本申请涉及地震探勘处理技术领域，特别涉及一种拾取地震波初至的方法及装置。
背景技术：
在地震勘探中，将从炮点激发并最先到达检波点的地震波称为初至波，并将初至波的到达时间称为地震波初至时间，一般也可以简称为初至。地震波初至拾取就是要确定地震道上纯噪音信号与噪音和有效波叠加信号之间的分界时刻。
在地震数据处理中折射波静校正、层析静校正等地震勘探技术都要用到地震波初至信息，地震波初至拾取的质量在很大程度上影响静校正计算的精度和质量。而静校正的应用效果直接影响地震数据分辨率的提高，因此，更精确地拾取初至对于地震数据分辨率的提高非常重要。地震勘探野外采集时由于地表条件复杂变化，采集到的地震数据背景噪音强，初至信息往往被强能量噪音掩盖，尤其是远偏移距的初至，这将在很大程度上降低常规初至自动拾取初至的精度和效率，人工修改初至的工作量将会大量增加，尤其是对于大数据量初至的拾取，需要花费巨大的人力。
目前，现有技术中拾取地震波初至的方法主要有两类：一类是基于单一地震道初至波特征的方法，如最大能量法、能量比值法、分形维法以及神经网络法等；另一类是基于多道地震道初至波特征的方法，如相关法和图像法。其中，最大能量法是将地震道上能量最大的点作为地震波初至；能量比值法是选取某一特定的地震属性道，然后根据相邻前、后时窗口的属性值比值(如振幅绝对值、波形长度、振幅包络等)特征来确定地震波初至的位置；分形维法通过统计地震道曲线的分形维数特征来识别地震波初至的位置；神经网络法是利用多种地震道初至波属性特征来识别初至；相关法是利用相邻地震道的初至波的相似性特征来拾取初至；图像法是将地震资料进行灰度化处理，然后利用图像处理技术(如边缘检测技术)来识别地震波初至。
发明人发现现有技术中至少存在如下问题：针对信噪比较低、视速度剧烈变化的地震数据，现有的初至拾取技术得到的初至精度比较低。
技术实现要素：
本申请实施例的目的是提供一种拾取地震波初至的方法及装置，以提高所拾取的地震波初至的精度。
为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种拾取地震波初至的方法及装置是这样实现的：
一种拾取地震波初至的方法，提供有目的工区的共炮点道集数据，以及所述共炮点道集数据中多个地震道数据分别对应的初始时窗范围和偏移距；所述方法包括：
从所述初始时窗范围中确定所述多个地震道数据的满足指定条件的第一初至集合；
对所述第一初至集合中多个第一初至分别对应的视速度和所述多个地震道数据分别对应的偏移距进行拟合处理，并根据拟合结果确定所述多个地震道数据分别对应的目标时窗范围，并基于所述目标时窗范围确定所述多个地震道数据的第二初至集合，迭代确定目标时窗范围的步骤和确定第二初至集合的步骤，直至所述第二初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值；
基于所述第二初至集合确定所述多个地震道数据分别对应的最终时窗范围，并基于所述最终时窗范围确定所述多个地震道数据的目标初至集合，以使得所述目标初至集合满足所述指定条件，且所述目标初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值。
优选方案中，所述指定条件包括：初至对应的视速度在预设视速度范围内；所述从所述初始时窗范围中确定所述多个地震道数据的满足指定条件的第一初至集合，包括：
基于所述初始时窗范围，确定所述多个地震道数据的初始初至集合；
基于所述多个地震道数据分别对应的偏移距，确定所述初始初至集合中指定初至对应的视速度；
当所述指定初至对应的视速度在预设视速度范围内，将所述指定初至加入所述第一初至集合。
优选方案中，所述基于所述初始时窗范围，确定所述多个地震道数据的初始初至集合，包括：
在所述多个地震道数据中指定地震道数据对应的初始时窗范围内，移动预设时窗窗长的时窗，并计算所述指定地震道数据中在当前时窗位置处的地震道子数据对应的偏斜度和峰度；其中，所述移动的步长为所述指定地震道数据的采样间隔；
根据所述当前时窗位置处的地震道子数据对应的偏斜度和峰度，分别确定所述指定地震道数据对应的偏斜度曲线和峰度曲线；
确定所述偏斜度曲线的偏斜度极大值点和峰度曲线的峰度极大值点；
