蔡存軍,毛銳強,彭志文,萬應(yīng)明,王 龍,馬永建

(1.中石化石油工程地球物理有限公司華北分公司,河南鄭州450018;2.中石化海洋石油工程有限公司上海物探分公司,上海201208)

實踐表明,基于初至波的模型靜校正技術(shù)(折射反演靜校正和層析反演靜校正)與剩余靜校正技術(shù)是解決地形起伏變化大、近地表結(jié)構(gòu)復(fù)雜地區(qū)(比如沙漠、山地、山前帶和巨厚黃土塬等地區(qū))靜校正問題的有效方法[1-2]。地震波初至拾取的精度與效率是影響該類靜校正技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵。目前,人機交互式半自動初至拾取技術(shù)應(yīng)用廣泛,該技術(shù)能夠保證初至拾取的精度,但需要大量的人工參與,耗時耗力。隨著油田勘探開發(fā)的不斷深入,新的地震勘探技術(shù)的不斷發(fā)展,特別是當前高分辨率、高精度和全三維高密度地震采集技術(shù)的發(fā)展[3],地震數(shù)據(jù)量不斷增大,單炮接收道數(shù)增多,人機交互式半自動初至拾取技術(shù)已經(jīng)不能滿足當前大數(shù)據(jù)量地震資料處理的需要。

近年來,地球物理學(xué)家們研究開發(fā)了多種初至自動拾取方法。有基于地震記錄瞬時特征的方法,如分形維[4-5]、Akaike信息準則法[6]、二分法[7]和邊緣檢測[8]等,此類方法應(yīng)用于高信噪比地震資料的效果較好,而對于低信噪比地震資料,因受噪聲的干擾,難以準確拾取初至。有基于地震道初至?xí)r窗地震屬性特征的方法,如能量比法[9]、振幅比法[10]及局部相似屬性[11]等,這類方法由于受初至前噪聲的干擾或者“續(xù)至波”的影響,導(dǎo)致在初至拾取過程中出現(xiàn)錯拾或者漏拾。也有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,此類方法首先需要訓(xùn)練出樣本數(shù)據(jù),還需要選取適當?shù)牡卣饘傩?。宋建國等[12]提出改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)相關(guān)算法,該算法更加穩(wěn)定,適應(yīng)能力更強。潘軍等[13]針對低信噪比淺水區(qū)OBS資料提出了三步法初至拾取方法,取得了很好的效果。胡瑞卿等[14]提出了基于自適應(yīng)Morlet小波的初至拾取方法解決低信噪比微震資料初至拾取困難的問題。唐杰等[15]提出基于多尺度分解的微震噪聲壓制與初至拾取方法提高信噪比很低的微震數(shù)據(jù)初至拾取精度。梁上林等[16]基于穩(wěn)相疊加原理,利用超級虛折射干涉加強弱的初至信號,加強了遠偏移距處的弱初至能量,為后續(xù)拾取初至輸入了信噪比高的數(shù)據(jù)。YUAN等[17]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種有效的全數(shù)據(jù)驅(qū)動的初至拾取方法。HU等[18]基于U型卷積網(wǎng)絡(luò)提出了一種只需學(xué)習(xí)少量標記樣本即可提高在復(fù)雜資料中初至拾取精度。JIA等[19]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)衰減震源數(shù)據(jù)中“振鈴效應(yīng)”并拓寬頻帶,在此基礎(chǔ)上利用時窗能量比法有效提高了震源數(shù)據(jù)初至拾取精度。王靜波等[20]提出的基于改進多道局部復(fù)值相關(guān)的地震信號邊緣檢測技術(shù),有效地增強了地震信息邊緣異常檢測和抗噪的能力。

初至拾取就是要對能量較弱的背景噪聲與能量較強的初至波的邊界進行區(qū)分,而數(shù)據(jù)中較低的信噪比勢必會影響其邊界的區(qū)分。本文提出了一種地震波初至自動拾取方法,該方法首先對單炮記錄進行檢波點高程靜校正和線性動校正,然后利用曲波變換對校正后的數(shù)據(jù)進行噪聲壓制,最后利用改進的瞬時強度比法自動拾取初至,并利用模型數(shù)據(jù)和實際資料驗證了本文方法的有效性。

