浅层折射波勘探中初至自动拾取新算法

地震波初至拾取是地震勘探中广泛应用的基础技术,尤其在浅层折射波勘探和层析成像中初至时间拾取精度直接影响地下地层结构的反演结果。由于初至时间对应的并不总是能量比最大值(可能是次极值),以往的滑动时窗能量比法仅根据前后两个滑动时窗能量比的最大值判断初至时间,造成对低信噪比数据的拾取效果不理想,而对高信噪比数据则难以检测能量较弱的折射波。基于此,本文提出多时窗能量比初至拾取算法,该算法在实现过程中结合应用自动质量控制技术,满足了浅层折射波勘探的初至拾取精度要求,且具有较高的稳定性。将该方法应用于准噶尔盆地中部M区地震勘探,取得了非常好的效果。     

基于地震时窗属性特征拾取初至方法对比研究

为了提高复杂地区初至拾取的精度和效率,对基于地震道时窗属性特征拾取初至的能量比法、振幅比法、瞬时强度比法和曲线长度比法进行了对比研究,着重分析了4种方法的拾取精度。研究结果表明：4种方法都能准确、有效地拾取初至,能量比法和瞬时强度比法拾取精度明显高于振幅比法和曲线长度比法;通过变换滑动时窗长度和加入稳定因子,4种方法都能更准确、更有效地拾取初至。     

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。     

地震道时窗属性特征检测初至时间的研究

给出了几种用于初至拾取的地震时窗属性特征的算法。经过试算、比较和分析，指出地震分形特征初至拾取的不足；提出地震道时窗内能量比属性特征检测地震初至时间的新方法。该方法能快速和准确拾取初至的起跳时间、抗噪声能力强。合成地震记录试验表明，当随机噪声达75％时，仍能准确拾取初至时间。实际地震资料试算显示，其正确率达90％左右。     

基于小波分解与高阶统计量的微地震初至拾取方法研究

微地震资料的处理、解释首先需要拾取精确的初至信息。微地震初至的人工拾取虽然精度较高,但工作量大,不能满足实时处理的需要。为此,提出了一种基于小波多尺度分解和高阶统计量相结合的长短时窗峰度比(wavelet transform based short time window kurtosis/long time window kurtosis,W-STK/LTK)微地震初至拾取方法。考虑到有效微地震信号频率较低,而噪声信号频率则相对较高,首先对微地震信号进行小波多尺度分解,剥离有效信号与噪声;接着对分解得到的最大尺度信号应用基于高阶统计量的长短时窗峰度比(STK/LTK)算法;最后在分析特征曲线异常点特征的基础上识别微地震有效信号并拾取初至。模型数据和实际资料测试结果表明,该方法能够从信噪比较低的微地震资料中较准确地拾取微地震P波初至。     

一种强噪声微地震信号P震相初至拾取的新方法

针对水力压裂微地震监测信号信噪比普遍偏低,难以准确拾取初至的问题,提出了一种基于特征函数构建的峰度和小波多尺度分解的P震相初至精确拾取方法。首先利用小波多尺度分解法提取低信噪比微地震数据的主成分,进而构建针对主成分数据的特征函数,并计算该特征函数序列的峰度值,最终将峰度曲线的全局最大斜率定义为P震相的初至。与传统峰度法、小波分解和高阶统计量联合方法相比,该方法能够显著减小拾取误差。将该方法应用于不同信噪比的模拟微地震数据的P震相初至拾取,结果表明:其拾取误差为0.0302×10-3~1.3002×10-3s,同时,相比于小波分解与高阶统计量联合方法,其计算效率稍有提高。将该方法应用于实测微地震数据的P震相初至拾取的结果表明,与人工拾取和传统峰度法相比,拾取结果更接近于人工拾取结果,具有更高的准确率。     

初至智能拾取技术

地震记录的初至自动拾取一直是复杂地形和表层条件下地震勘探工作的一个难题。为此,提出了初至智能拾取技术,模拟人机交互初至半自动拾取过程进行初至拾取。首先通过改进Coppens的滑动时窗能量比方法进行"好初至波"拾取;然后通过模拟人工辅助线的"架桥"技术获得可用初至波;再采用波峰(谷)相位域追踪技术获得初至波峰点,进一步采用炸药震源初至波起跳点的相位域估算技术获得初至波起跳点。在南方复杂地区,采用自主研发的Hunter初至智能拾取软件对靶区地震资料进行了初至拾取,并与OMEGA商业软件初至自动拾取结果进行了比较。结果表明,初至智能拾取方法及软件不仅能够实现高精度、高命中率的智能化初至拾取,而且能够提供初至时间、初至波周期和初至波品质等更多的信息;在复杂地区低信噪比地震资料中更能体现Hunter初至智能拾取软件的优越性。     

