓扑结构以学习新样本。常规CC算法的初始网络只包含输入层和输出层。改进的CC算法起始于适当的BP网络结构（存在隐含层）;且为了防止权值病态递增,在训练候选隐含神经元的目标函数中加入了正则化项,对权值进行衰减。仿真试验表明：改进的CC算法具有更快收敛速度、更强泛化能力;瞬时强度比、振幅、频率、曲线长度比、相邻道相关性等五种地震属性特征交会图显示对初至波具有稳定的区分能力。本文构建的神经网络初至拾取方法在实际资料应用中取得了良好效果。     

应用图像语义分割网络的微地震事件识别和初至拾取方法

微地震初至精确拾取是目前微地震监测关键环节之一,传统的人工拾取方法耗时长、效率低,在实际应用中容易导致无法及时预警等问题。近年来,基于深度学习的长短期记忆网络模型(LSTM)常用于微地震初至拾取,但在低信噪比环境下拾取准确率较低,且忽视了微地震数据中相邻道初至之间的关联性。针对上述问题,将微地震初至发生前、后看作是图像二分类问题,提出了一种应用图像语义分割网络的微地震事件识别和初至自动拾取方法。应用在矿井中采集的实际微地震数据进行实验,结果表明,对包含岩石破裂、工程爆破等多类型微地震事件,该方法的识别准确率较现有的深度学习方法明显提高,平均拾取误差大幅降低,特别是低信噪比数据的平均拾取误差远小于LSTM法,因而具有良好的实际工程应用价值。     

人工智能和视速度约束的地震波初至拾取方法

初至拾取是近地表静校正处理的重要步骤之一.随着采集密度的不断提高,地震数据量不断增加,迫切需要发展新的方法解决大数据量的初至自动拾取问题.传统方法通过人工交互拾取和质量控制,在面对庞大数据量的高密度数据时效率很低,而基于深度学习的初至自动拾取方法效率较高.在用于初至自动拾取的各种深度学习算法中,全卷积神经网络(FCN)...     

可控震源地震数据初至时间拾取方法

如今中国境内可控震源勘探作业大多采用扫描信号与地震仪器接收信号进行互相关方式获取共炮点道集数据,这一过程通常在野外地震仪器系统上通过硬件完成。对于互相关单炮记录,相关噪声的存在降低了初至波的信噪比,需对单炮记录进行最小相位化处理后拾取初至时间;采用扫描信号或地面力信号对振动记录做反褶积处理,能改善初至波信噪比,使初至起跳更加干脆,从而可提高初至时间拾取精度和静校正精度。在低信噪比地区,宜采用人机交互方式拾取初至,通过改变显示方式等改善初至起跳效果,以提高初至拾取精度和静校正精度。     

利用分形维拾取地震波初至的一种改进算法

韩小俊 ,施泽进 ,李亚林 .利用分形维拾取地震波初至的一种改进算法 .石油地球物理勘探 ,2 0 0 2 ,37(1) :6 0～ 6 3本文提出一种改进的拾取地震道初至波的方法。该方法利用分割法的基本原理来计算沿地震道的分形维 ,并从其变化特征中拾取初至。但是以往的方法在计算时耗时多 ,而且其结果依赖于插值的准确性。本文提出的计算方法避免了在计算过程中的插值问题 ,从而提高了计算速度 ,增强了计算结果的稳定性     

提高初至波二次定位精度技术的探讨

检波器二次定位是浅海地震资料采集的关键技术之一。影响二次定位精度的因素较多,为此,对初至波二次定位精度的影响因素和提高定位精度的技术进行了系统的分析研究。重点讨论了初至拾取的精度控制、关联炮点的选择、速度参数的确定和检波点位置的求解算法等。认为初至拾取是影响定位精度的主要因素,合理选择拾取初至波的地震道、依据数据的信噪比选择合适的初至拾取方式,以及合理选择关联炮点等是提高定位精度的有效措施。设计了5种精度分析措施,可以进行单点和整条拖缆的定位精度误差评价。将提高定位精度的方法应用于山东龙口某浅海地区,并与一次定位和水鸟系统二次定位的结果做对比,结果表明,该方法可以更好地提高地震资料的品质,并具有较好的适应性。     

由VSP初至时间反演层速度的算法和误差估计

本文在Redshaw修正的高斯—牛顿算法基础上提出一种根据VSP初至时间反演层速度的算法。文中假定地下结构为水平层状,各层内速度为常数,各层的深度由钻井数据所确定。本质上,该算法是一种模型迭代技术;数学上,则是一个带限制条件的、多因素、非线性最小二乘法优化问题。这类问题通过适当的数学变换,可将带限制条件的最优化问题变换为非限制性最优化问题。对于非线性最优化问题,目前尚无普遍适用的理论来证明其解的存在、唯一性及稳定性;也无法确切估算观测数据存在误差时给反演结果带来的误差。笔者使用线性反演问题的误差理论估算了反演结果的95％可信度区间。通过对合成数据的初至时间和震源～检波器位置分别加入随机误差的方法,研究了数据误差对反演结果的影响。进一步探讨了浅层检波器缺失、地层倾斜、分层深度不正确给反演结果造成的影响。并用合成与实际VSP数据测试了反演方法的性能。对来自同一口井的两套非零偏移距VSP数据反演的结果表明,本文反演方法可为非零偏移距VSP数据的VSP—CDP叠加和偏移成像提供适合的层速度。