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      同時(shí)震源數(shù)據(jù)的直接反演分離

      2020-03-02 03:46:28王坤喜毛偉建張慶臣李武群孫鄖松
      石油地球物理勘探 2020年1期
      關(guān)鍵詞:炮點(diǎn)檢波延遲時(shí)間

      王坤喜 毛偉建 張慶臣 李武群 詹 毅 孫鄖松

      (①中國科學(xué)院測量與地球物理研究所計(jì)算與勘探地球物理研究中心,湖北武漢 430077; ②大地測量與地球動(dòng)力學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北武漢 430077; ③中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049; ④東方地球物理公司物探技術(shù)研究中心,河北涿州 072751)

      0 引言

      地震數(shù)據(jù)采集需要考慮成本與質(zhì)量之間的平衡。傳統(tǒng)的地震勘探野外數(shù)據(jù)采集過程中,相鄰炮的激發(fā)時(shí)間間隔較大,采集效率低,成本高。同時(shí)震源(simultaneous source)采集技術(shù),也稱多震源地震數(shù)據(jù)采集技術(shù),改變了傳統(tǒng)的采集方式。當(dāng)震源數(shù)量一定時(shí),同時(shí)震源采集能夠縮短采集時(shí)間,增大覆蓋范圍;通過增加震源數(shù)量,提高覆蓋次數(shù),改善對地下構(gòu)造的照明質(zhì)量[1-3]。

      同時(shí)震源數(shù)據(jù)采集能夠提高采集效率和改善照明質(zhì)量,但是相鄰震源之間會(huì)產(chǎn)生“串?dāng)_噪聲”,因此同時(shí)震源數(shù)據(jù)不適用于傳統(tǒng)的處理流程。目前此類數(shù)據(jù)的處理方法主要有兩大類: ①直接成像,即直接用同時(shí)震源數(shù)據(jù)進(jìn)行偏移成像,這類方法受到串?dāng)_噪聲的干擾,成像質(zhì)量會(huì)降低[4-10]; ②分離法,即先對混合數(shù)據(jù)進(jìn)行分離,得到類似單個(gè)震源激發(fā)的數(shù)據(jù),再用常規(guī)地震方法進(jìn)行處理。

      分離法進(jìn)一步劃分為濾波類和反演類。從共炮域變換到其他域,在偽分離記錄中主震源信號(hào)是連續(xù)的,混合噪聲不再具有連續(xù)相干性。據(jù)此,Moore等[11]和Akerberg等[12]在共偏移距域進(jìn)行濾波; Huo等[13]利用多方向矢量中值濾波法對地層傾角進(jìn)行掃描,求得最佳傾角后,再利用中值濾波去除共中心點(diǎn)域的混合噪聲。Yang等[14]提出先利用PWD(plane-wave destruction)求取地層的傾角信息,再結(jié)合矢量中值濾波對串?dāng)_噪聲進(jìn)行壓制。反演類方法的思路是施加約束條件,將分離問題變?yōu)榉囱輪栴}。Doulgeris等[15]設(shè)計(jì)了迭代算子,在共檢波點(diǎn)域壓制噪聲; Mahdad等[16]在頻率—波數(shù)域分選偽分離數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)迭代算法,分離混合波場;韓立國等[17]結(jié)合多級(jí)中值濾波和Curvelet閾值迭代去噪算法,實(shí)現(xiàn)了混合數(shù)據(jù)的分離; Chen等[18]、祖紹環(huán)等[19]、Xue等[20]和宋家文等[21]分別將地震數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到Seislet域、Curvelet域、Radon域和頻率—波數(shù)—波數(shù)域(FKK),然后在稀疏域?qū)旌系卣饠?shù)據(jù)進(jìn)行正則化稀疏約束迭代,實(shí)現(xiàn)了混合數(shù)據(jù)的分離; Zu等[22]引入兩個(gè)卷積算子構(gòu)造逆問題,先求得地震信號(hào)的傾角,然后通過共軛梯度算法求解該逆問題,實(shí)現(xiàn)混疊數(shù)據(jù)的分離; Zhou等[23]在共檢波點(diǎn)域利用秩縮減濾波器和相干濾波器,通過迭代壓制非相干信號(hào),也取得了不錯(cuò)的效果。

