一种提高地震资料分辨率的方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于地球物理勘探领域，涉及多次波发育地震资料的叠前处理，具体是一 种提高地震资料分辨率的方法。
【背景技术】
[0002] 地震资料中的多次波一直是困扰地震勘探数据处理以及解释的棘手难题。为了消 除多次波对一次反射波成像的影响，传统数据处理中将其视为噪音，在偏移成像前需要对 其进行压制处理。
[0003] 为了适应精细勘探的发展，深入挖掘及利用不同地震波场中蕴含的地下构造信息 成为一种新的发展趋势。由于多次波也是来自地下界面的真实反射，与一次波相比，多次波 具有地下传播路径长、覆盖区域广及反射角度小的特点。近年来，不同于传统处理中将多次 波视为噪音进行去除，国内外地球物理专家和学者将多次波作为有效信号，对多次波的有 效利用进行了深入的研宄。但是现有技术中，对多次波的有效利用仅局限于利用多次波成 像获取地下更丰富的地下构造信息，对多次波信息的有效利用尚存在较大的发展空间。
[0004] 另外，野外地震资料受采集因素（如海上地震勘探中震源激发产生的气泡效应及 其他采集因素）影响，采集的资料分辨率较低，因此数据处理中需要进行反褶积来提高地 震资料的分辨率。然而，传统反褶积处理技术及其改进技术都是基于一定的子波相位和反 射系数假设条件，基于反褶积理论通过压缩子波实现地震数据分辨率的提高。该类方法存 在以下不足：1)假设条件在实际应用中很难满足，严重影响了传统反褶积方法在工业生产 中的应用效果；2)准确提取地震子波是传统反褶积实现的前提，但是子波提取方法多基于 特定假设且受地质复杂性等多种因素影响，提取的子波无法适应复杂地质条件下高精度处 理的需求；3)传统反褶积模型基于反褶积理论，仅考虑了地震数据的纵向分辨率，忽视了 对地震数据的空间约束，对复杂地质条件适应性差。
【发明内容】
[0005] 针对上述技术难题，本发明的目的在于提供一种提高地震资料分辨率的方法，目 的在于：1)深入挖掘地震数据中多次波有效信息；2)解决传统反褶积方法中由于无法满足 子波相位和反射系数假设、子波提取不准确对提高地震资料分辨率的影响。
[0006] 依据本发明的技术方案，一种提高地震资料分辨率的方法包括以下步骤：
[0007] 1)对采集的地震资料采用拉东变换进行数据规则化，为一次波估计和聚焦变换准 备输入数据；
[0008] 2)利用表层多次波去除方法（SRME)从地震数据中提取一次波估计，并利用估计 的一次波构建正聚焦变换算子F ;
[0009] F = G-1= ΔΡ_1 (1)
[0010] 式中，G是反聚焦变换算子，ΔP是一次波估计对应的Berhout数据矩阵（Berkhout 数据矩阵是指由Berkhout提出的用于描述地震波传播的频率域数据矩阵，以下简称数据 矩阵）；
[0011] 3)利用正聚焦变换算子对地震数据进行正聚焦变换，多次波实现降阶并表现为原 始数据的多维子波反褶积；
[0012] 按照下式进行正聚焦变换：
[0013] Q = FP = ΔΡ_1Ρ = I+AP (2)
[0014] 式中，P = ΔΡ+Μ，是地震数据对应的数据矩阵;M = (ΔΡΑ)Ρ，表示多次波数据矩 阵;A是地表相关加权算子；Q是正聚焦变换结果；I = Λ F1 Λ Ρ，表示聚焦域内位于原点周 围的一次波聚焦能量；多次波则恢复为原始数据的加权，表示为AP ;该过程实现了多次波 的降阶。
[0015] 根据波场传播（WRW)模型，地表算子A表不如下：
[0016] A=EST1IT (3)
[0017] 式中，S+为下行的震源波场数据矩阵，每一列代表一个子波震源向量；IT为自由地 表反射系数矩阵，可将R_表示为负的单位矩阵-1，因此，
[0018] A = -[S+] (4)
[0019] 式中，算子A的每一列表示负的反子波频率域向量，在时间域内表示为子波反褶 积滤波器。
[0020] 在计算过程中每一炮都参与运算，根据式（3)结合反褶积理论可知，式（2)中第二 项由多次波恢复的数据相当于对原始数据进行了多维子波反褶积。利用该多维子波反褶积 模型通过提取多次波恢复的数据即可达到提高地震数据分辨率的目的。
[0021] 4)对聚焦域结果和地震数据分别进行τ -P正变换，将聚焦域内一次波和多次波 映射到不同的分布区域；
[0022] τ -P域转换将一次波映射到截距时间τ = 〇处的直线上，多次波则表现为位于 τ >〇区域具有一定曲率的椭圆，有效避免了一次波和多次波能量在聚焦域内的干涉，利于 高分辨率数据的提取；步骤4)所述的τ -P正变换采用的是高分辨率τ -P正变换，该方法 能够在有效提高τ -P变换精度、更好的实现数据保幅的同时有效压制聚焦域内的随机噪 音。
[0023] 5)利用自适应匹配滤波方法对聚焦域数据和地震数据的正τ -P变换结果进行自 适应匹配，分离出τ -P域内由多次波恢复的高分辨率数据；
[0024] 步骤5)所述的自适应匹配滤波方法采用的是引入整形正则化的非稳态回归自适 应匹配滤波方法。相比传统的匹配滤波方法，该方法考虑了滤波系数的空间变化，不需要进 行分时窗处理，整形正则化避免了不稳定问题的产生，该方法对应的目标函数表示如下：
