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    基于曲波稀疏變換的拉伸校正方法

    2022-02-26 08:30:12劉仕友張明林宋維琪
    物探與化探 2022年1期
    關(guān)鍵詞:曲波同相軸畸變

    劉仕友,張明林,宋維琪

    (1.中海石油(中國)有限公司 海南分公司,海南 ???570311; 2.中國石油大學(xué)(華東) 地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,山東 青島 266580)

    0 引言

    動校正是地震數(shù)據(jù)處理中的重要一環(huán),動校正的結(jié)果直接影響水平疊加、AVO分析、反演等后續(xù)處理過程[1]。但是,常規(guī)動校正由于其固有的特性,動校正之后的同相軸會存在沒有被校平的情況,產(chǎn)生較為復(fù)雜的拉伸畸變效應(yīng),一般表現(xiàn)為遠(yuǎn)偏移距處的頻率降低、振幅變大[2]。對于畸變嚴(yán)重的部分,通常采用切除的方法來降低畸變的影響。然而,切除的部分縮短了有效擴(kuò)展長度、降低了覆蓋次數(shù),從而降低了疊加剖面的分辨率[3]。

    Rupert和Chun提出了整體搬家(bock move sum,BMS)方法[4],在BMS方法中,小時間窗口中的地震數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的塊移動,避免在每個點(diǎn)上出現(xiàn)不同的校正值而引起拉伸畸變。然而,在BMS中數(shù)據(jù)塊的大小需要與小波周期相同,并且在塊邊界上會發(fā)生不連續(xù)的現(xiàn)象。Shatilo和Aminzadeh提出了一種固定時差動校正(constant normal move out,CNMO)[5],CNMO方法與傳統(tǒng)逐點(diǎn)搬家動校正方法有著明顯的區(qū)別,那就是在一個固定的時窗內(nèi)對所有的地震道按照走時公式采用了固定的時差常數(shù)來校平CMP道集上的反射同相軸,這種方法校正后的數(shù)據(jù)分辨率更高,從而避免了大孔徑處信號的頻率失真,在一定程度上保留了更多的長偏移距信號,CNMO的缺陷是在長偏移距處產(chǎn)生了假同相軸。Hicks在疊加過程中使用拋物線Radon變換來消除NMO拉伸畸變[6]。然而,該方法在存在噪聲的情況下是不穩(wěn)定的,并且不能有效地校正振幅較弱的區(qū)域。Trickett開發(fā)了一種無拉伸疊加方法[7],將NMO校正和疊加兩步替換為零偏移疊加的單步反演,該方法將BMS技術(shù)應(yīng)用于反演,降低了相鄰塊間不連續(xù)性。崔寶文等通過傅里葉變換,把時間偏移距域地震數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為頻率域,將遠(yuǎn)偏移距的頻譜替換為近偏移距的頻譜[8],避免了拉伸,但存在相互干擾的情況。Kazemi和Siahkoohi提出一種避免NMO拉伸的局部拉伸調(diào)零方法[9],根據(jù)速度分析的結(jié)果,將數(shù)據(jù)分成不同的時間塊。該方法消除了產(chǎn)生NMO拉伸的插值數(shù)據(jù)樣本的理論曲線,從而保留了一般比正常疊加更高的頻率分量,但是這種方法受到了速度精度的制約。Zhang等提出一種基于匹配追蹤算法的NMO校正方法[10],該方法能產(chǎn)生相對不拉伸的結(jié)果。然而,由于這種方法是通過移動所有匹配的小波,不同的反射相互干擾,會引起振幅異常及同相軸不連續(xù)。Riahi通過修改NMO中的校正軌跡[11],將地震數(shù)據(jù)映射到NMO校正的集合中,實(shí)現(xiàn)了一種非雙曲無拉伸NMO校正方法。但是,這種方法受到動校正過程中近似值和動校正速度誤差的影響,并且該過程能夠恢復(fù)干擾波的反射振幅。

