一种基于成像道集的绕射波分离成像方法

摘要

本发明公开了一种基于成像道集的绕射波分离成像方法，首先根据基础理论推导和理论模型研究得出一种基于成像道集的绕射波分离方法；其次为了后续正确的解释分析，保留一定比例反射波能量；最后用反演代替滤波的有效信号估计方法提高绕射波分离结果信噪比，由于需要在不同的数据域进行计算，直接求取绕射波的目标函数解计算量太大，该方法采用迭代方式求解。这种方法不仅有效的减小了计算量，而且由于成像道集的信噪比相对较高，可以提高弱绕射波的分离精度，从而增强绕射波分离的稳定性和分离结果的可靠性。

权利要求

1.一种基于成像道集的绕射波分离成像方法，其特征在于：该方法的步骤是：S1、先根据基础理论推导和理论模型研究得出一种基于成像道集的绕射波分离方法；

S2、为了后续正确的解释分析，保留一定比例反射波能量；

S3、用反演代替滤波的有效信号估计方法提高绕射波分离结果信噪比，采用迭代方式求解；

所述步骤S1中，在成像道集上进行绕射波分离的基本原理是：将成像道集记录s(x,t)表示为反射波r(x,t)和绕射波d(x,t)之和，即s(x,t)＝r(x,t)+d(x,t)       (1)这里，x为空间坐标，t为时间；

由于绕射波成像后应收敛到绕射点位置，振幅在空间上表现为突变性，而连续界面的反射波成像后在空间上具有较好的连续性，于是s(x,t)中d(x,t)可视为振幅异常；

从信号分析角度看,在频率-空间域,r(x,t)具有近似线性预测关系,而d(x,t)则表现为不可预测的噪声；

因此,利用频率-空间域的线性预测关系可以由s(x,t)得到r(x,t)的估计 进而得到d(x,t)的估计结果 即根据傅立叶理论，时空域的任何信号由有限个数M个的平面波信号叠加来逼近，这里需要的M越大，则反映信号在空间上的变化越剧烈；M个平面波的叠加结果在频率空间域上具有线性预测关系，且预测算子长为M；频率空间域的预测算子长度和预测滤波误差反映信号在空间上的复杂程度，因此，信号的连续性可用线性可预测性来反映；

设Nx为空间道数，记Nx×Nx矩阵

这里其中l＝1,2,…,L-1,L，pl是频率空间域的预测算子分量，L是预测算子分量长度，是pl的共轭；

对于待求的反射波R,一方面要求其要尽可能满足线性预测关系,另一方面又要与输入S接近,因此,取目标函数极小化上述目标函数，可得到方程

(PHP+λI)R＝λS      (5)这里PH为P的共轭转置,I为单位矩阵，λ是权衡R的可预测性和R与S的背离程度的参数,λ越小，则越强调待求R的线性预测关系的满足程度，相反，λ越大则越强调缩小R与输入S之间的差异；

求解(5)便可得到R的一个估计；有了R，则由D＝S-R即得到D,最终将得到绕射波在频率ω空间x域的估计D(x,ω)；

所述步骤S2中，保留部分反射波能量的方法是：为保留一定的反射波成分，将反演反射波的目标函数 改为对目标函数极小化，得到估算反射波的方程

[PHP+(λ+μ)I]R＝λS

或

[PHP+(λ+μ)I]D＝(PHP+μI)S      (7)这里D＝S-R为保留一定反射波能量的绕射波估计；

在式(7)中，μ是确定反射波保留程度的参数，μ越大，则反射波保留越多；反之，μ越小，反射波保留越少；μ＝0，即为不含反射波成分的绕射波估计；

所述步骤S3中，提高绕射波分离结果信噪比的去噪方法是：不考虑成像精度的影响，在CRP道集中，绕射波应满足与反射波一致的时距方程，依此可建立在CRP道集域中沿偏移距方向的提取噪声的滤波算子Po；用Po对绕射波沿偏移距方向进行滤波，其值要尽可能小；

为此，估算绕射波的目标函数改为

上式中，η为计算参数；

采用迭代方式求解：

(1)设R0和D0分别是分离出的反射波和绕射波，分离前的数据为S，满足S＝R0+D0，并认为噪声主要留在D0中,即D0＝D+N,这里D代表绕射波有效成分，N是噪声；

(2)在成像道集上，动校 正后的绕射波应是振幅渐变的近似水平的同相轴，设沿水平方向的低通滤波算子为F，在理想情况下，要求D-FD＝0；FN＝0      (9)