计算所述偏斜度曲线中在所述偏斜度极大值点之前的时间样点处的偏斜度曲线斜率，以及计算所述峰度曲线中在所述峰度极大值点之前的时间样点处的峰度曲线斜率；其中，偏斜度曲线斜率或峰度曲线斜率分别与时间样点一一对应；
将多个所述偏斜度曲线斜率和多个所述峰度曲线斜率中斜率最大的曲线斜率对应的时间样点的时间作为所述指定地震道数据的初至。
优选方案中，采用下述公式分别计算所述指定地震道数据中在当前时窗位置处的地震道子数据对应的偏斜度和峰度：
其中，s和k分别表示所述指定地震道数据中在当前时窗位置处的地震道子数据对应的偏斜度和峰度，xi表示所述地震道子数据中第i个时间样点的振幅值，n表示所述地震道子数据的时间样点的数量，
优选方案中，所述对所述第一初至集合中多个第一初至分别对应的视速度和所述多个地震道数据分别对应的偏移距进行拟合处理，包括：
从所述多个地震道数据分别对应的偏移距中获取所述第一初至集合中的多个第一初至分别对应的偏移距；其中，所述地震道数据、初至、偏移距和视速度一一对应；
当所述第一初至集合中相邻两个地震道的第一初至对应的视速度之间的差值的绝对值小于预设视层速度阈值时，将所述相邻两个地震道的第一初至分别对应的地层层位作为同一地层层位，并将属于同一地层层位的第一初至构成的集合作为一个第一初至子集，得到所述第一初至集合中的多个第一初至子集；
分别对所述多个第一初至子集的第一初至对应的偏移距和视速度进行多项式拟合处理，得到多个分段拟合曲线，并分别确定所述多个分段拟合曲线中相邻两个分段拟合曲线之间的交点；
当所述交点对应的视速度与指定相邻交点对应的视速度之间的差值的绝对值小于所述预设视层速度阈值时，将所述交点对应的初至作为新的第一初至，得到新的第一初至集合，生成所述新的第一初至集合对应的多个新的分段拟合曲线；其中，所述指定相邻交点对应的视速度表示与所述交点对应的地震道相邻的地震道的第一初至对应的视速度。
优选方案中，所述根据拟合结果确定所述多个地震道数据分别对应的目标时窗范围，包括：
根据所述多个新的分段拟合曲线，确定所述多个地震道数据的拟合初至集合；
采用下述表达式确定所述多个地震道数据中的地震道数据对应的目标时窗范围：
其中，δti表示所述多个地震道数据中第i个地震道数据对应的目标时窗范围，fbti表示所述第i个地震道数据的拟合初至，
优选方案中，所述基于所述目标时窗范围确定所述多个地震道数据的第二初至集合，包括：
针对所述多个地震道数据中指定地震道数据，获取所述指定地震道数据中在所述指定地震道数据对应的目标时窗范围内的第一指定地震道子数据；
计算所述第一指定地震道子数据中的多个时间样点分别对应的第一长短时窗能量均值比；
将多个所述第一长短时窗能量均值比中数值最大的第一长短时窗能量均值比对应的时间样点的时间作为所述指定地震道数据的第二初至；
基于所述指定地震道数据的第二初至，确定所述第二初至集合。
优选方案中，采用下述公式计算所述指定地震道子数据中的时间样点对应的长短时窗能量均值比：
其中，ai表示所述指定地震道子数据中的第i个时间样点对应的长短时窗能量均值比，α表示稳定因子，xp表示所述指定地震道子数据中在长时窗窗长为n1的滑动时窗范围内的第p个时间样点的振幅值，xq表示所述指定地震道子数据中在长时窗窗长为n2的滑动时窗范围内的第q个时间样点的振幅值，c表示所述指定地震道子数据中n个时间样点的能量的平均值，xt表示所述指定地震道子数据中第t个时间样点的振幅值，n表示所述指定地震道子数据中的时间样点的数量。
优选方案中，所述迭代确定目标时窗范围的步骤和确定第二初至集合的步骤，直至所述第二初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值，包括：
当所述第二初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值大于或等于预设时差阈值时，将所述目标时窗范围作为新的初始时窗范围，并生成所述多个地震道数据对应的新的目标时窗范围以及新的第二初至集合，直至所述新的第二初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值或者迭代次数等于预设迭代次数，并将所述新的第二初至集合重新作为所述共炮点道集数据的第二初至集合。
