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    利用抗假頻凸集投影算法的規(guī)則缺失地震數(shù)據(jù)重建

    2020-08-18 08:00:14張恒琪張博泓
    石油地球物理勘探 2020年4期
    關鍵詞:同相軸頻譜閾值

    刁 塑 張 華 張恒琪 張博泓 余 政 龐 洋

    (東華理工大學放射性地質與勘探技術國防重點學科實驗室,江西南昌330013)

    0 引言

    在地震數(shù)據(jù)現(xiàn)場采集中,由于需要考慮客觀存在的障礙物、禁采區(qū)、海洋拖纜羽狀漂移和采集經(jīng)濟成本等因素,地震數(shù)據(jù)沿空間方向通常呈現(xiàn)不規(guī)則分布或規(guī)則缺失分布;在地震數(shù)據(jù)預處理中,必要的剔除廢炮、廢道等操作也會導致地震道缺失。而后續(xù)的常規(guī)數(shù)據(jù)處理,如速度分析、疊加、偏移等,應建立在完整的地震數(shù)據(jù)基礎上。因此,亟待探尋可行的重建完整數(shù)據(jù)的方法。

    現(xiàn)行的地震數(shù)據(jù)重建算法可分為四大類:①基于濾波器方法[1],主要是依據(jù)建立卷積插值濾波器實現(xiàn)數(shù)據(jù)重建;②基于波場延拓算子重建方法[2-3],如常見的利用Kirchhoff積分算子;③基于快速降秩插值方法[4-6],即是將插值問題轉化為圖像填充問題;④基于數(shù)學變換方法,如常用的傅里葉變換、拉東變換、小波變換、曲波變換等,先變換到數(shù)字域進行處理,再反變換回時空域[7-14]。本文方法屬第四類,即通過改進算法,在重建的同時消除伴生假頻。

    空間均勻網(wǎng)格下缺失的地震數(shù)據(jù)分為規(guī)則缺失和非均勻缺失。一般非均勻缺失數(shù)據(jù)轉換到頻域,它引起的假頻信息轉化為低幅值不相干隨機噪聲,可設置其閾值門限,通過稀疏迭代去噪法進行消除。而規(guī)則缺失數(shù)據(jù)在頻域中產(chǎn)生的假頻與真實頻譜相近,基于傳統(tǒng)的迭代稀疏促進求解方法很難取得高分辨率、高保真、高信噪比的重建結果。為此,人們提出了較多數(shù)據(jù)重建方法以壓制假頻干擾,如傾角掃描法,此類方法需先掃描同相軸傾角[15],然后沿傾角方向加權、內插地震道;Sinc地震道插值方法[16]是對滿足采樣定理的數(shù)據(jù)做加密采樣點處理,不需獲取同相軸傾角,運算速度快,但無法正確內插含有空間假頻的地震道;小波變換地震道插值方法是利用小波變換的時頻分析特性[17],多級重構實現(xiàn)地震道插值,但該插值算法較復雜,且精度較低。

    對于不規(guī)則空間帶限二維地震數(shù)據(jù),結合非均勻快速傅里葉變換和最小二乘反演算法,都取得了較好的重建效果[18-23];此方法也可應用于規(guī)則欠采樣數(shù)據(jù)中,但其抗假頻效果欠佳,且不能有效區(qū)分真實頻譜與假頻信息。凸集投影(Projection onto convex sets,POCS)算法對于隨機的和規(guī)則的欠采樣數(shù)據(jù)都能重建出完整數(shù)據(jù)[24-25],但對規(guī)則缺失較嚴重數(shù)據(jù),此方法去假頻效果不甚理想。在f-k域由規(guī)則采樣引起的假頻幅值與真實頻譜相近,為了進行區(qū)分,需對整個頻域范圍內所有頻率進行搜尋。在信號分離和插值方面,與τ-p域相比,f-k域簡捷有效,主要是因為τ-p重建方法計算量大,且重建效果不如f-k域方法,尤其對低信噪比數(shù)據(jù)[26]。同時,f-k域方法可利用所有期望頻率的信息對缺失數(shù)據(jù)施行穩(wěn)定的插值和去噪。