1 技術(shù)方法

1.1 曲波(Curvelet)變換

1.1.1 曲波變換原理

曲波變換作為一種包含尺度參數(shù)和方位參數(shù)的多尺度變換方法,具有很好的方向性,能夠?qū)Φ卣鹦盘栔邪ㄖ本€、曲線和邊緣等簡單構(gòu)造進行表征,并且由于曲波變換的曲面表征特性,使其更適合描述地震波的波前特征。地震數(shù)據(jù)經(jīng)過曲波變換后,有效信號的曲波系數(shù)呈規(guī)則分布,而隨機噪聲的曲波系數(shù)則隨機分布[21-24],因此可以利用曲波變換壓制隨機噪聲,且能夠較好地保護有效信號的特征,提高地震資料的信噪比。如不做特殊說明,文中所述去噪指利用曲波變換法壓制隨機噪聲。函數(shù)f(t1,t2)∈L2的離散曲波變換定義為:

(1)

信噪比定義為:

(2)

式中:srms為有效信號的均方根振幅;nrms為噪聲的均方根振幅。

圖1給出了不同信噪比的合成記錄(有效信號是振幅為1的簡單脈沖信號)。由圖可看出,圖1a的信噪比相當?shù)?幾乎很難看到有效信號;圖1b的信噪比相對較高,能看到0.2s處的有效信號;圖1c的信噪比很高,能夠清晰地看到0.2s處的有效信號;圖1d是不含噪聲的合成記錄。

圖2是圖1所示不同信噪比合成記錄的曲波系數(shù)分布。圖2d中無噪聲的合成記錄經(jīng)過曲波變換后,其系數(shù)在曲波域內(nèi)分布于有限區(qū)域內(nèi),白色直線即為有效信號;圖2c中有效信號的曲波系數(shù)在曲波域內(nèi)分布位置與圖2d中相同且幅值相對較大,在其它各區(qū)域可看到幅值相對較小且零星分布的隨機噪聲系數(shù);圖2b中有效信號曲波系數(shù)在曲波域內(nèi)的位置依然與圖2d中相同,隨機噪聲曲波系數(shù)在曲波域內(nèi)各位置均有分布,其幅值相比圖2c中有所增大,有效信號依然清晰;隨著信噪比的降低,曲波域各區(qū)域分布的隨機噪聲曲波系數(shù)幅值逐漸增大,但仍然能夠看到有效信號,且其位置沒有變化,見圖2a。

圖1 不同信噪比合成記錄a 信噪比0.15; b 信噪比0.45; c 信噪比0.75; d 無噪聲

圖2 不同信噪比模擬記錄曲波系數(shù)分布a 信噪比為0.15; b 信噪比為0.45; c 信噪比為0.75; d 無噪聲

當信噪比不同時,有效信號與隨機噪聲各自的曲波系數(shù)在曲波域內(nèi)幅值是不同的。隨著信噪比降低,在曲波域內(nèi),隨機噪聲與有效信號的曲波系數(shù)幅值比會增大。有效信號曲波系數(shù)在曲波域分布于相對有限的區(qū)域內(nèi),而隨機噪聲曲波系數(shù)則是隨機的分布于每個尺度、方向及位置。故可以據(jù)此差異設(shè)置合理的閾值進行“壓制”,然后利用曲波反變換得到壓制噪聲后的地震記錄。