优选方案中，所述预设迭代次数包括：1～3。
优选方案中，所述基于所述第二初至集合确定所述多个地震道数据分别对应的最终时窗范围，包括：
从所述多个地震道数据分别对应的偏移距中获取所述第二初至集合中的多个第二初至分别对应的偏移距；其中，所述地震道数据、初至、偏移距和视速度一一对应；
对所述第二初至集合中多个第二初至以及所述多个第二初至分别对应的偏移距进行多项式拟合处理，得到所述多个地震道数据的目标初至模型；
根据所述目标初至模型，采用下述公式确定所述多个地震道数据中的地震道数据对应的最终时窗范围：
其中，δt'i表示所述多个地震道数据中第i个地震道数据对应的最终时窗范围，fbt'i表示所述目标初至模型中第i个地震道数据的初至，
优选方案中，所述基于所述最终时窗范围确定所述多个地震道数据的目标初至集合，以使得所述目标初至集合满足所述指定条件，且所述目标初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值，包括：
针对所述多个地震道数据中指定地震道数据，获取所述指定地震道数据中在所述指定地震道数据对应的最终时窗范围内的第二指定地震道子数据；
计算所述第二指定地震道子数据中的多个时间样点分别对应的第二长短时窗能量均值比；
将多个所述第二长短时窗能量均值比中数值最大的第二长短时窗能量均值比对应的时间样点的时间作为所述指定地震道数据的第三初至，并基于所述指定地震道数据的第三初至，确定所述第三初至集合；
从所述第三初至集合中确定所述目标初至集合，以使得所述目标初至集合满足所述指定条件，且所述目标初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值。
一种拾取地震波初至的装置，所述装置提供目的工区的共炮点道集数据，以及所述共炮点道集数据中多个地震道数据分别对应的初始时窗范围和偏移距；所述装置包括：第一初至集合确定模块、第二初至集合确定模块和目标初至集合确定模块；其中，
所述第一初至集合确定模块，用于从所述初始时窗范围中确定所述多个地震道数据的满足指定条件的第一初至集合；
所述第二初至集合确定模块，用于对所述第一初至集合中多个第一初至分别对应的视速度和所述多个地震道数据分别对应的偏移距进行拟合处理，并根据拟合结果确定所述多个地震道数据分别对应的目标时窗范围，并基于所述目标时窗范围确定所述多个地震道数据的第二初至集合，迭代确定目标时窗范围的步骤和确定第二初至集合的步骤，直至所述第二初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值；
所述目标初至集合确定模块，用于基于所述第二初至集合确定所述多个地震道数据分别对应的最终时窗范围，并基于所述最终时窗范围确定所述多个地震道数据的目标初至集合，以使得所述目标初至集合满足所述指定条件，且所述目标初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值。
本申请实施例提供了一种拾取地震波初至的方法及装置，可以从所述初始时窗范围中确定所述多个地震道数据的满足指定条件的第一初至集合；可以对所述第一初至集合中多个第一初至分别对应的视速度和所述多个地震道数据分别对应的偏移距进行拟合处理，并根据拟合结果确定所述多个地震道数据分别对应的目标时窗范围，并基于所述目标时窗范围确定所述多个地震道数据的第二初至集合，迭代确定目标时窗范围的步骤和确定第二初至集合的步骤，直至所述第二初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值；可以基于所述第二初至集合确定所述多个地震道数据分别对应的最终时窗范围，并基于所述最终时窗范围确定所述多个地震道数据的目标初至集合，以使得所述目标初至集合满足所述指定条件，且所述目标初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值。如此，针对信噪比较低、视速度剧烈变化的地震数据，可以提高所拾取的地震波初至的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一种拾取地震波初至的方法实施例的流程图；