    為消除地震數(shù)據(jù)動校正后的拉伸畸變,提高水平疊加剖面的分辨率,本文提出了一種基于曲波稀疏變換的拉伸畸變消除方法。通過綜合模型驗(yàn)證和實(shí)際資料處理,驗(yàn)證了本文方法的有效性和準(zhǔn)確性。

    1 方法原理

    1.1 動校正拉伸畸變分析

    常規(guī)動校正是產(chǎn)生子波拉伸畸變的主要原因之一,它利用NMO速度將不同偏移距反射波傳播時間轉(zhuǎn)化為零偏移距反射波傳播時間。動校正是一種時間坐標(biāo)變換,變換后的波形是原始波形的時間畸變和移位[12]。通過式(1)計算每個點(diǎn)的NMO校正時間:

    (1)

    其中,tx為反射波從震源到偏移距為x處的傳播時間,t0為零偏移距反射波傳播時間,v是NMO速度。通過計算ΔtNMO,消除偏移距對反射波傳播時間的影響。

    為了定量分析NMO校正后的頻率和振幅變化情況,引入了瞬時頻率f(t),瞬時能量E(t,f),瞬時振幅A(f)[13]。其中瞬時頻率的定義如下:

    (2)

    (3)

    經(jīng)過化簡得出如下結(jié)果:

    (4)

    由式(4)可知,經(jīng)過動校正后位于偏移距x的瞬時頻率比零偏移距處的瞬時頻率小,偏移距x越大,頻率下降得越多。

    瞬時頻率f(t),瞬時能量E(t,f),瞬時振幅A(f)存在以下關(guān)系:

    (5)

    令γ=fx/f0,結(jié)合式(5)可以得到零偏移距瞬時振幅和偏移距x處瞬時振幅的關(guān)系:

    (6)

    由于γ變化范圍較小,通??醋鞒?shù),經(jīng)過近似可以得到如下結(jié)果:

    (7)

    通過簡化可得:

    A0(f0):γAx(γf0) 。

    (8)

    經(jīng)過前面的分析可知,經(jīng)過動校正后位于偏移距x的瞬時頻率比零偏移距處的瞬時頻率小,所以γ小于1,動校正后位于偏移距x的瞬時振幅比零偏移距處的瞬時振幅大。

    動校正是一種時間坐標(biāo)變換,變換后的波形相較于原始波形發(fā)生了頻率下降、振幅增大[14],這也是動校正中客觀存在的現(xiàn)象。

    1.2 曲波稀疏變換原理

    稀疏性是信號的一個重要特征,由于其對復(fù)雜信號和相關(guān)問題的分析和處理具有重要影響,廣泛應(yīng)用在壓縮感知、圖像處理、地球物理數(shù)據(jù)分析[15]。

    所謂稀疏性是指信號本身或者經(jīng)過變換后,絕大部分值等于零,僅含有為數(shù)不多的非零值。在大多情況下嚴(yán)格的稀疏性很難滿足,通常只要信號的多數(shù)值接近零,即認(rèn)定該信號具有稀疏性[16]。y為長度為N的原始地震信號,Ψ=[ψ1,ψ2,…,ψN]為稀疏變換矩陣,y滿足:

    (9)

    式中:C為信號在變換域的系數(shù)向量,即曲波系數(shù)C=[c1,c2,…,ci],i=1,2,…,N,其中C中非零元素的個數(shù)為‖C‖0,如果‖C‖0=K且K≤N,則原始地震信號y是稀疏的。

    因?yàn)閥和C和同一信號在不同域中的等價表示,如果y不稀疏,可以尋找系數(shù)向量C稀疏的特定矩陣Ψ,將y轉(zhuǎn)化為稀疏信號。

    1.3 基于曲波稀疏變換的拉伸校正

    曲波變換是小波變換的一個擴(kuò)展,具有比小波變換更大的稀疏性[17],能夠獲取更好的稀疏結(jié)果。曲線變換的這一突出特點(diǎn),加上其完美的重建和快速的正反變換,使其成為解決地震資料中出現(xiàn)動校拉伸畸變問題的合適工具。

