基于负熵的地震盲反褶积方法及其应用

讨论了基于负熵的地震盲反褶积方法。盲反褶积方法不需要以最小相位子波和高斯白噪反射系数为基本假设,通过高斯混合模型模拟反射系数序列中的强反射信息（地质目标体）和弱反射信息（隐蔽性油气藏）,基于负熵的非高斯性判据定义盲反褶积目标函数,应用期望最大化算法求解模型参数的最优估计,最终得到与原始反射系数相似程度很高的非高斯反射系数。选用不同相位子波和非高斯反射系数模型对方法进行了验证,并与维纳脉冲反褶积进行了比较,结果表明,算法适应非最小相位、非高斯系统。将方法应用于实际地震数据处理,地震记录的频带被有效拓宽,地震资料的分辨率得到提高。     

基于峭度最大化的地震盲反褶积方法

从地震褶积与反褶积过程的等效总系统出发,使脉冲响应满足单位脉冲序列形式,导出方差约束下反褶积输出的峭度最大化准则,作为地震盲反褶积的目标函数;针对目标函数关于反褶积算子的优化问题,采用粒子群算法进行全局寻优操作,实现地震信号的反褶积。数值模拟和实际资料处理结果表明,该方法不但适用于最小相位子波的反褶积,而且适用于混合相位子波的反褶积。与梯度法优化峭度准则的反褶积结果相比,能够更好地从地震记录中估计反射系数,拓宽地震资料的频谱,提高地震资料的分辨率。     

一种基于自然梯度的地震盲反褶积方法

常规反褶积方法在地震子波和反射系数未知的情况下，需要做统计性假设，这样往往会降低地震数据处理的分辨率和可靠性。基于自然梯度的盲反褶积算法无需任何假设，利用自然梯度法估算地震子波，得到更接近于实际情况的混合相位子波，用于反褶积，使地震资料的分辨率得到了提高。首先介绍了源数据体可分离的数学依据；然后阐述了基于自然梯度盲反褶积算法的数学原理，并引入补偿函数，推导出适合地震盲反褶积的迭代公式；最后分别利用合成地震记录和实际地震数据对方法进行了验证，结果表明，基于自然梯度的盲反褶积算法能较好地适用于混合相位子波，最大可能地估算原始反射系数。     

基于高阶统计约束实现同态盲地震反褶积

本文通过引入高阶统计学的独立变量分析算法(ICA),利用双谱估计出的地震子波作为约束条件来实现同态盲地震反褶积。首先在无噪声的条件下,将地震记录由时间域变换到同态域,利用相邻两道地震道作为组合,将地震褶积模型转换为线性混合ICA模型;然后,利用高阶统计学中的双谱估计地震子波,利用估计出的地震子波信息作为约束条件应用于快速独立变量分析算法(FastICA)中,实现地震子波和反射系数在同态域的分离;最后将分离的地震子波和反射系数再反变换到时间域,即可得到反射系数和地震子波。模拟和实际地震数据的数值算例均表明,在不对反射系数作高斯白噪假设及子波最小相位假设的条件下,基于高阶统计约束的同态盲反褶积方法能够取得较好的反褶积效果。     

基于预条件共轭梯度法的盲反褶积方法

在勘探地震学的数据处理过程中，盲反褶积是一项重要的技术，它通过压缩地震子波的长度来提高地震资料的分辨率，进而估计地下界面的反射系数。预条件共轭梯度法是一种精确并且收敛迅速的计算方法。结合Krylov子空间上优化的预条件共轭梯度法给出了盲反褶积方法的一种具体实现。迭代反演反射系数时，对于过渡矩阵没有对称正定的限制，从而改善了算法的稳定性，同时减少计算量。     

修正柯西约束地震盲反褶积方法

 文中从贝叶斯稀疏反演理论出发，结合Canadas提出的地震盲反褶积数学框架，采用修正的柯西准则建立反射系数稀疏约束进行地震盲反褶积处理，不仅能较好地恢复反射系数序列的稀疏性，同时能在提高地震资料的分辨率和减小对弱反射信息的压制之间达到一个平衡，并采用松弛交替迭代求解方案同时求取反射系数和混合相位的地震子波。在有井资料或其他地质资料可用的情况下，引入波阻抗作为反射系数的先验约束，降低了反演问题的多解性，增加了反演结果的精度和可信度。数值模拟和实例分析表明，文中算法收敛快、精度高，具有实际应用价值。     

基于预条件共轭梯度法的盲源反褶积方法

在勘探地震学的数据处理过程中,盲源反褶积是一项重要的技术。本文给出了盲源反褶积方法的一种具体实现,并结合Krylov子空间上优化的预条件共轭梯度法以改善算法的稳定性,同时减少计算量。     

一种新的混合相位反褶积方法

在地震资料处理中,常用预测反褶积方法提高地震资料的分辨率,它具有两个基本的假设条件:①地震子波是最小相位;②反射系数序列是随机过程。上述假设条件与实际地震子波的混合相位存在较大差别。为此,笔者在借鉴前人研究的基础上,提出了一种新的混合相位反褶积方法。其实现过程为:①根据地震记录的自相关和地震子波自相关之间的关系,由最小二乘法拟合出地震子波的振幅谱,进而计算出地震子波的自相关;②利用计算出来的地震子波自相关设计一个最小相位滤波器,然后加一个延迟量于自相关函数的主对角线上,将最小相位反滤波器分解为一个长度很短的滤波器,再与一个长度较长的滤波器进行褶积,可得到一系列的混合相位子波和混合相位滤波器;③将得到的混合相位滤波器和原始地震道进行褶积,选取一定的判别准则,以选出最佳的混合相位滤波器以及相应的混合相位子波。通过模型试算和实际资料处理可知,分时窗反褶积的效果要好于单时窗反褶积,混合相位反褶积效果好于最小相位反褶积。在分时窗求取地震子波时,为了得到更好的反褶积效果,要注意时窗宽度与算子长度之间的关系。     