图2是本申请拾取地震波初至的装置实施例的组成结构图。
具体实施方式
本申请实施例提供一种拾取地震波初至的方法及装置。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了一种拾取地震波初至的方法。所述拾取地震波初至的方法提供有目的工区的共炮点道集数据，以及所述共炮点道集数据中多个地震道数据分别对应的初始时窗范围和偏移距。
在本实施方式中，可以通过地震勘探和数据采集的方式，获取所述目的工区的共炮点道集数据。其中，所述共炮点道集数据可以是信噪比较低、视速度剧烈变化的地震数据。
在本实施方式中，所述共炮点道集数据中每一个地震道数据对应的初始时窗范围可以是从实际地震记录的开始时间至实际地震记录的终止时间的时间范围。例如，地震记录的时间长度为3秒，所述初始时窗范围可以是从0秒至3秒的时间范围。
在本实施方式中，可以从实际地震记录数据中获取所述共炮点道集数据中每一个地震道数据对应的偏移距。
图1是本申请一种拾取地震波初至的方法实施例的流程图。如图1所示，所述拾取地震波初至的方法，包括以下步骤。
步骤s101：从所述初始时窗范围中确定所述多个地震道数据的满足指定条件的第一初至集合。
在本实施方式中，所述指定条件可以包括：初至对应的视速度在预设视速度范围内。
在本实施方式中，所述预设视速度范围可以为100米/秒～10000米/秒。
在本实施方式中，从所述初始时窗范围中确定所述多个地震道数据的满足指定条件的第一初至集合，具体可以包括，可以基于所述初始时窗范围，确定所述多个地震道数据的初始初至集合。可以基于所述多个地震道数据分别对应的偏移距，确定所述初始初至集合中指定初至对应的视速度。当所述指定初至对应的视速度在预设视速度范围内，可以将所述指定初至加入所述第一初至集合。其中，所述指定初至可以是所述初始初至集合中任一初至。
在本实施方式中，基于所述多个地震道数据分别对应的偏移距，确定所述初始初至集合中指定初至对应的视速度，具体可以包括，可以将所述多个地震道数据中指定地震道数据对应的偏移距除以所述指定地震道数据对应的指定初至，可以得到所述指定地震道数据对应的视速度。其中，所述指定地震道数据与所述指定初至、视速度、偏移距一一对应。如此，所述指定地震道数据对应的视速度为所述初始初至集合中指定初至对应的视速度。
步骤s102：对所述第一初至集合中多个第一初至分别对应的视速度和所述多个地震道数据分别对应的偏移距进行拟合处理，并根据拟合结果确定所述多个地震道数据分别对应的目标时窗范围，并基于所述目标时窗范围确定所述多个地震道数据的第二初至集合，迭代确定目标时窗范围的步骤和确定第二初至集合的步骤，直至所述第二初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值。
在本实施方式中，基于所述初始时窗范围，确定所述多个地震道数据的初始初至集合，具体可以包括以下五个步骤：
(1)可以在所述多个地震道数据中指定地震道数据对应的初始时窗范围内，移动预设时窗窗长的时窗，并可以计算所述指定地震道数据中在当前时窗位置处的地震道子数据对应的偏斜度和峰度；其中，所述移动的步长为所述指定地震道数据的采样间隔；所述移动的顺序可以是按照时间由小到大或由大到小的顺序。所述指定地震道数据可以是所述多个地震道数据中任一地震道数据。
(2)根据所述当前时窗位置处的地震道子数据对应的偏斜度和峰度，可以分别确定所述指定地震道数据对应的偏斜度曲线和峰度曲线。
(3)可以确定所述偏斜度曲线的偏斜度极大值点和峰度曲线的峰度极大值点。
(4)可以计算所述偏斜度曲线中在所述偏斜度极大值点之前的时间样点处的偏斜度曲线斜率，以及计算所述峰度曲线中在所述峰度极大值点之前的时间样点处的峰度曲线斜率。其中，偏斜度曲线斜率或峰度曲线斜率分别与时间样点一一对应。
(5)可以将多个所述偏斜度曲线斜率和多个所述峰度曲线斜率中斜率最大的曲线斜率对应的时间样点的时间作为所述指定地震道数据的初至。
在本实施方式中，所述预设时窗窗长可以为0.1秒～0.3秒。
在本实施方式中，可以采用下述公式分别计算所述指定地震道数据中在当前时窗位置处的地震道子数据对应的偏斜度和峰度：
