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地震数据采集过程中,受野外施工条件的制约,往往很难获得完整的地震波场,尤其近炮检距数据的缺失尤为严重.当前,很多地震数据处理方法的应用都依赖于近炮检距数据,如何对近炮检距的缺失数据进行重建,是一个重要的研究课题.本文通过多次波和一次波的互相关构建虚拟一次波,利用数据本身的波场信息,对缺失的近炮检距数据进行插值重建.由于通过多次波构建的一次波与真实的一次波存在振幅和相位方面的差异,提出通过基于非平稳自回归过程的自适应预测误差滤波器来表征虚拟一次波的能量谱,利用最小二乘反演方法重建近炮检距缺失数据,自适应预测误差滤波器通过求解正则化约束下的数学欠定问题来实现局部自适应特征.通过对Sigsbee2B模型和实际数据的测试结果表明新方法可以合理地重建复杂的近炮检距缺失数据. 相似文献
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由于观测系统实施以及经济因素的限制，采集到的勘探地震数据在空间方向上总是不规则分布的，并且往往会出现数据的大范围连续缺失情况.许多后续地震数据处理方法(例如：多次波压制和波动方程偏移等)都需要空间上规则分布的数据.插值技术是一种解决地震数据缺失问题的有效手段，但是传统的数据插值方法在进行连续缺失数据重建时往往会出现失效的情况，尤其在处理非平稳地震同相轴时精度不高，并且大多数的方法需要迭代计算，在处理高维大规模数据时效率较低.针对连续缺失地震数据的快速插值问题，本文提出了一种非迭代的时空域高阶流式预测滤波插值方法，通过使用高阶限制条件来提高连续缺失数据的滤波器估计精度，提高局部约束条件的稳定性，改善低阶流式计算由于滤波器系数无法连续更新所造成的插值失效情况.同时，空间非因果滤波器和蛇形插值路径的设计方案可以有效减小大范围连续缺失数据和数据边界对于预测滤波器的计算误差，本方法能够有效处理包括近炮检距缺失情况在内的连续缺失数据插值重建.通过与工业标准傅里叶凸集投影(POCS)方法进行比较，理论模型和实际数据处理结果表明，本文提出的高阶流式预测滤波插值方法对高维连续缺失地震数据有较好的重建效果... 相似文献
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零炮检距数据在海洋地震资料处理中有很多优势和用途，然而，受海洋水平拖缆地震采集作业方式的限制，接收数据的最小炮检距一般在200 m左右，小于该炮检距的数据是无法直接获得的.通常的做法是通过对较大炮检距数据进行动校，通过外推来变相获得零炮检距（包括小炮检距）数据，其外推的精度会受到地震资料信噪比、动校正速度的精度等因素影响，并且保幅性较差.本文通过一种基于Kirchhoff真振幅偏移和反偏移串联的技术，在反偏移过程中改变观测系统，有效实现了大炮检距反射地震数据向零炮检距（包括小炮检距）数据之间的转换，且很好地保持了零炮检距（包括小炮检距）数据的振幅特性.同时，经偏移-反偏移串联处理后，有效压制了地震数据中的随机噪声，地震资料信噪比和成像精度均得到显著提高. 相似文献
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表层多次波成像方法技术研究 总被引：4，自引：0，他引：4
在处理表层多次波比较发育的地震数据资料时,和常规将多次波作为噪音进行压制和去除的思路不同,本文提出利用表层多次波来进行地震构造成像的方法技术流程.首先基于互相关技术将表层多次波转化为准一次波,在利用准一次波进行偏移成像之前,提出应用局部倾斜叠加变换的方法,压制由于其特殊的构建过程而常常伴随准一次波的背景干涉噪音,提高准一次波数据的信噪比;然后应用扩展的分步傅里叶偏移方法对去噪后的准一次波数据进行成像,此偏移成像方法在实现分步傅里叶方法时选取多个背景参考速度,不仅继承常规分步傅里叶偏移方法稳定高效,没有有限差分计算存在的频散影响的特点,而且可以增强常规分步傅里叶偏移方法处理复杂陡倾构造的能力.通过数值模拟数据测试,说明本文提出的这一套利用表层多次波进行复杂地下构造成像的方法技术的可行性和有效性. 相似文献
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人工地震方法由于受到野外观测系统和经济因素等的限制，采集的数据在空间方向总是不规则分布.但是，许多地震数据处理技术的应用（如：多次波衰减，偏移和时移地震）都基于空间规则分布条件下的地震数据体.因此，数据插值技术是地震数据处理流程中关键环节之一.失败的插值方法往往会引入虚假信息，给后续处理环节带来严重的影响.迭代插值方法是目前广泛应用的地震数据重建思路，但是常规的迭代插值方法往往很难保证插值精度，并且迭代收敛速度较慢，尤其存在随机噪声的情况下，插值地震道与原始地震道之间存在较大的信噪比差异.因此开发快速的、有效的迭代数据插值方法具有重要的工业价值.本文将地震数据插值归纳为数学基追踪问题，在压缩感知理论框架下，提出新的非线性Bregman整形迭代算法来求解约束最小化问题，同时在迭代过程中提出两种匹配的迭代控制准则，通过有效的稀疏变换对缺失数据进行重建.通过理论模型和实际数据测试本文方法，并且与常规迭代插值算法进行比较，结果表明Bregman整形迭代插值方法能够更加有效地恢复含有随机噪声的缺失地震信息. 相似文献