      以上分離方法都要施加約束條件,比如地震信號(hào)的相干性和稀疏性。Wapenaar等[24-26]在地震多維反褶積干涉的基礎(chǔ)上,對同時(shí)震源數(shù)據(jù)的分離進(jìn)行了研究,認(rèn)為可以不施加這些額外的約束條件。在時(shí)間延遲算子的偽逆中,增加了基礎(chǔ)點(diǎn)擴(kuò)散矩陣,在滿足一定的分離條件下,將混合數(shù)據(jù)按延遲時(shí)間進(jìn)行歸位,直接得到分離結(jié)果。

      本文通過推廣基礎(chǔ)點(diǎn)擴(kuò)散矩陣,將檢波點(diǎn)和炮點(diǎn)規(guī)則排列采集的同時(shí)震源數(shù)據(jù)分離方法拓展應(yīng)用于不規(guī)則排列采集的同時(shí)震源數(shù)據(jù)分離。

      1 方法原理

      1.1 數(shù)據(jù)混合的編碼方式

      (1)

      (2)

      式中ω為角頻率。對每一個(gè)角頻率分量,在頻率域的混合炮數(shù)據(jù)可用矩陣的形式(圖1)表示[1]為

      Psim=PΓ

      (3)

      圖1 混合編碼過程(每個(gè)頻率分量)

      1.2 混合數(shù)據(jù)的偽分離

      僅從方程的角度看,同時(shí)震源數(shù)據(jù)的分離就是通過式(3)求解原始數(shù)據(jù)矩陣P,所以形式上可以得到分離結(jié)果

      (4)

      (5)

      (6)

      式(6)表明偽分離法是先復(fù)制n份混合數(shù)據(jù),再按主炮的延遲時(shí)間歸位[17],但仍然保留其他炮的信號(hào),形成串?dāng)_噪聲。

      1.3 構(gòu)建基礎(chǔ)點(diǎn)擴(kuò)散矩陣

      在偽分離中,干擾炮按照主炮的延遲時(shí)間處理,而非按照自己的延遲時(shí)間歸位,形成所謂的“串?dāng)_噪聲”。不同于常規(guī)加約束的迭代反演方法,這里不是簡單地將這些干擾炮的“串?dāng)_”看成噪聲,而是認(rèn)為這些“串?dāng)_噪聲”沒有得到正確歸位。通過討論同時(shí)震源數(shù)據(jù)的分離與多維反褶積地震干涉技術(shù)在原理上的相似性,引入基礎(chǔ)點(diǎn)擴(kuò)散矩陣對混合數(shù)據(jù)進(jìn)行處理[25-26],將“串?dāng)_噪聲”按各自的延遲時(shí)間進(jìn)行歸位。

      地震干涉技術(shù)可以將任意兩個(gè)檢波器接收到的數(shù)據(jù)合成為在若干檢波器之間傳播的波,相當(dāng)于將其中的一個(gè)檢波器看作虛擬震源(圖2)。

      圖2 地震干涉的卷積模型

      (7)

      (8)

      (9)

      (10)

      (11)

      式中:Cseq(xB,xA,t)為相關(guān)函數(shù);Rseq(x,xA,t)為點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。其表達(dá)式分別為

      (12)

      (13)

      (14)

      (15)

      在式(9)兩邊同時(shí)與s(i)(t-ti)褶積,并對超級(jí)炮σ(m)內(nèi)的所有單炮求和,得到類似于式(10)的表達(dá)式

      (16)

      對界面T上選取的一個(gè)固定參考檢波器xA,其記錄的波場為uin(xA,σ(m),t),在式(16)兩端同時(shí)與uin(xA,σ(m),t)做互相關(guān)計(jì)算,并對所有超級(jí)炮σ(m)求和,則式(11)可以改寫為同時(shí)震源模型下的相關(guān)函數(shù)

      (17)

      式中:Csim(xB,xA,t)代表偽分離后的數(shù)據(jù);Rsim(x,xA,t)為點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。其表達(dá)式分別為

      uin(xA,σ(m),-t)]

