一种地震数据采集方法及系统与流程

本发明涉及地震勘探领域，具体说涉及一种地震数据采集方法及系统。

背景技术：

在地震勘探过程中，常常使用地震数据采集观测系统来进行地震数据的采集。在地震数据采集观测系统炮点位置上发送人工地震波，通过接收并处理人工地震波经地层传输反射后的回传地震波来获取相应的地层数据。为了实现上述功能，地震数据采集观测系统包含生成人工地震波的炮点以及接收回传地震波的检波点。

通常在理论上，炮点的数目越多，对勘探区域的叠加覆盖次数越高，最终获取的地震信号的信噪比和横向分辨率也越高。为了提高地震信号的精度就需要增加炮点的数目。但炮点的增多势必带来地震数据采集观测系统布置成本的上升以及后期所需处理的地震波数据的数据量的增长。

因此，在实际的地质勘探中，往往会根据具体的勘探需求设计包含特定数目的检波点以及炮点的地震数据采集观测系统。以实现相对最优的勘探效果和成本控制。在现有的地震数据采集观测系统中，炮点-检波点排列满足一定规律的规则分布。在采集地震数据时，通过所有检波点分别收集每个炮点的地震数据。

但是基于上述方法设计的地震数据采集观测系统所包含的炮点的数目依然相对较多，架设整个系统的成本依然相对偏高。同时，受野外自然采集条件(如地形、河流、道路、村庄、建筑或海上拖缆转弯处等)限制，在某些情况下地震数据采集观测系统不能完全采集全部地震炮记录。

因此，为了在不影响地震信号的精度前提下进一步降低所需的炮点数目，修复野外客观因素造成的不规则缺失炮记录，需要一种新的地震数据采集方法及系统。

技术实现要素：

为了在不影响地震信号的精度前提下进一步降低所需的炮点数目，本发明提供了一种地震数据采集方法，所述方法包括以下步骤：

创建压缩采集观测系统，其中，所述压缩采集观测系统的检波点均匀分布，对应所述检波点的炮点稀疏排列且分布不均匀；

基于所述压缩采集观测系统获取满足特定分布规律的地震采样数据；

对所述地震采样数据进行重构处理以获取缺失的炮点地震数据从而最终获取完整的地震数据。

在一实施例中，在获取所述地震采样数据的过程中，根据所述压缩采集观测系统设置相应的所述检波点以及所述炮点以采集获取所述地震采样数据。

在一实施例中，在采集获取所述地震采样数据的过程中，基于所述压缩采集观测系统的炮点分布从常规地震数据采集观测系统采集到的地震数据中获取所述地震采样数据。

在一实施例中，在创建所述压缩采集观测系统的过程中，根据常规地震数据采集观测系统构建所述压缩采集观测系统，其中：

所述压缩采集观测系统的检波点分布与所述常规地震数据采集观测系统的检波点分布保持一致；

对所述常规地震数据采集观测系统的炮点分布进行采样以获取所述压缩采集观测系统的炮点分布。

在一实施例中，采用优化伯努利过程分布即抖动伯努利分布作为所述特定分布规律。

在一实施例中，基于所述抖动伯努利分布对所述常规地震数据采集观测系统的炮点分布进行稀疏采样以获取所述压缩采集观测系统的炮点分布。

在一实施例中，在对所述地震采样数据进行重构处理的过程中：

根据所述压缩地震数据采集观测系统的炮点分布以及所述地震采样数据分选生成需补炮道集；

基于所述需补炮道集重构完整炮道集以获取缺失炮道集；

基于所述地震采样数据以及所述缺失炮道集生成所述完整的地震数据。

在一实施例中，采用快速傅氏变换和谱投影梯度重构算法对所述地震采样数据进行重构处理。

本发明还提出了一种地震数据采集系统，所述系统包含按照特定规则均匀分 布的检波点以及与所述检波点对应的分布不均匀且稀疏排列的炮点，其中：

所述检波点的分布与常规的地震数据采集观测系统的检波点分布一致；

所述炮点的分布为所述常规的地震数据采集观测系统的炮点分布在特定分布规律下的采样。

与现有技术相比，本发明地震数据采集方法及系统在不降低数据精度的基础上大大减小炮点数目，其过程简单便于实施，能够有效提高地震数据的采集效率并减少地震数据的采集成本，也可为由于客观因素不能获取规则炮记录的地区提供一种获取完整规则地震资料的手段。

