基于地震时窗属性特征拾取初至方法对比研究

为了提高复杂地区初至拾取的精度和效率,对基于地震道时窗属性特征拾取初至的能量比法、振幅比法、瞬时强度比法和曲线长度比法进行了对比研究,着重分析了4种方法的拾取精度。研究结果表明：4种方法都能准确、有效地拾取初至,能量比法和瞬时强度比法拾取精度明显高于振幅比法和曲线长度比法;通过变换滑动时窗长度和加入稳定因子,4种方法都能更准确、更有效地拾取初至。     

利用能量比法拾取地震初至的一种改进方法

介绍了能量比法拾取地震道初至的一种改进方法，即利用时窗滚动来计算能量比值，并从比值特征中判断初至。在以前的计算中是把要计算的地震道划分成许多个时窗，然后逐个求能量比值。由于各道初至的到达有先有后，如果静态地划分时窗，有可能初至到达前后时窗的能量比值并不是最大的，也就是说这时的拾取结果是错误的。但是通过时窗滚动可以多次计算初至前后时窗内的能量比值，经比较得出最佳比值。改进的方法能快速准确地拾取地震道的初至，并且可以提高拾取的精度和稳定性。     

最小二乘曲线拟合的微地震初至优化拾取方法及应用

水力压裂改造中微地震事件具有能量弱、信噪比变化大、干扰源复杂等特点,对微地震信号进行快速精确的初至拾取是微地震实时监测、指导压裂生产急需解决的关键问题。针对微地震事件时窗能量比法拾取精度低、不同信噪比事件适应性差的特点。首先应用能量比法粗略拾取初至位置。然后应用最小二乘曲线拟合法拟合理论曲线,在拟合曲线定义的前、后时窗范围内二次优化拾取初至。通过实际数据测试,并与能量比法对比,验证了本文方法的有效性与可行性。基于最小二乘曲线拟合的微地震初至优化拾取方法能较快速、准确地拾取不同波形特征、不同信噪比的微地震事件初至,有效提高微地震实时定位的准确性与效率。     

初至智能拾取技术

地震记录的初至自动拾取一直是复杂地形和表层条件下地震勘探工作的一个难题。为此,提出了初至智能拾取技术,模拟人机交互初至半自动拾取过程进行初至拾取。首先通过改进Coppens的滑动时窗能量比方法进行"好初至波"拾取;然后通过模拟人工辅助线的"架桥"技术获得可用初至波;再采用波峰(谷)相位域追踪技术获得初至波峰点,进一步采用炸药震源初至波起跳点的相位域估算技术获得初至波起跳点。在南方复杂地区,采用自主研发的Hunter初至智能拾取软件对靶区地震资料进行了初至拾取,并与OMEGA商业软件初至自动拾取结果进行了比较。结果表明,初至智能拾取方法及软件不仅能够实现高精度、高命中率的智能化初至拾取,而且能够提供初至时间、初至波周期和初至波品质等更多的信息;在复杂地区低信噪比地震资料中更能体现Hunter初至智能拾取软件的优越性。     

基于时频分析的初至拾取方法研究

地震记录的初至拾取是地震资料处理的基础工作,特别是静校正、层析成像等后续处理对初至拾取的精度要求较高。当初至波到达时,其信号的振幅、频率、相位均会发生变化,基于此,提出了一种基于时频分析的初至拾取算法,该算法在噪声判别系数的约束下,利用小波变换时频分析提取信号的瞬时相位谱,然后利用瞬时相位谱的过零点属性拾取初至。为了提高计算效率,在给定时窗内部计算信号的瞬时相位谱,并且利用多个不同的噪声判别系数初至拾取的统计结果确定最终的初至时间。理论信号和实际地震资料处理结果表明,该方法具有较好的抗噪能力,初至拾取的精度比较高。     

基于小波分解与高阶统计量的微地震初至拾取方法研究

微地震资料的处理、解释首先需要拾取精确的初至信息。微地震初至的人工拾取虽然精度较高,但工作量大,不能满足实时处理的需要。为此,提出了一种基于小波多尺度分解和高阶统计量相结合的长短时窗峰度比(wavelet transform based short time window kurtosis/long time window kurtosis,W-STK/LTK)微地震初至拾取方法。考虑到有效微地震信号频率较低,而噪声信号频率则相对较高,首先对微地震信号进行小波多尺度分解,剥离有效信号与噪声;接着对分解得到的最大尺度信号应用基于高阶统计量的长短时窗峰度比(STK/LTK)算法;最后在分析特征曲线异常点特征的基础上识别微地震有效信号并拾取初至。模型数据和实际资料测试结果表明,该方法能够从信噪比较低的微地震资料中较准确地拾取微地震P波初至。     

