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    反假頻POCS數(shù)據(jù)規(guī)則化及其在偏移成像中的應(yīng)用

    2017-10-23 22:35:52陳小春
    石油地球物理勘探 2017年1期
    關(guān)鍵詞:規(guī)則化插值頻譜

    陳小春 陳 輝 喻 勤 龍 林

    (①成都理工大學(xué),四川成都610066;②成都理工大學(xué)數(shù)字地質(zhì)四川省重點實驗室,四川成都610066;③中國石化西南油氣分公司勘探開發(fā)研究院,四川成都610041)

    反假頻POCS數(shù)據(jù)規(guī)則化及其在偏移成像中的應(yīng)用

    陳小春*①陳 輝①②喻 勤③龍 林①

    (①成都理工大學(xué),四川成都610066;②成都理工大學(xué)數(shù)字地質(zhì)四川省重點實驗室,四川成都610066;③中國石化西南油氣分公司勘探開發(fā)研究院,四川成都610041)

    受地形條件和障礙物等因素的影響,陸上地震數(shù)據(jù)采集容易出現(xiàn)地震道丟失現(xiàn)象,對地震資料的后續(xù)處理和解釋造成不良影響。文中提出一種反假頻凸集投影(POCS)插值方法,借助f-k域低頻成分預(yù)測高頻無假頻成分,剔除混疊假頻,達到恢復(fù)缺失地震道的目的。Marmousi模型數(shù)據(jù)試驗說明凸集投影反假頻插值能提高偏移成像品質(zhì)。

    反假頻 凸集投影(POCS) 偏移 規(guī)則化

    1 引言

    在野外地震數(shù)據(jù)采集過程中,受復(fù)雜環(huán)境和施工條件等影響可能導(dǎo)致地震數(shù)據(jù)道的缺失[1]。不規(guī)則數(shù)據(jù)會對疊加、多次波去除產(chǎn)生影響,產(chǎn)生采集腳印和畫弧等問題,降低偏移成像質(zhì)量。因此,在波動方程偏移等高精度處理之前,需要對不規(guī)則地震數(shù)據(jù)進行規(guī)則化處理,完成缺失數(shù)據(jù)重構(gòu)[2]。

    針對數(shù)據(jù)規(guī)則化問題,業(yè)界已提出了多種解決方法。Spitz[3]依據(jù)線性同相軸在f-x域的可預(yù)測性,提出f-x域預(yù)測濾波反假頻插值方法,該方法能較好地處理假頻問題,但僅限于規(guī)則采樣的地震數(shù)據(jù);國九英等[4]在Spitz方法的基礎(chǔ)上對f-x域地震道插值方法做了改進,并提出f-x域等道距道內(nèi)插方法,利用f-x域預(yù)測算子包含了所有反射波同相軸的傾角信息這一特性實現(xiàn)道內(nèi)插,具有速度快、精度高、內(nèi)插出的地震道波形自然、不受空間假頻影響等優(yōu)點,但前提是要求道內(nèi)插之前道間距必須相等;為了使f-x域道內(nèi)插技術(shù)更趨于合理與完善,周興元[5]討論了在f-x域具有固定道時間差信號的廣義預(yù)測算子,并給出了道內(nèi)插實現(xiàn)方法;Gulunay等[6]提出抗假頻f-k域地震道插值方法(UFKI),用f-k域復(fù)數(shù)除法替代線性方程組求解,實現(xiàn)道加密插值,提高了計算效率,但只適合奇數(shù)道插值偶數(shù)道,或者偶數(shù)道插值奇數(shù)道,即兩道之間只能插值出1道;國九英等[7]提出了f-k域等道距道內(nèi)插方法,該方法具有抗空間假頻等優(yōu)點;Gulunay等[8,9]提出了廣義的f-k域地震道插值方法(GFKI),可以在兩道之間插值出多道;李學(xué)聰?shù)龋?0]提出了f-k偏移和反偏移插值法,該方法計算速度快、沒有經(jīng)過近似處理、精度高,但插值道的振幅相比原始道弱;Zwartjes等[11]提出的稀疏傅里葉重建方法具有較高的插值精度,但計算成本較高;Abma等[12]將反假頻凸集投影(POCS)方法從圖像處理領(lǐng)域引入地震數(shù)據(jù)規(guī)則化,該方法易于實現(xiàn)且重建效果良好,但是不能抗假頻,對隔道缺失的不完整地震數(shù)據(jù)插值無效,Gao等[13]通過引入傾角掃描策略解決了這一難題。

