一种极浅水高精度地震资料快速成像方法

摘要

本发明一种极浅水高精度地震资料快速成像方法，设计了适合于该地震资料数据处理的技术流程，通过基于域转换的异常振幅噪音压制、分频自适应相减的多次波压制、多波束与地震联合的剩余静校正技术、潮汐校正技术、空间振幅补偿与分频信号增强等技术，同时解决了极浅水高分辨率地震数据多次波压制与静校正两个难点问题，获得海底反射真实形态，增强了有效同向轴的连续性，浅部断层、河道等有效地质信息得到精细刻画，最终实现该地震资料的快速成像。

权利要求

1.一种极浅水高精度地震资料快速成像方法，首先对获得的地震资料进行数据解编和检查，其特征在于，处理时具体包括以下步骤：步骤A、基于域转换的异常振幅噪音压制：将地震数据从时间域转换到频率域，基于中值滤波压制异常振幅；

步骤B、分频自适应相减的多次波压制：进行海底反射时间拾取，确定海底相关多次波周期，基于自适应相减法来压制海底相关多次波；

步骤B1、海底反射时间拾取：在地震剖面上进行海底反射时间拾取，拾取海底反射同相轴的波峰或者波谷，确定海底相关多次波周期；

步骤B2、自适应相减：主通道输入含有希望提取的信号S和主通道噪声n1，参考输入只有噪声n2，通过自适应滤波器的权矢量ω调整其输出y＝ωt·x，使输出y在最小均方误差意义下接近主通道噪声n1，通过相减器，将主通道噪声n1抵消掉；

步骤C、剩余静校正：用多道同相叠加获取模型道，基于统计方法求取静校正的零校正基准线，各道直接向此零校正基准线对齐，达到静校正目的；

步骤C1、建立模型道：采用多波束数据得到海底反射时间，即每一炮的初至时间，假定给定炮点范围内的炮为共炮点道集，搜索给定炮点范围内的初至时间，建立初至时间‑炮点散点图，通过给定炮点范围和滑动步长逐步拟合此炮点范围内的初至线性关系，将该曲线分解得对应炮点范围内的模型道，进而通过给定搜索半径和滑动步长得到全工区范围内的模型道；

步骤C2、地表一致性分解：

(1)统计拟合得到每个共炮点道集的模型道后，第Si炮的第Rj接收点道的模型道与实际道之间的旅行时间差表示为式中 分别为第Si炮的第Rj接收点道的模型道和实际道的旅行时间；

(2)设每个共炮点道集中所有检波点剩余静校正量之和为零，每个共检波点道集中炮点剩余静校正量之和为零；ΔTi,j还表示为该道的炮点和检波点剩余静校正量之和，即(3)采用多波束数据得到海底反射时间，用多道同相叠加来获取模型道,当道数N足够大时，各道静校正值之和趋于零，该模型道的峰值时间位置就是零校正基准线，各道直接向此零校正基准线对齐，达到静校正的目的；

步骤D、潮汐校正：通过计算潮汐值，将GPS坐标校正到震源处坐标，实现潮汐时差校正；

步骤E、空间振幅补偿：在保持相对振幅不变的前提下，通过统计学的方式校正各种因素对振幅的影响，使整个剖面上的能量达到均衡；

步骤E1、基于时间域窄带通滤波实现时频分解：设第j道地震记录为xj(t)，t为时间，把地震数据在最小频率和高截止频率之间等分多个频带，设频带个数为M，即得到M个窄带通滤波门，其带通滤波分频表达式为：式中h(t,fk)表示第k个频带的带通滤波算子；xj(t,fk)表示第j道第k频带的分频数据；

步骤E2、根据模型每一个频带从浅至深各时窗平均均方根振幅能量中值的变化，采用最小二乘法，导出大地吸收衰减系数的线性方程，拟合大地吸收衰减曲线；

若振幅的球面扩散与吸收衰减满足时间和频率的指数函数的衰减规律，则第j道第k频带振幅为式中，A(0)为初始振幅，a(t,fk)为n次多项式，将第k频带大地吸收衰减补偿曲线为na0(fk),a1(fk)t,...,an(fk)t为第k个频带不同阶数的吸收衰减系数，n值取决于不同频段球面发散的复杂程度；计算各频带每一时刻相应的大地吸收补偿系数；

步骤E3、将分频数据用大地吸收补偿系数做振幅补偿，即

xj(t,fk)＝xj(t,fk)×y(t,fk)

