数据规则化技术在三维地震老资料叠前偏移中的应用

数据规则化技术是地震资料处理中的重要技术,它对改善地震数据的面元属性,提高地震资料处理质量具有重要意义。进行叠前时间偏移处理时,更多关注的是偏移速度场精度及偏移参数对偏移成像效果的影响,忽视了不规则空间采样的叠前数据对叠前偏移成像效果的影响。文中在分析叠前数据规则化常用技术方法优缺点的基础上,研究了反假频傅里叶变换的叠前数据规则化方法,实现了陆地地震勘探资料不规则空间采样的叠前数据规则化,满足了叠前时间偏移技术对输入数据的要求,在济源后邓地区稀疏三维地震老资料重新处理中取得了较好的应用效果。     

走向精确地震勘探的道路

勘探地震领域已扩展到复杂地表、复杂构造、复杂油藏和深层目标等。地震数据采集技术发展到了宽方位、高密度、宽频带("两宽一高")地震数据采集阶段;地震波成像技术发展到了贝叶斯(Bayes)参数估计理论下的全波形反演(FWI)和最小二乘逆时深度偏移成像(LS_RTM);油藏描述发展到了综合信息利用和最佳判定阶段;地震勘探技术已经发展至全新的阶段。横向缓变的层状介质假设、地表一致性假设、射线理论波传播和Zoeppritz方程界定了上一代精确地震勘探的方法技术及其适用性,上一代精确地震勘探以高分辨率地震子波作为成像处理的核心目标,并据此开展薄层油气藏的识别、描述与评价。而描述任意介质中地震波传播的波动理论和贝叶斯参数估计理论构成了新一代高精度地震勘探的理论基础。"两宽一高"的地震数据采集技术和更高精度的子波处理;基于高维、字典基和稀疏特征表达的信号处理技术(解决去噪、数据规则化、数据压缩、去混叠等问题)、建立更精确速度和Q值模型以及估计宽带反射系数的特征波反演成像技术、宽带波阻抗成像技术和基于信息综合的人工智能油藏描述技术代表了走向精确地震勘探的未来方向。     

基于压缩感知的Dreamlet域数据重构方法及应用

随着压缩感知(CS)理论的完善, 逐步发展形成了基于该理论的新的信号处理技术。近年来, 在石油地震勘探领域, 基于该理论的随机稀疏数据采样、数据重构及规则化和稀疏采样观测系统优化设计等方面的研究取得了重要进展。本文在Ru-Shan Wu博士等提出的Dreamlet域数据重构技术基础上, 针对实际地震数据在时间和空间上剧烈变化以及存在较强干扰背景情况, 通过优化重构参数和流程, 对随机稀疏采样的模拟和真实地震数据进行了重构和对比分析。模拟和实际数据应用显示, 该技术是一种高效和高质量的地震数据重构方法。     

FK和Shearlet域联合压缩感知数据重构技术

由于稀疏炮检点采集或野外采集因素造成地震数据的不规则,影响地震资料成像质量。基于压缩感知理论的重构方法,能够在有限采样的情况下有效重构地震数据。由于地震道的空间随机缺失在波数域表现为空间假频,文中将时空域的地震道重构转化为频率波数（FK）域的随机噪声压制问题。对FK域数据做多尺度、多方向性的剪切（Shearlet）变换,通过反演迭代消除FK域的空间假频,从而实现地震道的空间重构。该方法是在FK变换后进行Shearlet变换,可以看作一种新的稀疏基变换。由于全局随机采样因子频谱呈白噪特征,分段随机采样因子频谱呈蓝谱特征,因此分段采样数据有效信号与假频的混叠相对减少,更有利于数据重构。实验结果表明,分段随机采样FK+Shearlet域重构精度高于全局随机采样Shearlet域重构、分段随机采样Shearlet域重构和全局随机采样FK+Shearlet域重构。     

