对反向地震信号同时进行子波估计和反褶积

在假设反射系数据服从伯努利－高斯分布条件下，本文运用Ｂａｙｅｓ方法研究了同时子波仗才反褶积问题，包括地震子波，反射序列和反射序列的统计参数及噪声在内的未知量都被看作是具有适当先验分布的现实化的随机变量，由于确定性方法的计算量相当大，本文采用一种称为Ｇｉｂｂｓ采样器的简单蒙特卡罗方法，从未知量的联合后验分布中迭代生成随样本。     

对反射地震信号同时进行子波估计和反褶积

在假设反射系数据服从伯努利-高斯分布条件下,本文运用Bayes方法研究了同时子波估计和反褶积问题,包括地震子波,反射序列和反射序列的统计参数及噪声在内的未知量都被看作是具有适当先验分布的现实化的随机变量,由于确定性方法的计算量相当大,本文采用了一种称为Gibbs采样器的简单蒙特卡罗方法,从未知量的联合后验分布中迭代生成随机样本。为了克服地震反褶积固有的不定性问题,对Gibbs采样器作了一些改进,采用随机样本的简单平均值来近似未知量的最小均方误差(MMSE)估计。同时,为说明本方法的性能,本文给出了几个数值计算例子。     

三谱混合相位子波估计与最大后验反褶积

 近几年发展起来的基于高阶统计量的混合相位地震子波估计方法，往往假设地层反射系数序列是服从非高斯分布的统计独立的随机过程而不是高斯白噪声分布，因此更加符合实际情况。本文提出的方法首先运用地震道高阶统计量的三谱相位信息重建地震子波的相位谱，并通过地震道的自相关得到子波的振幅谱，从而提取出混合相位的地震子波；然后通过改进的柯西约束最大后验反褶积方法实现地震道的反褶积。通过仿真试验和对实际地震资料的处理，表明最大后验反褶积可以在不降低地震资料信噪比的前提下提高地震资料的分辨率。     

神经网络子波反褶积

本文利用超级多道振幅谱平均求取子波的振幅谱，用常相位校正估计子波相位，得到一估计子波。然后用神经网络技术求取反子波，即根据子波自动给出期望输出，并利用此期望输出训练网络得到反子波。经人工合成资料及实际地震资料的处理结果表明，此法能有效地提高地震剖面的分辨率。     

最大熵子波反褶积

最大熵子波反褶积是建立在最大熵反褶积的基础上。最大熵反褶积的优点在于不需要求子波的自相关值和期望输出与子波的互相关值,即不需要解托布里兹方程组求出反滤波因子,而只要求出各i阶偏相关系数ρ_i(i=1,…,M)就可由数据直接递推地求出第M阶向前预测误差和向后预测误差。这种作法可以避免在数据时窗外用补零的办法求相关值而带来的误差。最大熵反褶积是在地震子波为最小相位条件下进行的,其向前预测误差就等于反射系数序列。最大熵子波反褶积与最大熵反褶积的不同点在于,该方法将所得反射系数序列作为初值,用此反射系数序列与地震记录作相关提取单道子波,再采用多道统计平均法求取最终子波。为使其最小相位化,对最终子波要进行整形,然后再作子波反褶积。经模型试验与实际资料处理表明,该方法效果良好。     

希尔伯特变换子波反褶积

在具有常规脉冲反褶积(DECON)相同条件的前提下,希尔伯特变换子波反褶积是利用多道振幅谱的几何平均值求取子波,并对所求的子波作各种整形,然后作反褶积,从而有利于提高地震资料的横向连续性和分辨率.试验结果表明,效果是显著的,并得到了有关专家的好评.同时,希尔伯特变换法利用了实因果序列的性质,所以提取子波方法简单,实现方便,且一个反褶积因子可应用于许多道,节省了求因子的时间。本文介绍了希尔伯特变换提取子波的理论推导和几个实现的方案,子波整形及反褶积的方法,并给出了实际资料处理的实例。     

