br>[0035] 再次参照图1，在步骤S300,利用混合算法确定每道待校正地震叠前道集数据的 相位校正角，其中，所述混合算法为最大方差模法和解析法。
[0036] 具体说来，由于山地勘探中近地表降速带风化层的横向厚度和速度的变化，地下 介质的非均一性和地下构造的复杂性等造成了相位特性的差异较大，使得动校正后道集质 量受到了严重影响，因此，为了提高地震子波的质量，必须进行相位校正处理。而相位校正 的关键是依据一定的判别准则求取相位校正角。下面，将结合图3来具体描述根据本发明 示例性实施例的确定待校正地震叠前道集数据的相位校正角的步骤的流程图。
[0037] 如图3所示，在步骤S310,可利用待校正地震叠前道集数据来确定待校正地震叠 前道集数据的初始模型道。
[0038] 具体说来，在步骤310,可利用下面的等式（3-1)来确定待校正地震叠前道集数据 的初始模型道：
[0039]
[0040] 其中，m(t)表示第t时刻待校正地震叠前道集数据的初始模型道，Xjt)表示第i 道第t时刻的待校正地震叠前道集数据，N表示待校正地震叠前道集数据的道集个数且为 正整数。
[0041] 接下来，在步骤S320,可基于所述初始模型道，利用最大方差模法来获取待校正地 震叠前道集数据的参考模型道，其中，所述参考模型道是指相位为零时的初始模型道。
[0042] 作为示例，可通过如下方式获取待校正地震叠前道集数据的参考模型道：
[0043] 这里，可利用降次幂的最大方差模准则获取关于所述参考模型道的目标函数：
[0044]
[0045] 其中，P表示关于参考模型道的目标函数，i、t和N的定义可参照上述示例，z(a， t)表示待校正地震叠前道集数据的参考模型道，其中，z(a，t) =m(t)C〇Sa-H[m(t)] sina，其中，a为未知常数，m(t)表示第t时刻待校正地震叠前道集数据的初始模型道， H[m(t)]表示第t时刻参考模型道的希尔伯特数据。
[0046] 这里，使得P取得极小值时的常数a为初始模型道的相位校正角，在确定了初始 模型道的相位校正角后，可进一步获取待校正地震叠前道集数据的参考模型道z ( a，t)。
[0047] 接下来，在步骤S330,针对待校正地震叠前道集数据中的每道数据，基于参考模型 道，可利用解析法来确定所述每道数据的相位校正角。
[0048] 作为示例，可通过如下方式获取每道地震叠前道集数据的相位校正角：
[0049] 这里，在待校正地震叠前道集数据的参考模型道已知的情况下，可利用解析法获 取关于所述相位校正角的目标函数：
[0050]
[0051] 其中，Q表示关于第i道待校正地震叠前道集数据的相位校正角的目标函数，M为 第i道待校正地震叠前道集数据中地震数据的传播时间，HXiahHDCia)]和Z(a，t) 的定义可参照上述示例。
[0052] 这里，使得Q取得极大值时的0i为第i道待校正地震叠前道集数据的相位校正 角。
[0053] 再次参照图1，在步骤S400,利用所述相位校正角分别对相应道的待校正地震叠 前道集数据进行相位校正，以获取待处理地震叠前道集数据。通过所述处理，能够提高动校 正后地震叠前道集的质量。
[0054] 在步骤S500,基于待处理地震叠前道集数据和待处理测井道集数据，利用各道待 处理地震叠前道集数据的预定匹配滤波算子来确定待处理地震叠前道集数据的最终匹配 滤波算子。
[0055] 图4示出根据本发明示例性实施例的确定待处理地震叠前道集数据的最终匹配 滤波算子的步骤的流程图。
[0056] 具体说来，如图4所示，在步骤S510,将每道待处理地震叠前道集数据分别与相应 的预定匹配滤波算子进行匹配滤波，使得匹配滤波后的每道待处理地震叠前道集数据的实 际输出趋近于期望输出的相应道的待处理测井道集数据，并确定匹配滤波后每道数据的实 际输出与期望输出的误差。
[0057] 具体说来，在步骤S510,可通过下面的等式（5-1)确定匹配滤波后每道数据的实 际输出与期望输出的误差：
[0058] e!= Y!(t)*Pi(t) ⑴，等式（5-1)