圖3分別是未加入靜校正量和隨機噪聲、加入隨機噪聲、加入靜校正量及同時加入靜校正量和隨機噪聲合成記錄尺度為3、方向為4的曲波系數(shù)曲線,縱坐標表示曲波系數(shù)幅值?？梢钥闯?圖3a中初至波對應(yīng)的曲波系數(shù)幅值相對較大,其它區(qū)域均為0(圖中曲線“波峰”區(qū)域?qū)?yīng)初至波的曲波系數(shù));圖3b是加入信噪比為0.45的隨機噪聲之后的曲波系數(shù)曲線,初至波曲波系數(shù)與隨機噪聲系數(shù)可明顯區(qū)分,前者幅值相比后者大很多;圖3c是加入隨機且變化較為劇烈靜校正量(最大靜校正量為66ms)后合成記錄的曲波系數(shù)曲線,初至波對應(yīng)的曲波系數(shù)幅值相比其它區(qū)域大(其它區(qū)域為0),但與圖3a相比,初至波曲波系數(shù)幅值小很多,造成這種現(xiàn)象的原因是初至不光滑而使初至曲波系數(shù)在曲波域內(nèi)分布更分散;圖3d 是同時加入靜校正量和隨機噪聲之后的曲波系數(shù)曲線,初至波與隨機噪聲基本很難區(qū)分,只有少部分可以區(qū)分。說明當數(shù)據(jù)中同時存在劇烈變化的靜校正量和隨機噪聲時,很有可能使得初至波和隨機噪聲在曲波域內(nèi)不易區(qū)分。因此,有必要在去噪前先使單炮初至更為光滑,使初至波的曲波系數(shù)分布盡可能如圖3b,更易區(qū)分初至信號與隨機信號。

圖3 合成記錄在尺度3、方向4時的曲波系數(shù)曲線a 未加入靜校正量和噪聲; b 加入靜校正量; c 加入隨機噪聲; d 同時加入靜校正量和噪聲

根據(jù)經(jīng)驗,在實際地震資料中,通常由于地形起伏變化較大,導(dǎo)致單炮中初至劇烈變化,而由低降速帶橫向變化導(dǎo)致的初至起伏相對較為平緩(不考慮黃土塬和沙漠資料中黃土和沙漠厚度的劇烈變化,因為可以通過選擇合適的替換速度對黃土和沙漠厚度變化進行填充校正,經(jīng)過校正之后,使初至變得較為平緩)。因此,在去噪之前可以利用檢波點高程靜校正對因地形起伏變化而導(dǎo)致的初至扭曲進行校正,使單炮中初至更光滑,進而使得初至波系數(shù)在曲波域內(nèi)更集中,與噪聲系數(shù)更易區(qū)分。

1.1.2 閾值及閾值函數(shù)選擇

應(yīng)用曲波變換法去噪的關(guān)鍵在于選擇合適的閾值及閾值函數(shù)。在曲波域內(nèi),有效信號是稀疏的且可以由部分較大的系數(shù)值表示,而噪聲可由大量存在的較小的系數(shù)值表示。在曲波域去噪通常采用統(tǒng)計意義上的閾值[25]。本文采用如下閾值[26]:

(3)

式中:j為尺度;σ為噪聲標準差，可由σ={median{|C(j)-median[C(j)]|}/0.6745}2估算;N為輸入數(shù)據(jù)的最大道數(shù)。

閾值函數(shù)有硬閾值函數(shù)、軟閾值函數(shù)、軟硬折中閾值函數(shù)及各種改進的閾值函數(shù)[25-27]。本文選用以下閾值函數(shù):

C(j,l)=

(4)

式中:α為調(diào)節(jié)參數(shù),且0<α<1。當該值取0時則為硬閾值函數(shù),該值取1時為軟閾值函數(shù)。

1.1.3 曲波變換去噪

圖4展示了應(yīng)用曲波變換方法對模擬記錄進行去噪的過程,該記錄為簡單數(shù)值模擬的記錄,速度4500m/s,采樣間隔4ms,子波主頻25Hz,道距25m,總道數(shù)21道。圖4a為模擬記錄;圖4b為加入高斯噪聲的記錄,信噪比0.35;圖4c為去除隨機噪聲后的記錄,其信噪比提高明顯(圖4c灰色方框中存在局部虛假信號,由曲波變換本身的偽吉布斯效應(yīng)產(chǎn)生);圖4d為去除的隨機噪聲?？梢?應(yīng)用曲波變換法可有效去除隨機噪聲,且去除的噪聲中不含有效信號,對有效信號保護得較好。