      (18)

      uin(xA,σ(m),-t)]

      (19)

      將式(9)變換到頻率域,每個(gè)頻率分量都有如下離散化后的矩陣表達(dá)式

      (20)

      式(14)和式(15)表示同時(shí)震源模型中的波場響應(yīng),其離散矩陣為

      Uin=GinΓ

      (21)

      Uout=GoutΓ

      (22)

      在式(20)兩端同乘以Γ,得到式(16)的離散矩陣表達(dá)式

      (23)

      (24)

      根據(jù)式(19),Rsim在頻率域的矩陣表達(dá)式為

      Rsim=(Uin)?Uin

      (25)

      將式(21)代入式(25),得到

      Rsim=Γ?(Gin)?GinΓ=Γ?RΓ

      (26)

      式中(Gin)?Gin被定義為基礎(chǔ)點(diǎn)擴(kuò)散矩陣(the basic point-spread function),用符號(hào)R表示

      R=(Gin)?Gin

      (27)

      (28)

      式中:xi為第i個(gè)震源到第1個(gè)震源的距離;γ(xi,ω)與二維偏移中的分辨率函數(shù)類似[24,27],與sinc插值函數(shù)成正比[25,28]。在信號(hào)重建中,重建函數(shù)[29]

      (29)

      表示原始信號(hào)g(x)是待重建信號(hào)gd(x)與sinc(x)的卷積,由此將sinc(x)離散化。同理將γ(xi,ω)離散化并表示為矩陣R

      (30)

      式中γi=γ(xi,ω)=γ(iΔs,ω),Δs為炮間距。

      (31)

      將式(24)代入上式,并用Gin替代W+[26],得到

      (32)

      其中W-Uout為混合后的矩陣Psim,分別將式(21)和式(27)代入上式,得到同時(shí)震源的直接反演分離公式

      =Psim[(GinΓ)?GinΓ]-1(GinΓ)?Gin

      =Psim[Γ?(Gin)?GinΓ]-1Γ?(Gin)?Gin

      =Psim(Γ?RΓ)-1Γ?R

      (33)

      (34)

      式中b1=exp(-iωt1),b2=exp(-iωt2)。將式(30)和式(34)代入式Rsim=Γ?RΓ中,得到

      (35)

      式中Δt=t2-t1。式(35)中右邊第一項(xiàng)是式(30)中基礎(chǔ)點(diǎn)擴(kuò)散矩陣R的重采樣變形式(采樣因子為2),第二和第三項(xiàng)也是基礎(chǔ)點(diǎn)擴(kuò)散矩陣的重采樣變形式,但是對距離的改變量為±Δs,在空間上對串?dāng)_噪聲進(jìn)行了歸位;因子exp(?iωΔt)表示時(shí)間改變量±Δt,對串?dāng)_噪聲在時(shí)間上進(jìn)行了歸位。式中的第二和第三項(xiàng)解釋了對同時(shí)震源數(shù)據(jù)中的串?dāng)_噪聲的處理方式。在對上式的分析中,假設(shè)一個(gè)超級(jí)炮是由相鄰兩個(gè)單炮混合組成的。如果一個(gè)超級(jí)炮由n個(gè)相鄰震源組成,也能夠得到類似于式(35)的表達(dá)式,只是基礎(chǔ)點(diǎn)擴(kuò)散矩陣R的重采樣變形式在空間和時(shí)間的改變量會(huì)隨之發(fā)生變化[26]。

      直接反演分離的具體流程如圖3所示。

      1.4 分離適用條件

      直接反演分離方法利用地震數(shù)據(jù)帶寬有限的特點(diǎn),使用與sinc插值函數(shù)類似的γ(xi,ω)時(shí),要求直接反演方法滿足空間采樣定理,不能產(chǎn)生空間假頻,這意味著混合度n不能夠無限制地增大。

      根據(jù)遠(yuǎn)場理論,在共炮域,一個(gè)頻率為f的平面簡諧波入射到地面檢波器上,空間假頻出現(xiàn)的截止頻率為

      (36)