    本文首先闡述了POCS數(shù)據(jù)規(guī)則化方法和反假頻技術(shù)的原理及實現(xiàn),在POCS算法基礎(chǔ)上提出一種新的預(yù)測反假頻數(shù)據(jù)規(guī)則化方法。該方法應(yīng)用f-k域無假頻低頻數(shù)據(jù)建立無假頻蒙板,再經(jīng)過線性放大逐步預(yù)測高頻數(shù)據(jù),剔除混疊假頻,達到恢復(fù)缺失地震道的目的。方法繼承了POCS算法的高效性,同時具有很強的反假頻能力。數(shù)值實驗驗證了方法的數(shù)據(jù)重建能力和在偏移成像中的作用。

    2 方法原理

    2.1 POCS數(shù)據(jù)規(guī)則化

    受地形條件、障礙物、廢道和壞道等因素的影響,實際采集地震數(shù)據(jù)多為非規(guī)則采樣,而非規(guī)則采樣數(shù)據(jù)通常認為是由規(guī)則數(shù)據(jù)采樣不足造成的。實際采集數(shù)據(jù)可以認為是理論觀測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通過稀疏采樣得到的,即可以表示為

    式中:dobs為含有缺失道的采集數(shù)據(jù);S為稀疏采樣算子;d為理論數(shù)據(jù)。地震數(shù)據(jù)重建問題就是由dobs恢復(fù)d。對于式(1),通過最小二乘反演可以重建缺失道,以實現(xiàn)觀測系統(tǒng)數(shù)據(jù)的規(guī)則化。根據(jù)L2范數(shù)最小準則建立目標函數(shù)

    由于S為稀疏采樣算子,其稀疏性會導(dǎo)致方程欠定、造成多解性。因此,在目標函數(shù)后增加阻尼項、建立罰函數(shù)

    式中:C為稀疏變換算子;μ為阻尼項的權(quán)重。最小二乘法計算復(fù)雜度高、效率相對低下,對于阻尼最小二乘法來說,阻尼項在約束多解性的同時也降低了算法的收斂性能,進一步影響了最小二乘法的效率。POCS迭代方法具有更強的穩(wěn)健性和收斂性,計算效率也遠高于最小二乘法。在迭代步長滿足收斂條件,即d i接近d的時候,式(1)可改寫為

    式中:i為迭代次數(shù);d i為第i次迭代后得到的重建結(jié)果;E是單位矩陣;F及F-1分別是正、反傅氏變換算子;τi是第i次迭代時的閾值算子。

    地震數(shù)據(jù)在f-k域(傅氏變換域)內(nèi)的主要能量集中在其主頻附近。缺失的地震道在觀測系統(tǒng)網(wǎng)格中會形成空道,這些空道在f-k譜中表現(xiàn)為一些幅值相對較小的噪聲,缺失地震道重構(gòu)在f-k譜中則等效于去噪和頻譜能量恢復(fù)。將含空道的原始地震數(shù)據(jù)變換到f-k域,若原始數(shù)據(jù)中的空道數(shù)量較少,則f-k譜中有效信號的能量會強于噪聲能量,在這種情況下可以通過設(shè)置一個適當?shù)拈撝祵⒌湍芰康念l譜視為噪聲截去,僅保留強能量部分。然后對所保留的頻譜進行傅里葉反變換,利用頻譜泄露的特性可以在空道上部分恢復(fù)出缺失信號。由于閾值的辦法并不能準確區(qū)分有效信號和噪聲,僅通過一次重建無法得到準確的結(jié)果。因此可降低閾值重復(fù)上述操作,經(jīng)過數(shù)次迭代后f-k域中的噪聲能量閾值降到遠低于有效信號的水平,這時可認為數(shù)據(jù)被理想重建。