基于QT的能量比法地震波初至拾取系统设计

 利用能量比法拾取地震波初至的基本思路为：在初至到来之前地震波的振幅很小,而在初至到来之后,其振幅增加到很大,因此在初至附近的两时窗内的能量比值会很大,只要找到地震道上能量比的最大值点,此点对应的时间即为初至时间。本文在Linux工作环境下,以QT为开发平台,利用能量比法实现了SEG Y格式地震文件的读取,并以共炮点、共接收点和共炮检距的方式对初至时间进行交互式自动采集与检验校正,提高了初至拾取的效率和精度。     

基于超虚干涉法约束的模糊C均值聚类地震初至自动提取

在静校正和层析成像等地震数据处理中,准确并快速地拾取初至是随后速度结构成像和地震资料综合解释的前提。手动拾取方法难以适用于海量地震数据处理,且存在人为误差。对于低信噪比地震数据,相关法、能量比值法（STA/LTA）、分形维法等常规自动拾取方法需不断调整参数以达到设定拾取精度,导致稳定性变差。为此,提出一种基于超虚干涉（SVI）约束的模糊C均值（FCM）聚类地震初至自动拾取方法。FCM聚类分析是一种非监督的机器学习方法,仅依赖数据本身进行分类,可更灵活、方便地应用于实际地震初至拾取;对于低信噪比数据,须预先利用SVI法加强远炮检距等弱初至信号的能量,提高地震数据的信噪比,以实现地震初至的准确、稳定拾取。理论模型数据和实际地震资料测试结果进一步表明了该方法的稳定性和高效性。     

低信噪比地震资料初至自动拾取技术

为提高低信噪比地震资料初至自动拾取的精度,提出了一种联合应用曲波变换与希尔伯特变换进行初至拾取的方法。首先采用基于Wrapping的快速离散曲波变换算法对检波点静校正和线性动校正后的炮域数据进行曲波变换,然后根据随机噪声和有效初至信号的曲波系数在不同尺度不同方向上的分布差异,设置合适的阈值对曲波系数进行"去噪"处理,最后将处理后的曲波系数进行反变换,获得压制随机噪声后的地震记录。利用希尔伯特变换计算各地震道的瞬时振幅,然后利用改进的瞬时强度比公式逐道计算给定的时窗内各采样点的瞬时强度比,最后根据瞬时强度比极大值确定单炮的初至时间。理论数据和实际资料处理结果表明,对于低信噪比地震资料,利用曲波变换法进行去噪后,数据的信噪比得到了提高。结合具有一定抗噪能力的改进型瞬时强度比初至拾取方法,可以有效地提高自动拾取初至的精度,减少人工修改错误初至的工作量,该方法具有一定的实用价值。     

一种适于存在极性反转的微震初至到时拾取方法

地面微震监测资料的信噪比往往很低,从中识别微震事件和拾取微震到时数据仍然是个难题。当不同道的微震存在初至极性反转时,常用的多道微震记录波形相似系数函数会导致微震事件的识别与拾取遗漏。为此,提出一种适于存在极性反转的微震初至到时拾取方法。利用所有道两两之间的互相关函数最大幅值对应的延时数据,求取各道微震事件的相对到时;用各道的相对到时对微震事件初至到时进行时差校正后,利用相邻道零延迟相乘再叠加得到参考道,并用长短时窗能量均值比(STA/LTA)算法确定参考道上微震初至到时;最后,将各道的微震相对到时分别与参考道初至到时相加得到各道微震的绝对到时。合成数据和实际资料的处理结果表明,利用相邻道零延迟相乘能有效克服初至极性反转对微震识别和初至拾取带来的不利影响,为微震事件识别和到时拾取提供信噪比较高的参考道,提高了微震事件识别和初至到时拾取的精度。     

基于小波分解与Akaike信息准则的微地震初至拾取方法

微地震震源的定位要求精确确定初至,人工拾取微地震有效事件需要很大的工作量。首先讨论了Akaike信息准则(AIC)初至拾取方法;然后根据微地震信号在相邻小波尺度上连续的特点,将基于AIC的初至拾取方法与小波多尺度分析方法相结合,对微地震资料进行多尺度分析;最后利用AIC拾取初至,并根据初至的分布特点确定地震记录中是否存在有效的微地震事件。克服了传统AIC法由于噪声影响使初至点模糊而难以准确拾取的缺点。模型与实际资料的应用表明,基于小波分解与AIC相结合的初至拾取方法能够从信噪比低的资料中较准确地识别出有效微地震事件。     

