获取地震记录中的转换横波的高精度反褶积算子的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及对地震数据进行处理的领域，更具体地讲，涉及一种获取地震记录中的高精度转换横波的反褶积算子的方法。
【背景技术】
[0002]对多波地震数据进行反褶积处理，是对多波地震数据进行分析的一个重要步骤。而能否获取高精度的反褶积算子直接影响反褶积处理后的地震数据的信噪比和分辨率。
[0003]多波地震数据包括纵波数据和转换横波数据。目前，通常使用获取纵波数据的反褶积算子的方法来获取转换横波数据的反褶积算子。然而，由于转换横波的固有动力学特征与纵波不同，相比于纵波，转换横波的主频低、频带范围窄。并且地震记录中的转换横波数据信噪比低、分辨率低。因而使用上述方法获得的转换横波数据的反褶积算子精度不高，导致使用该精度不高的反褶积算子对转换横波数据进行反褶积而获得的地震数据信噪比降低且分辨率不高。
[0004]因此，现有的获取地震记录中的转换横波的反褶积算子的方法不能获得高精度的反褶积算子。
【发明内容】
[0005]本发明的示例性实施例在于提供一种获取地震记录中的转换横波的高精度反褶积算子的方法。所述方法能够克服现有技术中获取的地震记录中的转换横波的反褶积算子精度不高的缺陷。
[0006]根据本发明示例性实施例，提供一种获取地震记录中的转换横波的高精度反褶积算子的方法，包括:(A)获取地震记录中的转换横波数据；(B)去除转换横波数据中的噪声数据，以获得修正转换横波数据；(C)通过修正转换横波数据获取反褶积算子。
[0007]可选地，获取的转换横波数据为时间域的转换横波数据。
[0008]可选地，步骤⑶包括:(BI)将时间域的转换横波数据转换为频率域的转换横波数据；(B2)去除每个道的转换横波数据中的噪声数据，以获得频率域的修正转换横波数据；(B3)将频率域的修正转换横波数据转换为时间域的修正转换横波数据。
[0009]可选地，在步骤(B2)中去除任一道的转换横波数据中的噪声数据的步骤包括:(B21)通过所述任一道之前的预定个道的转换横波数据获得所述任一道的预测转换横波数据；(B22)通过所述任一道的转换横波数据和预测转换横波数据来获得所述任一道的转换横波数据中的噪声数据；(B23)去除所述任一道的转换横波数据中的噪声数据，以获得所述任一道的频率域的修正转换横波数据。
[0010]可选地，步骤(B21)包括:通过所述任一道的预测因子以及将所述预定个道的转换横波数据进行叠加而获得的叠加数据获得所述任一道的预测转换横波数据。
[0011]可选地，步骤(B22)包括:将所述任一道的转换横波数据与预测转换横波数据之差作为所述噪声数据。
[0012]可选地，步骤(B23)包括:通过将所述任一道的转换横波数据减去所述噪声数据来去除所述任一道的转换横波数据中的噪声数据。
[0013]可选地，步骤(C)包括:(C1)从时间域的修正转换横波数据中选择预定时间段内的修正转换横波数据；(C2)通过所述预定时间段内的修正转换横波数据获得用于获取反褶积算子的参数；(C3)通过所述参数、时间域中的修正转换横波数据利用维纳滤波法获取反褶积算子。
[0014]可选地，所述方法还包括:(D)对步骤(A)获取的转换横波数据进行去噪；(E)对去噪后的转换横波数据进行时间函数增益；(F)对进行时间函数增益后的去噪的转换横波数据进行地表一致性振幅补偿。
[0015]在根据本发明示例性实施例的获取地震记录中的转换横波的高精度反褶积算子的方法中，可通过对转换横波数据进行处理，来获得高精度的反褶积算子。此外，通过该反褶积算子对转换横波数据进行反褶积处理，可获得分辨率高的地震数据，并且不会影响地震数据的信噪比。
【附图说明】