D-FD仍与部分噪声关联，故取D-FD＝κN,即D-FD＝κ(D0-D)      (10)将上式改写为

[(1+κ)I-F]D＝κD0     (11)式(11)就是从D0估计绕射波有效成分D的反演方程，其中I是单位矩阵，κ是供选择的反演参数；这种用反演代替滤波的有效信号估计方法可以更好地适应强噪声情形，从而提高有效信号估计的可靠性；

(3)求解式(11)可得绕射波的一个估计，将其记为D1；相应地，可得到噪声估计N1＝D0-D1；将N1从原始数据S中减去，即得到一次去噪后的数据S1＝S-N1；S1具有比S更高的信噪比，对S1做绕射波分离应能得到更好的绕射波分离结果；

(4)上述步骤(1)-(3)可循环多次，直至满意为止。

说明书

一种基于成像道集的绕射波分离成像方法

技术领域

[0001] 本发明涉及地震勘探的绕射波成像领域，特别是一种基于成像道集的绕射波分离成像方法。

背景技术

[0002] 绕射波是构造和岩性异常的标记，只要存在不连续点，就能产生绕射波，如溶洞、裂缝、断层、地层尖灭、礁块、盐丘、风化壳、侵入岩和油水分界面的边缘处，都是绕射波发育的地方。反射波是地质背景的一个综合反映，绕射波则是地质细节的反映，是提高地震分辨率的重要信息载体。地震勘探原始数据中，既有绕射波也有反射波，在数据的成像处理过程中也是对绕射波和反射波不加区分的进行统一偏移成像，最后在地震解释阶段通过不连续性检测、相干等方法，根据绕射波与反射波成像后的差异，进行地震异常体的识别。但是在地震数据中，相对反射波而言，绕射波的能量较弱，甚至难以辨别，因此在地震解释阶段识别绕射波所成的像，特别是离强反射界面比较近的小型缝洞体所产生的绕射波，因受到反射界面的强能量干扰而难以识别。如果将绕射波从原始地震记录中分离处理进行单独成像，这种受到强反射干扰的小型地震异常体就可以突显出来，从而提高缝洞预测的精度。

[0003] 在地震反射数据中，反射波与绕射波没有严格的界限区分，因此，也就谈不上将反射波与绕射波进行严格分离。绕射波分离的目的是通过压制连续界面的反射波能量来突出或凸显来自断层、缝洞等地质异常体或其边界的表现为绕射波特征的反射信息，以有助于这些地质异常的更有效识别。实现绕射波分离成像有很多方法，除具体算法差异外，基本都是在偏移前的数据集上分离出绕射波后再进行偏移成像处理。目前主要的方法有两种，一种是通过F-K滤波(二维频率-波数域滤波)的方法来分离地震绕射波，另外一种是根据反射波和绕射波的差异从原始地震记录中分离出绕射波。前者局限性在于：其适合地下介质结构比较简单，信噪比比较高时使用，并且应用该方法分离出的绕射波数据中还有大量的残余反射波，同时绕射波损失也较大，此外该方法只能用于叠加后的地震数据，无法得到原始炮域的绕射波记录，不利于后期的处理。后者对于三维地震数据来说，计算量很大，且对于微弱的绕射信息，一般很难在信噪比较低的叠前数据中有效分离出来，这也是基于成像前数据集的绕射波分离方法至今还很少见到很好的实际应用效果的主要原因。

发明内容

[0004] 本发明目的是解决上述问题，设计一种基于成像道集的绕射波分离成像方法，可以较好的解决上述现有技术的问题，从而减小绕射波分析的计算量，提高弱绕射波的分离精度，从而增强绕射波分离的稳定性和分离结果的可靠性。

[0005] 为了实现上述目的，本发明的技术方案是：

[0006] 一种基于成像道集的绕射波分离成像方法，该方法的步骤是：

[0007] S1、先根据基础理论推导和理论模型研究得出一种基于成像道集的绕射波分离方法；

[0008] S2、为了后续正确的解释分析，保留一定比例反射波能量；

[0009] S3、用反演代替滤波的有效信号估计方法提高绕射波分离结果信噪比，采用迭代方式求解。

[0010] 作为对上述技术方案改进，所述步骤S1中，在成像道集上进行绕射波分离的基本原理是：

[0011] 将成像道集记录s(x,t)表示为反射波r(x,t)和绕射波d(x,t)之和，即

[0012] s(x,t)＝r(x,t)+d(x,t)                     (1)

