基于高阶统计量的地震子波提取方法评价

基于高阶统计量的子波提取方法可提取一个非最小相位的地震子波,但需要对地震资料和地下反射系数序列分布进行一定假设,且子波提取方法是一个开环过程,在实际应用中还存在提取子波的稳定性、唯一性、精度、抗噪能力、收敛性及带限数据长度适应性等问题,因此该法的有效性及提取子波的准确性仍有待验证。本文对主要的几种子波提取方法进行了综述,其中包括:基于测井资料进行井旁子波提取评价、利用地震反演进行子波提取评价、基于合成地震记录与实际地震记录比较的子波提取评价、基于子波本身属性的子波提取评价。文中对各方法的优势和不足进行了全面分析,认为基于地震记录属性参数和子波属性的动态评价方法能够更有效地评价子波提取方法的有效性和提取子波的精度,通过分析提取子波的属性参数和相应的地震记录的属性参数之间的关系及其对基于高阶统计量的子波提取方法的影响程度,可为子波提取方法的修正和完善提供借鉴。

基于高阶累积量的非最小相位地震子波提取

地震子波的最小相位（MP）假设为不适定的反褶积问题的求解提供了前提，但是这个假设的正确性一直是值得怀疑的。长期以来，有关的研究多局限于利用地震记录的二阶统计信息即记录的自相关函授或功率谱来研究此问题。但由于二阶统计量并不包含相位信息，因而无法解决非最小相让（NMP）的物理问题。随着高阶累积量与多谱概念的引入，使得借助于高阶累积量或多谱乃至它们的切片（或投影）所携带的相让信息来识别NMP地震子波成为可能。为此，本文提出运用基于高阶累积量的MA参数估计技术提取非最小相位地震子波的方法。该方法充分利用了地震记录高阶累积量中的相位信息，从而避免了单纯依赖于优化技术而忽略物理实质的倾向。实际资料处理的结果表明，该方法在混合相位、非高斯信号的处理中具有明显的优势。

深度域地震子波提取方法综述

由于深度域地震子波具有对介质速度依赖的特性,褶积模型无法直接用于提取深度域地震子波。准确提取深度域地震子波对于深度域地震资料的反演和解释具有重要意义。首先,分析了深度域地震子波提取中存在的2个主要问题,即深度域地震子波对介质速度的依赖特性和深度域测井数据与地震数据的采样间隔非一致性,并提出了相应对策。然后,对目前已有的深度域地震子波提取方法进行了梳理,根据是否在方法中用到测井信息,将方法分为确定性地震子波提取方法和统计性地震子波提取方法2大类,并对每一种方法的优缺点及适用条件进行了总结。最后,对深度域地震子波提取方法的未来发展提出以下建议:①深度域统计性地震子波提取方法有待进一步发展;②将地震反演结果与测井资料之间的相关性纳入到子波提取结果优劣的评价标准中;③使用地震子波模型减少子波提取中需要求解的未知量个数,以提升方法的计算效率;④将一维深度域地震子波提取方法扩展至提取二维和三维深度域地震子波;⑤利用机器学习方法的优势,建立不依赖褶积模型的深度域地震子波提取方法,或建立可以省去子波提取的深度域地震反演方法。

基于子空间约束Huber范数的深度域地震子波提取

在常速度深度域,只有数百米深度范围的可用测井信息,相当于常速度深度域子波长度的2~5倍。因此,在常速度深度域中从"短数据"中提取可靠的地震子波难度较大。为此,提出了一种基于子空间约束Huber范数的深度域地震子波提取方法。实现过程为:将深度域反射系数、深度域井旁道通过速度变换转换到常速度深度域;给定初始子波和阈值,合成常速度深度域地震记录;计算合成地震记录与井旁地震记录的残差,并根据残差使用迭代最小二乘法更新地震子波,直至达到迭代终止条件。正演模型测试和实际数据应用结果表明,相较于一些常规方法,所提方法从较短的深度域数据中提取的地震子波更可靠,对于反映深度域地震子波随深度变化的特征,并根据需要提取深变地震子波具有重要意义。

基于生成对抗网络的塔里木深层超深层叠前地震子波提取

深层超深层叠前地震子波的准确提取可有效提高全波形反演及叠前偏移成像等方法的准确性,对储层预测和油气分析具有重要意义.针对塔里木低信噪比叠前地震记录,本文提出一种基于生成对抗网络(GAN)的塔里木深层超深层叠前地震子波提取方法.结合柯东地区地质构造特点及噪声特性,采用有限差分法正演叠前地震记录,构建了塔里木柯东地区叠前地震记录及对应子波的训练样本集,利用地震子波、反射系数及噪声特征的区别训练生成对抗网络,实现了从叠前地震记录中有效分离地震子波.合成数据和实际地震资料处理结果表明,本文所提方法对塔里木深层超深层叠前地震子波提取具有有效性和较高的准确性,较传统方法更具优越性.

自适应混沌嵌入式粒子群算法提取地震子波

本文提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法,通过拟合优化求解目标函数得到子波模型参数。算法将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中,且对惯性权重和学习因子进行非线性自适应调整,并建立平均粒距与适应度方差相结合的早熟判断机制,以混沌搜索的方式跳出局部最优。合成地震数据仿真及实际地震数据处理结果表明,该算法应用于地震子波提取具有较高的求解精度。

三谱地震子波估计中三维窗函数的应用

无需对子波作任何假设,直接从地震记录的三谱中恢复地震子波的相位谱,进而重构地震子波.针对利用地震记录的四阶累积量估计地震子波的四阶累积量时受多种因素影响的问题,构造了三维窗函数来消除干扰,提高了估计子波的可靠性和精度.理论模型和实际资料处理验证了方法的正确性和有效性.

基于高阶累积量拟合及混合蚁群算法的地震子波估计

假设地层反射系数是平稳非高斯独立同分布的序列,利用地震道褶积模型的高阶累积量构造目标函数,通过优化算法来进行地震子波提取。针对该方法的非线性优化问题,利用遗传算法的快速性、随机性、全局收敛性,再结合蚁群算法的并行性、正反馈机制以及求解效率高等特性,来提高求解效率。通过对合成地震记录进行子波估计的理论模型试验,结果表明,该方法对高斯有色噪声有很好的压制效果,且能保留地震记录的相位信息,使子波提取具有较高的精度。将该方法运用于实际地震资料处理,利用估计出的较精确的地震子波来进行反褶积,能有效地拓宽地震剖面的频谱,使其信噪比和分辨率都有所提高。理论模型分析与实例计算验证了该方法的可行性。