基于极端梯度提升算法的地震同相轴自动识别

在常规地震同相轴识别方法基础上,通过引入极端梯度提升算法(XGBoost)智能化策略,并结合地震数据相邻道相似性特征,发展一种基于极端梯度提升算法的地震同相轴自动识别技术方法。在编程实现方法的基础上,通过简单层状模型和复杂Marmousi模型模拟的记录进行测试,验证方法的正确性。对含噪音数据和实际资料中的同相轴进行识别测试,同时进行单道对比定量分析以及不同信噪比情况下算法预测结果精度对比。结果表明:新方法对含噪数据和实际资料均具有较好的适应性;在低信噪比(-6.98 dB)情况下,同相轴的查准率仍可超过90%。

地震剖面同相轴自动追踪技术研究

在地震勘探过程中,同相轴的识别和追踪是一个很重要的环节。为了提高信噪比和分辨率,便于进行地震资料解释工作,利用图像边缘检测技术来识别、追踪地震反射波同相轴。分别利用Roberts、So-bel、Prewitt、Log以及Canny算子来检测地震剖面同相轴边缘,再经过提取包络线中轴、斑点去噪等处理得到了最终的同相轴追踪结果,并发现利用LOG算子和Canny算子追踪的同相轴比较完整、丢失现象比较少且连续性好。

检测地震勘探微弱同相轴的混沌振子算法

针对地震勘探资料湮没在随机噪声中的微弱同相轴问题提出基于混沌理论的混沌振子检测算法.利用修正的Duffing_Holmes方程建立检测微弱同相轴的混沌振子系统,之后经过对同相轴的扫描处理,构成新子波等时间间隔序列W(t),与此同时对随机噪声也进行相同的截断.截断的随机噪声在混沌振子系统中可以具有与周期信号相同的表现;经过大量仿真实验确定出满足通常地震勘探子波延续时间的使混沌振子检测子波不呈现周期相态的随机噪声截断时间范围.选用与松辽盆地T1、T2反射层类似的子波函数并构成待检微弱周期信号,经过MATLAB仿真试验成功地检测出该弱信号,信噪比达到约-10.3dB.

基于构建虚同相轴压制地震层间多次波

基于构建虚同相轴来估计层间多次波的方法是克希霍夫积分表示定理的一个延伸发展.本文通过构建虚地震同相轴巧妙地将散射点从地下移到了表面,利用表面的散射点来预测层间多次波.由于预测与实际地震记录中的层间多次波振幅存在偏差,采用了多道的L1范数匹配算法来实现真振幅的多次波压制.对简单模型和南黄海地质模型的数据处理实例验证了本文研究方法的正确性和有效性.

线性同相轴波场分离的高分辨率τ-p变换法

基于最小二乘τ-p变换和τ-p域模型稀疏分布的假设,本文给出高分辨率τ-p变换的推导及其模型空间域的离散采样公式,同时给出了保振幅线性同相轴波场分离的算法流程.在求解本文给出的高分辨率τ-p正变换时,由于待求解的矩阵不具备最小平方法所具有的Toeplitz结构,故采用Cholesky分解法进行计算.本文模拟了井间地震和阵列声波测井中的Stoneley上下行波的分离算法过程,高分辨率正反τ-p变换且滤波所得结果显示本文算法误差小和保振幅的特点.对于在τ-p域距离很近或时间域同相轴近于水平的线性波场,高分辨率算法的聚焦作用使得所分离波场畸变小,体现本文算法精度高的优点.理论模型试算表明本文给出的高分辨率τ-p变换线性波场分离算法具有稳定性、精度高和保振幅的特点.

图像边缘检测方法在地震剖面同相轴自动检测中的应用研究

为了提高地震剖面的信噪比和分辨率,使同相轴容易识别和追踪,便于地震资料解释,应用图像边缘检测方法检测地震剖面的同相轴.通过对比各种边缘检测方法对地震剖面的边缘检测效果,确定使用Canny算子对地震剖面进行边缘检测.但边缘检测的结果是灰度突变区域的包络线,并不能直接作为同相轴检测结果.根据地层反射同相轴灰度值较大这一特性,提取强灰度包络线的中轴作为同相轴的检测追踪结果,得到了正确的同相轴检测结果.并经过消除检测结果中的斑点边缘后,使同相轴显示更加清晰.