[0059] 其中，ei表示匹配滤波后第i道数据的实际输出与期望输出的误差，Ydt)表示第 i道第t时刻的待处理地震叠前道集数据（即，实际输出），Q (t)表示第i道第t时刻的待 处理测井道集数据（即，期望输出），Pi(t)表示第i道第t时刻的待校正地震叠前道集数 据的预定匹配滤波算子。
[0060] 在步骤S520,可利用每道数据的误差来获取每道数据的误差能量，基于所述误差 能量应用最小二乘法来确定每道数据的匹配滤波算子。
[0061] 这里，可通过下面的等式（5-2)确定每道数据的误差能量：
[0062]
[0063] 其中，Ei表示匹配滤波后第i道数据的实际输出与期望输出的误差能量，Y i (t)表 示第i道第t时刻的待处理地震叠前道集数据，Li (t)表示第i道第t时刻的待处理测井道 集数据，Pi(t)表示第i道第t时刻的待处理地震叠前道集数据的预定匹配滤波算子。
[0064] 其中，应用最小二乘法原理，可令误差能量对所述预定滤波算子的偏导数等于零， 从而获得该道的匹配滤波算子。
[0065] 在步骤S530,将需要进行处理的各道数据的匹配滤波算子进行平均处理，以得到 待处理地震叠前道集数据的最终匹配滤波算子。这里，作为示例，可根据各道待处理叠前道 集数据的相关性和信噪比来确定需要进行处理的匹配滤波算子。例如，可选择相关性好或 信噪比高的待处理叠前道集数据的匹配滤波算子求平均，以获得待处理地震叠前道集数据 的最终匹配滤波算子。
[0066] 具体说来，在步骤S530,可通过下面的等式（5-3)确定待处理地震叠前道集数据 的最终匹配滤波算子：
[0067]
[0068] 其中，p(t)表示待处理地震叠前道集数据的最终匹配滤波算子，i、t、N和 Pi(t)的 定义可参照上述示例。
[0069] 再次返回图1，在步骤S600,将最终匹配滤波算子与待处理地震叠前道集数据进 行匹配滤波，以获取待处理地震叠前道集数据和待处理测井道集数据的匹配道集数据。
[0070] 具体说来，可通过下面的等式（6-1)获取待处理地震叠前道集数据和待处理测井 道集数据的匹配道集数据：
[0071]yjt) = Yi(t)*p(t)，等式（6-1)
[0072] 其中，yi(t)表示待处理地震叠前道集数据和待处理测井道集数据的匹配道集数 据的匹配道集，Yjt)表示第i道第t时刻的待处理地震叠前道集数据样点值，p(t)表示最 终匹配滤波算子。
[0073]图5示出根据本发明示例性实施例的待处理叠前道集数据和待处理测井道集数 据进行匹配滤波前后的示意图。
[0074] 图5中的（a)示出未进行匹配滤波前的待处理地震叠前道集数据和待处理测井道 集数据的示图，图5中的（b)示出进行匹配滤波后的待处理地震叠前道集数据和待处理测 井道集数据的示图。这里，由图5中的（a)可以看出，待处理地震叠前道集数据和待处理测 井道集数据在匹配滤波前，存在明显的拼接痕迹（如图中虚线框中所示），频率不同且同相 轴间存在时差；由图5中的（b)可以看出，在待处理地震叠前道集数据和待处理测井道集数 据进过匹配滤波后，不仅消除了同相轴间的时差，而且衔接处的振幅、频率和相位也得到了 较好的匹配，此外，深浅层的反射波数据也能较好地拼接。
[0075] 通过上述处理，可实现待处理地震叠前道集数据和待处理测井道集数据的无缝匹 配。
[0076] 接下来，再次参照图1，在步骤S700,基于匹配道集数据和待处理测井道集数据来 确定地震叠前道集数据的地震子波频谱，并利用所述地震子波频谱来获取最优地震子波。
[0077] 图6示出根据本发明示例性实施例的获取最优地震子波的步骤的流程图。
[0078] 如图6所示，在步骤S710,利用所述匹配道集数据和待处理测井道集数据来确定 地震叠前道集数据的地震子波频谱。
[0079] 下面，将结合图7来详细说明如何确定地震叠前道集数据的地震子波频谱。
[0080] 如图7所示，在步骤S711，利用所述匹配道集数据和待处理测井道集数据确定地 震叠前道集数据的初始子波频谱和谱一致函数。
[0081] 具体说来，为了获取所述地震子波频谱，可利用所述匹配道集数据或待处理测井 道集数据的相邻道集数据的相似性，来获取与地震子波频谱相关的量，例如，可基于所述匹 配道集数据获取其信噪比和功率谱信息，同样，基于类似的方法，可基于待处理测井道集数 据获取其信噪比和功率谱信息。
[0082