其中，s和k分别表示所述指定地震道数据中在当前时窗位置处的地震道子数据对应的偏斜度和峰度，xi表示所述地震道子数据中第i个时间样点的振幅值，n表示所述地震道子数据的时间样点的数量，
在本实施方式中，对所述第一初至集合中多个第一初至分别对应的视速度和所述多个地震道数据分别对应的偏移距进行拟合处理，具体可以包括以下四个步骤：
(1)可以从所述多个地震道数据分别对应的偏移距中获取所述第一初至集合中的多个第一初至分别对应的偏移距；其中，所述多个地震道数据中地震道数据、初至、偏移距和视速度一一对应。
(2)当所述第一初至集合中相邻两个地震道的第一初至对应的视速度之间的差值的绝对值小于预设视层速度阈值时，可以将所述相邻两个地震道的第一初至分别对应的地层层位作为同一地层层位，并将属于同一地层层位的第一初至构成的集合作为一个第一初至子集，得到所述第一初至集合中的多个第一初至子集。如此，不属于同一地层层位的第一初至将分配至不同的第一初至子集中。其中，所述预设视层速度阈值的取值范围可以为500～1000m/s。
(3)分别对所述多个第一初至子集的第一初至对应的偏移距和视速度进行多项式拟合处理，得到多个分段拟合曲线，并分别确定所述多个分段拟合曲线中相邻两个分段拟合曲线之间的交点。
(4)当所述交点对应的视速度与指定相邻交点对应的视速度之间的差值的绝对值小于所述预设视层速度阈值时，将所述交点对应的初至作为新的第一初至，得到新的第一初至集合，生成所述新的第一初至集合对应的多个新的分段拟合曲线；其中，所述指定相邻交点对应的视速度表示与所述交点对应的地震道相邻的地震道的第一初至对应的视速度。
在本实施方式中，所述多项式拟合处理可以包括线性拟合处理、双曲线拟合处理和三次曲线拟合处理等等。具体地，可以分别采用这三种拟合处理方式对第一初至子集的第一初至对应的偏移距和视速度进行拟合处理，分别得到拟合误差结果，可以选取最小拟合误差值对应的拟合处理方式作为所述多项式拟合处理的目标拟合处理方式。
在本实施方式中，根据拟合结果确定所述多个地震道数据分别对应的目标时窗范围，具体可以包括，根据所述多个新的分段拟合曲线，可以确定所述多个地震道数据的拟合初至集合。可以采用下述表达式确定所述多个地震道数据中的地震道数据对应的目标时窗范围：
其中，δti表示所述多个地震道数据中第i个地震道数据对应的目标时窗范围，fbti表示所述第i个地震道数据的拟合初至，
在本实施方式中，基于所述目标时窗范围确定所述多个地震道数据的第二初至集合，具体可以包括，针对所述多个地震道数据中指定地震道数据，可以获取所述指定地震道数据中在所述指定地震道数据对应的目标时窗范围内的第一指定地震道子数据。可以计算所述第一指定地震道子数据中的多个时间样点分别对应的第一长短时窗能量均值比。可以将多个所述第一长短时窗能量均值比中数值最大的第一长短时窗能量均值比对应的时间样点的时间作为所述指定地震道数据的第二初至。可以基于所述指定地震道数据的第二初至，确定所述第二初至集合。其中，所述指定地震道数据可以是所述多个地震道数据中任一地震道数据。
在本实施方式中，可以采用下述公式计算所述指定地震道子数据中的时间样点对应的长短时窗能量均值比：
其中，ai表示所述指定地震道子数据中的第i个时间样点对应的长短时窗能量均值比，α表示稳定因子，xp表示所述指定地震道子数据中在长时窗窗长为n1的滑动时窗范围内的第p个时间样点的振幅值，xq表示所述指定地震道子数据中在长时窗窗长为n2的滑动时窗范围内的第q个时间样点的振幅值，c表示所述指定地震道子数据中n个时间样点的能量的平均值，xt表示所述指定地震道子数据中第t个时间样点的振幅值，n表示所述指定地震道子数据中的时间样点的数量。
在本实施方式中，迭代确定目标时窗范围的步骤和确定第二初至集合的步骤，直至所述第二初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值，具体可以包括，当所述第二初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值大于或等于预设时差阈值时，可以将所述目标时窗范围作为新的初始时窗范围，并生成所述多个地震道数据对应的新的目标时窗范围以及新的第二初至集合，直至所述新的第二初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值或者迭代次数等于预设迭代次数，并将所述新的第二初至集合重新作为所述共炮点道集数据的第二初至集合。