然后对整道数据xj(t,fk)统计，拟合得到空间域振幅补偿系数y(t,fk)，并对数据做空间振幅补偿；

步骤F、分频信号增强：对地震信号进行分频段增强处理，压制随机噪音，并增强同相轴的连续性，最后输出成果剖面。

2.根据权利要求1所述的极浅水高精度地震资料快速成像方法，其特征在于：所述步骤D进行潮汐校正时，包括以下两种方式：(1)利用SkyFixXP高程数据：当采集数据通过SkyFix XP定位系统采集潮汐值时，先对SkyFix XP定位系统记录的高程数据进行异常值编辑，并对其进行平滑滤波；然后采用高程拟合法将大地高程转换为海拔高程，计算出地震采集过程中的实时潮汐值，然后进行校正；

(2)利用实测水深资料：当采集过程没有高程数据，只有每炮记录的水深数据，海底为水平界面，计算实测水深的变化量为潮汐变化量，然后进行校正。

说明书

一种极浅水高精度地震资料快速成像方法

技术领域

[0001] 本发明属于地震勘探数据处理领域，具体涉及一种极浅水高精度地震资料快速成像方法。

背景技术

[0002] 极浅水高分辨率地震资料采集是一种基于水声学原理的连续走航式探测浅部地层结构和构造的地球物理方法，因其具有低耗、高效、直观的特点，在探查海底浅部地层结构，了解断裂构造的分布、埋藏古河道、浅层气、海底塌陷和滑坡等地质灾害情况，在航道建设、管道检测等近海工程以及海沙资源调查、天然气水合物调查、冷泉探测等资源调查中得到了广泛的应用。为国民经济可持续发展、海域划界和国防建设提供基础地质资料。

[0003] 极浅水高分辨率地震资料采集在实际作业中容易受到周围环境的干扰，如涌浪、机械振动、螺旋桨转动以及电力干扰等次生干扰源的影响，测区的地震地质条件及水深条件等也是影响浅地层剖面质量的重要因素。导致很大程度上降低了采集资料的信噪比和分辨率，进而影响对地质结构的解释，因此，必须对原始资料进行有效处理才能获得高质量的数据剖面。

[0004] 由于极浅水高分辨率地震资料无法获取速度信息，无法利用叠加等技术来压制噪音，在数据处理中可以使用的技术方法有限。目前，对于该资料的处理主要是参照常规地震资料的处理方法，而单独针对极浅水高分辨率地震资料数据处理方法的研究不多。

发明内容

[0005] 本发明针对现有技术中存在的缺陷，提出一种极浅水高分辨率地震资料快速成像方法，通过异常振幅噪音压制、多次波压制、剩余静校正、潮汐校正、空间振幅补偿、分频信号增强等技术，解决了该地震资料中多次波压制与静校正等问题，最终实现该地震资料的快速成像。

[0006] 本发明是采用以下的技术方案实现的：一种极浅水高精度地震资料快速成像方法，首先对获得的地震资料进行数据解编和检查，处理时具体包括以下步骤：

[0007] 步骤A、基于域转换的异常振幅噪音压制：将地震数据从时间域转换到频率域，基于中值滤波压制异常振幅；

[0008] 步骤B、分频自适应相减的多次波压制：进行海底反射时间拾取，确定海底相关多次波周期，基于自适应相减法来压制海底相关多次波；

[0009] 步骤C、剩余静校正：用多道同相叠加获取模型道，基于统计方法求取静校正的零校正基准线，各道直接向此零校正基准线对齐,达到静校正目的；

[0010] 步骤D、潮汐校正：通过计算潮汐值，将GPS坐标校正到震源处坐标，实现潮汐时差校正；

[0011] 步骤E、空间振幅补偿：在保持相对振幅不变的前提下，通过统计学的方式校正各种因素对振幅的影响，使整个剖面上的能量达到均衡；

[0012] 步骤F、分频信号增强：对地震信号进行分频段增强处理，压制随机噪音，并增强同相轴的连续性，最后输出成果剖面。

[0013] 进一步的，所述步骤B具体包括以下步骤：

[0014] 步骤B1、海底反射时间拾取：在地震剖面上进行海底反射时间拾取，拾取海底反射同相轴的波峰或者波谷，确定海底相关多次波周期；

[0015] 步骤B2、自适应相减：主通道输入含有希望提取的信号S和主通道噪声n1，参考输入只有噪声n2，通过自适应滤波器的权矢量ω调整其输出y＝ωt·x，使输出y在最小均方误差意义下接近主通道噪声n1，通过相减器，将主通道噪声n1抵消掉。

