一种非平稳提高地震分辨率的方法与流程

本发明属于地球物理勘探领域，具体地，涉及一种非平稳提高地震分辨率的方法。

背景技术：

随着油气田勘探开发程度日益加深，薄互层和小目标体成为上游增储的重要组成部分，高品质的地震资料在发现该类隐蔽性油气藏中功不可没，因此提高地震资料分辨率一直是国内外学者研究的热点。自1954年robinson引入褶积模型以来，反褶积便成为提高地震分辨率的基本处理手段，但经典褶积模型假设子波是稳定的，即不随空间和时间变化，没有考虑实际介质的衰减吸收和大地滤波，因此也称之为稳定反褶积。很多文献致力于解决地震记录的非平稳性。

2011年gary等人提出了gabor反褶积，将稳定褶积模型推广到非稳定褶积，将地震记录表示为三部分：衰减函数、震源子波和反射系数。类比于稳定褶积的傅里叶分解，在时频域将地震道近似分解为反射系数的gabor变换乘以衰减函数，再乘以震源子波的傅里叶变换。在gabor域白噪反射系数和最小相位子波的假设条件下，直接从地震道的时频谱中估计衰减函数和震源子波，通过数学运算得到反射系数的gabor谱，再逆变换得到时间域的反射系数。该算法借助反q滤波的思想，应用双曲线平滑，从地震道gabor谱中直接估计出衰减函数，解决了地震记录的非平稳性和反q滤波算法的不稳定。但是该算法采用了gabor变换，涉及到高斯时窗长度截断问题，另外双曲线平滑是基于均匀衰减介质的假设，因此实际资料结果常常会带来一些假象。

反褶积是目前提高地震分辨率的基本处理手段，其基于两个重要且合理的假设：一是地震子波假设为最小相位，二是假设反射系数在统计意义上是白噪 的，白噪反射系数的假设意味着可直接从地震道的振幅谱来估计地震子波的振幅谱，最小相位的假设意味着地震子波的相位谱可直接由其振幅谱计算得到，因此可直接从地震道中确定地震子波，从而反褶积仅是一个求取反子波的过程。但经典褶积模型假设子波是稳定的，即不随空间和时间变化，没有考虑实际介质的衰减吸收和大地滤波，因此也称之为稳定反褶积。反q滤波具有先天性的算法不稳定，gabor反褶积受时窗截断和平滑方法的影响较大，因此需要更高精度的时频谱计算方法和突破均匀衰减介质的假设。

技术实现要素：

为了解决现有技术中存在的问题，本发明基于非平稳褶积的理论框架，结合匹配追踪子波分解的思想，提出了一种时频谱匹配追踪子波合成的思路，类比于数字信号的正、逆变换，在时频域实现了一种非平稳的提高地震分辨率方法。

根据本发明的一个方面，提供一种非平稳提高地震分辨率的方法，包括以下步骤：

正向匹配追踪分解地震道数据，得到地震道时频谱；

对地震道时频谱进行平滑处理；

反向匹配追踪合成地震道数据。

进一步地，在正向匹配追踪分解地震道数据步骤中，在时间域将地震道数据进行正向匹配追踪子波分解，计算每个子波的理论时频谱，将每个子波的时频谱进行叠加得到地震道的时频谱。

进一步地，在对地震道时频谱进行平滑的步骤中，对时频谱进行平滑得到平滑后的时频谱tfs(t,ω)，即衰减子波的时频谱。

进一步地，由公式2得到反射系数时频谱tfr(t,ω)，

这里，amax为平滑时频谱的最大值，μ是一个微小量，为时频谱白化因子，t为反射旅行时，ω为频率。

进一步地，在反向匹配追踪合成地震道数据的步骤中，对所述反射系数时频谱进行反向匹配追踪，得到一系列高分辨率的地震子波，叠加所有的高分辨率地震子波，合成高分辨率地震道。

进一步地，在正向匹配追踪分解地震道数据步骤中：首先在子波库中，分别计算子波与地震道的局部相关系数；选取相关最大的子波；从地震道中减去相关最大的子波得到残差道；循环以上步骤得到下一个相关最大的子波，继续循环直到满足终止条件。

本发明基于最佳匹配准则，将匹配追踪算法应用于实际地震道的分解和合成，提出了正反向匹配追踪，给出了提高地震分辨率的流程。应用该方法流程对我国西南地区的地震资料进行了提高分辨率处理，取得了显著的效果。

附图说明

通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1显示了根据本发明实施方式的非平稳提高地震分辨率的流程图。

图2(a)和(b)分别显示了根据本发明一个实施例的非平稳提高分辨率前(a)后(b)的地震剖面图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