本发明的其它特征或优点将在随后的说明书中阐述。并且，本发明的部分特征或优点将通过说明书而变得显而易见，或者通过实施本发明而被了解。本发明的目的和部分优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的步骤来实现或获得。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是根据本发明一实施例的流程图；

图2是根据本发明一实施例的地震道稀疏采样方式示意图；

图3是一模拟环境下的仿真模拟地层物理模型及炮点、检波器布设示意图；

图4a是一模拟环境下2D物理模拟常规地震数据采集观测系统的炮点布设示意图；

图4b-4d是一模拟环境下根据本发明一实施例的不同采集率的2D物理模拟压缩采集观测系统的炮点布设示意图；

图5a是一模拟环境下常规地震数据采集观测系统的采集的地震炮和道记录位置示意图；

图5b是一模拟环境下根据本发明一实施例的模拟的压缩采集观测系统的地震炮和道记录位置示意图；

图6a是一模拟环境下根据本发明一实施例的压缩采集观测系统采集的炮记录数据体示意图；

图6b是一模拟环境下根据本发明一实施例重构后的炮记录数据体示意图；

图6c是一模拟环境下常规地震数据采集观测系统采集的炮记录数据体示意图；

图7a是一模拟环境下常规地震数据采集观测系统采集的第100炮记录示意图；

图7b是一模拟环境下根据本发明一实施例重构后的第100炮记录示意图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此本发明的实施人员可以充分理解本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程并依据上述实现过程具体实施本发明。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

在地震勘探过程中，常常使用地震数据采集观测系统来进行地震数据的采集。在地震数据采集观测系统炮点位置发送人工地震波，通过接收并处理人工地震波经地层传输反射后的回传地震波来获取相应的地层数据。为了实现上述功能，地震数据采集观测系统包含生成人工地震波的炮点以及接收回传地震波的检波点位置。

通常在理论上，炮点的数目越多，对勘探区域的叠加覆盖次数越高，最终获取的地震信号的信噪比和横向分辨率也越高。为了提高地震信号的精度就需要增加炮点的数目。但炮点的增多势必带来地震数据采集观测系统布置成本的上升以及后期所需处理的地震波数据的数据量的增长。

因此，在实际的地震勘探中，往往会根据具体的勘探需求和实际地震地质情况设计包含特定数目的检波点以及炮点的地震数据采集观测系统。以实现相对最优的勘探效果和成本控制。在现有的常规地震数据采集观测系统中，炮点-检波点排列满足一定规律的规则分布。在采集地震数据时，通过所有检波点分别收集每个炮点的地震数据。

但是基于上述方法设计的常规地震数据采集观测系统所包含的炮点的数目依然相对较多，架设整个系统的成本依然相对偏高。有时受野外自然采集条件(如地形、河流、道路、村庄、建筑或海上拖缆转弯处等)限制，不能完全采集全部地震炮记录。为了在不影响地震信号的精度的前提下进一步降低所需的炮点数 目，本发明基于压缩感知理论提出了一种地震数据采集系统。为便于描述，区别现有技术的地震数据采集系统，在本说明书中，将本发明提出的地震数据采集系统命名为压缩采集观测系统，将现有技术中的地震数据采集系统称为常规地震数据采集观测系统。

压缩感知(Compressed sensing，简称CS)理论是一种介于数学和信息科学之间的全新信号采集、编解码理论。该理论突破了传统信号采集必须满足奈奎斯特-香农(Shannon/Nyquist)采样定理的限制，可以用远少于传统采样定理所需的采样点数或观测点数高质量重构出满足采样定理的原信号或图像。利用压缩感知技术，就可以利用常规地震数据采集观测系统所有炮点中的特定的一部分炮点上的地震数据重构出所有炮点上的地震数据。

这样，在实际勘探过程中，只需采集不规则、不完全地震炮/道数据，再通过后期室内处理拟补缺失地震道/炮，形成规则数据体。就可以在不降低地震信号的精度的前提下减少所需采集地震数据的炮点的数目。

在本发明中，基于压缩感知理论对现有技术中的常规地震数据采集观测系统所需要架构的炮点进行压缩以创建炮点数目相对较少的压缩采集观测系统。这样，相较于常规地震数据采集系统，压缩采集观测系统的炮点数目大大减少。

接下来基于附图来详细描述本发明的方法的执行过程以及本发明的系统的构造过程。附图的流程图中示出各步骤的逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

如图1所示，在本实施例中，首先执行步骤S110创建压缩采集观测系统。为了在不影响地震信号的精度的前提下进一步降低所需的炮点数目，在本实施例中，基于压缩感知理论创建压缩采集观测系统。