在本实施方式中，所述预设迭代次数可以包括：1～5。
在本实施方式中，所述预设时差阈值的取值范围可以为20毫秒～30毫秒。
步骤s103：基于所述第二初至集合确定所述多个地震道数据分别对应的最终时窗范围，并基于所述最终时窗范围确定所述多个地震道数据的目标初至集合，以使得所述目标初至集合满足所述指定条件，且所述目标初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值。
在本实施方式中，基于所述第二初至集合确定所述多个地震道数据分别对应的最终时窗范围，具体可以包括，可以从所述多个地震道数据分别对应的偏移距中获取所述第二初至集合中的多个第二初至分别对应的偏移距；其中，所述多个地震道数据中地震道数据、初至、偏移距和视速度一一对应。可以对所述第二初至集合中多个第二初至以及所述多个第二初至分别对应的偏移距进行多项式拟合处理，可以得到所述多个地震道数据的目标初至模型。根据所述目标初至模型，可以采用下述公式确定所述多个地震道数据中的地震道数据对应的最终时窗范围：
其中，δt'i表示所述多个地震道数据中第i个地震道数据对应的最终时窗范围，fbt'i表示所述目标初至模型中第i个地震道数据的初至，
在本实施方式中，基于所述最终时窗范围确定所述多个地震道数据的目标初至集合，以使得所述目标初至集合满足所述指定条件，且所述目标初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值，具体可以包括以下步骤：
(1)针对所述多个地震道数据中指定地震道数据，可以获取所述指定地震道数据中在所述指定地震道数据对应的最终时窗范围内的第二指定地震道子数据。其中，所述指定地震道数据可以是所述多个地震道数据中任一地震道数据。
(2)可以计算所述第二指定地震道子数据中的多个时间样点分别对应的第二长短时窗能量均值比。
(3)可以将多个所述第二长短时窗能量均值比中数值最大的第二长短时窗能量均值比对应的时间样点的时间作为所述指定地震道数据的第三初至，并基于所述指定地震道数据的第三初至，确定所述第三初至集合。
(4)可以从所述第三初至集合中确定所述目标初至集合，以使得所述目标初至集合满足所述指定条件，且所述目标初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值。
例如，以西部某三维实际资料为例，该工区的地震数据信噪比较低、视速度多变，以及初至起跳点难以确定。设定预设视速度范围为500～6000m/s，预设时差阈值为30ms，预设迭代次数为5次，初始时窗范围是从0秒至2.5秒，以及预设视层速度阈值为500m/s。在采用本申请实施例提供的拾取地震初至的方法对该工区的地震数据在炮域逐排列进行初至拾取的过程中，基于初至纵向能量的突变特征，以及横向上初至时间、偏移距和视速度的关联关系，根据所设定的参数值，自动识别和筛选有效、无效初至，计算对应的等效视速度，进而得到更加精确的初至时窗范围，并按照预设迭代次数进行不断迭代，最终实现精确拾取初至的目标，克服了该工区的地震数据信噪比较低、视速度多变，以及初至起跳点难以确定的初至拾取问题，进而可以保证后续静校正计算的精度。
所述拾取地震波初至的方法实施例，可以从所述初始时窗范围中确定所述多个地震道数据的满足指定条件的第一初至集合；可以对所述第一初至集合中多个第一初至分别对应的视速度和所述多个地震道数据分别对应的偏移距进行拟合处理，并根据拟合结果确定所述多个地震道数据分别对应的目标时窗范围，并基于所述目标时窗范围确定所述多个地震道数据的第二初至集合，迭代确定目标时窗范围的步骤和确定第二初至集合的步骤，直至所述第二初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值；可以基于所述第二初至集合确定所述多个地震道数据分别对应的最终时窗范围，并基于所述最终时窗范围确定所述多个地震道数据的目标初至集合，以使得所述目标初至集合满足所述指定条件，且所述目标初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值。如此，针对信噪比较低、视速度剧烈变化的地震数据，可以提高所拾取的地震波初至的精度。