[0016] 进一步的，所述步骤C中剩余静校正具体采用以下方式：

[0017] 步骤C1、建立模型道：搜索给定炮检点范围内的初至时间，建立初至时间‑炮检距散点图，通过给定炮检距范围和滑动步长逐步拟合此炮检距范围内的初至线性关系，将该曲线分解得对应炮检点范围内的模型道，进而通过给定搜索半径和滑动步长得到全工区范围内的模型道；

[0018] 步骤C2、地表一致性分解：

[0019] (1)统计拟合得到每个共炮点道集的模型道后，第Si炮的第Rj接收点道的模型道与实际道之间的旅行时间差表示为

[0020]

[0021] 式中 分别为第Si炮的第Rj接收点道的模型道和实际道的旅行时间；

[0022] (2)设每个共炮点道集中所有检波点剩余静校正量之和为零，每个共检波点道集中炮点剩余静校正量之和为零；ΔTi，j还表示为该道的炮点和检波点剩余静校正量之和，即[0023]

[0024] (3)采用多波束数据得到海底反射时间，用多道同相叠加来获取模型道，当道数N足够大时，各道静校正值之和趋于零，该模型道的峰值时间位置就是零校正基准线，各道直接向此零校正基准线对齐，达到静校正的目的。

[0025] 进一步的，所述步骤D进行潮汐校正时，包括以下两种方式：

[0026] (1)利用SkyFix XP高程数据：当采集数据通过SkyFix XP定位系统采集潮汐值时，先对SkyFix XP定位系统记录的高程数据进行异常值编辑，并对其进行平滑滤波；然后采用高程拟合法将大地高程转换为海拔高程，计算出地震采集过程中的实时潮汐值，然后进行校正；

[0027] (2)利用实测水深资料：当采集过程没有高程数据，只有每炮记录的水深数据，海底为水平界面，计算实测水深的变化量为潮汐变化量，然后进行校正。

[0028] 进一步的，所述步骤E中进行空间振幅补偿步骤如下：

[0029] 步骤E1、基于时间域窄带通滤波实现时频分解：设第j道地震记录为xj(t)，t为时间，把地震数据在最小频率和高截止频率之间等分多个频带，设频带个数为M，即得到M个窄带通滤波门，其带通滤波分频表达式为：

[0030]

[0031] 式中h(t,fk)表示第k个频带的带通滤波算子；xj(t,fk)表示第j道第k频带的分频数据；

[0032] 步骤E2、根据模型每一个频带从浅至深各时窗平均均方根振幅能量中值的变化，采用最小二乘法，导出大地吸收衰减系数的线性方程，拟合大地吸收衰减曲线；

[0033] 若振幅的球面扩散与吸收衰减满足时间和频率的指数函数的衰减规律，则第j道第k频带振幅为

[0034]

[0035] 式中，A(0)为初始振幅，a(t,fk)为n次多项式，将第k频带大地吸收衰减补偿曲线为

[0036]

[0037] a0(fk),a1(fk)t,...,an(fk)tn为第k个频带不同阶数的吸收衰减系数，n值取决于不同频段球面发散的复杂程度；计算各频带每一时刻相应的大地吸收补偿系数；

[0038] 步骤E3、将分频数据用大地吸收补偿系数做振幅补偿，即

[0039] xj(t,fk)＝xj(t,fk)×y(t,fk)

[0040] 然后对整道数据xj(t,fk)统计，拟合得到空间域振幅补偿系数y(t,fk)，并对数据做空间振幅补偿。

[0041] 与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

[0042] 本发明根据极浅水高分辨率地震资料的特点，设计了适合于该地震资料数据处理的技术流程，通过基于域转换的异常振幅噪音压制、分频自适应相减的多次波压制、多波束与地震联合的剩余静校正技术、潮汐校正技术、空间振幅补偿与分频信号增强等技术，同时解决了极浅水高分辨率地震数据多次波压制与静校正两个难点问题，获得海底反射真实形态，增强了有效同向轴的连续性，浅部断层、河道等有效地质信息得到精细刻画。