    本文采用傅里葉變換,在傳統(tǒng)POCS方法中引入Naghizade[27]提出的選擇函數(shù),以去除規(guī)則欠采樣引起的假頻信息。將此方法應用于理論數(shù)據(jù)和實際資料處理,均取得了較理想效果。

    1 方法原理

    1.1 建立選擇函數(shù)

    首先對所有頻率或在任意頻率范圍內進行掃描搜索,以確定主要能量的斜率或路徑。

    設d(t,x)為原始地震數(shù)據(jù),D(f,k)為其相應的f-k域振幅譜。為了簡化,將頻率和波數(shù)做歸一化處理,令時間軸和距離軸上采樣間隔都為1,且f-k頻譜關于頻率軸對稱,只需考慮正頻率的頻譜,得到歸一化頻率范圍f∈(0,0.5)、歸一化波數(shù)范圍k∈(-0.5,0.5)(圖1)。設定每條角度射線起始位置為頻域原點(f,k)∈(0,0),從圖1看出,可沿著角度射線方向求取射線上振幅能量之和。

    圖1 f-k域角度射線掃描示意圖

    則每條射線所掃描的能量值為

    式中:p為角度射線掃描斜率,其取值范圍依據(jù)不同數(shù)據(jù)的頻譜分布而定;n為歸一化頻率f的索引;算子表示沿數(shù)值較小方向取整數(shù)值。在某一區(qū)間,若p值對應的函數(shù)M值大于鄰近值,則稱M為該范圍對應的峰值。而在實際處理過程中,對于諸多峰值,可通過設置閾值的方法,識別函數(shù)中的幾個較主要峰值,代表主要反射波同相軸的振幅。假設已識別L個峰值,如p1,p2,…,pL。

    第二步,依據(jù)函數(shù)M(p)的峰值和掃描斜率范圍,初始化一個零矩陣H,其維度與數(shù)據(jù)頻譜維度相同,目的是把p1,p2,…,pL射線上反射波能量準確分配到矩陣H中(令L個角度射線上的值為1,其余各處為0)。則有

    式中:j為角度射線p的索引;n、f、k同式(1)。

    最后,考慮到鄰近各角度射線兩側的能量應為同相軸能量,為拾取更完整同相軸信息,將所得H與一維方脈沖函數(shù)B(1,Lb)做卷積,沿波數(shù)軸方向拓寬每個角度射線,最終得出選擇函數(shù)

    式中:Lb是函數(shù)B沿波數(shù)軸方向上的長度,代表各個角度射線掃描的寬度,且函數(shù)B沿頻率軸方向無值。從式(2)和式(3)可知,在選擇函數(shù)W中,任何大于1的值都設定為1,小于1的值都設為0。

    1.2 POCS算法

    傳統(tǒng)POCS重建方法的迭代表達式為

    式中:di(t,x)為第i次迭代所得重建數(shù)據(jù);I為單位矩陣;yobs為原始數(shù)據(jù),即d0(t,x);F和FT分別為傅里葉正、反變換算子;N為滿足精度要求時最小迭代次數(shù);S(t,x)為采樣矩陣;Ti為硬閾值算子,滿足

    式中:ci表示第i次迭代得到的傅里葉系數(shù),滿足ci=Fdi(t,x);λi表示第i迭代的閾值,本文選用的閾值[28]為

    式中:Cmax為傅里葉系數(shù)最大值;ε為靠近零的正值,不同數(shù)據(jù)ε值有所差別,與數(shù)據(jù)中噪聲能量有關,計算中通過多次測試人工選取。

    為體現(xiàn)本文閾值參數(shù)的優(yōu)勢,將其與文獻[28]中的線性閾值與指數(shù)閾值做重建對比,其重建后的信噪比公式采用,其中x0表示原始模型數(shù)據(jù),x表示重建結果。顯然信噪比越高,表明重建效果越好。計算結果如圖2所示??梢娫谌〉孟嗤旁氡惹闆r下,本文閾值參數(shù)所用迭代次數(shù)少,計算效率高;在相同迭代次數(shù)下,本文閾值參數(shù)重建信噪比最高。因此,本文閾值明顯優(yōu)于線性閾值和指數(shù)閾值。