[0013] 由于绕射波成像后应收敛到绕射点位置，振幅在空间上表现为突变性，而连续界面的反射波成像后在空间上具有较好的连续性，于是s(x,t)中d(x,t)可视为振幅异常；

[0014] 从信号分析角度看,在频率-空间域,r(x,t)具有近似线性预测关系,而d(x,t)则表现为不可预测的噪声；

[0015] 因此,利用频率-空间域的线性预测关系可以由s(x,t)得到r(x,t)的估计进而得到d(x,t)的估计结果 即

[0016]

[0017] 根据傅立叶理论，时空域的任何信号由有限个数(N个)的平面波信号叠加来逼近，这里需要的N越大，则反映信号在空间上的变化越剧烈；N个平面波的叠加结果在频率空间域上具有线性预测关系，且预测算子长为N；频率空间域的预测算子长度和预测滤波误差反映信号在空间上的复杂程度，因此，信号的连续性可用线性可预测性来反映；

[0018] 设Nx为空间道数，记Nx×Nx矩阵

[0019]

[0020] 对于待求的反射波R,一方面要求其要尽可能满足线性预测关系,另一方面又要与输入S接近,因此,取目标函数

[0021]

[0022] 极小化上述目标函数，可得到方程

[0023] (PHP+λI)R＝λS                               (7)

[0024] 这里PH为P的共轭转置,I为单位矩阵，λ是权衡R的可预测性和R与S的背离程度的参数,λ越小，则越强调待求信号R的线性预测关系的满足程度，相反，λ越大则越强调缩小R与输入S之间的差异；

[0025] 求解(7)便可得到反射信号R的一个估计；有了R，则由D＝S-R即得到D,最终将得到绕射波D(x,ω)的估计；

[0026] 作为对上述技术方案的改进，所述步骤S2中，保留部分反射波能量的方法是：

[0027] 为保留一定的反射波成分，将反演反射波的目标函数(6)改为

[0028]

[0029] 对目标函数极小化，得到估算反射波的方程

[0030] [PHP+(λ+μ)I]R＝λS

[0031] 或

[0032] [PHP+(λ+μ)I]D＝(PHP+μI)S     (9)

[0033] 这里D＝S-R为保留一定反射波能量的绕射波估计；

[0034] 在式9中，μ是确定反射波保留程度的参数，μ越大，则反射波保留越多；反之，μ越小，反射波保留越少；μ＝0，即为不含反射波成分的绕射波估计。

[0035] 作为对上述技术方案的改进，所述步骤S3中，提高绕射波分离结果信噪比的去噪方法是：

[0036] 不考虑成像精度的影响，在CRP道集中，绕射波应满足与反射波一致的时距方程，依此可建立在CRP道集域中沿偏移距方向的提取噪声的滤波算子Po；用Po对绕射波沿偏移距方向进行滤波，其值要尽可能小；

[0037] 为此，估算绕射波的目标函数改为

[0038]

[0039] 采用迭代方式求解：

[0040] (1)设R0和D0分别是分离出的反射波和绕射波，分离前的数据为S，满足S＝R0+D0，并认为噪声主要留在D0中,即D0＝D+N,这里D代表绕射波有效成分，N是噪声；

[0041] (2)在成像道集上，动效正后的绕射波应是振幅渐变的近似水平的同相轴，设沿水平方向的低通滤波算子为F，在理想情况下，要求

[0042] D-FD＝0；FN＝0                           (11)

[0043] 一般而言F作用于D0＝D+N,不能得到准确的信号估计，而只能要求F作用于噪声N能使大部分噪声消除，而F作用于信号D所带来D的变化很小；换言之，D-FD仍与部分噪声关联，故取D-FD＝ωN,即

[0044] D-FD＝ω(D0-D)                            (12)

[0045] 将上式改写为[(1+ω)I-F]D＝ωD0                        (13)

[0046] 式(13)就是从D0估计有效绕射波成分D的反演方程，其中I是单位矩阵，F是低通滤波矩阵，ω是供选择的反演参数；这种用反演代替滤波的有效信号估计方法可以更好地适应强噪声情形，从而提高有效信号估计的可靠性；

[0047] (3)求解式(13)可得绕射波的一个估计，将其记为D1；相应地，可得到噪声估计N1＝D0-D1；将N1从原始数据S中减去，即得到一次去噪后的数据S1＝S-N1；S1具有比S更高的信噪比，对S1做绕射波分离应能得到更好的绕射波分离结果；