      圖3 同時(shí)震源數(shù)據(jù)的直接反演分離流程圖

      式中:v為近地表地震波的傳播速度;Δx為檢波器間距;θ為地震波的傳播角度。根據(jù)波場互換原理,把共檢波點(diǎn)道集中的檢波點(diǎn)視為炮點(diǎn),炮點(diǎn)視為檢波點(diǎn),則允許截止頻率為

      (37)

      在同時(shí)震源數(shù)據(jù)采集中,相鄰n個(gè)單炮幾乎同時(shí)激發(fā),形成一個(gè)超級(jí)炮,超級(jí)炮的間距為

      ΔS=nΔs

      (38)

      由全部超級(jí)炮形成的混合波場中,允許的截止頻率為

      (39)

      實(shí)際震源激發(fā)的頻率f應(yīng)不大于截止頻率

      (40)

      可得

      (41)

      當(dāng)滿足式(41)時(shí),空間假頻就不會(huì)出現(xiàn),才能使用γ(xi,ω),混合震源才會(huì)被正確解混為單個(gè)震源。

      2 檢波點(diǎn)與炮點(diǎn)的不規(guī)則排列

      在前面原理部分,待分離的同時(shí)震源數(shù)據(jù)體是通過固定炮間距和固定檢波點(diǎn)間距的觀測系統(tǒng)混合采集得到。在實(shí)際生產(chǎn)中,遇到無法避開的障礙物時(shí),不可避免地要改變檢波點(diǎn)和炮點(diǎn)間距,形成不規(guī)則排列。為了使直接分離算法得到廣泛應(yīng)用,對檢波點(diǎn)和炮點(diǎn)都不規(guī)則排列的采集條件進(jìn)行研究。

      2.1 檢波點(diǎn)不規(guī)則排列

      (42)

      2.2 炮點(diǎn)不規(guī)則排列

      (43)

      在炮點(diǎn)不規(guī)則排列的觀測系統(tǒng)中,防止出現(xiàn)空間假頻的分離適用條件(式(41))變?yōu)?/p>

      (44)

      式中Δsi為第i炮與第i+1炮之間的距離, Δs1+Δs2+Δs3+…+Δsn代表一個(gè)超級(jí)炮在地面的覆蓋范圍。

      3 算列

      3.1 規(guī)則排列下的模擬數(shù)據(jù)

      圖4為傳播速度具有橫向和垂直變化的Marmousi模型。模型的最低速度為1500m/s,正演的震源截止頻率為25Hz。在地表創(chuàng)建765個(gè)炮點(diǎn),炮間距為10m,以3個(gè)相鄰單炮組成一個(gè)超級(jí)炮,即混合度n=3,因此共有255個(gè)超級(jí)炮,每個(gè)單炮的延遲時(shí)間是隨機(jī)的,取值為0~2s; 用767個(gè)檢波器接收信號(hào),道間距為10m,采樣間隔為4ms。模擬計(jì)算在Intel Xeon E7-4807、內(nèi)存為128G的IBM服務(wù)器上運(yùn)行,使用的編程語言為MATLAB。混合數(shù)據(jù)體(其中部分道集如圖5所示)經(jīng)過一次處理可以得到全部解混后的數(shù)據(jù)。

      圖4 Marmousi速度模型

      如果僅采用最小二乘法進(jìn)行分離,只對主炮進(jìn)行了歸位。圖5e為在共檢波點(diǎn)道集中用最小二乘法求得的分離結(jié)果。對比圖5d,可以看出主炮已經(jīng)歸位,但是其他干擾炮形成的“串?dāng)_”特征依然存在,這些“串?dāng)_”數(shù)據(jù)攜帶其他干擾炮的信息,并不能簡單地理解為噪聲。所以在每個(gè)頻率分量中,首先構(gòu)建基礎(chǔ)點(diǎn)擴(kuò)散矩陣R(圖6),然后計(jì)算點(diǎn)擴(kuò)散矩陣Rsim。在共檢波點(diǎn)域,矩陣Rsim把這些“串?dāng)_”在時(shí)間上按各炮的延遲時(shí)間進(jìn)行歸位,在空間上按炮間距進(jìn)行歸位,因此混疊的同時(shí)震源數(shù)據(jù)得到了分離。在實(shí)際計(jì)算中,為了提高矩陣Rsim求逆的穩(wěn)定性,一般在矩陣Rsim中增加正則化參數(shù)β,即Rsim=Γ?RΓ+βI,試驗(yàn)證明β=1.0×10-6ε是一個(gè)合理的選擇,其中ε是矩陣Rsim中的最大元素。