    圖2 不同閾值函數(shù)重建結果的信噪比曲線

    將選擇函數(shù)W代入到傳統(tǒng)的POCS迭代重建過程中,即把式(3)代入式(4)中,最終的抗假頻POCS重建算法為

    選擇函數(shù)W能消除規(guī)則欠采樣產(chǎn)生的假頻干擾,使每次迭代過程中有效波能量聚焦,因此修改后的POCS算法能成功地重建規(guī)則缺失道。

    2 數(shù)值模擬

    采用主頻為40Hz雷克子波合成81道地震記錄(圖3a),每道501個采樣點,該記錄總共有3個地震反射同相軸,采樣間隔為2ms,道距為5m。

    圖3 原始模型采樣及其f-k譜

    為了更清晰地驗證本文抗假頻重建方法的可行性,本文通過對比重建后的振幅譜觀察假頻是否消除,并對比重建后的信噪比。首先,對模型數(shù)據(jù)(圖3a)進行50%規(guī)則欠采樣,即去除偶數(shù)道數(shù)據(jù),只保留奇數(shù)道數(shù)據(jù),得到欠采樣數(shù)據(jù)(圖3c)及其頻率譜(圖3d)。可明顯看到,在對應f-k域中(圖3d)因規(guī)則欠采樣導致的假頻與真實頻譜(圖3b)較接近。因此,在之后的重建過程中,需消除假頻的影響,這樣最終才可得到完整而規(guī)則的地震數(shù)據(jù)。

    為驗證本文方法的有效性,首先采用傳統(tǒng)傅里葉變換和POCS算法進行重建,選擇迭代次數(shù)N=20,閾值函數(shù)中的ε值為0.001。觀察重建的結果(圖4a)及其對應的振幅譜(圖4b),可見圖4a中偶數(shù)道上有效波能量并未得到任何恢復、在圖4b中假頻仍然存在,且重建結果的信噪比為2.7dB,說明傳統(tǒng)方法無法重建缺失地震道。

    再采用本文抗假頻的POCS算法進行重建,選定與傳統(tǒng)重建相同的參數(shù)和迭代次數(shù)。依據(jù)方法原理,選擇函數(shù)以圖3d中的原點為起點,對頻域中的能量進行掃描,保留3個能量峰值對應的傾角,并在波數(shù)方向拓寬掃描范圍,利用式(7)得到無假頻的重建數(shù)據(jù)。觀察此時所得重建地震數(shù)據(jù)(圖4c),其偶數(shù)道得到很好的重建,同相軸連續(xù)完整;且對應振幅譜(圖4d)上也完全看不到假頻信息。對比圖4d與圖3b,表明本文所提抗假頻POCS算法能有效地重建出規(guī)則缺失的地震道數(shù)據(jù),且消除了規(guī)則欠采樣所導致的假頻,重建結果的信噪比增至14.5dB。

    圖4 兩種重建方法對比結果及其f-k頻譜

    圖5 M(p)范圍內能量分布圖

    詳細展示本文方法如何得到圖4c重建結果。首先,利用式(1)分別求取原始數(shù)據(jù)和規(guī)則缺失50%數(shù)據(jù)對應的M(p)峰值(圖5),掃描斜率p的范圍設為-8~8,對比圖5a與圖5b,其主要能量峰值對應的p值一致。依據(jù)峰值范圍,設定合適閾值,保留對應同相軸頻譜的3個峰值,并分配到矩陣H中,再利用式(3)建立選擇函數(shù),結果如圖6。其中大于閾值區(qū)域的值為1,小于閾值區(qū)域的值為0??芍獔D6b中選擇函數(shù)與圖6a選擇函數(shù)能量分布一致,說明選擇函數(shù)識別出了真實頻譜。然后將該選擇函數(shù)引入到POCS方法中,使得在每次POCS算法迭代過程中,該選擇函數(shù)可很精確地拾取真實頻譜,再參與下一次迭代計算,使得原始信號頻譜能很快聚焦。

    為更進一步驗證本文方法的可行性,針對原始模型數(shù)據(jù)進行25%規(guī)則采樣,即得到規(guī)則缺失75%數(shù)據(jù)(圖7a)及其對應的頻譜(圖7b),可見真實頻譜與假頻信息相互交錯纏繞,且能量非常相似,傳統(tǒng)方法很難去除假頻信息。采用本文方法,選定合適的迭代次數(shù)和閾值參數(shù)ε值,得到重建結果(圖7c)及對應f-k譜(圖7d)。該重建結果的信噪比為8.7dB。