基于能量比与互相关法的地震剖面反射同相轴交互自动拾取研究

为提高地震剖面反射同相轴拾取的精度与效率,结合实际资料详细讨论了能量比与互相关两种自动拾取方法的优缺点,提出对拾取结果进行光滑滤波处理,以消除资料上的随机噪音与风浪干扰等影响。同时讨论了参考种子点在自动拾取算法中的重要性,以及人机交互拾取参考种子点的实现方法。针对复杂界面的反射同相轴,在自动拾取结果的基础上,文中提出以人机交互的方法进行修改拾取。将这些方法综合运用于实际资料,以取得满意的拾取结果。

地震反射同相轴的地质含义

地震剖面上的反射同相轴只有在代表原始沉积界面的情况下才具有等时意义,也才能成为地震解释和层序地层学研究的基础。但是,挠曲构造作用、成岩、碎屑流沉积作用、重力滑塌、天然气水合物等均可改变或形成新的、具有足够波阻抗差的地层界面并形成地震反射。因而在层序地层学解释中必须识别并排除此类反射轴,否则就会导致年代地层框架的错误认识,所以掌握此类界面的特征和分布规律非常必要。

基于同相轴追踪的三维地震资料多次波压制方法

提出了一种基于同相轴追踪的三维多次波压制方法,在引入三维高分辨率叠加速度谱的基础上,进行多次波同相轴的高精度追踪,并将追踪到的多次波同相轴组成准多次波记录,然后利用f-k滤波方法实现在多次波同相轴所属短时窗内的多次波压制。模型实验和实际数据测试均表明,该方法的多次波剔除效果明显优于高精度抛物线Radon变换法,并且其计算效率也明显高于高精度抛物线Radon变换法,因此基于同相轴追踪的三维多次波压制方法更适合于针对"海量"数据的三维多次波压制处理。

基于图像边缘检测方法提取地震剖面同相轴

地球物理勘探中,地震剖面中的同相轴对地质分层、断层解释、有无形成空洞以及其它异常体的检测中作用重要,根据地震剖面上同相轴具有的性质,采用图像边缘检测方法提取同相轴简单且有效,由于边缘检测中常用的Sobel算子和Canny算子检测同相轴时对噪声免疫差,常因噪声因素引起边缘信息缺失导致同相轴提取不连续,本文采用中值滤波并对Sobel算子进行改进,对地震剖面图进行预处理,结合均方差自动确定阈值并进行异常检测,提取完整同相轴。实验结果表明应用该方法可以提取连续、准确的同相轴。

一种新的基于卡尔曼滤波的地震记录同相轴跟踪方法及性能分析

在地震勘探领域中,卡尔曼滤波常用于地震信号的反褶积以提高地震勘探资料的分辨率和信噪比.不同于此,本文建立一个新的卡尔曼滤波系统模型并利用卡尔曼滤波跟踪地震记录同相轴.同相轴信息在对地下介质性质、界面的深度、界面的产状以及油气定性判别等方面具有极其重要的作用.目前多数拾取地震同相轴的方法与地震波的运动规律结合较少.本文依据地震反射波运动规律构建了用于跟踪地震反射同相轴的卡尔曼滤波系统的状态方程和量测方程,并将炮检距、地震子波到达时和层速度等重要物理量融入所建方程,给出滤波模型和初始化方法,分析不同因素对该系统滤波性能的影响.仿真实验表明,所提出的跟踪滤波系统能较好地拾取地震反射同相轴信息,为拾取地震同相轴提供了一条新途径.

各向同性介质长偏移距地震同相轴动校正

传统二阶动校正方法基于较小最大偏移距与目标层深度比和地震波沿直线传播假设,进行长偏移距地震资料处理时,这些假设不再成立.高阶项动校正公式能提高长偏移动校正精度,文中对几种典型的高阶项动校正方法进行了比较,并提出了优化四阶、优化六阶动校正方法.模型计算表明,高阶项动校正方法能取得较常规动校正方法好的动校正结果,但并非阶数越高动校正精度就越高;在纵向速度变化剧烈时,高阶动校正或优化高阶动校正方法一般不能适用于最大偏移距与目标层深度大于3.5的地震反射同相轴,优化四阶和优化六阶动校正公式由于考虑了无穷大偏移距的影响,具有更稳定、更加精确动校正效果,适合于实际的各向同性长偏移距地震资料处理.

虚同相轴方法及其在陆上地震层间多次波压制中的应用

油气目标勘探对地震勘探技术的要求越来越高,多次波压制已经成为一个不可回避的技术瓶颈。在陆上地震数据中,多次波通常是层间多次波,其动校正量、叠加速度和频率成分与一次波十分相似,导致了多次波预测和压制的困难。基于虚同相轴原理预测层间多次波,并通过自适应相减技术衰减层间多次波。针对虚同相轴在陆上地震数据应用中的诸多实际问题,提出了虚同相轴陆上近似应用方法。相比于其他方法,虚同相轴方法不需要任何地下信息,具有较强的适用性。合成数据和实际陆上地震资料处理结果表明,虚同相轴陆上近似应用方法适用于实际叠前地震数据,显著衰减陆上层间多次波,突出一次波能量。