附图说明

[0043] 图1为本发明实施例快速成像方法流程示意图；

[0044] 图2为本发明实施例异常振幅压制前后剖面示意图，(a)异常振幅压制前剖面；(b)异常振幅压制后剖面；

[0045] 图3为本发明实施例多次波压制前后剖面示意图；(a)多次波压制前剖面；(b)多次波压制后剖面；

[0046] 图4为本发明实施例剩余校正前后剖面示意图，(a)剩余静校正前剖面；(b)剩余静校正后剖面；

[0047] 图5为本发明实施例潮汐校正前后剖面示意图，(a)潮汐校正前剖面；(b)潮汐校正后剖面；

[0048] 图6为本发明实施例空间振幅补偿前后剖面示意图，(a)空间振幅补偿前剖面；(b)空间振幅补偿后剖面；

[0049] 图7为本发明实施例信号能量增强前后剖面示意图，(a)信号能量增强前剖面；(b)信号能量增强后剖面。

具体实施方式

[0050] 为了能够更加清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明并不限于下面公开的具体实施例。

[0051] 步骤A：基于域转换的异常振幅噪音压制，该方法是将地震数据从时间域转换到频率域，应用中值滤波来压制异常振幅，设定门槛值，在一定的时窗内与振幅中值差异较大的振幅，对其衰减或用相邻道插值。

[0052] 中值滤波原理：首先在不同频带上，时窗范围内计算每道振幅的平均能量：

[0053]

[0054] 式(1)中，Eftk为在时窗t的第k道的f频率段的振幅能量；Aiftk为在时窗t的第k道的f频率段的第i采样点的振幅能量；nftk为在时窗t的第k道的f频率段的样点数。

[0055] 设定中值滤波的宽度，计算振幅中值偏差值：

[0056] MADftk＝medk[|Eftk‑medk(Eftk)]   (2)

[0057] 式(2)中，MADftk为在时窗t的第k道的f频率段的中值绝对偏差；medk为在中值滤波宽度内，时窗t频带f的所有k道的振幅中值；

[0058] 设定门槛值，中值滤波通常有两种方法，即加减法和乘除法，加减法表达方式为：

[0059] Tftk＝Mftk±TFt·MADftk   (3)

[0060] 式(3)中，Tftk为在时窗t的第k道的f频率段设定的门槛振幅值；Mftk为在时窗t的第k道的f频率段的中值振幅；TFt为时窗t的门槛系数，乘除法表达方式为：

[0061] Tftk＝Mftk·TFt   (4)

[0062] Tftk＝Mftk/TFt   (5)

[0063] 分析地震资料的异常振幅衰减过程中，首先分析噪声分布特征，频率分布范围，振幅能量与有效波的差异；然后设定时窗长度，起始时间尽量避开强振幅的海底反射波，避免产生假频，时窗之间要有一定的重合；对于设定中值滤波时窗的宽度，确保噪声宽度不超过时窗宽度的1/3；针对噪声存在的频率范围，将数据分解成多个频率段；设定门槛值，对异常振幅进行衰减或用相邻道插值代替。

[0064] 步骤B：分频自适应相减的多次波压制；该方法首先在进行多次压制前进行海底反射时间拾取；其次，确定海底相关多次波周期；然后采用自适应相减法来压制海底相关多次波。

[0065] (1)海底反射时间拾取

[0066] 海底反射时间拾取主要在地震剖面上进行拾取工作，拾取海底反射同相轴的波峰或者波谷。

[0067] (2)自适应相减

[0068] 自适应相减法主要原理：主通道输入含有希望提取的信号S和主通道噪声n1，参考输入只有噪声n2，并通过自适应滤波器的权矢量ω调整其输出y＝ωt·x，使y在最小均方误差意义下最接近主通道噪声n1，这样通过相减器，将主通道噪声n1抵消掉。

[0069] 步骤C：剩余静校正技术：采用模型曲线法，假设应用基准面静校正量之后的初至时间等于正常的旅行时与剩余校正量之和，模型道初至时间与实际初至时间之间的差为该道的炮点和检波点剩余静校正量之和。假设每个共炮点道集中所有检波点剩余静校正量之和为零，每个共检波点道集中炮点剩余静校正量之和为零，可通过给定区域的初至时间‑炮检距散点图拟合相应的模型道，并通过地表一致性分解得到每道的炮点和检波点剩余静校正量。

[0070] (1)模型道的建立

[0071] 初至时间模型道的准确性对模型法初至波剩余静校正量的计算影响至关重要(条件允许的话，可采用多波束数据得到精确的初至时间模型道)。为此，在模型道建立过程中采用多道统计方式做线性拟合。即搜索给定炮检点范围内的初至时间，建立初至时间‑炮检距散点图，通过给定炮检距范围和滑动步长逐步拟合此炮检距范围内的初至线性关系(初至时间炮检距)，将该曲线分解即可得对应炮检点范围内的模型道；通过给定搜索半径和滑动步长得到全工区范围内的模型道。