非抽样离散小波变换叠前地震数据重建方法

叠前地震数据包含了丰富的地层信息,但在实际勘探中由于受采集条件等影响,叠前地震数据地震道缺失现象严重。针对规则采样不规则道缺失的插值恢复问题,一些传统的插值方法无能为力或者插值效果不佳,而近年来发展起来的非抽样离散小波变换（UDWT）,具有很好的稀疏表示能力,比傅里叶变换能更加稀疏地表示地震数据;根据压缩感知理论,即使不满足Nyquist采样定理的要求,利用极少的观测数据,也可能较好地恢复缺失的地震数据。本文提出一种基于UDWT的地震数据插值方法,对地震数据做插值和规则化处理,可以提高叠前地震数据的完整性,理论模型和实际资料的重建效果验证了方法的有效性和实用性。     

可控震源混叠地震数据分离与成像

对不同采集方式得到的可控震源混叠地震数据采用不同的地震处理方法进行分离。利用反演的思想,在高保真采集数据分离过程中引入广义逆算子和奇异值分解以改善分离效果;利用去噪的思想,对独立同步扫描得到的地震数据中的混叠噪声进行压制,其过程是先将混叠地震数据变换到人工分选道集,再采用矢量中值滤波随机噪声压制方法压制混叠噪声。对未分离的可控震源混叠地震数据先直接进行成像,再采用最小二乘逆时偏移方法压制逆时偏移成像过程中产生的部分串扰噪声,同时引入可控震源静态编码技术进一步压制直接成像过程中的产生串扰成像噪声,最后利用整形规则化滤波技术消除串扰成像噪声。模型试算与实际地震资料测试结果表明,利用基于整形规则化的可控震源编码最小二乘逆时偏移方法可消除串扰成像噪声,得到具有高信噪比、高分辨率、高振幅均衡性的成像剖面。     

高效采集中的随机地震观测系统设计及数据重建

在压缩感知采样理论下开展"两宽一高"高效地震数据采集,在可控的投资成本下能获得更高质量的成像结果。提出了随机采样观测系统设计的基本原则,即在高密度地震数据采集(或常规地震数据采集)观测系统建立的基础网格的基础上,按照高斯随机采样的理论要求,将规则欠采样的网格作为高斯随机采样位置的期望,分别在炮集范围进行空间随机检波点位置的设计和在整个工区进行空间随机炮点位置的设计。以特征波场(初至波场或标志性的反射波场)为随机观测系统感知的对象,用频率域地震数据Hankel矩阵的低秩特性作为稀疏性的度量标准,通过生成符合高斯分布的随机观测系统,测试随机采样加稀疏提升算法对于恢复无假频的地震数据能力及其影响因素。数值实验结果表明,随机采样加压缩感知数据重建后,可以较好地恢复密网格采样数据。同时,相对于随机采样和规则采样的地震数据,重建数据的偏移成像质量都有所提升。实际应用中,若考虑近地表散射噪声和静校正量等因素,则对随机观测系统的设计及数据重建算法提出了更高的要求。     

压缩感知走进地球物理勘探

压缩感知(Compressed Sensing,CS)突破了传统奈奎斯特-香农采样定律的限制,仅用不完备(远低于香农采样率)的测量即可高精度重构未知目标。简要综述了压缩感知的一些基本概念及其在地球物理勘探中的最新应用进展,包括地震数据不规则采集、处理、成像、反演的新理论和新技术。实际应用中可灵活把握CS的三要素:随机采集(包括炮点和检波器点两方面的随机)、目标的稀疏表达和稀疏约束优化重构的快速算法。重构更高维的目标,需要用的采集数据(百分比)可更少。压缩感知结合深度学习技术,可作为未来的一个发展方向。     

井炮同时震源混叠数据分离技术

在地震勘探中，随着炮道密度的快速提升和大块三维的不断部署，海量的炮工作量对井炮“交替式”激发效率提出了严峻挑战，同时震源技术是提高井炮激发施工效率的有效方法，但存在混叠数据分离的难题。为了解决该难题，对混叠地震数据进行稀疏变换，分析稀疏域中有效信号与混叠噪声在连续性方面的特征差异，以此为基础，开展基于广义同步压缩曲波变换和最小二乘匹配滤波的井炮同时激发混叠地震数据的分离方法研究。广义曲波变换消除常规曲波变换产生的拖尾效应，为混叠地震数据提供了精细的多方向和多尺度分解，同步压缩方法用于精准地重新分配各向异性局部波矢量的能量，广义同步曲波变换以更佳的分辨率和更高的保真度分离有效信号和邻炮干扰噪声，以最小二乘匹配滤波为正则项约束，保证在滤除噪声的同时保护有效信号。数值模拟和实际地震单炮模拟混叠数据分离测试结果表明，与矢量中值滤波方法相比，该方法能够更好地分离混叠地震数据，能较好地保护有效信号。利用缩短井炮激发时间间隔的高效激发方式在SH三维工区进行了混叠高效采集试验，混叠数据分离后的成像效果与常规逐炮激发资料的成像效果相当，验证了井炮同时激发混叠数据分离技术的可行性。研究结果表明，井炮同时震...     