    假設(shè)地震數(shù)據(jù)D∈L2(R)滿足以下條件:

    D∈RM×N=[d1|d2|…|dN]=Sx(D0) , (10)

    式中:di∈RM是第i道的地震數(shù)據(jù),由于動校拉伸和其他因素的影響,不同道之間的數(shù)據(jù)彼此相對移動,D0是沒有動校拉伸畸變的數(shù)據(jù),Sx是一個非線性時移運(yùn)算符,分別對輸入地震數(shù)據(jù)矩陣的每一列執(zhí)行操作。下標(biāo)x∈ZN表示時移向量(xi對應(yīng)于第i道的時移)??梢宰C明,如果D0在Ψ域中是稀疏的,則拉伸畸變在該域中表現(xiàn)為非相干噪聲的偽影[18]。因此,拉伸校正可以通過優(yōu)化曲波域的稀疏最大化來進(jìn)行求解:

    (11)

    2)形成加權(quán)矩陣Wk:Wk=|Ck|p;

    3)形成參考數(shù)據(jù)矩陣:Qk=Ψ-1(Wk.*Ck);

    2 模型數(shù)據(jù)測試

    2.1 單界面模型

    建立一個兩層水平層狀介質(zhì)模型一, 該模型參數(shù)如表1所示,采用主頻為45 Hz的雷克子波,使用Shuey推導(dǎo)的Zoeppritz近似方程進(jìn)行正演獲得,如圖1a所示。

    表1 模型一層狀介質(zhì)參數(shù)

    如圖1b所示,經(jīng)過常規(guī)動校正后,遠(yuǎn)偏移距的地震同相軸相對于近偏移距的明顯變寬,從動校正后的振幅譜可以看出(圖1e),隨著偏移距的不斷增大,頻率逐漸降低,振幅不斷增大,即產(chǎn)生了因子波拉伸所致的頻率降低和振幅擴(kuò)大問題,與上文中動校正拉伸畸變分析的結(jié)果一致。而經(jīng)過曲波稀疏拉伸校正處理后,如圖1c所示,同相軸被校平,遠(yuǎn)偏移距處的振幅增大現(xiàn)象得到消除。同時,地震道集的振幅譜(圖1f)和原始地震道集的振幅譜(圖1d)一致,每道的主頻基本都保持在 45 Hz 不變,而且完全保留了原始地震道集振幅隨炮檢距的變化信息,有很好的保幅效果。本文方法能夠校正動校拉伸引起的振幅增大和頻率降低問題,因此,該方法對消除動校拉伸現(xiàn)象有很好的適應(yīng)性。

    2.2 多界面模型(無同相軸交叉)

    2.2.1 無隨機(jī)噪聲

    建立一個四層水平層狀介質(zhì)模型二,其參數(shù)如表2所示,采用10 m的道間距,使用主頻為30 Hz的雷克子波進(jìn)行正演獲得,結(jié)果如圖2a所示。

    表2 模型二層狀介質(zhì)參數(shù)

    a—合成地震記錄;b—常規(guī)動校正結(jié)果;c—曲波稀疏拉伸校正結(jié)果;d—原始地震記錄振幅譜;e—動校正結(jié)果振幅譜;f—本文方法拉伸校正結(jié)果振幅譜a—synthetic seismogram;b—conventional NMO correction results;c—curvelet sparse stretch correction;d—amplitude spectrum of the original seismic record;e—amplitude spectrum of NMO;f—amplitude spectrum of the tensile correction results by the method presented in this paper圖1 測試模型一Fig.1 Test model 1