盡管在去噪過程中較好地保護了有效信號,但是仔細對比圖4a和圖4c發(fā)現(xiàn),兩者并不完全一致,后者初至波振幅略小,且其附近波形存在局部“震蕩”。這是去噪的必然結(jié)果,即會在一定程度上改變原始記錄振幅、波形等特征。那么這種改變會對初至拾取造成多大程度的影響？這種影響是否在可接受的范圍之內(nèi)呢？本文重點關(guān)注瞬時振幅極大值對應(yīng)的時間是否會發(fā)生改變且這種改變是否可以接受。

圖4 應(yīng)用曲波變換去噪a 模擬記錄; b 加噪記錄; c 去噪記錄; d 去除的噪聲

分別求取模型數(shù)據(jù)、加噪數(shù)據(jù)(信噪比0.35)及去噪數(shù)據(jù)的瞬時振幅(具體見1.2節(jié))。圖5中展示不同數(shù)據(jù)的瞬時振幅極大值的位置(即樣點序列),黑色實線表示模型數(shù)據(jù)的瞬時振幅極大值的樣點序列(均為26),紅色點線表示去噪數(shù)據(jù)極大值的位置,在第5,6道與黑色實線差1個樣點,其余道均重合,藍色虛線表示加噪數(shù)據(jù)極大值的位置,除在第10,13,15,19道與黑色實線重合之外,其余各道均不與其重合,而且最大相差達5個樣點。

圖5 不同數(shù)據(jù)瞬時振幅極大值位置

加入隨機噪聲之后,數(shù)據(jù)大部分瞬時振幅極大值位置發(fā)生了變化,且部分移動了5個采樣點,這勢必會對依賴于瞬時振幅特征的初至拾取產(chǎn)生較大的影響。而去噪后,只有個別道的瞬時振幅極大值位置發(fā)生了變化,且只移動了1個樣點,這在可以接受的范圍之內(nèi),即樣點移動距離小于λ/4。去噪會在一定程度上改變原始數(shù)據(jù)的特征,但是只要這種改變在合理的范圍內(nèi)(即“溫和”去噪原則),則可對初至進行去噪處理。

1.2 希爾伯特變換和瞬時振幅

通常采用復(fù)數(shù)道分析技術(shù)來提取包含瞬時振幅、瞬時頻率、瞬時相位在內(nèi)的地震瞬時屬性。瞬時振幅在資料解釋中應(yīng)用廣泛,用于振幅異常的品質(zhì)分析,以檢測斷層、河道、地下礦床、薄層調(diào)諧效應(yīng)及從復(fù)合波中分辨出厚層反射。張偉等[10]論述了采用基于希爾伯特變換的瞬時強度法,使初至波同相軸變得更加光滑,與滑動時窗能量法相比,其在拾取精度等方面效果更好。

對于一個實值函數(shù)x(t),其希爾伯特變換記作y(t)定義為:

(5)

式中:H表示希爾伯特變換。

地震復(fù)數(shù)道分析技術(shù)就是首先對地震記錄x(t)進行希爾伯特變換得到y(tǒng)(t),然后將x(t)作為復(fù)數(shù)道的實部,將y(t)作為復(fù)數(shù)道的虛部,則時域地震復(fù)數(shù)道z(t)為:

z(t)=x(t)+iy(t)

(6)

z(t)可以看作是一個一維的地震信號變成二維復(fù)平面上的信號,復(fù)數(shù)的模和幅角代表了信號的幅度和相位,因此,地震道在經(jīng)過復(fù)數(shù)變換后,可以很方便地從原始地震記錄中得到瞬時振幅、瞬時相位。

復(fù)數(shù)地震道中任何位置處的瞬時振幅可以表達為:

(7)

瞬時相位表達為:

(8)

圖6展示了由原始地震道x(t)計算其希爾伯特變換并構(gòu)建復(fù)數(shù)地震道的過程。圖6a為原始地震道x(t);圖6b中紫色線為其希爾伯特變換y(t);圖6c中紅色虛線為根據(jù)公式(7)求取的原始地震記錄x(t)的瞬時振幅A(t)。瞬時振幅的極值對應(yīng)了初至波的能量。