本发明基于非平稳褶积理论框架，首先提出了正反向匹配追踪算法。根据最佳匹配准则，匹配追踪算法将实际地震道数据分解成一系列地震子波，求取每个子波的理论时频谱，将其逐个叠加，形成实际地震道的时频谱，这里称之为正向匹配追踪；同理，根据最佳匹配准则，将地震道时频谱进行匹配追踪，逐步迭代出一系列地震子波，将其逐个叠加合成时间域的地震道，这里称之为反向匹配追踪。类似于正、逆gabor变换。将该正反向匹配追踪算法应用于实际地震资料中，提出了一个行之有效的提高地震分辨率的处理流程。

本公开提出了一种非平稳提高地震分辨率的方法，包括以下步骤：正向匹配追踪分解地震道数据，得到地震道时频谱；对地震道时频谱进行平滑；对反射系数时频谱进行反向匹配追踪合成地震道数据。

非平稳反褶积的核心思想是将经典的褶积模型推广到非稳定褶积，如公式1，在gabor域将地震道表示为固定的震源子波谱、时变的衰减函数和反射系数时频谱的乘积。

sgabor(t,ω)≈w(ω)α(t,ω)rgabor(t,ω)(1)

公式1中，sgabor(t,ω)为地震道数据gabor变换时频谱，t为反射旅行时，ω为频率，w(ω)为震源子波频谱，α(t,ω)为衰减函数，rgabor(t,ω)为反射系数的gabor变换时频谱。

优选地，本发明的方法可分为以下三步来完成：

第一步，正向匹配追踪分解地震道数据。

在时间域，将地震道数据进行正向匹配追踪子波分解，计算每个子波的理论时频谱，将每个子波的时频谱进行叠加得到地震道的时频谱。

可选地，可采用已知的匹配追踪分解算法。例如，简言之可分三步：第一步，在一个大的子波库中，分别计算子波与地震道的局部相关系数；第二步，选取相关最大的子波；第三步，从地震道中减去最相关的子波得到残差道，循环以上三步可得下一个相关最大的子波，循环下去直到满足终止条件，即用户 设定的门槛值或循环次数。

第二步，对地震道时频谱进行平滑。

对地震道的时频谱进行平滑得到平滑后的时频谱tfs(t,ω)，即衰减子波的时频谱，相当于公式1中震源子波频谱和时变衰减函数的乘积。该步骤的平滑运算也可采用众所周知的算法，例如相邻几个点求和再平均。

再由公式2得到近似反射系数的时频谱tfr(t,ω)，

这里，amax为平滑时频谱的最大值，μ是一个微小量，类似于robinson反褶积中的谱白化因子，这里可称为时频谱白化因子。公式2就是时频谱白化的计算公式。

第三步，对反射系数时频谱进行反向匹配追踪，合成高分辨率地震道。

对反射系数时频谱进行反向匹配追踪，得到一系列高分辨率的地震子波，叠加所有的高分辨率地震子波，合成高分辨率地震道。具体地算法如同上述的正向匹配追踪算法，仅是重新应用一遍。

图1显示了根据本发明实施方式的非平稳提高地震分辨率的流程图。

该图说明了非平稳提高地震分辨率流程，数据按顺时针流转，输入数据经过匹配追踪子波分解，计算得到地震道时频谱，对时频谱进行平滑得到白化的时频谱，最后应用时频谱匹配追踪算法得到高分辨率的地震子波，叠加高分辨率地震子波合成高分辨率地震道。

为便于理解本发明实施例的方案及其效果，以下给出一个具体应用示例。本领域技术人员应理解，该示例仅为了便于理解本发明，其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。

应用本发明的方法对我国西南地区的地震资料进行了非平稳提高地震分辨率处理。图2(a)和(b)分别显示了根据本发明一个实施例的非平稳提高分辨率前(a)后(b)的地震剖面图。

图2为处理前后结果的对比图，图2(a)为处理前的地震剖面，图2(b)为处理后的地震剖面。整体比较可以看出，处理后的地震分辨率明显提高，就细节而言，地震剖面的右半部分浅层，在处理前的剖面上隐约表现为两层，但是同向轴不连续，处理后两套同向轴分开，连续性增强。深层右边断层两侧，在处理前的剖面上断层上盘隐约表现为两层，对应的下盘仅表现为一层，处理之后，断层两侧两套地层明显分开，同向轴连续性增强。

因此本发明是一项新的非平稳提高地震分辨率的方法，在常规时间域匹配追踪子波分解的基础上，提出了时频谱匹配追踪子波合成的思路，类比于数字信号的正、逆变换，称之为双向匹配追踪。针对实际地震记录的非平稳特征，在非平稳褶积模型框架下，利用该双向匹配追踪算法，在时频域实现了一种非平稳的提高地震分辨率方法。实际地震资料的应用效果表明，不仅高频段能量得到补偿，而且提高了低频段能量，从而地震资料的相对有效频带得到拓宽，地层细节得到较好的刻画，有效的提高了地震数据的分辨率。因此在油气地震勘探中具有较高的工业实用价值和应用前景。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。