      圖5 規(guī)則排列下不同時(shí)域的原始采集數(shù)據(jù)與混合采集數(shù)據(jù)

      圖6 頻率分量12Hz處的基礎(chǔ)點(diǎn)擴(kuò)散矩陣R

      根據(jù)圖3完成后續(xù)步驟,得到全部765炮的分離數(shù)據(jù)。圖5中混合采集數(shù)據(jù)的分離結(jié)果見圖7。

      定義如下信噪比公式定量描述數(shù)據(jù)分離的效果

      (45)

      本次實(shí)驗(yàn)中,共炮點(diǎn)數(shù)據(jù)(圖5a與圖7a)和共檢波點(diǎn)數(shù)據(jù)(圖5b與圖7b)的分離信噪比SNR分別為37.8dB和35.3dB。抽取第90道和第200道的原始數(shù)據(jù)(圖5b)與分離數(shù)據(jù)(圖7b)進(jìn)行對比,結(jié)果見圖8。

      在前述的計(jì)算機(jī)環(huán)境下,一次性分離全部混合數(shù)據(jù)體(由255個(gè)超級(jí)炮,767個(gè)檢波點(diǎn)和每道1200個(gè)采樣點(diǎn)組成)耗時(shí)381s,用時(shí)較短。對比分離后數(shù)據(jù)(圖7a、圖7b)與原始數(shù)據(jù)(圖5a、圖5b),可以看出,不僅淺層數(shù)據(jù)得到了很好的恢復(fù),深部細(xì)節(jié)也得到保留,殘差較小,信噪比較高,且兩條波形曲線的吻合度很高,這證明了本文方法的準(zhǔn)確性。

      3.2 規(guī)則排列下的實(shí)際數(shù)據(jù)

      實(shí)際數(shù)據(jù)的炮間距為20m,采樣間隔為1ms,觀測時(shí)間為2.3s,混合度n=2??紤]到截止頻率對本方法的影響較大,對實(shí)際數(shù)據(jù)濾波,去掉了高頻分量。分離結(jié)果及殘差見圖9c、圖9d??梢钥闯?,雖然中間記錄道的強(qiáng)“串?dāng)_噪聲”沒能完全被壓制,但是分離后的深部反射層的同相軸信號(hào)得到了較好的恢復(fù),最終的SNR為10.5dB。

      圖7 規(guī)則排列下不同時(shí)域的分離數(shù)據(jù)與殘差

      圖8 單道分離數(shù)據(jù)與原始采集數(shù)據(jù)的波形對比圖

      3.3 不規(guī)則排列的模擬數(shù)據(jù)

      不規(guī)則排列的正演速度模型仍為Marmousi模型(圖4)。炮點(diǎn)數(shù)為765,炮間距隨機(jī),但是需要滿足分離適用條件(式(44))。檢波點(diǎn)數(shù)為150,分為3段,每段包含50個(gè)檢波點(diǎn),分別布置在地面500~1500m、3000~4000m和5500~6500m,道間距也隨機(jī)取值。炮點(diǎn)與檢波點(diǎn)覆蓋范圍如圖10所示,混合度n=3,其他條件與前述規(guī)則排列正演相同。分別討論當(dāng)檢波點(diǎn)或炮點(diǎn)不規(guī)則排列下,同時(shí)震源數(shù)據(jù)的直接反演分離效果。