零相位校正和子波反褶积

熵，作为描述一个序列有序程度的量，从热力学引入地震处理中，用以描述反射系数的随机程度，并把它作为一种约束条件应用到反褶积技术中。在陆相薄互层地质结构中，地层在局部不能表现出较强的反射值，但在整体上具有强反射界面的特点，在应用最小熵反褶积时，要有强反射界面作为约束。在子波反褶积和零相位校正中，子波相位求取在约束条件下是个最优化问题。本文研究了最小熵反褶积的应用条件，根据陆上地震勘探中子波延迟较短的特点，改进了前人在应用模拟退火法中对子波长度已知的假设，简化了输入条件，在最小熵的约束下完成了零相位校正和子波反褶积。     

使用Hopfield神经网络的自适应最小预测误差反褶积和震源子波估计

人工神经网络大规模并行处理的优点可用适当的硬件来实现。因此,把人工神经网络应用于地震信号处理问题就可能大大地加速地震信号的处理。常用的人工神经网络-Hopfield神经网络的一项基本用途是实现新的自适应最小预测误差反褶积(AMPED)。它将反褶积和子波估计分解成三项子处理:反射率位置检测;反射率幅值估计以及震源子波提取。这些处理不要求对随机反射率模型做任何假设。本方法的基本思想就是建立反褶积和子波估计问题的价格函数与Hopfield神经网络的能量函数之间的关系,这样,当神经网络达到它们的稳定状态时,即,其能量函数达到局部极小时,从网络的输出就能得到反褶积和子波估计问题的解。为完成这三项子处理,需分别构造三个Hopfield神经网络。这些神经网络以迭代方式相连结以完成全部反褶积和子波估计。本方法应用于合成和实际地震道的结果证实:(1)Hopfield神经网络只需一到四次迭代就能收敛到它的稳定状态,因而能很快地给出反褶积和子波估计问题的解。(2)本方法在低信噪比和非最小相位子波的情况下也工作得相当好。(3)本方法能把反散射作为噪音也可作为有用信号来处理。     

改进的统计子波反褶积

地震子波的小相位性，反射系数的白噪声以及理想的期望子波是地震资料反褶积处理需要考虑的三个主要因素。当地震子波为非最小相位时，可利用指数加权方法使之相位化；对于反射系数非白噪声问题，本文提出了利用对数功率谱来估算地震子波的以及反褶积算子的方法；对于理想的期望子波，本文采用“宽带雷克子波”作为期望输出子波。     

混合相位子波有色反褶积

常规的高分辨率处理方法假设反射系数序列服从高斯白噪的统计特征。利用实际测井数据得到的 反射系数进行统计分析,得出了反射系数非高斯分布且频谱偏蓝的结论,并把这一结论运用到混合相位 子波提取和反褶积处理中。为避免相位卷绕和累计误差对相位估算精度的影响,在对高阶累积量混合相 位子波的提取方法进行系统分析的基础上,提出了基于多路径平均双谱法的混合相位子波估算方法。实 际地震数据的试处理表明：该方法能有效改善地震记录的分辨率,增强地震记录反映薄层内幕的能力。     

VSP优化预测反褶积与VSP子波替换法反褶积

 相对于地面地震资料而言,VSP资料具有高分辨率和高信噪比等特点。利用从VSP资料中提取的反褶积算子,对叠后地面地震资料进行处理,可以提高其分辨率。本文提出两种改善地面地震资料分辨率的途径：其一是在常规预测反褶积原理基础上通过设计一个理想的预测步长,使得反褶积后的剖面在信噪比不降低的情况下,获得尽可能高的分辨率;其二是利用VSP高分辨率子波改善地面地震资料的子波。实际资料处理结果表明,两种方法均可以明显提高地面地震剖面的分辨率。     