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。     

基于深度卷积生成对抗网络的地震初至拾取

地震记录初至拾取质量往往受限于地震数据的复杂性,在陆地和浅海地震数据中尤为明显。为了更高效地拾取初至,提出了一种基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的地震数据初至拾取方法,其关键在于构建一个适用于地震数据初至拾取的DCGAN,包含生成器与判别器两部分。生成器由一个全卷积神经网络(FCN)构成,用于学习地震炮集数据到初至波之间的特征映射;判别器由一个卷积神经网络(CNN)构成,用于辅助生成器训练。基于DCGAN的初至拾取方法的实现分为三步:数据预处理、网络训练和预测拾取。通过对不同卷积层数的网络结构的对比分析,确定了一个最优的DCGAN结构。一旦DCGAN的训练完成,利用其完成一炮地震数据的初至拾取仅需几秒的时间。将DCGAN方法应用于实际数据初至拾取并与现有初至拾取方法(如长短时窗比(STA/LTA)法和峰度赤池信息量准则(AIC)法)的拾取结果相比较,结果表明基于DCGAN的初至拾取方法的精度更高,能满足生产需要。     

基于QT的能量比法地震波初至拾取系统设计

 利用能量比法拾取地震波初至的基本思路为：在初至到来之前地震波的振幅很小,而在初至到来之后,其振幅增加到很大,因此在初至附近的两时窗内的能量比值会很大,只要找到地震道上能量比的最大值点,此点对应的时间即为初至时间。本文在Linux工作环境下,以QT为开发平台,利用能量比法实现了SEG Y格式地震文件的读取,并以共炮点、共接收点和共炮检距的方式对初至时间进行交互式自动采集与检验校正,提高了初至拾取的效率和精度。     

S-变换初至拾取技术及其在复杂山区中的应用

初至的拾取在地震资料处理中有着非常重要的作用,它是折射波资料分析、VSP处理和井间地震资料处理的基础工作,并为其他处理工作提供可靠参数。提出了基于S-变换的初至拾取技术,设计单道模型将S-变换与不同时窗长度的短时窗傅里叶变换以及小波变换进行初至拾取的比较,并对不同信噪比的理论模型进行初至拾取,对比得出该方法具有容噪性好、初至拾取准确、适应性强等特性。该技术应用于复杂山区低信噪比地区实际地震资料处理中,取得较好的效果。     

初至拾取预处理

初至波常常会受到很多干扰因素的影响，因而无法保证准确拾取。小波变换的时频局部化分析方法能将频率与时间很好对应，对信号突变敏感，可以用来对资料进行初至拾取前的预处理。分析了影响初至拾取准确度的因素，探讨了选择小波函数和变换尺度的原则，并进行了不同小波变换处理效果对比。模型和实际资料处理结果表明，小波变换可以很好地恢复初至波的峰值，突出起跳位置。     

应用波形拟合的炸药震源记录起跳点时间拾取方法

初至拾取是地震数据处理中的关键步骤,其拾取的准确程度关系到浅表层速度模型建立的精度,并进一步影响后续叠加及偏移成像的效果。对于炸药震源激发形成的初至波,根据形成机制,其初至位置在地震记录中应由一个“向下的偏转”表示。而在实际地震数据初至拾取过程中,该“向下偏转的点”较难识别,而能够快速准确拾取的位置通常为波峰位置。基于理论模型,本文测试了拾取波峰及起跳点对速度模型反演的影响,证实基于炸药震源起跳点位置的反演精度高于基于拾取波峰位置。因而提出一种基于波形拟合的方法判断炸药震源的起跳点位置,即假定初至波可用李子波模拟,通过单道中对以波峰为中心的时窗内的样点值进行拟合,得到理论子波函数,以此方式快速、准确地搜索起跳点位置。通过理论子波模型,测试了波形拟合法的有效性及合理性;并应用该方法对塔里木T探区实际资料进行了试处理,表明该方法可准确拾取高信噪比地区炸药震源起跳点位置,同时具有一定的抗噪性,也能拾取较低信噪比地区炸药震源起跳点位置。     