图2是本申请拾取地震波初至的装置实施例的组成结构图。所述拾取地震波初至的装置提供目的工区的共炮点道集数据，以及所述共炮点道集数据中多个地震道数据分别对应的初始时窗范围和偏移距。如图2所示，所述拾取地震波初至的装置可以包括：第一初至集合确定模块100、第二初至集合确定模块200和目标初至集合确定模块300。
所述第一初至集合确定模块100，可以用于从所述初始时窗范围中确定所述多个地震道数据的满足指定条件的第一初至集合。
所述第二初至集合确定模块200，可以用于对所述第一初至集合中多个第一初至分别对应的视速度和所述多个地震道数据分别对应的偏移距进行拟合处理，并根据拟合结果确定所述多个地震道数据分别对应的目标时窗范围，并基于所述目标时窗范围确定所述多个地震道数据的第二初至集合，迭代确定目标时窗范围的步骤和确定第二初至集合的步骤，直至所述第二初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值。
所述目标初至集合确定模块300，可以用于基于所述第二初至集合确定所述多个地震道数据分别对应的最终时窗范围，并基于所述最终时窗范围确定所述多个地震道数据的目标初至集合，以使得所述目标初至集合满足所述指定条件，且所述目标初至集合中相邻地震道数据的初至之差的绝对值小于预设时差阈值。
所述拾取地震波初至的装置实施例与所述拾取地震波初至的方法实施例相对应，可以实现拾取地震波初至的方法实施例的技术方案，并取得方法实施例的技术效果。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmablelogicdevice,pld)(例如现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logiccompiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardwaredescriptionlanguage，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advancedbooleanexpressionlanguage)、ahdl(alterahardwaredescriptionlanguage)、confluence、cupl(cornelluniversityprogramminglanguage)、hdcal、jhdl(javahardwaredescriptionlanguage)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(rubyhardwaredescriptionlanguage)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speedintegratedcircuithardwaredescriptionlanguage)与verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的装置、模块，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。该计算机软件产品可以包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。该计算机软件产品可以存储在内存中，内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。内存是计算机可读介质的示例。计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括短暂电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。