圖6 地震道與其希爾伯特變換和瞬時振幅a 原始地震道x(t); b x(t)的希爾伯特變換y(t); c 瞬時振幅

1.3 初至拾取

1.3.1 瞬時強度比初至拾取

一般情況下,在初至波到達之前地震道的瞬時振幅很小,而初至到達之后地震道的瞬時振幅較大,因此地震道瞬時振幅比值會在初至到達前后有較大的變化。定義后時窗內(nèi)與前時窗內(nèi)瞬時振幅的平方和比值為瞬時強度比特征值(下文簡稱強度比)。通常,初至波處該比值最大,因此可以將強度比作為判定初至?xí)r間的依據(jù)。計算公式如下[10]:

(9)

式中:

其中:I為強度比;A(t)為瞬時振幅;T0為樣點時間;T2為后時窗長度;T1為前時窗長度;D為一個地震道的瞬時強度;K為每一道內(nèi)總的樣點數(shù);β是為了增強初至拾取的穩(wěn)定性而加入的穩(wěn)定因子,可以根據(jù)實際情況進行調(diào)整。

當?shù)卣鹳Y料信噪比較高時,根據(jù)公式(9)計算的強度比可以拾取到正確的初至。圖7a是截取的某單炮記錄中道號為35的一段地震道;圖7b是對應(yīng)各采樣點處的強度比。可以看出,圖7b中強度比最大值對應(yīng)了圖7a中的初至?xí)r間,即采樣點數(shù)67(用紅色箭頭分別標記了單炮初至和強度比最大值)。

圖7 地震道及各樣點強度比a 地震道; b 各采樣點處強度比

然而,并不是所有的強度比最大值都能用于確定初至的位置,特別在初至波到達前有較強的隨機干擾時。盡管可以用曲波變換方法壓制隨機噪聲,但是在去噪時應(yīng)該遵循“溫和”去噪的原則,否則可能使初至波的能量特征和波形特征發(fā)生較大改變,影響初至拾取的準確度。因此,在利用曲波變換對單炮進行“溫和”去噪的基礎(chǔ)上,同時需考慮提高初至拾取方法自身的抗噪能力。改進的強度比計算公式如下:

(10)

式中:R為前后時窗中樣點總數(shù)。

圖8展示了去噪前后某單炮道號為101的地震道(黑色實線)和瞬時振幅(綠色虛線)。對比可以發(fā)現(xiàn),去噪之前,初至信號湮沒于能量強的隨機噪聲之中,難以辨識;去噪后,盡管初至波前仍然有隨機噪聲且能量不弱,但是初至波信號已可以辨識,其相對振幅值及瞬時振幅較大,說明采用的去噪策略取得了一定的效果,去噪后的數(shù)據(jù)有利于初至拾取。

圖9a為圖8a中的地震道;圖9b為該道各樣點處的傳統(tǒng)型強度比,顯然,根據(jù)該強度比無法拾取到準確的初至?xí)r間(綠色箭頭);圖9c為該道各采樣點處的改進型強度比,根據(jù)該強度比則可以確定初至波的位置(紅色十字星),即采樣點序列號為63,初至?xí)r間為252ms。

圖8 地震道及瞬時振幅a 去噪前; b 去噪后

圖9 地震道及不同方法強度比a 地震道; b 傳統(tǒng)型強度比方法; c 改進型強度比方法

表1給出了分別采用傳統(tǒng)型和改進型方法拾取的部分道初至?xí)r間與手工拾取初至?xí)r間的誤差,數(shù)據(jù)采樣間隔為4ms,采用的前滑動時窗為60ms,后滑動時窗為30ms。由表1可以看出,傳統(tǒng)型誤差最大達到148ms,而改進型最大僅為4ms,因此與采用傳統(tǒng)型方法相比,改進型方法拾取的初至?xí)r間更準確。

表1 不同方法拾取初至?xí)r間誤差 ms

1.3.2 異常初至處理

利用改進型強度比法自動拾取初至,有可能存在與利用滑動時窗能量法拾取初至一樣的問題[28],即

最大的強度比不一定對應(yīng)初至波的能量,也就是初至?xí)r間并不一定對應(yīng)于強度比的最大值或第一極值,也有可能是第二極值,甚至第三極值等。那么該如何自動判斷拾取第一極值還是其它極值呢？