[0048] (4)上述步骤可循环多次，直至满意为止。

[0049] 实际中，一次迭代就能得到较好的结果，即一般不需要两次以上的迭代计算。

[0050] 与现有技术相比，本发明具有的优点和积极效果是：

[0051] 这种在成像道集上进行绕射波分离的方法，1、采用叠前偏移成像处理流程进行资料处理时，绕射波与反射波是同等对待的，于是绕射波分离与偏移成像处理的次序可以交换，即可在叠前偏移的成像道集上进行绕射波分离，继而做叠加成像。这样做的好处包括减小了计算量，且由于成像道集的信噪比相对较高，可以提高弱绕射波的分离精度，从而增强绕射波分离的稳定性和分离结果的可靠性；2、在实际问题分析时，对前述分离的绕射波的成像结果做出正确解释并不容易，特别是在构造相对复杂时，很难判断反射能量是源于断点、地层起伏或孤立地质异常(如缝洞)。需要在分离的绕射波中保留部分反射波成分，这样有助于确定绕射波性质，对绕射波信息做出正确的解释；3、用反演代替滤波的有效信号估计方法提高绕射波分离结果信噪比，由于需要在不同的数据域进行计算，直接求取绕射波的目标函数解计算量太大，该方法采用迭代方式求解。

[0052] 本方法不仅有效的减小了计算量，而且由于成像道集的信噪比相对较高，可以提高弱绕射波的分离精度，从而增强绕射波分离的稳定性和分离结果的可靠性。在成像道集上进行绕射波分离的方法，为后续地震勘探的绕射波研究提供一种新的分离方法，计算速度和成像效果显著提高。其成像结果准确地提供了异常体的位置信息，这对于识别油气储藏，特别是缝洞储层有着重要的意义。

附图说明

[0053] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0054] 图1为理论模型的绕射波分离成像结果；

[0055] 图2为保留部分反射波能量的绕射波成像剖面；

[0056] 图3为保留部分反射波能量的绕射波成像等时切片对比(切片时间t＝3150ms)；

[0057] 图4为保留部分反射波能量的绕射波成像等时切片对比(切片时间t＝3450ms)；

[0058] 图5为常规成像与压制反射后的绕射波成像等时切片对比；

[0059] 图6为绕射波分离与去噪在CRP道集上的效果对比；

[0060] 图7为去噪在绕射波成像剖面上的效果对比。

具体实施方式

[0061] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

[0062] 本发明的基于成像道集的绕射波分离成像方法，该方法的步骤是：

[0063] S1、先根据基础理论推导和理论模型研究得出一种基于成像道集的绕射波分离方法；

[0064] S2、为了后续正确的解释分析，保留一定比例反射波能量；

[0065] S3、用反演代替滤波的有效信号估计方法提高绕射波分离结果信噪比，采用迭代方式求解。

[0066] 具体的内容是：

[0067] 1、在成像道集上进行绕射波分离的基本原理

[0068] 将成像道集记录s(x,t)表示为反射波r(x,t)和绕射波d(x,t)之和，即

[0069] s(x,t)＝r(x,t)+d(x,t)                      (1)

[0070] 由于绕射波成像后应收敛到绕射点位置，振幅在空间上表现为突变性，而连续界面的反射波成像后在空间上具有较好的连续性，于是s(x,t)中d(x,t)可视为振幅异常。从信号分析角度看,在频率-空间域,r(x,t)具有近似线性预测关系,而d(x,t)则表现为不可预测的噪声。因此,利用频率-空间域的线性预测关系可以由s(x,t)得到r(x,t)的估计进而得到d(x,t)的估计结果 即

[0071]

[0072] 根据傅立叶理论，时空域的任何信号可由有限个数(不妨设为N个)的平面波信号叠加来逼近，这里需要的N越大，则反映信号在空间上的变化越剧烈。N个平面波的叠加结果在频率空间域上具有线性预测关系，且预测算子长为N。频率空间域的预测算子长度和预测滤波误差反映信号在空间上的复杂程度，因此，信号的连续性可用线性可预测性来反映。在频率空间域，反射波一般具有较强的线性可预测性，不可预测的成分可认为是非反射的局部异常信息。

[0073] 将(1)式变换到频率空间域,得

[0074] S(x,ω)＝R(x,ω)+D(x,ω)                     (3)