    經(jīng)過常規(guī)動校正處理得到如圖2b所示的結(jié)果,可以明顯看到上方兩條同相軸沒有被拉平,隨著偏移距逐漸增大,同相軸逐步變寬,畸變增大。通過以上比較,經(jīng)過動校正后,上層和遠(yuǎn)偏移距處的拉伸畸變較大。圖2c是采用本文方法對圖2b進(jìn)行的拉伸校正結(jié)果,可以看出3個同相軸均已校平且沒有出現(xiàn)畸變,遠(yuǎn)近偏移距同相軸寬度及振幅大小一致。

    圖2d是根據(jù)動校正之后(圖2b)獲取的振幅譜,從圖中可以看出,40道之后的頻率由高頻逐步向低頻進(jìn)行轉(zhuǎn)變,圖2d中的頻率變化越大,圖2b中同相軸拉伸畸變效應(yīng)就越明顯。圖2e是根據(jù)拉伸校正結(jié)果(圖2c)獲取的振幅譜,從圖中可以看出,遠(yuǎn)近偏移距的主頻沒有發(fā)生變化,始終保持在30 Hz。曲波稀疏拉伸校正結(jié)果振幅譜中顯示出遠(yuǎn)近道的主頻率均為30 Hz,振幅大小幾乎一致,頻率帶寬相同,高頻信息得以恢復(fù)。

    2.2.2 含有隨機(jī)噪聲

    為了測試隨機(jī)噪聲對本文方法的影響,在圖 2a所示的模型數(shù)據(jù)中加入隨機(jī)噪聲,得到圖3a所示的模型,用以驗(yàn)證本文方法的正確性。經(jīng)過常規(guī)動校正處理得到如圖3b所示的結(jié)果,可以明顯看到同相軸發(fā)生拉伸畸變,且隨機(jī)噪聲并未得到消除。圖3c是采用本文方法對圖3b進(jìn)行的拉伸校正結(jié)果,同相軸出現(xiàn)拉伸畸變的部位基本被消除,遠(yuǎn)近偏移距同相軸寬度以及振幅大小一致,隨機(jī)噪聲得到壓制。

    圖3d是根據(jù)動校正之后(圖3b)獲取的振幅譜,從圖中可以看出, 振幅和頻率變化趨勢與未加噪的振幅譜幾乎一致,由于隨機(jī)噪聲的影響,振幅譜中出現(xiàn)了許多噪點(diǎn)。圖3e是根據(jù)拉伸校正結(jié)果(圖3c)獲取的振幅譜,從圖中可以看出,校正結(jié)果振幅譜中顯示出遠(yuǎn)近道的主頻率相同,振幅大小一致,頻率帶寬相同,高頻信息得以恢復(fù),并且圖3d中的噪點(diǎn)得到消除。

    a—合成地震記錄;b—常規(guī)動校正結(jié)果;c—曲波稀疏拉伸校正結(jié)果;d—動校正結(jié)果振幅譜;e—本文方法拉伸校正結(jié)果振幅譜a—synthetic seismogram;b—conventional NMO correction results;c—curvelet sparse stretch correction;d—amplitude spectrum of NMO;e—amplitude spectrum of the tensile correction results by the method presented in this paper圖2 測試模型二(不含隨機(jī)噪聲)Fig.2 Test model 2(no random noise)

    a—合成地震記錄;b—常規(guī)動校正結(jié)果;c—曲波稀疏拉伸校正結(jié)果;d—原始地震記錄振幅譜;e—動校正結(jié)果振幅譜;f—本文方法拉伸校正結(jié)果振幅譜a—synthetic seismogram;b—conventional NMO correction results;c—curvelet sparse stretch correction;d—amplitude spectrum of the original seismic record;e—amplitude spectrum of NMO;f—amplitude spectrum of the tensile correction results by the method presented in this paper圖3 測試模型二(含隨機(jī)噪聲)Fig.3 Test model 2(containing random noise)