[0025]
(5)
[0026] 式中，X是多维空间坐标，p' (X)是聚焦域响应，Pk(X)是由地震数据经不同空间 移动得到的序列，ak是滤波系数，S是正则化算子，λ是正则化系数。
[0027] 6)将分离的高分辨率数据进行τ -P反变换得到利用多次波获取的高分辨率数 据，实现原始数据的高分辨率转换。
[0028] 本发明的有益效果是：1)从利用多次波提高地震数据分辨率角度出发，通过深入 挖掘多次波中蕴含的有效信息开辟了新的多次波应用领域。2)相比传统反褶积模型，本发 明基于波动理论推导得出的多维子波反褶积模型不存在传统反褶积方法中的各种子波相 位和反射系数假设；不需要提取子波；基于波动理论推导得到，可以适用于任意复杂地质 情况；每一道输出结果中所有炮记录都参与了运算，从空间上加以约束，在提高纵向分辨率 的同时可以很好的改善数据的横向分辨率；因此，本发明相比现有技术能够更好的实现地 震资料分辨率的提高。
【附图说明】
[0029] 图1为本发明提高地震资料分辨率方法流程图
[0030] 图2为应用本发明得到的模型处理结果
[0031] 图2 (a)为原始单炮记录；
[0032] 图2 (b)为利用SRME提取的一次波估计；
[0033] 图2(c)为正聚焦变换结果；
[0034] 图2 (d)为聚焦域结果的τ -P域映射；
[0035] 图2 (e)为原始单炮记录的τ -P域映射；
[0036] 图2 (f)为τ -P域内利用匹配滤波提取的多次波恢复响应；
[0037] 图2 (g)为反τ -P变换得到的利用多次波构建的高分辨率数据；
[0038] 图3为模型数据的多炮叠加结果对比图
[0039] 图3 (a)为原始数据的叠加结果；
[0040] 图3(b)为传统反褶积后数据的叠加结果；
[0041] 图3(c)为利用多次波的多维子波反褶积后数据的叠加结果；
[0042] 图4为模型数据的多炮叠加结果的振幅谱对比图
[0043] 图4(a)为原始数据叠加结果的振幅谱；
[0044] 图4(b)为传统反褶积后数据叠加结果的振幅谱；
[0045] 图4(c)为利用多次波的多维子波反褶积后数据叠加结果的振幅谱；
[0046] 图5为应用本发明得到的实际资料处理结果
[0047] 图5 (a)为原始数据近偏移距剖面；
[0048] 图5 (b)为应用本发明得到的高分辨率数据的近偏移距剖面。
【具体实施方式】
[0049] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。
[0050] 图1是本发明所述的一种提高地震资料分辨率方法的基本流程图，包括以下步 骤：
[0051] SlOl :对采集的地震资料采用拉东变换进行数据规则化，为一次波估计和聚焦变 换准备输入数据；
[0052] S102 :利用表层多次波去除方法（SRME)从地震数据中提取一次波估计，并利用估 计的一次波构建正聚焦变换算子F ;
[0053] S103 :利用正聚焦变换算子对地震数据进行正聚焦变换，多次波实现降阶并表现 为原始数据的多维子波反褶积；
[0054] S104 :对聚焦域结果和地震数据分别进行τ -P正变换，将聚焦域内一次波和多次 波映射到不同的分布区域；
[0055] S105 :利用自适应匹配滤波方法对聚焦域数据和地震数据的正τ -P变换结果进 行自适应匹配，分离出τ -P域内由多次波恢复的高分辨率数据；
[0056] S106 :将分离的高分辨率数据进行τ -P反变换得到利用多次波获取的高分辨率 数据，实现原始数据的高分辨率转换。
[0057] 为测试方法的可行性与优越性，对三层平层模型采用正演模拟产生的含多次波地 震数据进行了测试（如图2所示）。下面将结合附图和具体实施例对本发明的具体实施过 程进行详细阐述：
[0058] 1)获取规则化数据，为一次波估计和聚焦变换准备输入数据（如图2(a)所示）。 由图可见，受子波旁瓣影响，两界面对应的一次反射能量产生干涉，分辨率较低，同相轴较 难分辨，深层多次波能量也存在同样问题。
[0059] 2)对每一道数据进行傅里叶变换，构建频率域Berkhout数据矩阵，利用表层多次 波去除方法（SRME)从输入数据中提取一次波估计（如图2(b)所示），然后利用估计的一次 波根据式（1)构建正聚焦变换算子F。
[0060] F = G^1=AP-1 (1)
[0061] 式中，G是反聚焦变换算子，Δ P是一次波估计对应的Berhout数据矩阵。
[0062] 3)利用正聚焦变换算子对地震数据进行正聚焦变换（如图2 (c)所示），多次波实 现降阶并表现为原始数据的多维子波反褶积。
[0063] 本步骤按照下列方式完成：
[0064] 聚焦变换的正反变换表达式表示如下：
[0065] Q = FP 正聚焦变换 （2a)
[0066] P = GQ 反聚焦变换 （2b)
[0067] 式中，矩阵P表示地震数据对应的数据矩阵，Q是正聚焦变换结果，聚焦变换定义 为每