具体执行时，首先执行步骤S111，根据具体的勘探需求设计包含特定数目的检波点以及炮点的常规地震数据采集观测系统。在常规地震数据采集观测系统中，炮点-检波点排列满足一定规律的规则分布。在本实施例中，将常规地震数据采集观测系统的炮点-检波点排列分别称为规则检波点分布以及规则炮点分布。

在步骤S111中，分别执行步骤S1111(确定规则检波点分布位置)与步骤S1112(确定规则炮点分布位置)。然后执行步骤S112，确定压缩采集观测系统的检波点分布。在步骤S112中，压缩采集观测系统的检波点分布与常规地震数据采集观测系统的规则检波点分布保持一致。

接下来就需要确定压缩采集观测系统的炮点分布。压缩感知理论表明，如果信号在某个变换域是稀疏或可压缩的，就可以利用一个与变换基不相关的随机测量矩阵将变换系数投影到一个低维空间上，再根据这些少量观测值，通过求解优化问题实现信号的高质量重构。基于上述理论，利用压缩采集观测系统最终获取的各个炮点的数据必须满足一定的分布规律最后才可以高质量重构出完整的炮点数据。

因此，在确定压缩采集观测系统的炮点分布的过程中，在对常规地震数据采集观测系统的炮点分布进行基于特定分布规律的采样以获取压缩采集观测系统的炮点分布。

在本实施例中，采用抖动伯努利(Bernoulli)过程分布作为所述特定分布规律。执行步骤S113，基于抖动伯努利过程分布对常规地震数据采集观测系统的炮点分布位置进行稀疏采样以获取压缩采集观测系统的炮点分布。满足抖动伯努利分布规律的稀少炮点分布可有效控制实际炮点的分布范围，避免缺失炮位置过于集中，提高缺失数据重构质量。

具体到一应用例中，设P是一个稀疏采样因子，它表示将需要采集的完整地震道Nt每P道分成一组，每组有1道被采样，被采样地震道的随机数为1，抖动稀疏采样道数Ns为随机数1的累加。再假设Nt是P的倍数，以确保采样地震道数N_s＝N_t/P是整数，此外稀疏采样率η＝N_s/N_t(用分数或百分数表示)。

图2显示满足抖动Bernoulli分布规律的地震道稀疏采样方式示意图。在图2中，每个三角形代表一个地震道，共有20个地震道。在压缩采集1/5数据的情况下，20个地震道分成4组(竖线示意分组情况)，每组由5个地震道组成，在每组中采集1道，总计采集总道数的1/5，即只采集4个地震道(采集地震道用实心倒三角表示)，再用采集的这4个地震道数据重构完整20道地震记录。

这样，最终获取的压缩采集观测系统的检波点均匀分布(为常规地震数据采集观测系统的检波点分布)，对应所述检波点的炮点稀疏排列且分布不均匀(相较与常规地震数据采集观测系统的炮点分布，炮点数目大大减少)。

压缩采集观测系统创建完毕后就可以执行步骤S120，采集地震数据步骤，基于压缩采集观测系统获取满足特定分布规律的地震采样数据。

在本实施例的步骤S120中，根据压缩采集观测系统设置相应的检波点以及炮点以获取地震采样数据。

本实施例中，为了与S133重构完整记录相比较，可以在执行步骤S111后，执行S140直接采集常规的完整地震数据。当然的，压缩地震数据也可以基于现有的，已经完成的常规地震数据采集观测系统的完整地震数据，进行压缩采样获取。即在采集获取地震采样数据的过程中，基于压缩采集观测系统的炮点分布从常规地震数据采集观测系统采集到的地震数据中获取地震采样数据。

在野外地震数据采集过程中，地震数据在空间采集上往往会受到自然采集条件(如地形、河流、道路、村庄、建筑或海上拖缆转弯处等)的限制，会缺少地震炮/道，沿检波器方向或震源方向采集的数据体不规则或不满足Shannon-Nyquist采样定理。在上述情况下，就可以基于压缩采集观测系统的炮点分布与常规地震数据采集观测系统的炮点分布的对应关系对不能用常规地震数据采集观测系统获取的地震数据进行稀疏采样以期获取完整规则地震采样数据。

当获取到压缩地震采样数据后就可以执行步骤S130，重构缺失地震数据步骤，对地震采样数据进行重构处理以获取缺失的炮点的地震数据从而最终获取完整的地震数据。在本实施例中，采用快速傅氏变换(Fast Fourier Transformation，FFT)和谱投影梯度重构算法(SPGL1)对地震采样数据进行重构处理。

