一种高分辨率地震成像处理方法及装置和设备与流程

本发明涉及一种高分辨率地震成像处理方法及装置和设备。

背景技术：

1、陆上地震资料，面波干扰严重，随着深度的增加，面波扇形区域影响逐步扩大，并严重影响深层成像分辨率；同时，层间多次干扰严重，严重干扰速度拾取和目标成像。在此背景下，地震深层信号严重缺失，造成地震深部成像效果极差。这是由于震源在地表激发的时候，会产生面波，地表面波传播速度低，检波器在地表接收，就会形成严重的面波干扰。现有技术有一些方法如f-k，f-x去面波，但是无法从根本上解决。这是多年来地震勘探领域一直在探索和研究的问题。

技术实现思路

1、本发明的发明人发现，对于地震资料而言，面波干扰发育，视速度小，能量较强，常规技术中采用单一高通滤波尽管面波去除较干净，但有效波低频成分损失很大，同样会造成叠后反射波波形呆板。基于此，发明人提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决现有技术中所存在的上述问题的一种高分辨率地震成像处理方法及装置和设备。

2、第一方面，本发明实施例提供一种高分辨率地震成像处理方法，该方法包括：

3、对获取的地震记录基于预设时空变函数确定的第一时窗滑动，得到多个窗口地震数据；

4、对每个窗口地震数据进行时频分解，并根据计算得到的时频谱的平均振幅，得到分频异常振幅衰减算子；

5、判断所述分频异常振幅衰减算子是否大于预设阈值，若是，利用所述分频异常振幅衰减算子进行异常振幅处理，获得窗口处理地震数据；

6、对得到的所有窗口处理地震数据进行拼接，得到异常处理后地震记录；

7、基于预设地表一致性褶积模型，得到所述异常处理后地震记录的共炮点分量、共检波点分量和共偏移距分量；

8、根据获取的第二时窗长度、预测步长和白噪因子，以及所述共炮点分量、共检波点分量和共偏移距分量，确定预测反褶积算子；

9、根据确定的预测反褶积算子和所述异常处理后地震记录进行反褶积运算，得到地震处理结果数据。

10、在一个或一些可选的实施例中，所述根据确定的预测反褶积算子和所述异常处理后地震记录进行反褶积运算，得到地震处理结果数据，包括：

11、对所述异常处理后地震记录对应的炮域道集数据进行谱分析，得到在频率域的振幅谱；

12、根据确定的预测反褶积算子和所述在频率域的振幅谱进行反褶积运算，得到地震处理结果数据。

13、在一个或一些可选的实施例中，所述基于预设地表一致性褶积模型，得到所述异常处理后地震记录的共炮点分量、共检波点分量和共偏移距分量，包括：

14、基于下述式1的地表一致性褶积模型，得到所述异常处理后地震记录的共炮点分量、共检波点分量和共偏移距分量：

15、xij(t)＝si(t)·gj(t)·ek(t)·hl(t)，式1；

16、式中，

17、xij(t)为地震记录模型；

18、si(t)为震源i对应分量；

19、gj(t)为检波器j对应分量；

20、ek(t)为中心点对应分量，k＝(i+j)/2；

21、hl(t)为炮检距对应分量，l＝|i-j|。

22、在一个或一些可选的实施例中，所述根据获取的第二时窗长度、预测步长和白噪因子，以及所述共炮点分量、共检波点分量和共偏移距分量，确定预测反褶积算子，包括：

23、根据自相关函数确定所述共炮点分量、共检波点分量和共偏移距分量的自相关；

24、根据所述第二时窗长度、预测步长和白噪因子，以及所述共炮点分量、共检波点分量和共偏移距分量的自相关，基于下述公式2求取所述共炮点分量、共检波点分量和共偏移距分量对应的预测滤波因子：

25、

26、其中，b为白噪因子，τ为预测步长，{c(0),c(1),…,c(m)}为预测滤波因子，{rxx(0),rxx(1),…,rxx(m)}表示异常处理后地震记录xij(t)的分量的自相关，m表示滤波器的长度；