[0075] 对给定的频率ω,记sk＝S(xk,ω) , rk＝R(xk,ω)，dk＝D(xk，ω)， 这里Nx为一个计算窗在空间方向上
的道数。则有

[0076] S＝R+D                       (4)

[0077] 设pl(l＝1,…,L)为S的线性预测算子,其由极小化目标函数

[0078]

[0079] 得到,这里*表示复共轭。用算子pl(l＝1,…,L)对S作滤波可得到R的估计,再由D＝S-R即得到局部异常信息D的估计，这就是通常的异常信息估计的预测滤波方法。预测滤波方法最大的缺陷是局部异常能量向邻近道泄漏,使得异常信息估计精度不高,鉴于此，我们提出一种更有效的反演方法。

[0080] 设Nx为空间道数，记Nx×Nx矩阵

[0081]

[0082] 对于待求的反射波R,一方面要求其要尽可能满足线性预测关系,另一方面又要与输入S接近,因此,取目标函数

[0083]

[0084] 极小化上述目标函数，可得到方程

[0085] (PHP+λI)R＝λS                              (7)

[0086] 这里PH为P的共轭转置,I为单位矩阵，λ是权衡R的可预测性和R与S的背离程度的参数,λ越小，则越强调待求信号R的线性预测关系的满足程度，相反，λ越大则越强调缩小R与输入S之间的差异。求解(7)便可得到反射信号R的一个估计。有了R，则由D＝S-R即得到D,最终将得到绕射波在频率(ω)空间(x)域的估计。

[0087] 2、保留部分反射波能量方法

[0088] 把绕射波分离出来单独成像的主要目的是突出被强界面反射淹没的地质异常体的相对微弱的反射信息，以提高识别这些隐藏的地质异常(如小尺度缝洞)的能力。实际中，对前述分离的绕射波的成像结果做出正确解释并不容易，特别是在构造相对复杂时，很难判断反射能量是源于断点、地层起伏或孤立地质异常(如缝洞)。如果在分离的绕射波中保留部分反射波成分，则无疑有助于确定绕射波性质，对绕射波信息做出正确的解释。

[0089] 为保留一定的反射波成分，将反演反射波的目标函数 改为

[0090]

[0091] 对目标函数极小化，得到估算反射波的方程

[0092] [PHP+(λ+μ)I]R＝λS

[0093] 或

[0094] [PHP+(λ+μ)I]D＝(PHP+μI)S                     (9)

[0095] 这里D＝S-R为保留一定反射波能量的绕射波估计。在式(9)中，μ是确定反射波保留程度的参数，μ越大，则反射波保留越多；反之，μ越小，反射波保留越少；μ＝0，即为不含反射波成分的绕射波估计。

[0096] 3、提高绕射波分离结果信噪比的去噪技术

[0097] 实际资料存在噪声，成像道集中的残留噪声将影响绕射波分离的精度，主要表现为(1)由于上述算法主要考虑反射波的空间连续性，致使噪声都进入了绕射波的估计结果中，分离的绕射波CRP道集信噪比较低，影响实际应用分析；(2)噪声干扰的存在使绕射波成像剖面上的异常能量到底是代表绕射波收敛的能量，还是噪声能量，难于识别。

[0098] 去噪处理的关键是要找到有效信号与噪声的差异，并基于此进行信噪分离。仅仅直接对估计的绕射波做去噪处理显然不够，因为噪声的存在本身影响了绕射波分离精度，换言之，施以简单的去噪处理难以校正绕射波的畸变。不考虑成像精度的影响，在CRP道集中，绕射波应满足与反射波一致的时距方程，依此可建立在CRP道集域中沿偏移距方向的提取噪声的滤波算子Po。用Po对绕射波沿偏移距方向进行滤波，其值要尽可能小。为此，估算绕射波的目标函数可改为

[0099]

[0100] 由于需要在不同的数据域计算，直接求取上述目标函数的解的计算量太大，可采用迭代方式求解，其原理与计算过程如下：

[0101] (1)设R0和D0分别是分离出的反射波和绕射波，分离前的数据为S，满足S＝R0+D0，并认为噪声主要留在D0中,即D0＝D+N,这里D代表绕射波有效成分，N是噪声。

[0102] (2)在成像道集上，动效正后的绕射波应是振幅渐变的近似水平的同相轴，设沿水平方向的低通滤波算子为F，在理想情况下，要求

[0103] D-FD＝0；FN＝0                    (11)