基于地表一致性假設(shè),應(yīng)用靜校正和線性動校正的地震資料,同一炮相鄰兩道之間的初至?xí)r間應(yīng)該不存在較大差異。如果存在,則應(yīng)是拾取的初至?xí)r間不正確。

在共炮點道集內(nèi),各道拾取的初至?xí)r間記為ti,i為道號(i=1,2,3,…,N),N為最大道數(shù)[28]。

記相鄰兩道的初至?xí)r間差為:

ΔTi=|ti+1-ti|

(11)

初至?xí)r間差的均值記為μ,其標準方差為σ。定義:

|ΔTi-μ|

(12)

如果滿足(12)式,則被認為是正確的初至?xí)r間,否則,被認為是錯誤的初至?xí)r間。k為誤差控制系數(shù),可以根據(jù)初至質(zhì)量進行試驗。

在檢測到錯誤的初至?xí)r間后,將初至?xí)r間更新為強度比第二極值所對應(yīng)的時間。再重新根據(jù)(11)式計算相鄰兩道的初至?xí)r間差、均值和方差,并用(12)式進行檢測,是否滿足該式。如果不滿足,則繼續(xù)用強度比第三極值對應(yīng)的時間更新初至?xí)r間并檢測。重復(fù)上述檢測過程,直到找到正確的初至?xí)r間,使其滿足(12)式的要求。

在完成前述的工作之后,拾取的初至?xí)r間可能并不是精確的波峰時間,有可能是波谷或過零點時間,也有可能是初至波一個周期內(nèi)的任意一點。為能夠拾取到精確的波峰時間,應(yīng)用相位域波峰追蹤技術(shù)[29]精確確定初至波波峰的位置。

本文提出的低信噪比資料初至自動拾取方法技術(shù)的實現(xiàn)可總結(jié)如下:

1) 輸入應(yīng)用檢波點高程靜校正及線性動校正的炮集數(shù)據(jù);

2) 對步驟1)中輸出數(shù)據(jù)進行曲波變換,在曲波域內(nèi)選擇合適閾值壓制隨機噪聲,然后通過反變換得到去噪后的數(shù)據(jù),提高初至波的信噪比;

3) 對去噪數(shù)據(jù)做希爾伯特變換并構(gòu)建地震復(fù)數(shù)道,然后利用公式(7)計算各道的瞬時振幅;

4) 利用公式(10)計算每一道各采樣點處的強度比,而后根據(jù)強度比極值判斷初至波的位置;

5) 應(yīng)用異常初至檢測與修正技術(shù)改善自動拾取結(jié)果;

6) 應(yīng)用相位域波峰估算法精確確定初至波波峰的位置;

7) 輸出經(jīng)過反高程靜校正及反線性動校正的初至?xí)r間。

2 應(yīng)用實例

2.1 理論數(shù)據(jù)測試

為驗證本文方法的有效性,建立了2層速度模型,速度分別為1500m/s和3200m/s,深度為400m,記錄長度為0.8s,采樣間隔為1ms,地震子波為雷克子波,主頻30Hz,道距5m,總道數(shù)101道。利用射線法進行正演模擬,得到如圖10a所示的單炮記錄,記錄中包含了直達波,反射波及多次波;圖10b為加入高斯噪聲后的單炮記錄,信噪比為0.35,隨著偏移距由近及遠,信噪比逐漸降低,遠偏移距初至波的信噪比非常低;圖10c是經(jīng)動校正后的記錄(線性動校正時窗中心點位置為200ms),道號1～11及90～101范圍內(nèi)初至波能量較弱,信噪比低,較難辨識初至信號;圖10d是去噪后的動校正記錄,初至波的信噪比明顯提高,能夠清晰地辨識初至信號,即提高了自動拾取初至的準確度。