提高黄土山地区初至自动拾取精度的方法

静校正是地震资料质控、处理的前提和基础,初至波拾取的好坏直接影响静校正效果。随着地震勘探的深入和"两宽一高"方法的推广,如何能快速、准确地拾取初至波成为了野外现场处理面临的最大问题。通过对黄土山地地震资料初至波的分析和研究,提出一种基于最小二乘法的数据算法进行初至拾取的方法并在地震队资料处理中进行了试用。该方法在初至时拾取方面具有明显的优势,可大大提高现场处理员的工作效率和初至波拾取精度。     

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。     

高阶矩有效微地震事件拾取处理方法

常规的长/短时窗能量比方法对于低信噪比记录的有效事件漏拾率较高.在高阶矩理论分析的基础上,把原来利用长/短时窗比拾取有效事件的方法改进为高阶矩时窗比方法；针对微地震记录的变化特点,对计算结果进行取对数处理,并把固定窗口改进为自适应变化窗口,利用相关分析结果进行事件的拾取；最后通过实际资料处理效果分析,验证了高阶矩有效微地震事件拾取方法的效果.     

S-变换初至拾取技术及其在复杂山区中的应用

初至的拾取在地震资料处理中有着非常重要的作用,它是折射波资料分析、VSP处理和井间地震资料处理的基础工作,并为其他处理工作提供可靠参数。提出了基于S-变换的初至拾取技术,设计单道模型将S-变换与不同时窗长度的短时窗傅里叶变换以及小波变换进行初至拾取的比较,并对不同信噪比的理论模型进行初至拾取,对比得出该方法具有容噪性好、初至拾取准确、适应性强等特性。该技术应用于复杂山区低信噪比地区实际地震资料处理中,取得较好的效果。     

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。     

地面微地震监测资料静校正方法研究

针对地面微地震监测缺乏近地表速度资料和由于信噪比较低使得各条测线上初至走时拾取不全的问题,研究了利用射孔资料、声波测井资料及微地震事件监测资料进行地面微地震资料静校正的方法.讨论了初至拾取方法,对于不连续道的初至拾取,提出了用引导道方法拾取射孔事件和射孔点附近强微地震事件在各条测线的初至;通过声波测井资料建立基准面以下地层的初始速度模型,计算射孔事件的理论走时,进而求取初始静校正量;针对浅部和深部地层速度变化对初至影响程度的不同,设计了浅部二维速度模型和深部一维速度模型,根据射孔事件的实际初至运用反演方法校正初始速度模型,再用反演校正后的速度模型来正演射孔事件理论走时,求取总静校正量.最后,通过实际资料处理验证了静校正方法的应用效果.     

基于深度卷积生成对抗网络的地震初至拾取

地震记录初至拾取质量往往受限于地震数据的复杂性,在陆地和浅海地震数据中尤为明显。为了更高效地拾取初至,提出了一种基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的地震数据初至拾取方法,其关键在于构建一个适用于地震数据初至拾取的DCGAN,包含生成器与判别器两部分。生成器由一个全卷积神经网络(FCN)构成,用于学习地震炮集数据到初至波之间的特征映射;判别器由一个卷积神经网络(CNN)构成,用于辅助生成器训练。基于DCGAN的初至拾取方法的实现分为三步:数据预处理、网络训练和预测拾取。通过对不同卷积层数的网络结构的对比分析,确定了一个最优的DCGAN结构。一旦DCGAN的训练完成,利用其完成一炮地震数据的初至拾取仅需几秒的时间。将DCGAN方法应用于实际数据初至拾取并与现有初至拾取方法(如长短时窗比(STA/LTA)法和峰度赤池信息量准则(AIC)法)的拾取结果相比较,结果表明基于DCGAN的初至拾取方法的精度更高,能满足生产需要。     

应用波形拟合的炸药震源记录起跳点时间拾取方法

初至拾取是地震数据处理中的关键步骤,其拾取的准确程度关系到浅表层速度模型建立的精度,并进一步影响后续叠加及偏移成像的效果。对于炸药震源激发形成的初至波,根据形成机制,其初至位置在地震记录中应由一个“向下的偏转”表示。而在实际地震数据初至拾取过程中,该“向下偏转的点”较难识别,而能够快速准确拾取的位置通常为波峰位置。基于理论模型,本文测试了拾取波峰及起跳点对速度模型反演的影响,证实基于炸药震源起跳点位置的反演精度高于基于拾取波峰位置。因而提出一种基于波形拟合的方法判断炸药震源的起跳点位置,即假定初至波可用李子波模拟,通过单道中对以波峰为中心的时窗内的样点值进行拟合,得到理论子波函数,以此方式快速、准确地搜索起跳点位置。通过理论子波模型,测试了波形拟合法的有效性及合理性;并应用该方法对塔里木T探区实际资料进行了试处理,表明该方法可准确拾取高信噪比地区炸药震源起跳点位置,同时具有一定的抗噪性,也能拾取较低信噪比地区炸药震源起跳点位置。