平移初至点走时动校正反演(英文)

浅层长排列信号在动校正后出现动校拉伸,本文从走时公式的角度深入研究其产生机理,,论证了常规走时公式不能准确描述同一反射子波中所有采样点的走时,建立在子波中心点走时基础上的传统速度分析不能得到准确的动校正速度。通过理论推导重构了同一子波周期中各信号点的走时公式,进而提出基于初至点走时的动校正反演方法,其反演精度相对于传统方法得到了大幅提升。最终采用初至点走时对长排列记录进行整体搬家取得了无拉伸校平的结果,验证了所重构公式的正确性。

基于迭代去噪的多源地震混合采集数据分离

多源地震混合采集采用随机线性编码方式同时激发多个震源,检波器连续接收地震信号,获得波场混叠的炮记录.该采集技术能够显著提升采集效率和成像质量,其实现关键在于炮分离,即将相互混叠的多源波场数据彼此分离,获得传统采集的单炮记录.最小平方算法只能得到伪分离记录,不能去除混叠噪声.在高混合度的混叠数据中,混叠噪声的能量往往数倍于有效信号,炮分离难度倍增.但在伪分离记录中,该噪声在除共炮点道集以外的其它时域均为随机分布.本文研究提出了一种多时域组合迭代去噪的炮分离技术:通过运用多级中值滤波与Curvelet阈值迭代去噪算法,在不同时域根据混叠噪声特性采用相应的去噪手段,并设计迭代算法优化炮分离结果.实际资料处理结果证明:将本方法应用于高混合度的混叠数据,无论是分离质量还是计算效率,都有明显提升.

自适应非局部均值地震随机噪声压制(英文)

非局部均值滤波是一种基于图像信息冗余的去噪方法,其认为图像自身的有效结构具有一定的重复性,而随机噪声则不具备这一特点,通过利用图像本身的自相似性来达到压制随机噪声的目的,是一种全局的去噪方法。本文把这一思想引入地震数据随机噪声压制中,针对传统非局部均值滤波计算量过大的问题,文章采用分块非局部均值的方式来减少计算量;针对滤波参数选取会影响非局部均值滤波效果的问题,提出一种简单的自适应滤波参数地震数据分块非局部均值算法。模型和实际数据处理结果表明:相对于传统的去噪算法(如f-x反褶积),该方法在压制随机噪声的同时对有效信号保护地更好,具有更高的保真度,更有利于后续的处理和解释工作。

起伏地表地震波场角度域照明分析

角度域照明可以更加细致地对地下复杂地质体进行照明分析。提出了一种适用于起伏地表条件下的角度域照明分析方法,其主要过程是利用局部倾斜叠加技术分解波场,对起伏地表处采用加权函数判定局部时窗内的振幅包络位置,以区分其位于地表之上或之下;并引入相似系数函数计算反假频局部平面波场,根据局部斜率与平面波场入射角关系,得到局部角度域地震波场;根据帕斯瓦尔等式下的时间-角度域照明关系式,计算得出角度域照明强度。通过起伏地表高速侵入矿体模型试算,得到给定观测系统下角度域照明强度与地下分析点照明随炮点、波场入射角的变化关系。此方法可用于起伏地表条件的观测系统优化、叠前AVA分析等方面。

VTI介质平移初至走时动校正双参数反演

VTI介质浅层长偏移距动校正一直是地震资料处理的难点之一,常规校正后同相轴不仅出现强烈拉伸,常见的信号交错更会造成同相轴扭曲,即便采用高精度非双曲线走时公式也无法将精度范围内的信号正确校正。为此,首先采用重建的同一信号周期内各信号点的走时公式,通过初至点走时将信号整体搬家,消除动校拉伸;然后利用基于初至点走时的双参数反演方法,对传统的相似系数算法公式进行改进。通过对水平3层VTI介质理论模型试算的结果表明,平移初至整体搬家方法能将长偏移距同相轴无拉伸校平;而初至点双参数反演方法能够大幅提升反演的精度。

小波域L1范数最优解匹配处理(英文)

如何通过匹配地震数据提取更有价值的信息越来越受地球物理学家的关注。匹配滤波广泛的用于资料拼接、新老资料匹配、不同震源资料匹配、四维地震监测等重要领域。传统地匹配滤波方法受多方面的限制,难以克服噪声的影响。基于传统的匹配滤波,提出小波域内L1范数最优匹配处理。文中将两种不同类型的地震数据分解到小波域,利用L1范数稀疏解收敛性好和抗噪性强的特点,在小波域中针对各个不同的细节部分提取有效地震信号,再进行L1范数最优匹配。模型试算证明,经本文方法能有效地压制随机噪声,匹配后的数据在波形、振幅和相位一致性等方面较常规方法效果更好。实际资料处理结果也证实:小波域内L1范数最优匹配后的地震数据同相轴连续性更好,达到了高精度地震数据匹配的目标。