同态反褶积的子波估算法

用传统的同态反褶积技术,由于地震有效波信号的带通性和干扰信号的影响,不能从地震资料中提取较为准确的地震子波。本文就这一问题从同态反褶积的带通变换出发,讨论了带通变换(Bandpass—mapping)前后地震信号的对数谱log|X(e~((jω)))|、连续相位谱agg_(?)[X(e~(jω))]和复赛谱(complex cepstrum) (?)(t)的变化;提出了复赛谱域低时加权滤波的子波估算法,并给出了大量的实算结果,同时对该方法的优缺点作了定性的讨论。实践表明,该方法克服了传统同态反褶积的许多缺点,能从地震资料里提出较为理想的子波。     

数据处理:反褶积和子波处理(Ⅰ)

最大似然反褶积的一种快速算法(A Computationally Fast Approach toMaximum-Likelihood Deconvolution)Chong-Yung Chi Jerry M.Mendel,Uni-versitv of Southern California;and D.Hampson,Veritas Seismic Ltd.,Canada (S9.1) 本文我们推导和实现一种最大似然反褶积(maximum-likelihood deconvolution简写为MLD)算法,它由科米罗和门得尔 (Kormylo and Mendel)采用过的以相同道和统计模型为基础,这种算法的计算量比他们的少得多。这两种算法都可以同时估计一个非最小相位于波和统计参数,确定失脉冲的位置以及数据反褶积。     

数据处理:反褶积和子波处理(Ⅱ)

基于波动方程的震源特征波形反褶积 (Wave Eguation-Based Source Sig-nature Deconvolution)D.Loewenthal,Tel Aviv Uviv.,Israel;and H.Jakubowicz,Wesiern Geophysical (S13.1) 特征反褶积方法倾向于分成两类:决策性的和统计性的。我们介绍一种基于波动方程的震源特征反褶积方法,这种反褶积是决策性的且与数据有关。我们首要的假设是:波动方程能有效地描述地震能量在地下的行为,对于相位预先不作假设。我们局限于一维地层模型,由于陆地环境固有的困难,我们主要研究从海上震源确定特征波形。对于一维地层,这个技术使确定任何点震源或原     

最小相位子波的频率域反褶积

本文讨论了在假设子波为最小相位的条件下,频率域时变反褶积的原理与实现的技巧,并提供了用这种方法处理的实例。 本文对实现最小相位频率域反褶积方法的程序粗框图中的一些重要步骤作了说明。 文章还展示了用最小相位频率域反褶积处理的实际剖面,并且将它与时域反褶积的处理作了比较,证明了这二种方法处理效果是一致的,计算频域反褶积的速度则要比计算时域反褶积快。     

同态反褶积的子波稳定性方法研究

同态反褶积受噪声及反射系数非随机性的影响,计算出的子波相位稳定性差,难以用于实际生产。使用小时窗、多道数据计算平均复赛谱和平均自相关函数复赛谱,利用二者计算混合相位子波,从而增加子波相位的稳定性,使同态反褶积的实用性大大增强。在实际资料处理过程中,使用了多种方法增加子波稳定性:①对地震数据进行指数衰减,使地震子波变为最小相位;②对求出的子波进行能量定位,选择能量集中的部分,对计算出的子波进行窗口整形,从而减少子波旁瓣的影响;③调整计算子波与期望子波峰值时差;④在三维叠后地震数据中使用Inline和Crossline双方向道计算中央道算子。理论模型试验结果表明,该方法适用于混合相位子波地震数据;实际数据应用结果表明,采用该方法计算出的子波稳定性强,反褶积后地震数据的分辨率得到了提高。     

任意相位子波的分形反褶积方法

通过假设反射系数具有分形特性，并对预测误差滤波器进行修改，即可推导出任意相位的地震子波的反滤波方程，建立未知地震子波情况下求解反滤波因子和地震子波的迭代算法，该方法可以克服传统反褶积方法中假设反射系数为白噪声所带来的问题，能够明显提高剖面目的层段的分辨率，并具有一定的抗干扰能力。