圖10 理論數(shù)據(jù)測試a 模擬單炮記錄; b 加入高斯噪聲記錄; c 線性動校正記錄; d 去噪后記錄

圖11中,用黑線表示對模型數(shù)據(jù)進行人工拾取的初至,而利用本文方法自動拾取的模型數(shù)據(jù)、加噪數(shù)據(jù)、去噪數(shù)據(jù)的初至分別用紅線、藍線和綠線表示?？梢钥闯?紅線、綠線及黑線基本重合在一起,說明了在模型數(shù)據(jù)及去噪數(shù)據(jù)上應(yīng)用本文方法可以拾取到較準確的初至?xí)r間。藍線與其它線有不同程度的偏差,特別是遠炮檢距處,偏差較大,最大達192ms,說明盡管根據(jù)瞬時強度比提出的自動拾取方法有一定的抗噪能力,但是當信噪比很低時,僅利用強度比法仍然難以拾取到準確的初至。因此,當資料信噪較低時,利用本文方法(即首先利用曲波變換法去噪,然后應(yīng)用強度比法自動拾取初至)能夠提高初至拾取的準確率。

圖11 初至拾取結(jié)果

2.2 實際數(shù)據(jù)

為測試本方法處理實際資料的能力,將該方法應(yīng)用于某工區(qū)地震資料的初至拾取中。道距20m,炮距40m,采樣間隔1ms,記錄長度為5s,一炮兩線,滾進滾出施工。該區(qū)域資料近道信噪比相對較高,而中遠道因存在能量相對較強的隨機噪聲而導(dǎo)致信噪比相對較低。采用現(xiàn)有軟件自動拾取,通常在近道能夠取得較好的拾取效果,而在部分中遠道效果較差,導(dǎo)致后續(xù)依賴于初至?xí)r間計算的靜校正量存在問題。

圖12分別是應(yīng)用不同方法拾取結(jié)果的CMP道集顯示,CMP號為465,偏移距范圍3690～5953m。圖12a是應(yīng)用軟件拾取結(jié)果;圖12b為應(yīng)用本文方法拾取結(jié)果;圖12c為人工拾取結(jié)果。與人工拾取相比,采用軟件自動拾取有19道未拾取到準確的初至?xí)r間,初至前的隨機噪聲對初至拾取影響較大。采用本文方法拾取,除偏移距4650m處因子波“分叉”,偏移距5409m和5932m處兩道因能量極弱之外,其余各道中均拾取到準確的初至?xí)r間。表明在低信噪比資料中,應(yīng)用本文方法能夠較大幅度提高自動拾取初至的精度。另外,盡管采用本文方法拾取的初至與人工拾取的初至?xí)r間存在偏差,但是與采用軟件拾取相比,這種偏差實際上較小,采用軟件拾取最大偏差達幾百毫秒,而本文方法最大偏差為23ms。

圖12 初至拾取結(jié)果CMP道集顯示a 某軟件拾取; b 本文方法拾取; c 人工拾取

實際資料應(yīng)用結(jié)果表明,當初至波能量較弱,信噪比很低時,利用本文方法可以提高自動拾取初至的精度,減少處理人員的工作量。

3 結(jié)論

針對低信噪比資料初至自動拾取困難的問題,提出了一種先利用曲波變換去噪提高資料信噪比,再利用具有一定抗噪能力的強度比法實現(xiàn)對低信噪比資料初至自動拾取的方法,取得了較好的應(yīng)用效果。并得到以下結(jié)論及建議。

1) 首先計算每道各采樣點處的瞬時強度比,根據(jù)強度比極大值確定初至波能量,然后通過異常初至檢測及修正技術(shù)改善初至拾取結(jié)果,再利用相位域波峰追蹤技術(shù)精確確定初至?xí)r間,最后可以得到精度較高的單炮初至。

2) 針對低信噪比資料,將“溫和”去噪與具備一定抗噪能力的改進型自動拾取方法相結(jié)合,共同解決初至自動拾取的難題,最大程度減少人工修改錯誤初至的工作量。

3) 應(yīng)用本文方法拾取初至,需要在去噪過程中保護好初至信號。但是就如何做好保護工作,需要進一步就信噪比、信號保護程度、初至準確度及拾取方法抗噪能力之間的關(guān)系開展深入研究。

4) 實際資料總是復(fù)雜多變的,影響初至拾取也不僅限于隨機噪聲干擾,描述初至波特征也不僅限于瞬時強度。有必要進一步研究初至波特征以及影響初至波的各種因素,研究利用多種屬性進行初至波描述的方法。