海上单道地震资料中多次波的衰减

海洋单道地震资料中存在严重多次波,但针对单道地震资料识别和压制多次波的方法不多。通过剖面观察、自相关分析等手段将海洋地质调查单道地震资料中存在的多次波分为两大类。针对各自的特征,利用预测反褶积和模型拟合方法对它们进行了衰减试验。试验表明,预测反褶积用来衰减周期性强的短周期多次波比较有效;对于不规则的崎岖构造产生的短周期多次波,预测反褶积会有二次残留,可以使用自适应预测反褶积进行压制,但会造成数据空白。模型拟合方法适用于压制与一次波有明显区别的长周期多次波,其中参数L_(NC)值对多次波衰减的效果有影响,值太大则难以识别多次波;值太小,会使有效波被衰减。对于多次波与一次反射差别明显(反向斜交)的情况,L_(NC)值可以取小一些使得多次波衰减更干净;对于多次波与一次反射差别不明显(同向斜交)的情况,L_(NC)值要取大一些,以免造成有效反射被误认为多次波而衰减掉。     

应用逆散射级数波场预测和2D卷积盲分离压制层间多次波

多次波压制是地震数据处理的重要环节。基于波动方程的预测相减法是压制层间多次波的常用方法,它包括层间多次波预测以及自适应相减两个步骤。文中提出了一种改进的层间多次波压制方法,通过引入阶跃函数、有限积分区间等假设条件简化逆散射级数公式,实现层间多次波的预测;然后引入2D卷积盲分离方法实现层间多次波的自适应匹配相减。理论模型试算及实际资料应用效果表明,该方法能在不依赖速度模型前提下高效实现层间多次波预测;采用的多道卷积盲分离自适应相减方法,比传统L₂范数最小化自适应相减方法和单道卷积盲分离自适应相减方法,能在有效压制层间多次波的同时,更好地保护一次波。     

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。     

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。     

浅水多次波衰减

浅水海域地震资料通常会有较为严重的鸣震等短周期多次波干扰,一般采用预测反褶积进行压制,但是在地质构造较复杂地区其效果并不理想。而表层相关多次波压制方法(SRME)(Surface related multiple elimination)方法,由于海底反射信息较差,很难压制浅水海底相关等短周期多次波。本文使用数据驱动的浅水多次波压制方法,该方法同时基于SRME褶积方式与多道预测算子,在浅水复杂构造区压制短周期多次波方面可以取得比预测反褶积更好的效果。在实际资料应用中,使用本文方法与预测反褶积组合的方式,其多次波压制效果更为理想,优于单独使用其中任何一种方法。     

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。     

基于构造导向滤波的多道反褶积方法及应用

传统线性反褶积方法无法大幅度提高地震资料的分辨率,因此逐渐被非线性的稀疏反褶积方法替代。然而大多数非线性反褶积方法是基于单道反演的,没有考虑道与道之间的空间结构关系,得到高分辨率的结果容易产生横向不一致或者不连续问题,而且当地震资料品质较差时,单道反演方法的结果很不稳定。为此,提出一种基于数据驱动和反演策略的多道反褶积方法,即从地震数据本身出发,利用局部倾角获取构造信息,构建构造导向滤波算子,再将其作为正则化算子引入稀疏多道反褶积中,通过分裂Bregman优化算法求解得到稀疏反射系数系列,在提高分辨率的同时,改善了传统非线性反褶积结果的空间连续性。模型试验和实际地震资料处理结果验证了该方法的有效性和实用性。     

利用改进的扩展多道匹配相减法压制多次波

 本文采用基于时差方程的多次波预测方法预测多次波模型记录,结合单道匹配、常规多道匹配、伪多道匹配和扩展多道匹配四种相减方法的优缺点,给出了改进的多道匹配相减方法和改进的扩展多道匹配相减方法的计算步骤,并尝试在匹配相减方法中评估迭代思想的作用。通过理论模型和实测资料的测试,得出了以下主要结论：①在已知水层深度这一先验信息的前提下,利用时差方程方法预测多次波模型记录,计算速度快,精度基本满足要求,是一种预测海底多次波的有效方法;②改进的扩展多道匹配相减方法适应能力较强,具有较好的信号保真度,在模型测试和实际数据应用中,均取得了较为满意的效果,并可与其他预测方法搭配使用;③滤波因子长度、时窗大小和相邻匹配道数这三个主要控制参数,对匹配相减的效果有影响,在应用匹配相减方法时,需要针对数据本身的特点,选择合适的匹配参数。经过对比迭代匹配相减的结果发现,迭代运算对于提高匹配精度的作用不大。     

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L1范数多项式拟合的多次波消除方法

如何在不损伤一次波的情况下压制多次波是地震信号处理的难点之一。在CDP道集中,一次波和多次波的运动学特征可以由叠加速度和零炮检距时间确定。利用AVO特性可以表示一次波(多次波)的振幅随炮检距的变化。假设在速度谱上,多次波和一次波一般是分开的,从而可以进行多次波和一次波的识别。本文提出一种沿着多次波的双曲线轨迹,利用基于L1范数的多项式拟合技术估计多次波的方法,可以有效地消除一次波和随机噪声对预测多次波的影响。人工合成和实际地震数据处理结果表明,与基于L2范数多项式拟合技术的方法相比,本文算法在有效压制多次波的同时,能更好地保护一次波。     