    常規(guī)動校正受隨機(jī)噪聲影響較大,并不能消除隨機(jī)噪聲帶來的影響,經(jīng)過模型驗(yàn)證,本文提出的曲波稀疏拉伸校正方法不僅能夠消除由動校正帶來的拉伸畸變,而且能夠壓制隨機(jī)噪聲。這是由于地震信號在曲波稀疏域內(nèi)是稀疏的,僅通過少量的大系數(shù)就能夠近似表示有效地震信號,而隨機(jī)噪聲在曲波稀疏域內(nèi)表現(xiàn)為小系數(shù)。在稀疏最大化的原則下,僅通過保留少量的大系數(shù)進(jìn)行重建地震信號,從而去除隨機(jī)噪聲的干擾。

    2.3 多界面模型(同相軸交叉)

    在復(fù)雜地質(zhì)條件下,由于深層界面的反射波旅行時小于淺層反射波旅行,會產(chǎn)生同相軸交叉現(xiàn)象。本文構(gòu)造如圖3a所示的同相軸交叉模型三,其參數(shù)如表3所示,采用25 m的道間距,使用主頻為30 Hz的雷克子波進(jìn)行正演獲得。通過利用本文方法,校正存在于同相軸交叉情形下的動校正拉伸畸變,驗(yàn)證本文方法在同相軸交叉情況下的適用性。

    表3 模型三水平層狀介質(zhì)參數(shù)

    圖4b是模型三數(shù)據(jù)常規(guī)動校正結(jié)果,從圖中可以看出,交叉的兩條同相軸在交叉點(diǎn)附近發(fā)生嚴(yán)重的拉伸畸變,兩條同相軸發(fā)生信息混疊,十分混亂。經(jīng)過曲波稀疏變換拉伸校正處理后(圖 4c),交叉點(diǎn)附近的同相軸拉伸畸變得到消除,使得動校正后的同相軸能夠真實(shí)反映地下介質(zhì)情況。

    圖4d是根據(jù)動校正之后(圖4b)獲取的振幅譜,通過且在交叉點(diǎn)處有一條貫穿低頻到高頻的線。圖4e是利用本文方法對動校正后的數(shù)據(jù)進(jìn)行拉伸校正后得到的振幅譜,從圖中可以看到各道數(shù)據(jù)沒有發(fā)生頻率范圍移動的現(xiàn)象,主頻保持在30 Hz。

    a—合成地震記錄;b—常規(guī)動校正結(jié)果;c—曲波稀疏拉伸校正結(jié)果;d—動校正結(jié)果振幅譜;e—本文方法拉伸校正結(jié)果振幅譜a—synthetic seismogram;b—conventional NMO correction results;c—curvelet sparse stretch correction;d—amplitude spectrum of NMO;e—amplitude spectrum of the tensile correction results by the method presented in this paper圖4 測試模型三Fig.4 Test model 3

    通過以上的對比研究,表明了該方法可以很好地適用于含有存在同相軸交叉現(xiàn)象的拉伸校正。

    3 疊前數(shù)據(jù)處理

    為了驗(yàn)證本文方法的有效性與準(zhǔn)確性,對我國南部某地區(qū)地震數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。該地震數(shù)據(jù)總共100個CRP道集,每道覆蓋60次,道間距為100 m、采樣率為2 ms。

    如圖5b是一個CRP道集經(jīng)過常規(guī)動校正后得到的結(jié)果,從常規(guī)動校正的結(jié)果中可以看出疊前CRP道集中同相軸基本被校平,但是在某些區(qū)域發(fā)生嚴(yán)重畸變,例如在遠(yuǎn)偏移距處,同相軸出現(xiàn)分叉、斷裂以及消失的情況。圖5c是應(yīng)用本文方法進(jìn)行拉伸校正的結(jié)果,如圖所示,出現(xiàn)拉伸畸變的地方均被校正,同相軸的橫向連續(xù)性得到恢復(fù)。在圖6a中給出了原始CRP道集和常規(guī)動校正后的遠(yuǎn)偏移距處的頻譜對比圖,從圖中可以看出,經(jīng)過動校正后遠(yuǎn)偏移距處出現(xiàn)振幅增強(qiáng)和主頻降低的現(xiàn)象,與上文中的模型結(jié)果一致,這意味著遠(yuǎn)偏移距處由于動校正拉伸畸變效應(yīng)而缺失了高頻信息。在圖6b中給出了原始CRP道集和曲波稀疏拉伸校正后的遠(yuǎn)偏移距處的頻譜對比圖,圖中顯示出校正后的遠(yuǎn)偏移距的主頻和振幅和原始CRP道集的基本保持一致,頻率帶寬相同,高頻信息得以恢復(fù)。