27、对所述共炮点分量、共检波点分量和共偏移距分量对应的预测滤波因子进行加权处理，得到所述预测反褶积算子。

28、在一个或一些可选的实施例中，所述对每个窗口地震数据进行时频分解，并根据计算得到的时频谱的平均振幅，得到分频异常振幅衰减算子，包括：

29、对每个窗口地震数据进行时频分解，得到对应的时频谱，并计算得到所述时频谱的平均振幅；

30、根据所述平均振幅和预先确定的为尺度函数，计算得到分频异常振幅衰减算子。

31、在一个或一些可选的实施例中，所述对获取的地震记录进行时频分解，得到对应的时频谱，包括：

32、通过下述公式3对所述地震记录进行时频分解，得到对应的时频谱：

33、sftk＝ft(s(k))，公式3；

34、其中，s(k)为第k道地震记录的信号，ft为时频分解算子，sftk：时频谱。

35、在一个或一些可选的实施例中，还包括通过下述公式4计算得到所述时频谱的平均振幅：

36、

37、其中，eftk为第k道平均振幅；时窗t内、频段f的振幅；aiftk为第k道、时窗t内、频段f、样点i的振幅；nftk为采样点总数。

38、在一个或一些可选的实施例中，所述根据所述平均振幅和预先确定的尺度函数，计算得到分频异常振幅衰减算子，包括：

39、根据所述平均振幅和预先确定的为尺度函数，通过下述公式5计算得到所述分频异常振幅衰减算子：

40、

41、其中，δftk为第k道的时空变分频异常振幅衰减算子，scale(f,t)为尺度函数，eftk为第k道平均振幅；时窗t内、频段f的振幅；aiftk为第k道、时窗t内、频段f、样点i的振幅。

42、在一个或一些可选的实施例中，所述利用所述分频异常振幅衰减算子进行异常振幅处理，获得窗口处理地震数据，包括：

43、利用所述时空变分频异常振幅衰减算子，通过下述公式6对所述时频谱进行异常振幅处理，得到所述窗口处理地震数据：

44、s*(k)＝ftinverse(δftk·sftk)  公式6；

45、其中，s*(k)是最终处理结果，ftinverse为时频算子ft的逆变换。

46、在一个或一些可选的实施例中，在对获取的地震记录进行第一预设时窗滑动，得到多个窗口地震数据之前，还包括：

47、对获取的地震记录进行观测系统定义和静校正处理，得到预处理后的地震记录。

48、在一个或一些可选的实施例中，所述方法还包括：

49、对所述地震处理结果数据进行叠前、叠后成像处理，获得最终成像结果。

50、第二方面，本发明实施例提供一种地震数据速度谱的速度分析装置，包括：

51、第一获取模块，用于对获取的地震记录基于预设时空变函数确定的第一时窗滑动，得到多个窗口地震数据；

52、第一计算模块，用于对每个窗口地震数据进行时频分解，并根据计算得到的时频谱的平均振幅，得到分频异常振幅衰减算子；

53、处理模块，用于判断所述分频异常振幅衰减算子是否大于预设阈值，若是，利用所述分频异常振幅衰减算子进行异常振幅处理，获得窗口处理地震数据；

54、拼接模块，用于对得到的所有窗口处理地震数据进行拼接，得到异常处理后地震记录；

55、确定模块，用于基于预设地表一致性褶积模型，得到所述异常处理后地震记录的共炮点分量、共检波点分量和共偏移距分量；

56、第二计算模块，用于根据获取的第二时窗长度、预测步长和白噪因子，以及所述共炮点分量、共检波点分量和共偏移距分量，确定预测反褶积算子；

57、第三计算模块，用于根据确定的预测反褶积算子和所述异常处理后地震记录进行反褶积运算，得到地震处理结果数据。

58、第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的高分辨率地震成像处理方法。

59、第四方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的高分辨率地震成像处理方法。

60、本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：

61、本发明实施例提供的高分辨率地震成像处理方法，考虑噪音和有效信号及其频谱的时空变特征，对设定时窗和频率段范围内的时频谱的平均振幅深度进行统计分析并根据统计结果来计算分频异常振幅衰减算子，采用时空变分频异常振幅衰减和时空变多时窗地表一致性预测反褶积消除面波和多次波干扰，进行高分辨率成像初步处理，根据面波分布的局部性，低频，低视速度特性和高能量的特性，采用限频线性滤波和分频时空变去噪的处理方法来压制面波及异常能量干扰，提高地震成像的深层分辨率。该方法适用于面波、层间多次波干扰严重的地震资料的深部成像。

62、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

63、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。