[0104] 一般而言F作用于D0＝D+N,不能得到准确的信号估计，而只能要求F作用于噪声N能使大部分噪声消除，而F作用于信号D所带来D的变化很小。换言之，D-FD仍与部分噪声关联，故可取D-FD＝ωN,即

[0105] D-FD＝ω(D0-D)                      (12)

[0106] 将上式改写为

[0107] [(1+ω)I-F]D＝ωD0               (13)

[0108] 式(13)就是从D0估计有效绕射波成分D的反演方程，其中I是单位矩阵，F是低通滤波矩阵，ω是供选择的反演参数。这种用反演代替滤波的有效信号估计方法可以更好地适应强噪声情形，从而提高有效信号估计的可靠性。

[0109] (3)求解(13)可得绕射波的一个估计，不妨将其记为D1。相应地，可得到噪声估计N1＝D0-D1。将N1从原始数据S中减去，即得到一次去噪后的数据S1＝S-N1。S1具有比S更高的信噪比，对S1做绕射波分离应能得到更好的绕射波分离结果。

[0110] 上述步骤可循环多次，直至满意为止。实际中，一次迭代就能得到较好的结果，即一般不需要两次以上的迭代计算。

[0111] 图1(a)是一个二维四层介质的理论模型。该模型中，在第三层和第四层的界面下方附近有三处洞体分布，其高度和宽度均为50m；洞中为随机充填，速度为2000m/s－3500m/s。利用声波方程正演计算得到模拟叠前地震数据，其主要参数是：道距20m；600道/炮；炮间距20m；共300炮。采用等效偏移距变换方法对模拟数据叠前时间偏移处理，其成像结果如图1(b)所示。对CSP道集进行绕射波分离，图1(c)－(e)给出了在图1(b)中标示出的A、B及C三个位置的分离前后CSP道集的对比。A、B及C分别在三个洞体的正上方，可看到，洞体的绕射波较好的保留在分离出的绕射波CSP道集中，而反射波基本被消除。图1(f)是对分离出的绕射波CSP道集进行成像的结果，正如所期待的一样，在绕射波成像剖面上，洞体和断点的反射信息被保留下来，而地层反射基本消失。

[0112] 图2至4给出的是实际资料应用实例，数据来源于塔里木盆地顺托果勒北的顺北三维资料。

[0113] 图2中给出的是跨奥陶系风化壳的一段剖面对比，奥陶系上部地层，特别是风化面附近是主要勘探目标之一，发育缝洞储层。图上(a)、(b)、(c)(a)、(d)及(e)分别是常规叠前时间偏移、取μ＝0.05、μ＝0.02、μ＝0.01及μ＝0分离所得绕射波的叠前时间偏移结果。显然，保留部分反射信息，有利于判断绕射波成像结果的强振幅所关联的地质异常的性质。剖面显示蓝颜色为正值，红颜色为负值，图中圆圈圈定的串珠反射很可能是尺度较大的溶洞反射，因为从图2(e)的不含反射的绕射波估计成像结果看，串珠上部表现为负反射系数特征，这正是低波阻抗洞体的反射特征。图上箭头所指的局部区域是一杂乱反射区，其反映复杂古地貌特征，古地貌的起伏，断滑和溶洞等的存在交合一起形成复杂的地震反射，当反射波被压制后，绕射波成像结果就能更清晰地把这种反射特征表现出来，至少可以更准确地圈定其范围和确定其横向分布特征。

[0114] 图3和图4分别是3150ms和3450ms两个时间点的由不同参数μ分离的绕射波成像数据体所生成的等时切片对比。从这些图上可看到，随着参数μ减小至μ＝0，所分离的绕射波成像结果对地质变化的反映愈加细致。孤立的强振幅多与溶洞关联；起伏的古地貌、断层等地质现象在绕射波成像切片上表现为片状和线状的强振幅分布。

[0115] 通过在绕射波分离中保留部分反射波能量将绕射波成像结果所反映的地质异常与横向变化置于地质构造背景中，这样可帮助确定绕射源的性质，提高对地质细节的解释精度。对反射波的压制程度取决于参数μ的取值，可根据实际情况有试验确定。图5是顺北的实际资料处理结果的时间切片对比，其中(a)是常规PSTM结果，(b)为压制反射波能量后的绕射波PSTM结果。可认为此例中的绕射波分离参数选择适中，断层和与缝洞关联的反射在绕射波PSTM结果上反映清晰，分辨率较高。

[0116] 图6、图7分别展示了噪声压制技术的应用在CRP道集和成像剖面上的效果，说明该去噪方法的有效性。