    圖1a和圖1b是非規(guī)則數(shù)據(jù)和規(guī)則化后的數(shù)據(jù),圖1c和圖1d是其對應(yīng)的頻譜。從圖1可以看出,非規(guī)則數(shù)據(jù)在f-k域內(nèi)的噪聲被剔除后,t-x域的空道數(shù)據(jù)得到了很好重建,且與原始數(shù)據(jù)保持同相軸連續(xù)。

    在實際數(shù)據(jù)處理過程中,閾值的選擇會影響POCS數(shù)據(jù)規(guī)則化的效果。如果閾值選取過大,會導(dǎo)致有效信號被切除,無法正確恢復(fù)有效信號的細節(jié)。如果閾值選取過小,則大量噪聲被當作有效信號予以保留,導(dǎo)致重建信號能量弱。為避免這兩種情況,建議在迭代初期選擇較大的閾值,以凸顯信號同相軸的輪廓,而在后續(xù)的迭代過程中按照一定的步長衰減閾值,逐步恢復(fù)低能量部分的細節(jié),直到閾值遠低于所估計的信噪比。這樣可在不傷及有效信號的前提下盡可能完整地恢復(fù)信號。本文采用線性衰減閾值,在模型中給定最大閾值τmax、最小閾值τmin以及迭代次數(shù)N,則第i次迭代時的閾值為

    2.2 預(yù)測反假頻技術(shù)

    傳統(tǒng)POCS數(shù)據(jù)規(guī)則化方法得以實現(xiàn)的前提是假頻能量明顯小于有效頻譜的能量。當數(shù)據(jù)含有規(guī)則缺失道時,在f-k譜中會產(chǎn)生與有效頻率能量相當?shù)募兕l,而且假頻通常與有效頻譜混疊,此時就無法通過閾值的方法將假頻和有效頻譜分離,因此本文提出一種預(yù)測反假頻技術(shù)。

    首先,通過頻譜分析在f-k譜中確定無假頻區(qū)域的范圍。將含規(guī)則缺失道的數(shù)據(jù)變換到f-k域,如圖2a所示。從圖中可以看到,在有效頻率兩側(cè)形成嚴重假頻,且在高頻成分假頻與有效頻率混疊嚴重,但在圖2a中灰色的Ⅰ區(qū),即頻率范圍為[0,f1],波數(shù)范圍為[-k1,k1],不存在假頻混疊。

    然后對Ⅰ區(qū)的頻譜按照能量二值化,即將譜能量較大的部分置為1,很小的部分置為0,就可得到無假頻蒙板。對該蒙板線性拉伸放大,擴展到Ⅱ區(qū)(圖2b),則蒙板放大前、后非重疊部分即為所預(yù)測的高頻有效信號的區(qū)域。

    圖1 POCS插值方法對含空道非規(guī)則數(shù)據(jù)的插值重建效果

    圖2 預(yù)測反假頻技術(shù)實現(xiàn)

    由于蒙板本身進行了二值化,再將蒙板與頻譜進行點乘,假頻混疊部分乘零被剔除,只剩下有信號的有效成分。從低頻向高頻部分逐步預(yù)測,直到剔除所有混疊的假頻。

    2.3 基于POCS的預(yù)測反假頻數(shù)據(jù)規(guī)則化

    預(yù)測反假頻技術(shù)操作簡單而且能很容易地剔除混疊假頻。經(jīng)過拉伸放大后的反假頻蒙板可以用來預(yù)測有效頻率的大致范圍,然而采用拉伸放大的方式?jīng)Q定了預(yù)測方式是線性的,實際數(shù)據(jù)的同相軸不可能做到準確的線性,這個問題可以通過開窗的辦法來解決。雖然開窗可以使局部區(qū)域的同相軸線性化,但在有噪聲的情況下,這種預(yù)測方式獲得蒙板也會因為噪聲而產(chǎn)生誤差。這就難免會在一定程度上造成假頻剔除不干凈,或者傷及有效信號。但是經(jīng)過反假頻處理后,大部分假頻能量已經(jīng)被去除,誤差導(dǎo)致的殘留量已經(jīng)變成隨機噪聲,在反假頻處理之后可結(jié)合傳統(tǒng)的POCS數(shù)據(jù)規(guī)則化方法進一步剔除噪聲從而恢復(fù)有效信號。