基于压缩感知的稀疏脉冲反射系数谱反演方法研究

基于压缩感知稀疏信号采样和重构理论提出了一种稀疏脉冲反射系数谱反演方法。在稀疏地层假设下,利用地震资料的部分谱信息,采用基追踪算法,反演地下地层在L1范数意义下的宽带稀疏脉冲反射系数。利用褶积宽频带的四参数Morlet子波,生成高分辨率地震剖面,提高地震资料对薄层的识别能力。一维理论模型试验结果证实了利用地震资料的部分谱信息可以准确地反演出稀疏脉冲反射系数序列。二维理论模型试验结果表明,得到的反演结果不仅能识别薄(互)层界面、透镜体边界和地层尖灭位置等薄层结构,还能保持原始地层模型的横向连续性特征,并且具有一定的抗噪性。最后,实际资料的应用结果显示,反演得到的高分辨率剖面不仅在整体地层格架上忠实于原始地震资料,而且能够分辨出原始地震记录中无法识别的薄层结构,使得地下地层的接触关系更加清晰,为地震地层学精细解释提供依据。     

基于压缩感知的地震数据采集实践

介绍了基于压缩感知的非规则观测系统设计以及在中国西部沙漠地区实现的第一块基于压缩感知的地震数据采集。在进行压缩感知观测系统设计时采用贪心序贯算法,以逐点增加的方式确定检波点与炮点的位置并构建观测矩阵,按照观测矩阵与稀疏变换矩阵的不相关性来确定观测系统,然后利用确定的观测系统,基于探区的速度模型进行正演模拟,以验证观测系统的有效性,从而确定最终的观测系统。针对中国西部沙漠试验区的具体情况设计了块状非规则(随机)采样观测系统,纵横向检波点在一定约束条件下不均匀分布、激发点近于随机不规则分布。首次采用可控震源进行了数据采集,获得了1760炮的地震数据。通过数据重建,得到了4倍密度(7.5m×7.5m的面元)数据体,偏移成像后的地震剖面品质比常规剖面(15m×15m)明显提高。与规则高密度采集相比,此次基于压缩感知的地震数据采集虽然检波点、炮点大幅度减少,但重建后的高密度规则数据的偏移成像质量有了明显提高。该稀疏采集试验不仅为后续高密度数据重建研究提供了宝贵的实际资料和应用经验,而且对于东部复杂障碍区的地震数据采集也具有借鉴意义。采用"节点仪器+压缩感知+可控震源"的采集方式,将是一种最佳组合,会取得更高的效益和更好的效果。     

地震数据谱反演压缩感知算法实现及应用

地震数据谱反演是将地层反射系数分解为奇分量和偶分量,再利用部分谱信息进行反演的方法.基于压缩感知算法的谱反演,通过梯度投影稀疏重构实现地震谱反演,能够很好地实现谱反演目标函数求解.同时,利用地震数据的二次谱估算地震子波谱用于谱反演.合成数据和实际数据试算结果表明,联合地震数据二次谱算法和基于压缩感知算法的谱反演方法较好...     