基于混合网络U-SegNet的地震初至自动拾取

传统初至拾取方法拾取效果和效率不能兼顾、算法稳定性差、工业化应用成熟度不高;基于深度学习的初至拾取方法制作标签耗时费力、数据预处理过程繁琐、网络结构过于复杂,导致训练和测试效率较低。为此,将U-Net与SegNet深度学习网络的优点相结合,构建新的混合网络U-SegNet,并基于U-SegNet自动拾取初至。U-SegNet以SegNet结构为基础,通过在解码器网络的反卷积层之前融合跳跃连接信息,提供编码器网络的多尺度信息,以获得更好的性能,并且其上采样操作将U-Net中的反卷积改为反池化,池化索引被传递到上采样层,网络模型收敛更快。因此,U-SegNet网络结构更利于分割背景噪声区域和含噪信号区域,从而提高初至拾取精度。基于U-SegNet的初至自动拾取流程包括制作训练数据集、设计网络模型、训练网络模型、测试网络模型和实际资料应用。测试和应用结果表明,所提方法的初至拾取效率约为某商业软件的2.2倍,且易于工业化应用,具有良好的发展前景。     

自动编辑地震道的两步法

为了尽可能地剔除噪声、保留有用信号，提出了一种自动编辑地震道的两步法，该方法先在局部时窗内根据采样点的振幅与平均振幅的比值对地震道中的尖脉冲和猝发噪声作精细切除，然后采用一个３层ＢＰ人工神经网络对地震道进行整道编辑，以剔除其他噪声。实际资料试处理效果分析表明：该方法不漏切噪声，也不会将有用信号盲目丢失。     

可控震源地震数据初至时间拾取方法

如今中国境内可控震源勘探作业大多采用扫描信号与地震仪器接收信号进行互相关方式获取共炮点道集数据,这一过程通常在野外地震仪器系统上通过硬件完成。对于互相关单炮记录,相关噪声的存在降低了初至波的信噪比,需对单炮记录进行最小相位化处理后拾取初至时间;采用扫描信号或地面力信号对振动记录做反褶积处理,能改善初至波信噪比,使初至起跳更加干脆,从而可提高初至时间拾取精度和静校正精度。在低信噪比地区,宜采用人机交互方式拾取初至,通过改变显示方式等改善初至起跳效果,以提高初至拾取精度和静校正精度。     

一种实现初至波自动拾取的方法

根据初至波特点，基于数字图像处理技术，提出了应用边缘检测和边缘追踪技术进行初至波自动拾取的方法。该方法的实现过程为：①对地震记录做单道归一化处理；②将地震记录转化为灰度图；③应用边缘检测方法确定初至波的位置；④采用中值滤波处理消除异常点干扰；⑤利用边缘追踪算法拾取初至波。实例表明，应用边缘检测和边缘追踪技术进行初至波自动拾取快速有效。     

相位替换法剩余时差校正

获得到好的叠加剖面和提取正确的AVO信息都要求消除道集上的各种时差,校平同相轴。将现实中使用的各种时差校正方法应用于实际资料时都存在着局限性,在经各种时差校正后的数据上仍有剩余时差存在。本文给出一种以相位替换为基础的时差校正方法,其理论基础是信号的到达时完全包含在信号的相位谱中,通过改变相位谱可达到改变信号到达时的目的。理论上,该方法可以消除任何时差,但由于参考道选取上的困难,实际上仅能用于消除剩余时差,作为静校正、动校正及倾角时差校正的补充。通过对理论模型和实际资料例子的分析,本文讨论了该方法的一些要点,说明该方法对提高资料信噪比和分辨率、提取正确AVO信息的作用。     

地震波旅行时计算方法及其模型试验分析

地震波旅行时的计算是地震波偏移成像技术和地震层析成像技术的核心内容,同时也是实现保幅叠前偏移成像的重要因素。推导了地震波波动方程高阶有限差分法计算格式,提出了最大绝对振幅能量节点初至旅行时拾取的方法。均匀介质模型试验表明,该方法与用解析解、程函方程法计算的旅行时等值线基本重合。基于层状介质模型、凹陷模型和Marmousi模型对方法的适用性进行了试验,将由该方法计算得到的初至旅行时作为叠前逆时成像条件,对凹陷模型和Marmousi模型的数值模拟记录进行了叠前逆时偏移成像,偏移叠加剖面很好地反映了模型的地质特征。