混合相位未知脉冲反褶积的一种改进方法

在地震资料处理中,反褶积是用来提高分辨率的必不可少的手段。当地震资料不满足最小相位和白噪声约束条件时,常规的反褶积方法就不再适用了。目前已有许多现代的反褶积方法力图解除这些约束条件,其中一种方法就是混合相位未知脉冲的最小平方反褶积。本文提出了一种改进的反褶积方法。这是一种多次迭代方法,它把混合相位未知脉冲的最小平方反褶积和一种最小熵类型的脉冲成形技术结合在一起,用来改进有限长度混合相位未知子波的反褶积效果。文中给出了这种改进方法的原理和算法。合成数据的试验结果表明,与混合相位未知脉冲的最小平方反褶积相比,该方法能使地震子波得到更大的压缩,接近一个冲激脉冲。     

利用独立分量分析法去除地震噪声

 独立分量分析（ICA）作为盲源分离（BSS）的一种新方法,是分解观测数据中独立信息的有力工具。以往的ICA算法一般假设噪声可以忽略不计，而实际的观测数据中又常常包含一些加性噪声。对于加性噪声的影响不能忽略的情况下，改进的ICA算法首先利用非零时间滞后协方差，应用两步特征值分解法(EVD)可成功地去除部分加性噪声的影响；再利用ICA算法就能更好地分离出原信号。本文通过对地震理论模型和实际资料的试验，说明改进的ICA算法能够有效地克服加性噪声对常规ICA算法的影响，能够分离出地震资料中的有效信号，从而实现利用独立分量分析压制地震资料噪声的目的。     

Cauchy稀疏约束Bayesian估计地震盲反褶积框架与算法研究

以二阶统计学方法为基础,从Canadas等提出的非最小相位子波和非白噪反射系数地震盲反褶积框架出发,给出了Cauchy稀疏约束Bayesian估计地震盲反褶积框架。基于反射系数与子波相互独立（或弱相关）的假设,分别构建了反射系数和子波最优估计方程,并采用预条件共轭梯度法迭代反演实现反射系数和子波的同时估计。在方法具体实现时,以传统脉冲反褶积结果作为迭代初值,通过迭代得到反射系数和任意相位子波;然后再对子波进行最小相位化,通过反演得到反子波;最后将反子波与地震道褶积,得到反褶积结果。利用理论模型和实际数据对算法进行了试算,结果表明,给出的地震盲反褶积理论框架是正确的;与直接（共轭梯度求解正则方程）稀疏同时迭代反演法的对比显示,预条件共轭梯度算法稳定,精度高,收敛快。     

应用时变子波的盲反射系数反演

由于地震数据的非稳态和全盲特性,实际地震子波通常是未知的且其波形会随传播时间发生变化,故常规基于稳态子波假设的反射系数反演精度将难以保证。为此,利用广义S变换将非稳态地震数据变换到时频域,基于自相关理论逐点提取子波并重新构建时变子波矩阵,而不再是从一道地震记录中仅提取一个时不变子波,将其应用于反演模型以实现非稳态地震资料反射系数的盲反演。模型测试和实际资料处理结果表明,相较于传统时不变子波反演方法,所提方法考虑了地震信号的时变特征,且是数据驱动的,更适用于实际地震资料,能得到更精确的时变子波结果和较高分辨率的反射系数剖面。     

提高地震剖面信噪比和分辨率的一种新途径

提高地震剖面的信噪比和分辨率一直是石油物探技术领域研究的主题。本文给出了三种新的反褶积方法,即波形修正反褶积、多道统计子波反褶积和谐模式反褶积,并给出了与这些方法相应的处理流程。在波形修正反褶积技术中,将各种干扰因素的总和看成一个复杂的线性滤波系统,然后一并考虑到反褶积模型中。在多道统计子波及褶积技术中,采用了一种分离的计算方法,能保证反子波相位谱的计算精度。谱模式反褶积是一种叠后的反褶积技术,采用了一种并联滤波算法。通过大量的实际资料处理表明,利用这套方法处理的地震剖面,不仅信噪比高,而且分辨率也高,特别是对处理一些复杂地区的低估噪比资料,其效果更加显著。     

声波测井与地震反射波资料联合反演技术

现有的地震资料反演方法多是由地震资料直接求解反问题。而问题的不适定性使这种反问题是多解的,不能做出可靠的地质解释。在这种情况下,地震资料与测井资料综合处理已成为提高地震反演可靠性的关键。研究中开发了声波测井与地震反射波资料联合反演技术。主要内容包括:声学速度剖面与有效地震—地质模型的建立;声波测井资料与井旁地震记录的迭代拟合算法;地震剖面的宽带约束反演和无井条件下联合反演算法;联合反演方法的应用。在文后附录中给出了地震反演问题的基本概念和矩阵的条件数。