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。     

基于扩展伪多道匹配的保幅型多次波压制方法

波动方程预测减去法压制多次波主要分为两步:多次波模型预测和多次波匹配相减。两步骤同时决定着最终多次波压制效果的好坏。本文在现有SRME方法基础上进行了改进。为了实现保幅条件下的多次波压制,除在匹配过程中采用扩展伪多道匹配方法之外,提出了三点改进:①按多次波阶次进行预测和匹配;②匹配前有效能量保持;③匹配过程中迭代应用短滤波器。通过Sigsbee2B模型及实际资料试算,表明本文方法能够在较好保持有效能量的前提下得到更为理想的多次波压制剖面。     

基于变水速模型驱动的深水水层多次波压制技术研究与应用

深水地震资料处理中,水层多次波因深水水层为变速体的特性,无法应用浅水水层多次波压制技术(Shallow Water Multiple Attenuation,SWMA)进行压制,而传统的自由界面多次波压制技术(Surface-Related Multiple Elimination,SRME)压制水层多次波则不具有针对性。为此,开展了基于变水速模型驱动的深水水层多次波压制技术(Deepwater Water-layer Multiple Elimination,DWME)研究。该技术通过构建海底和变水速模型计算出水层多次波准确旅行时,在τ-p域根据水层多次波旅行时将地震数据进行延拓,得到水层多次波模型,然后应用自适应匹配相减方法完成水层多次波压制。理论模型验证及海外某工区实际地震资料应用结果表明,DWME对深水水层多次波压制效果较好,且针对性强。     

长周期海底多次反射及其压制

利用共深点迭加法或标准预测反褶积法往往都不能有效地压制深水中的海底多次反射波。一种称为“辐向多次反射压制”的多道预测反褶积技术,可以用来设计预测和压制水底多次反射的维纳日子。这种技术的功效已由一些研究得到证实。     

处理

长期以来,使用共反射点迭加法压制某些多次反射波认为是有效果的。用最小相位和预测反褶积数字处理技术压制多次反射波发现同样是有效果的。然而,使用反褶积法时,要求多次波的出现周期要大于300毫秒。本文的目的是讨论最近数字处理技术的发展,用于有效地压制周期很大的多次反射波(因周期太大,使用最小相位或预测反褶积技术不能有效地进行处理),这种方法比一般的迭加法对多次波能得到更大的压制。这种方法是利用共反射点道集合得到的均方根速度比较低而设计的。     

压制多次波的X~2—T~2处理

长期以来,使用共反射点迭加法压制某些多次反射波认为是有效果的。用最小相位和预测反褶积数字处理技术压制多次反射波发现同样是有效果的。然而,使用反褶积法时,要求多次波的出现周期要大于300毫秒。本文的目的是讨论最近数字处理技术的发展,用于有效地压制周期很大的多次反射波(因周期太大,使用最小相位或预测反褶积技术不能有效地进行处理),这种方法比一般的迭加法对多次波能得到更大的压制。这种方法是利用共反射点道集合得到的均方根速度比较低而设计的。     

压制多次波的策略

根据各种可行的实现方式,人们发展了一些压制多次波的专门处理技术,但在使用它们时必须十分谨慎以免压制和破坏有效波。令人遗憾的是,目前人们还没有找到压制多次波的最佳方案。每种方法的效果都取决于人们所考虑的特定数据例子。压制多次波的试验通常是用尽可能多的方法进行测试以便采用最令人满意的结果,但这种测试方法不仅费时而且浪费计算机资源。针对常规处理方法中的一些固有缺点,这里我们提出一种压制多次波的标准处理策略。文中也对叠加方法、时差滤波算子、预测和自适应反褶积,以及基于波动方程的模拟方法的实现作了讨论。在我们提出的策略中也包括将多种压制多次波的技术串联起来的建设性方案。压制多次波的处理只有在必须改善解释的地方才有必要应用,否则应该用识别多次波的方法。     

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。     

L_1预测反褶积及其在地震勘探中的应用

程丰,李衍达,常迥:L_1预测反褶积及其在地震勘探中的应用,《石油地球物理勘探》,23(1)1988:21～33常规的最小平方反褶积仅仅利用了随机过程中子波的自相关信息,而丢失了相位信息,因此,只有在假设子波为最小相位的条件下,才能得到正确结果。本文将 Scargle 提出的利用最小 L_1范数准则提取非高斯随机过程相位信息的原理,运用于混合相位条件下地震记录的反褶积问题,提出了在随机过程为超高斯分布的情况下,采用最小 L_1范数误差准则恢复子波相位特性的最小L_1范数预测反褶积方法。在理论分析的基础上,给出了方法的适用条件、实现方法以及选择反褶积算子阶次和预测点位置的判定准则,并在算法上作了简化。对理论和实际地震数据试算的结果表明,在一定条件下,L_1预测反褶积的效果要优于最小平方反褶积。     

分级组合多次波压制技术——以玛湖地区为例

在准噶尔盆地玛湖地区,地震资料中存在的多次波给层位和断裂解释带来了较大的困难,制约了该区油气的勘探与开发。为此,为有效压制多次波,分级组合使用GeoEast处理系统的τ-p域预测反褶积技术、高精度Radon变换多次波压制技术、叠后逆散射层间多次波预测技术和多次波多道自适应减去技术,集成各种多次波压制方法的优点,逐步压制多次波。实际地震资料处理结果表明,分级组合多次波压制方法可有效地压制白垩系、侏罗系和三叠系存在的多个强反射波界面产生的层间多次波。