[0016]通过下面结合示例性地示出实施例的附图进行的描述，本发明示例性实施例的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中:
[0017]图1示出根据本发明示例性实施例的获取地震记录中的转换横波的高精度反褶积算子的方法的流程图；
[0018]图2示出根据本发明示例性实施例的获取地震记录中的转换横波的高精度反褶积算子的方法中去除转换横波数据中的噪声数据步骤的流程图；
[0019]图3示出根据本发明示例性实施例的获取地震记录中的转换横波的高精度反褶积算子的方法中去除任一道的转换横波数据中的噪声数据步骤的流程图；
[0020]图4示出根据本发明示例性实施例的获取地震记录中的转换横波的高精度反褶积算子的方法中通过修正转换横波数据获取反褶积算子步骤的流程图。
【具体实施方式】
[0021]以下，将参照附图更充分地描述本发明的示例性实施例，示例性实施例在附图中示出。然而，可以以许多不同的形式实施示例性实施例，并且不应被解释为局限于在此阐述的示例性实施例。相反，提供这些实施例从而本公开将会彻底和完整，并将完全地将示例性实施例的范围传达给本领域的技术人员。
[0022]图1示出根据本发明示例性实施例的获取地震记录中的转换横波的高精度反褶积算子的方法的流程图。
[0023]在步骤S100，获取地震记录中的转换横波数据。
[0024]作为示例，获取的地震记录中的转换横波数据为时间域的转换横波数据。例如，获取时间域的单炮转换横波数据。
[0025]优选地，当获取到地震记录中的转换横波数据后，可对转换横波数据进行初步处理。作为示例，可对获取的转换横波数据进行去噪，例如，可通过自适应面波衰减法去除面波，通过十字交叉排列线性噪声衰减法去除线性干扰，并通过分频异常振幅衰减法去除异常振幅。之后，可对去噪后的转换横波数据进行时间函数增益；然后对进行时间函数增益后的去噪的转换横波数据进行地表一致性振幅补偿。例如，可用一个较纵波略大的增益函数来补偿转换横波的能量损失，消除传播距离对振幅的影响；并在此基础上进行地表一致性振幅补偿，消除由于地表条件不一致而对振幅造成的影响。
[0026]在步骤S200，去除转换横波数据中的噪声数据，以获得修正转换横波数据。
[0027]这里，为了获取高精度的反褶积算子，需要去除转换横波数据中的噪声数据，以获得信噪比较高的修正转换横波数据。被去除噪声的转换横波数据可以是从地震记录中直接获取的转换横波数据。优选地，被去除噪声的转换横波数据可以是经过上述初步处理的转换横波数据。
[0028]图2示出根据本发明示例性实施例的获取地震记录中的转换横波的高精度反褶积算子的方法中去除转换横波数据中的噪声数据步骤的流程图。
[0029]在步骤S210，将时间域的转换横波数据转换为频率域的转换横波数据。
[0030]这里，为了方便去除转换横波数据中的噪声数据，需要将时间域的转换横波数据转换为频率域的转换横波数据。例如，可通过傅里叶变换来将时间域的转换横波数据转换为频率域的转换横波数据。
[0031]在步骤S220，去除每个道的转换横波数据中的噪声数据，以获得频率域的修正转换横波数据。
[0032]这里，由于在频率域中，理想状态下(即，转换横波数据不包含噪声的情况下)各个道的转换横波数据具有线性关系，因而可通过前面道的转换横波数据来预测后面道的转换横波数据。而实际采集的转换横波数据通常包含噪声，因此，可通过预测的转换横波数据来获得转换横波数据中包含的噪声数据，进而去除转换横波数据中的噪声数据，获得频率域的修正转换横波数据。
[0033]图3示出根据本发明示例性实施例的获取地震记录中的转换横波的高精度反褶积算子的方法中去除任一道的转换横波数据中的噪声数据步骤的流程图。
[0034]在步骤S221通过所述任一道之前的预定个道的转换横波数据获得所述任一道的预测转换