    預(yù)測反假頻技術(shù)基于線性插值理論,而實際數(shù)據(jù)的同相軸不可能做到準確的線性,故反假頻蒙板每次線性拉伸的步長會決定預(yù)測的精度。拉伸步長越大,預(yù)測精度越低;拉伸步長越小,預(yù)測精度越高,但是計算量也會相應(yīng)的增加,必須選擇合適的頻率步長從低頻向高頻逐步處理。因此頻率步長就成為權(quán)衡預(yù)測精度和計算量的重要參數(shù)。

    基于POCS預(yù)測的反假頻數(shù)據(jù)規(guī)則化處理步驟(圖3)為:

    (1)將窗口數(shù)據(jù)做二維傅氏正變換,由t-x域變換到f-k域;

    (2)在f-k域中確定低頻無混疊假頻成分的頻率范圍,記為[0,f1];

    (3)對確定的無假頻成分求模并做線性拉伸,拉伸到頻率范圍為[0,f1+df];

    (4)將拉伸后的能量譜二值化生成反假頻蒙板;

    (5)將反假頻蒙板與原始譜相乘剔除混疊假頻后做傳統(tǒng)POCS數(shù)據(jù)規(guī)則化;

    (6)判斷是否已經(jīng)處理到最大頻率,若處理到最大頻率計算結(jié)束,否則擴大無假頻區(qū)域進行迭代;

    (7)將規(guī)則化后的數(shù)據(jù)反變換到t-x域,將被恢復(fù)的道回填至有效信號中。

    圖3 預(yù)測反假頻數(shù)據(jù)規(guī)則化處理流程

    3 數(shù)據(jù)測試

    為了檢驗預(yù)測反假頻數(shù)據(jù)規(guī)則化方法的效果,利用簡單線性模型數(shù)據(jù)進行測試。該模型是由主頻為60Hz的Ricker子波合成,它包含8條斜率不同的直線同相軸,空間方向有110道,道間距為15m,時間方向共620個采樣點,采樣率為2ms,在該模型中數(shù)據(jù)被嚴重抽稀,只保留了三分之一的數(shù)據(jù)(圖4a)。在實驗中進行傳統(tǒng)POCS數(shù)據(jù)規(guī)則化處理時給定的最大閾值為0.4,而最小的閾值為0.001,反假頻數(shù)據(jù)規(guī)則化的迭代頻率步長為6 Hz。圖4c為其頻譜,從中可以看出因數(shù)據(jù)道缺失而產(chǎn)生的幅值與主頻相當?shù)募兕l,且在60Hz以上出現(xiàn)假頻混疊。圖4d為重建后的頻譜,經(jīng)過預(yù)測反假頻數(shù)據(jù)規(guī)則化處理后假頻得到有效的壓制,特別是在混疊部分既壓制了假頻,又很好地保護了有效信號。重建后的頻譜反變換回t-x域,如圖4b所示。空道數(shù)據(jù)被重建,從同相軸的連續(xù)性上看線性模型數(shù)據(jù)得到了正確的重建。

    為驗證該方法在噪聲干擾下的效果,對上述數(shù)據(jù)加上信噪比為30%的隨機噪聲。經(jīng)過同樣的處理(圖5)可以看出,在隨機噪聲和假頻的同時干擾下,本文提出的方法依然可以有效地重建缺失道信號。

    為了更加準確地分析重建效果,提取原始數(shù)據(jù)、不含噪聲的重建數(shù)據(jù)和含有噪聲的重建數(shù)據(jù)的第76道、0.40~0.50s的波形進行疊加顯示(圖6),可以看出三組數(shù)據(jù)的走時和振幅都基本吻合,其中原始數(shù)據(jù)和不含噪聲的重建數(shù)據(jù)吻合度更高,當受到噪聲影響的時候重建結(jié)果的波形和理論值存在一定的差異。

    在實際數(shù)據(jù)處理過程中可能會遇到一些極端情況。比如低頻部分依然存在假頻混疊,就意味著數(shù)據(jù)非常稀疏,或者隨機噪聲過強導(dǎo)致無法通過閾值辨認。數(shù)據(jù)質(zhì)量太差時,算法選擇往往不起作用,只能通過重新采集解決。