在步骤S130中，首先执行步骤S131，生成需补炮道集步骤，根据压缩采集观测系统上分布的稀疏采样地震炮位置得到的地震炮数据分选生成需补炮道集；

然后执行步骤S132，获取完整炮道集步骤，对需补炮道集应用快速傅氏变换(Fast Fourier Transformation，FFT)和谱投影梯度重构算法(SPGL1)进行缺失炮道集数据重构处理，以获取完整炮道集；

最后执行步骤S133，获取完整地震炮记录步骤，基于完整炮道集分选生成完整的地震炮记录。

接下来以一具体的模拟仿真实例来描述本发明的方法及系统的应用过程及效果。在一仿真环境中，图3为物理模型及炮点、检波器布设示意图。在图3中，纵向上的坐标为地层深度以及地震波在不同深度的地层的传播速度示意。最上方的横向坐标为检波点以及炮点布设示意，其中，检波点固定(图中上三角表示)，炮点移动(图中下三角表示)。

为了比较常规采集设计与压缩采集观测系统设计效果，首先针对图3所示的仿真模型设计常规2D物理模拟常规地震数据采集观测系统，炮点位于检波点分布的范围内，炮间距10m，检波点距10m，采集256道，256炮，1mm采样，5000 个样点。一道上的炮点位置如图4a，横坐标上的点表示每一道上需采集的炮点位置。炮点数nz＝256，炮点位置布满横坐标以致在图4a的横坐标上显示为一条实心黑线。

设计2D物理模拟压缩采集观测系统，根据压缩感知理论，选取满足抖动Bernoulli随机稀疏采样方式的压缩采集1/2炮的观测系统，每道上的炮点位置如图4b，炮点数nz＝128；压缩采集1/3炮的观测系统，每道上的炮点位置如图4c，炮点数nz＝85；压缩采集1/4炮的观测系统，每道上的炮点位置如图4d，炮点数nz＝64。通过比较图4a-4d中横向坐标上的炮点位置的点的稀疏程度以及对应的炮点数不难看出，图4a-4d中炮点数目依次减少。

以图4b压缩采集一半炮记录的2D物理模拟实验为例说明重构效果。本试验采集的地震炮和道记录位置用平面网格图显示，如图5a以及5b所示，横坐标为地震道，纵坐标为地震炮。每一网格点对应着相应的地震炮和道记录位置。图中黑线指示第100炮位置。图5a显示用常规采集观测系统采集全部炮记录的全炮网格，图5b显示用新的压缩采集观测系统压缩采集常规一半炮记录的平面网格，采集炮点位置由满足抖动Bernoulli随机分布规律点来确定。

综合图4a-4d以及图5a、5b可以明显看出，根据本发明的压缩采集观测系统所需的炮点数目大大减少。

对用压缩采集方法获取的一半炮记录(图4b所示炮位置)的数据体如图6a所示。应用FFT和谱投影梯度重构算法(SPGL1)对缺失炮记录进行重构，重构后的炮记录数据体如图6b所示，图6c为常规观测系统采集(图4a所示炮位置)的全部炮数据体。重构的图6b数据体较图6a数据体成像清晰度和精度有了较大改善且图6b与图6c图形特征几乎一样。由此证明重构过程的可行性以及有效性。

图7a为在上述模拟环境下常规地震数据采集观测系统采集的第100炮记录示意图，图7b为在上述模拟环境下用压缩采集1/2炮数据重构的第100炮记录。对比图7a以及图7b，几乎看不出二者的差别。由此进一步证明重构过程的可行性以及有效性。

综合图6a-6c以及图7a、7b可以明显看出相较与重构前的炮点数据，根据本发明重构后的炮点数据的精度、完整度都大大提高。根据本发明重构后的炮点数据可以达到现有技术中炮点数据的精度以及完整度。由此证明本发明的重构过程的可行性和有效性，从而说明本发明的方法以及系统的可行性以及有效性。

综上，与现有技术相比，本发明地震数据采集方法及系统在不降低数据精度的基础上大大减小炮点数目，其过程简单便于实施，能够有效提高地震数据的收集效率并减少地震数据的收集成本，也可为由于客观因素不能获取规则炮记录的地区提供一种获取完整规则地震资料的手段。

虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。本发明所述的方法还可有其他多种实施例。在不背离本发明实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变或变形，但这些相应的改变或变形都应属于本发明的权利要求的保护范围。