地震波反演成像方法与技术核心问题分析

常规的地震反演成像分为偏移速度分析与层析成像、叠前深度偏移(角度道集产生)和AVA分析/反演3个重要环节,其中的关键技术是当前勘探地震学中的核心技术。全波形反演(FWI)是理论意义下十分完善的地震波反演成像理论框架。原则上,FWI可以把上述3项常规的反演方法技术合为一体,给出比较理想的反演成像结果。但是,由于叠前地震数据的不完备、地震波正演模拟方法不能很好地模拟实测地震波场、初始模型不够精确、地震子波的未知和空变,使得严格意义下的FWI方法尚不能很好地解决实际问题。通过叠前地震数据和地下介质模型的特征表达,提出把经典的FWI分成透射波层析成像、最小二乘叠前深度偏移成像和反射波层析成像3个线性化反演方法的串联,构成FWI反演成像的实用化流程。针对我国陆上地震数据的特点,指出做好浅层速度模型建立、背景速度模型建立、成像道集层析速度模型建立、最小二乘叠前深度偏移成像、张角及界面倾角道集的产生以及小角度成像道集波阻抗反演,是当前推进FWI反演成像方法技术应用与发展的关键所在。     

基于压缩感知技术的全波形反演

全波形反演技术虽然已经得到了成功应用,但其求解一个最小二乘非凸优化问题的计算量仍是一个很大的难题。通过随机降采样技术可以减少反演过程中炮数和频率数,从而可以极大程度地降低全波形反演的计算量;然而这种方法受到奈奎斯特采样定律例证的"维数灾难"的限制以及背离‘摩尔定律’现象。为此,研究了基于改进压缩感知的随机化降维技术,应用压缩感知理论减少随机采样;联合随机采样和稀疏促进技术,成功减少了地震数据的维数,同时保持了有效信息。通过该项技术的应用,牛顿类方法的计算量相当于全波场采样梯度类算法的计算量;将稀疏约束应用在反演过程中的模型更新上,不改变波形反演的目标函数,并且能够压制由欠采样产生的虚像噪声。北海模型数据测试结果证明了该方法的可行性和有效性。     

叠前AVA同时反演的道集优化处理及应用效果

叠前AVA同时反演技术已在岩性预测和流体检测中广泛应用,其预测效果除了受反演方法本身影响外,最重要的是受到CRP道集数据质量的影响。地震勘探虽然已从构造勘探为主向构造勘探和岩性勘探并重转变,但目前地震成像仍以构造成像为主．很少为地震储层描述进行保持动力学特征的处理,尤其是对叠前弹性参数反演需要的CRP道集数据。文中从叠前AVA同时反演应用效果出发,针对CRP道集,重点考虑叠前去噪、道集拉平及剩余能量补偿等3个方面,提出了叠前CRP道集优化处理方法及流程。从正演道集、AVO子波、信噪比、反演残差等方面分析道集优化处理效果,及其对叠前反演的影响,海-塔盆地TN地区叠前AVA同时反演实例证明,道集优化处理提高了CRP道集数据质量,反演精度得到提高.储层预测结果表明,质量较差的CRP道集数据将会在叠前反演中引入较大误差,从而影响反演的储层预测效果。     

CSI:基于压缩感知的高精度高效率地震资料采集技术

介绍了CSI(Compressive Seismic Imaging)技术。该技术是基于压缩感知理论所开发出的一整套地震资料采集和处理综合技术,主要包括非规则最优化采样设计、地震信号的稀疏化处理、基于稀疏反演的数据重构及同时震源分离等内容。CSI利用非规则最优化设计和独立同时震源作业,极大地提高了采集效率,缩短了采集周期,从而以较低成本完成高品质、高密度的三维地震资料采集。在地震资料处理过程中,通过信号分离与数据重建来高保真地恢复叠前地震信号。海底节点、海上拖缆和陆地可控震源等生产项目中的应用结果表明,与宽频带处理以及叠前深度偏移技术相结合,CSI提供了高质量、高精度的地下成像结果。     

地震波反演的基本问题分析

Bayes 理论框架下的地震波全波形反演是油气勘探中的导引性技术,其基本思想在去噪音、反褶积、 地震数据规则化、一维波阻抗反演、AVA（叠前）弹性参数反演、叠前偏移成像、速度分析及层析成像中占 据核心位置。但由于观测数据与反演模型参数之间的高度非线性性,导致在实际地震数据处理中地震波 全波形反演（FWI）的难度增大。据此,首先从概率论的观点说明了地震波反演的本质,指出在假设观测噪 音为高斯白噪的情况下,Bayes 估计可以在最小二乘意义下实现;接着分析了数据空间向参数空间映射的 数学物理含义,指出映射的非线性性强弱取决于数据和模型之间的非线性关系,更准确地说取决于介质 模型的复杂性和描述地震波物理传播过程的正算子的复杂性;最后在分析陆上和海上地震数据特点的基 础上,指出了地震波反演走向实用化的策略。通过以上分析,提出：①速度场的反演是利用特征波场的反 演（CWI）,而不是全波形的反演;②合理地增加波场的相位信息在泛函中所占的比例;③尽量充分考虑初 始模型的先验信息。只有满足以上3 个条件,才能使地震波全波形反演逐步走向实用化。     