基于同相轴优化追踪的多次波匹配衰减方法

提出基于同相轴优化追踪的多次波匹配衰减方法,首先利用SRME预测得到的多次波记录生成多次波速度谱,然后应用同相轴追踪技术提取多次波同相轴旅行时信息,再通过同相轴优化追踪实现对多次波预测误差的校正,最后应用短时窗的FK滤波对多次波予以压制。该方法仅根据多次波同相轴旅行时信息进行匹配衰减,降低对多次波预测精度的要求,并且能够显著提高多次波压制的精度。理论模型实验与野外资料处理实验结果均表明,该方法的多次波剔除效果明显优于常规的多道维纳滤波方法与抛物线拉冬域蒙版滤波法。

利用边缘检测法检测地震反射同相轴

为了提高地震剖面的信噪比和分辨率 ,使反射同相轴容易被识别和追踪 ,应用边缘检测法检测地震反射同相轴 .边缘检测是寻找特征 (一般是灰度 )急剧变化的位置 ,从而求出对象物的边界线 .针对地震剖面上同相轴所具有的特征 ,选择具有良好特性的Sobel算子进行边缘检测 ,并对其改进 .应用该方法对实际地震剖面进行了处理 ,处理后的地震剖面同相轴品质及连续性有了明显改善 ,信噪比增强 ,分辨率相应提高 .

用自组织神经网络实现地震同相轴自动追踪

本文提出了一种用自组织神经网络自动追踪地震同相轴的方法。文中简单地介绍了自组织神经网络，并针对地震同相轴追踪这一具体问题，设计了相应的学习方法。自组织神经网络可以进行无监督学习，且可以边学习边工作，因此本文提出的方法追踪迅速，自动化程度高。实际资料处理结果表明，本方法具有较好的应用前景。

地震反射同相轴等时与穿时问题探讨

等时地层格架的建立是层序地层学和地震沉积学研究的关键和前提.地震反射同相轴所表示的地层并不一定是等时的,当地层岩性界面与时间界面相交时会发生反射同相轴穿时的现象.本文首先介绍了穿时的概念,然后阐述了地震地层学和地震沉积学对地震同相轴等时与穿时问题的理解,最后通过两个抽象的地质模型以及实际地震资料,对地震同相轴的等时性与穿时性进行了总结.认为地震资料频率的高低与地震反射同相轴的等时性、穿时性之间没有必然联系,低频地震资料同相轴有可能是岩性界面,也有可能是时间界面,而高频地震资料同相轴有可能是时间界面,也有可能是岩性界面.一般来说,在低级序的层序中,认为地震同相轴是等时的,而在高级序的层序中由于地震资料分辨率的限制,地震同相轴很有可能就会出现穿时的现象.

折射初至同相轴自动拾取

在折射波的处理、解释，以及地震反射波勘探的折射静校中，都是以折射初至的资料为基础的。因而折射初至的拾取方法和质量直接影响到最终的效果，而人工拾取需要大量的工作量，所以研究自动拾取方法是十分必要的。对实际资料进行试验后，我们发现，在某些地区波的初至特征有较大的变化，或干扰较严重，用目前所发表的自动拾取方法［１］，或常用的相关法，拾取的初至都不够准确。本文提出一种“同极性能量比值法”，取得了好的效果，该方法不但对初至波敏感，而且抗干扰能力较强，因而它能适应复杂地区的情况。本文最后给出了用该方法对某地区实际地震记录中相邻６炮的初至拾取结果的例子。

利用人工神经网络方法检测地震剖面同相轴

在地震勘探中 ,经过各种处理后最终得到用于解释的地震剖面实际上都可以看作是一些图像。这样 ,就可以从图像处理的观点来看问题 ,图像的特征有边缘和区域 ,那么 ,地震反射同相轴在地震剖面图像上 ,可以看作是一边缘。人工神经网络是近年来发展起来的一种新技术 ,它可以进行二维图像的边缘检测 ,基于这一点 ,把神经网络边缘检测技术应用到地震剖面上来检测地震反射界面 ,压制地震剖面上的随机干扰 ,从而改善地震图像的质量 ,达到提高地震资料信噪比和分辨率的目的。运用该技术对实际剖面进行了处理 ,效果很好 ,证明了方法的可行性和有效性。

基于同相轴追踪的多次波衰减

提出一种基于同相轴追踪的多次波压制方法,其首先通过追踪与切除一次波叠加能量界定多次波的叠加速度范围,然后根据CMP域同相轴追踪技术获得多次波同相轴,再在多次波同相轴所属的短时窗内进行FK滤波压制处理。实验结果表明:该方法可追踪出与一次波叠加速度较为接近的多次波同相轴,能明显衰减近偏移距道的多次波,而仅在多次波同相轴所属的短时窗内进行的压制处理,可在一定程度上降低损伤一次波信号的可能性。