      首先,針對檢波點(diǎn)不規(guī)則排列得到的同時(shí)震源數(shù)據(jù)進(jìn)行分離測試(圖11),分離后的信噪比SNR=39.5dB。然后,針對炮點(diǎn)不規(guī)則排列的情況進(jìn)行了測試(圖12),分離的信噪比SNR=38.1dB。對比分離結(jié)果(圖11c、圖12c)與原始采集數(shù)據(jù)(圖11a、圖12a),可以看出,混合波場從淺層到深層都得到了很好的分離,在分離的殘差(圖11d、圖12d)中幾乎看不到連續(xù)的有效反射信號(hào)。證明本文方法不僅適用于規(guī)則排列采集的同時(shí)震源數(shù)據(jù)的分離,通過拓展后同樣適用于不規(guī)則排列采集的同時(shí)震源數(shù)據(jù)的分離。

      圖9 規(guī)則排列下實(shí)際共檢波點(diǎn)道集數(shù)據(jù)的直接反演分離

      圖10 炮點(diǎn)與檢波點(diǎn)在地面的覆蓋范圍示意圖

      圖11 檢波點(diǎn)不規(guī)則排列條件下共炮點(diǎn)道集數(shù)據(jù)的直接反演分離

      圖12 炮點(diǎn)不規(guī)則排列下共檢波點(diǎn)道集數(shù)據(jù)的直接反演分離結(jié)果

      4 討論

      本文在求取矩陣Rsim=Γ?RΓ+βI的逆的過程中采用了正則化方法,該求逆過程會(huì)引入較多的假頻噪聲。通過對正則化參數(shù)的研究,選擇合適的參數(shù)β,可以將這種影響降到最低。圖13展示了取不同正則化參數(shù)β時(shí),規(guī)則排列的Marmousi混合數(shù)據(jù)體中,第100個(gè)檢波器記錄的共檢波點(diǎn)道集的分離信噪比變化曲線??梢钥闯霎?dāng)參數(shù)β取值較大或者較小時(shí),信噪比都會(huì)降低,假頻噪聲增強(qiáng),分離效果較差; 當(dāng)β取1.0×10-4ε~1.0×10-8ε時(shí),可以得到較高的信噪比。

      算例中,對于檢波點(diǎn)與炮點(diǎn)規(guī)則排列采集的Marmousi正演混合數(shù)據(jù)體,分離后可以得到765個(gè)共炮點(diǎn)道集和767個(gè)共檢波點(diǎn)道集,這些共炮點(diǎn)道集與共檢波點(diǎn)道集各自的分離信噪比見圖14??梢钥闯?,靠近觀測系統(tǒng)中部采集的混合數(shù)據(jù)分離效果較好,處于兩端的分離效果相對較差,具體原因還需進(jìn)一步研究。

      圖13 規(guī)則排列下的模擬數(shù)據(jù)算列中正則化參數(shù)β對分離SNR的影響

      圖14 Marmousi模型檢波點(diǎn)與炮點(diǎn)規(guī)則排列下數(shù)據(jù)體的全部共炮點(diǎn)道集與共檢波點(diǎn)道集分離SNR曲線

      5 結(jié)論

      一般而言,進(jìn)行高密度震源采樣時(shí),若震源間距較小、激發(fā)的延遲時(shí)間很短,激發(fā)波場容易產(chǎn)生強(qiáng)相干性,這不利于同時(shí)震源數(shù)據(jù)的分離。本文采用的直接反演方法則不受這些條件限制,對分離激發(fā)延遲時(shí)間短、炮間距較小的高密度同時(shí)震源數(shù)據(jù)具有一定的優(yōu)勢。該方法只需在頻率域進(jìn)行一次性分離,不需要迭代,效率高、準(zhǔn)確度高,對同時(shí)震源數(shù)據(jù)的分離有很好的應(yīng)用前景。

      通過適當(dāng)改變基礎(chǔ)點(diǎn)擴(kuò)散矩陣,該方法被推廣到檢波點(diǎn)和炮點(diǎn)不規(guī)則排列的觀測系統(tǒng)中,不僅滿足陸地復(fù)雜地形的同時(shí)震源數(shù)據(jù)的分離,而且適用于海上拖纜的動(dòng)態(tài)不規(guī)則采集的混合數(shù)據(jù)的分離。

      需要注意的是,直接反演分離算法有一定的適用范圍,要求混合度、炮間距和地震信號(hào)的頻率滿足本文中的分離適用條件。

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