基于卷积神经网络和叠加速度谱的地震层速度自动建模方法

CMP道集NMO叠加速度分析拾取的时间-速度对不仅受到水平层状介质假设的限制,而且在复杂构造低信噪比数据的适用性方面受到限制。提出了基于卷积神经网络和叠加速度谱的地震层速度自动建模方法,不拾取时间-速度对,而是将速度谱作为神经网络的输入数据,将时间域层速度作为标签数据,通过模拟大量随机速度模型和加入随机噪声建立强化测试集,基于L₁正则化对卷积神经网络进行训练,得到可直接将速度谱映射为时间域层速度的神经网络模型。将时间域层速度作为标签数据可以增强速度谱和速度模型的空间匹配,使得速度谱与速度模型的空间映射更加紧密和有效。将速度谱作为神经网络模型的输入数据,代替了速度谱时间-速度对的拾取,能够较好地克服复杂构造、噪声干扰对速度谱能量团聚焦性的影响。大量随机速度模型和随机噪声强化测试集,增强了深度学习速度建模网络的泛化能力和实用性。模型数据和实际资料测试结果表明,该卷积神经网络模型能够适应复杂低信噪比地震资料的自动速度建模,建模精度与人工拾取结果相当,建模效率提高100倍以上。     

Radon变换压制层间多次波技术在高石梯-磨溪地区的应用

陆上地震资料中,层间多次波与一次波的速度差异较小,一次波的速度拾取困难,利用Radon变换压制多次波往往难以取得好的应用效果。在四川盆地高石梯-磨溪地区的地震资料中,震旦系-寒武系存在多次波的干扰,致使有效反射的振幅畸变,弱的有效反射被掩盖,造成测井合成地震记录与实际地震资料匹配差。该多次波具有干扰能量强、与有效波速度差异小的特点。基于处理和解释一体化的研究思路,在速度谱上利用时间域的构造层位来约束一次波速度的拾取过程,以减小多次波干扰对速度拾取的影响,提高平面上和纵向上速度拾取的精度;利用不同权系数的叠加速度进行扫描处理和Radon变换压制多次波,确定最佳匹配权系数,实现更高精度的多次波压制。在高石梯-磨溪地区,三维地震资料经压制多次波处理后,地震剖面上多次波的能量得到有效衰减,波组特征更为清楚,测井合成地震记录和井旁地震道相关性大幅提高。应用效果表明,这一技术在压制多次波的同时,能够有效地保护一次波能量,减少压制多次波的不确定性,提高地震资料的信噪比和成像效果,是压制陆上层间多次波的有效技术。     

基于卷积神经网络的倾角域弹性波逆时偏移噪声压制方法

相比传统的声波逆时偏移方法,弹性波逆时偏移(ERTM)可以提供更多地下结构的物理信息,然而其偏移中的串扰噪声及各种非物理噪声严重降低了成像质量。为了获得更高分辨率的地震成像,介绍了一种在ERTM生成的倾角域成像道集上使用卷积神经网络(CNN)估计叠加孔径,实现稳相叠加从而压制偏移噪声的方法。该方法通过在倾角域识别主要的反射波能量,剔除对成像贡献不大的部分,从而压制了偏移中的各种噪声,提高了ERTM成像质量。CNN是一个端到端的深度学习过程,一旦网络经过训练得到适合权系数和偏置,可以替代人工实现自动拾取。BGP盐丘模型数据和SEG起伏地表模型数据测试结果表明:利用CNN实现自动拾取的算法在只对少量道集拾取并作为标签数据,对神经网络训练后,可较好实现海量道集的自动拾取。基于CNN的倾角域弹性波逆时偏移噪声压制方法效果好、效率高。     

广义谱分解地震道内插方法

假频同相轴的地震道内插可以在f-k域内进行，这时的道内插是对原道集的f-k谱展宽后实施的。本文从讨论具有固定时差的同相轴的谱特征出发，分析了原道集谱与内插道集谱之间的关系；然后根据这些关系，实现了道内插。     

应用同步挤压小波变换去除面波

同步挤压小波变换(SWT)是一种新的连续可逆时频分析方法,具有较高的时间和频率分辨率,利用该变换可去除地震资料中的面波。将时间域地震记录变换到时频域,在时频域准确识别面波区域并切除,再将切除面波后时频域信号反变换到时间域,就得到去除了面波的地震记录。理论模型合成数据和实测资料的处理结果表明:该变换可以有效去除面波而不损失有效反射波,且效果优于连续小波变换、S变换和f-k滤波等方法。     

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。     

利用抗假频凸集投影算法的规则缺失地震数据重建

在地震数据现场采集过程中,因受工区复杂地形等条件限制,采集到的地震数据大多不完整、不规则,且会呈现不同程度的空间假频现象。在均匀空间网格下,规则地震道缺失引起的假频与真实频谱相似,而常规基于傅里叶变换和凸集投影（POCS）的重建方法不能实现反假频重建。为此,针对线性同相轴规则缺失地震数据,通过在f-k域中采用倾角扫描方法拾取有效波能量,建立相应的选择函数,将其引入到POCS算法对数据进行反演计算,重建得到无假频数据。数值实验结果表明,文中所提方法在重建规则缺失地震数据的同时有效地消除了假频信息。     

宽方位地震OVT域方位各向异性校正技术

为提高宽方位地震资料的成像质量,需进行宽方位各向异性校正处理。相干谱拾取是一种OVT（offset vector tile）域的各向异性处理方法,它以OVT域偏移后的方位道集为基础,以叠加剖面作为引导,进行时差拾取,反演出各向异性参数,即求出方位各向异性的方位角和各向异性强度,进行方位各向异性校正处理。将相干谱拾取方法应用于理论模型和实际的宽方位地震资料处理中,消除了方位各向异性时差的影响,提高了地震成像质量,为后续的地震资料解释及储层预测提供了高质量的数据。     

f-k域滤波假频的消除方法

在地震资料处理中，相干噪声对地震资料信噪比有很大的影响。f-k域滤波是衰减强相干噪声的一种较好方法。但由于f-k域滤波存在假频问题，其应用范围受到限制。为此，本文首先分析了假频产生的原因，然后给出了消除空间假频的具体方法，使f-k滤波在应用中取得了良好的效果。     

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。