反射波层析反演速度建模方法

我国油气地震勘探目标逐渐转向小尺度(薄互层)岩性油气藏,油气地震勘探技术也逐渐向单点高密度、宽带、宽方位("两宽一高")地震勘探方向转变。"两宽一高"的地震数据采集为宽带波阻抗成像提供了数据基础,精确的背景(偏移)速度建模是宽带波阻抗成像必不可少的环节。在实际应用中,反射波层析反演是主要的宏观速度建模技术,典型的方法如成像道集层析或立体层析等,但它们在反演精度及计算效率方面仍存在不足之处。在数据域中,反射波时差的精确测量仍然是一个颇具挑战性的问题。为解决这一难题,从叠前地震数据的稀疏表达与特征分解出发,利用特征波场分解和包络走时定义准则,提取叠前地震数据的运动学信息,并构造了特征数据体(包含地震波的斜率、走时及子波波形)。通过分析特征波在地下的聚焦特性,提出了一种反射波残差(时差或者地下偏移距)的自动测量方法,避免了地震波振幅对反射波运动学信息拟合的影响。基于反射波残差,提出了一种特征波反射层析反演(characteristic reflection inversion,简记为CRI)方法,通过极小化反射波时差或地下偏移距实现背景速度反演。理论分析可知:反射波时差测量方法仅适用于二维模型,而地下偏移距测量方法可以适用于二维和三维模型,因而其适用性更广。在数值计算方面,反射波残差目标泛函的梯度可以用波动理论计算,也可以用射线理论近似。出于计算效率的考虑,利用射线理论计算泛函梯度并结合梯度去噪方法,实现低波数的速度更新。数值实验表明:该方法无需长偏移距观测数据或低频信息,对初始模型依赖性低、计算效率高,且整个反演流程可以实现全自动化,可以为后续的宽波数带速度建模提供较为可靠的低波数背景速度模型。     

基于正交匹配追踪算法的叠前地震反演方法

为了给地质解释提供更为有利的反演数据,本文提出一种基于正交匹配追踪算法的叠前稀疏反演方法.采用正交匹配追踪算法先搜索稀疏的反射系数位置再计算大小,利用L₀范数对反射系数的稀疏性进行约束,构建基于正交匹配追踪算法的叠前地震反演目标函数,并加入模型约束以增强反演的稳定性.由于L₀范数具有较强的稀疏性,反演结果界面块化,地层界面清晰.反演得到的反射系数可通过积分的方式转化为地层弹性信息.模型测试表明该方法稳定可靠,抗噪能力强.实际地震数据反演的井旁道与测井资料匹配较好,与常规反演方法相比,提升了反演结果对地层的分辨能力.     

基于稀疏反演的多震源地震混合采集数据分离技术

多震源地震混合采集数据(混叠数据)目前还不能直接采用传统的地震资料处理流程处理,必须先进行分离。基于滤波思想的分离算法可以初步实现对混叠数据的分离,但是当有效信号完全淹没在强噪声中时,该算法的分离效果较差,有效信号会受到损害。提出了一种基于稀疏反演的多震源数据分离算法,实现步骤是:首先输入野外采集的混叠数据,将其从炮集抽取为共检波点域或共炮检距域道集,使得来自邻炮的记录数据变成非相干噪声;然后通过稀疏反演,采用L1模的阈值噪声压制算法估计出混叠数据的噪声;最后从混叠数据中减去估计得到的噪声,从而分离出有效信号。模拟和实际数据测试结果表明,该方法能对混叠数据进行有效分离,很好地压制混叠噪声和保护有效信号。