[0072] (2)地表一致性分解

[0073] 统计拟合得到每个共炮点道集的模型道后，第Si炮的第Rj接收点道的模型道与实际道之间的旅行时间差即可表示为

[0074]

[0075] 式中 分别为第Si炮的第Rj接收点道的模型道和实际道的旅行时间。

[0076] 按照假设前提，ΔTi,j还可表示为该道的炮点和检波点剩余静校正量之和，即[0077]

[0078] 本方法采用多波束数据可精确得到海底反射时间，然后在用多道同相叠加来获取模型道,当道数N足够大时,各道静校正值之和趋于零,该模型道的峰值时间位置必然就是零校正基准线。所以多道模型道的实质就是用统计的方法求取静校正的零校正基准线,各道直接向此零校正线对齐,就达到了静校正的目的。

[0079] 步骤D：潮汐校正技术；(1)利用SkyFix XP高程数据。当采集数据通过SkyFix XP定位系统采集潮汐值时，先对SkyFix XP定位系统记录的高程数据，进行异常值编辑，并对其进行平滑滤波，然后采用高程拟合法将大地高程转换为海拔高程，计算出地震采集过程中的实时潮汐值，然后进行校正。(2)利用实测水深资料。当采集过程没有高程数据，只有每炮记录的水深数据，海底为水平界面，可计算实测水深的变化量为潮汐变化量，然后进行校正。

[0080] 步骤E：空间振幅补偿；该技术是在保持相对振幅不变的前提下，通过统计学的方式校正各种因素对振幅的影响，使整个剖面上的能量达到均衡。空间域振幅补偿步骤如下：

[0081] (1)应用时间域窄带通滤波实现时频分解。窄带通滤波分频的关键是如何选择相等带宽的带通滤波门，使其具有较小的吉普斯响应和频带间的频率泄露。设第j道地震记录为xj(t)，t为时间，把地震数据在最小频率和高截止频率之间等分10‑20多个频带，设频带个数为M，即可得到M个窄带通滤波门。每个门都是一个等腰梯形，前一个梯形门的右边与后一个梯形门的左边在各自中点相交，滤波门陡度通常为4‑8Hz。其带通滤波分频表达式为[0082]

[0083] 式中h(t,fk)表示第k个频带的带通滤波算子；xj(t,fk)表示第j道第k频带的分频数据，带通滤波算子可通过下式求得，即

[0084]

[0085] 式中f1,f2,f3,f4表示第1到M频带中某频带的带通滤波的滤波门；Δ表示采样间隔；n表示滤波算子长度；

[0086] (2)根据模型每一个频带从浅至深各时窗平均均方根振幅能量中值的变化，用最小二乘法，导出大地吸收衰减系数的线性方程，拟合大地吸收衰减曲线。

[0087] 若振幅的球面扩散与吸收衰减满足时间和频率的指数函数的衰减规律，则第j道第k频带振幅为

[0088]

[0089] 式中，A(0)为初始振幅，a(t,fk)为n次多项式，可以表达为

[0090] a(t,fk)＝a0(fk)+a1(fk)t+...+an(fk)tn

[0091] a0(fk),a1(fk)t,...,an(fk)tn为第k个频带不同阶数的吸收衰减系数，n值取决于不同频段球面发散的复杂程度。从而第k频带大地吸收衰减补偿曲线为

[0092]

[0093] 可以计算各频带每一时刻相应的大地吸收补偿系数。

[0094] (3)将分频数据用大地吸收补偿系数做振幅补偿，即

[0095] xj(t,fk)＝xj(t,fk)×y(t,fk)

[0096] 然后对整道数据xj(t,fk)统计，拟合得到空间域振幅补偿系数y(t,fk)，并对数据做空间振幅补偿。

[0097] 步骤F：分频信号增强：

[0098] 为了使地震波组特征更清晰，同相轴连续性更好，需要对地震信号进行增强处理，压制随机噪音，并增强同相轴的连续性。

[0099] 分频信号增强采用的是Hilbert‑huang变换方法，其关键是求取固有模态函数的方法‑经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition，EMD)。EMD方法可以将原始的地震信号分解为多个固有模态函数相加的形式，该方法较好地克服了希尔伯特变换中信号局部化的缺点，并且对于含噪声的地震信号的处理效果显著。

[0100] 以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其它领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。