    在數(shù)據(jù)缺失非常嚴重的情況下,難以完全精確重建缺失的地震道,僅根據(jù)同相軸的連續(xù)性無法判斷重建算法對最終處理結(jié)果的影響。本文通過Marmousi模型數(shù)據(jù)規(guī)則化前、后道集及偏移成像結(jié)果驗證數(shù)據(jù)規(guī)則化對成像效果的改善能力。為了更接近實際情況,本文沒有使用理論速度模型,而是用Seis@Home軟件的偏移和速度分析模塊構(gòu)建時間域的偏移速度模型,如圖7所示。

    圖4 簡單線性模型理論數(shù)據(jù)測試結(jié)果

    圖5 簡單線性模型含隨機噪聲數(shù)據(jù)測試結(jié)果

    圖6 三組數(shù)據(jù)第76道0.40~0.50s的波形對比

    Marmousi模型數(shù)據(jù)的時域樣點數(shù)為726個,時間采樣率為4ms。圖8a為理論的共炮檢距道集數(shù)據(jù),圖8b為稀疏采樣二分之一后的數(shù)據(jù),圖8c為數(shù)據(jù)規(guī)則化重建后的數(shù)據(jù)。由于Marmousi模型數(shù)據(jù)本身就比較稀疏,在大傾角構(gòu)造區(qū)域肉眼可見明顯的鋸齒狀,減少二分之一的道數(shù)據(jù)后稀疏程度更加嚴重,所以重建效果也不可能完全與原始數(shù)據(jù)相同。但是從Kirchhoff疊前時間偏移結(jié)果(圖9)看,抽稀的數(shù)據(jù)(所有共炮檢距數(shù)據(jù)都進行相同的稀疏采樣)做偏移處理(圖9b)后,淺層出現(xiàn)嚴重的偏移畫弧現(xiàn)象,影響成像結(jié)果解釋。然而規(guī)則化后,偏移成像(圖9c)整體得到改善,特別是在中淺層效果尤為明顯,偏移畫弧問題得到解決。雖然在一些高陡構(gòu)造區(qū)域成像能量較弱,但是有效消除了偏移噪聲,突出了有效信息。

    圖7 時間域偏移速度建模

    圖8 Marmousi模型數(shù)據(jù)規(guī)則化效果

    圖9 數(shù)據(jù)規(guī)則化前后偏移成像結(jié)果對比

    4 結(jié)論

    (1)傳統(tǒng)的POCS數(shù)據(jù)規(guī)則化方法只能重建無混疊假頻的數(shù)據(jù),而對含有混疊假頻的數(shù)據(jù)不起作用。

    (2)基于POCS算法的預(yù)測反假頻技術(shù)能對含有混疊假頻的數(shù)據(jù)進行良好的重建,而且只需較小的計算成本就能得到高質(zhì)量的結(jié)果,恢復(fù)后的數(shù)據(jù)能量與其相鄰道的有效數(shù)據(jù)相當,并且保持了同相軸的連續(xù)性。

    (3)數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)規(guī)則化處理后,偏移結(jié)果中畫弧問題得到明顯改善,更利于資料的解釋。

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    P631

    A

    10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2017.01.003

    陳小春,陳輝,喻勤,龍林.反假頻POCS數(shù)據(jù)規(guī)則化及其在偏移成像中的應(yīng)用.石油地球物理勘探,2017,52(1):13-19.

    1000-7210(2017)01-0013-07

    *四川省成都市成都理工大學(xué)地球物理學(xué)院地球物理系,610066。Email:974609310@qq.com

    本文于2015年12月4日收到,最終修改稿于2016年12月6日收到。

    本項研究受國家自然科學(xué)基金項目(41304111)、四川省科技廳重點項目(2016JY0200)、四川省教育廳自然科學(xué)重點項目(14ZA0061,16ZB0101)、“油氣地球物理勘探”四川省青年科技創(chuàng)新研究團隊專項計劃(2016TD0023)、成都理工大學(xué)優(yōu)秀創(chuàng)新團隊培育計劃(KYTD201410)及國家科技重大專項(2016ZX05002-004-05)等聯(lián)合資助。

    (本文編輯:宜明理)

    陳小春 1994年生;現(xiàn)為成都理工大學(xué)地球物理學(xué)院地球物理專業(yè)本科生,研究方向為地震信號高分辨率處理方法和重建方法及模塊開發(fā)。

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