    分析重建結果的f-k譜(圖7d),本文引入的選擇函數(shù)在重建過程中有效地壓制了假頻干擾,保留有效波能量。同時從建立的選擇函數(shù)(圖6c)中可見,同相軸能量對應的峰值與圖6a一致。但相比之下,其75%規(guī)則缺失數(shù)據(jù)重建效果較差,說明當缺失較為嚴重時,重建結果則難以達到理想效果,周邊已知的地震道不足以恢復大范圍連續(xù)缺失的地震道,因此需發(fā)展高維的重建方法,從另一維度進行重建。同時需說明的是,因基于傅立葉變換的二維重建方法只能處理近似線性同相軸,而對于非線性同相軸則需做分窗口重建,使其滿足近似線性同相軸的要求。

    圖6 f-k域選擇函數(shù)值

    圖7 25%規(guī)則采樣重建結果及其f-k譜

    3 實際數(shù)據(jù)算例

    選取實際采集地震數(shù)據(jù)驗證本文方法的適用性。圖8為M區(qū)海上二維原始地震數(shù)據(jù)及其振幅譜,道間距為25m,采樣率為4ms,180道接收。本文方法基于傅里葉變換,只適應線性或近似線性同相軸地震數(shù)據(jù)重建,而對于非線性同相軸,通常采用分窗口重建。

    為滿足處理要求,從原始數(shù)據(jù)中截取第100~第140道數(shù)據(jù),時間軸方向截取0.8~1.6s(圖9a、圖9b)。對該窗口數(shù)據(jù)進行50%的規(guī)則欠采樣(圖9c),可見規(guī)則采樣引起的假頻信息(圖9d)與真實頻譜(圖9b)非常相似。

    圖8 現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)(a)及其f-k譜(b)

    圖9 截取數(shù)據(jù)和規(guī)則缺失數(shù)據(jù)及其f-k譜

    針對該實際數(shù)據(jù)體,本次選取選擇函數(shù)中計算傾角p值的范圍是-12~12。選擇函數(shù)以圖9d中原點為起點,對頻域中的能量進行掃描,掃描的同相軸能量分布如圖10所示,此掃描范圍可最大程度地保留反射波同相軸能量、去除規(guī)則采樣產(chǎn)生的假頻信息。同時,迭代次數(shù)和閾值函數(shù)ε值的選取也影響重建效果。

    由最終重建結果(圖11a)及對應f-k譜(圖11b)得到重建結果誤差(圖11c)及其頻譜(圖11d),可見規(guī)則采樣導致的假頻信息得到較徹底壓制,并保留了主要反射波同相軸能量,重建結果的信噪比為12.78d B。

    圖10 實測數(shù)據(jù)的規(guī)則缺失50%數(shù)據(jù)f-k域選擇函數(shù)

    圖11 重建結果及其f-k譜

    4 結論與討論

    本文結合傅里葉變換與POCS重建算法,研究了傾角掃描選擇函數(shù),該函數(shù)對全頻段的能量軸進行掃描,確定出主要傾角;并把該函數(shù)引入傳統(tǒng)的重建算法,重建線性或近似線性的同相軸數(shù)據(jù);在此基礎上,將該方法應用于理論和實際數(shù)據(jù),重建出規(guī)則缺失的地震數(shù)據(jù)并壓制了假頻干擾。

    根據(jù)對傾角掃描選擇函數(shù)的分析,在傳統(tǒng)傅里葉變換和POCS重建算法的應用中,只可重建線性或近似線性的地震數(shù)據(jù)。然而,實際數(shù)據(jù)中缺失的反射波同相軸往往是非線性的,此時需對非線性地震數(shù)據(jù)做分窗口重建,使得每個窗口內地震數(shù)據(jù)滿足近似線性同相軸。

    還可嘗試選取另一種數(shù)學變換替代傅里葉變換,并結合傾角掃描選擇函數(shù),重建非線性同相軸缺失數(shù)據(jù)。這將是后續(xù)研究課題。

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