    a—原始CRP道集;b—常規(guī)動校正結(jié)果;c—曲波稀疏拉伸動校正結(jié)果a—original CRP gathers;b—conventional NMO correction results;c—curvelet sparse stretch correction圖5 實(shí)際地震資料處理結(jié)果Fig5 Actual seismic data processing results

    a—遠(yuǎn)道原始CRP道集和動校正結(jié)果頻譜對比;b—遠(yuǎn)道原始CRP道集和曲波稀疏拉伸校正結(jié)果頻譜對比a—spectrum comparison between original CRP gathers and NMO correction results for long distance;b—spectrum comparison of original CRP gathers and curve sparse stretch correction results for long distance圖6 拉伸校正前后頻譜對比Fig.6 Spectrum comparison before and after stretch correction

    對常規(guī)動校正處理后的CRP道集和曲波稀疏拉伸校正后的CRP道集分別進(jìn)行疊加處理,得到了如圖7所示的疊加剖面。圖7a為常規(guī)動校正后的疊加剖面,受到拉伸畸變的影響,引起非同相疊加,因此導(dǎo)致疊加剖面的同相軸連續(xù)性較差且整體分辨率下降。對比紅框內(nèi)的研究區(qū)域,可以看出通過曲波稀疏變換拉伸校正后的疊加剖面分辨率得到顯著提高,一些能量較弱的同相軸在經(jīng)過拉伸校正后,能量得到明顯增強(qiáng),這是由于疊加之前的CRP道集同相軸拉伸畸變部分得到消除,將校正后的疊加轉(zhuǎn)變?yōu)橥虔B加,使得疊后同相軸的能量得到增強(qiáng)、連續(xù)性得到提升。

    a—常規(guī)動校正疊加剖面;b—曲波稀疏拉伸校正疊加剖面a—conventional NMO correction stack section;b—curvelet sparse stretch correction stack section圖7 疊加剖面Fig.7 Stacked section

    4 結(jié)論

    本文分析了地震資料處理中常規(guī)動校正產(chǎn)生拉伸畸變的原因,明確拉伸畸變是常規(guī)動校正的固有特性,并在曲波稀疏性最大化的框架下,進(jìn)行了拉伸校正。文中將拉伸校正描述為一個非線性優(yōu)化問題,提出了一種保證收斂性的高效迭代算法來求解生成的非線性優(yōu)化問題,該方法能在較少的迭代次數(shù)內(nèi)快速收斂,實(shí)現(xiàn)拉伸校正。應(yīng)用本文方法進(jìn)行拉伸校正具有以下優(yōu)勢:首先,曲波域本身具有較大的稀疏性,應(yīng)用上文中提出的算法,能夠快速得到曲波域稀疏最大化結(jié)果,大大提高了計算效率;其次,拉伸校正后,保留了原始地震道集振幅隨炮檢距的變化信息,有很好的保幅效果;最后,本文方法能夠校平同相軸,實(shí)現(xiàn)同相疊加,顯著提高了疊加剖面的分辨率。將該方法應(yīng)用于各種合成地震記錄和實(shí)際疊前地震資料中,實(shí)驗(yàn)證明,曲波稀疏拉伸校正方法是解決拉伸校正問題的一種非常有效的方法。

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