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在深部地震勘探中,远偏移距数据缺失重建是非常重要的工作.利用抛物Radon变换方法重建时,经过部分动校正后的数据在近偏移距和中偏移距的同相轴近似于抛物型,但是处于远偏移距位置的同相轴偏离于抛物型,特别是浅层同相轴,会导致远偏移距缺失的数据重建效果不佳.本文基于高阶抛物Radon变换地震数据保幅重建理论,重点分析了不同偏移距以及缺失程度对重建效果的影响,提出根据数据缺失模型来确定迭代过程中加权系数的3D高阶抛物Radon变换重建方法.同时,在反演求解目标函数的最小二乘解时应用SVD方法来求解Radon域系数,得到高精度的求解结果.该方法在大道间距数据内插、远偏移距缺失数据重建中都取得满意的效果. 相似文献
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对分形插值方法作了较详细的探讨,给出了分形插值函数的显式表达方式,同时给出了垂直比例因子的局部显式表达式,旨在提高地震道插值重建的精度及突出局部信息,并从单道地震图的角度分析其在地震道插值重建中的应用效果.利用该方法对理论模型和济阳坳陷实际地震台站资料进行了重建处理,结果表明,分形插值重建的地震道是原始地震道的良好近似,缺失道的振幅和相位都得到了很好的恢复.该法克服了随机分形插值方法必须进行多步迭代的弱点,提高了计算效率.通过对单道地震图插值重建结果的分析,说明了本文分形插值方法具有较高的精度和较高的效率,有深入研究的潜力.本文提出的显式分形插值方法既能够突出地震道数据的局部信息,又较好地保持了地震道数据的总体变化趋势. 相似文献
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传统地震数据稀疏重建方法面临着:(1)叠前共炮点道集或CMP道集反射波为双曲线型同相轴,地震数据重建会损害有效波;(2)地震信号存在噪声和畸变,要求重建方法具有较好的噪声鲁棒性.针对这两个问题,提出一种基于L_1-L_1范数稀疏表示的共偏移距道集地震数据重建方法.该方法利用了共偏移距道集中地震波为水平同相轴,无道间时差,满足空间重建要求,和L_1-L_1范数稀疏表示具有较好的噪声鲁棒性.首先抽取共偏移距道集地震数据,并根据地震采集信息构造复合采样矩阵,然后采用L_1-L_1范数稀疏表示对数据稀疏重建后,再将数据反变换回共炮点道集或CMP道集,能够同时实现地震信号稀疏重建和随机噪声压制.理论模型和实际数据试算结果验证所提方法具有较好重建精度和噪声鲁棒性. 相似文献
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许多地震资料处理方法需要完整的数据信息,但是受野外施工条件等因素的影响,观测系统很难记录完整的地震波场,如空间采样率不足和地震道缺失等现象,尤其是缺失的叠前地震数据时常产生空间假频现象,给后续处理流程中很多重要环节带来严重的影响.传统数据插值方法通常很难同时解决数据缺失和空间假频问题,因此开发有效的反空间假频数据插值方法具有重要的意义.本文通过同时改变时间和空间方向采样比例,利用预测误差滤波器的尺度缩放不变性,计算反空间假频地震倾角模式,构建可有效压缩含空间假频不完整地震数据的反假频seislet变换方法,通过压缩感知Bregman迭代算法,对缺失地震数据进行反假频插值.理论模型和实际数据的处理结果验证了基于seislet变换的迭代插值方法可以有效地恢复含有假频的缺失地震信息. 相似文献
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在地震数据处理中,地震数据插值方法常常用来解决地震数据空间采样率低和不规则的问题.本文提出了一种基于边缘保持滤波器的地震数据插值方法.在该方法中,对于一个1D信号,逐点滑动一个处理窗口,将信号分成多个信号片段.对于某一个待恢复的缺失采样点,存在多个包含(或邻近)该采样点的信号片段可以用来估计它.采用多项式来拟合这些信号片段,并选择拟合误差最小的信号片段估计此缺失采样点,达到边缘保持的目的.对于2D地震信号,先沿不同方向扫描抽取1D信号,然后采用上述1D边缘保持插值算法分别进行处理,得到沿不同方向的插值结果.对于任一待插值采样点,选取对应拟合误差最小的方向的插值结果作为最后输出的2D数据的插值结果.理论模型和实际资料的处理结果表明,所提方法具有保边缘、抗假频及能够进行不规则数据重建等特点,既能有效的实现不规则地震数据的重建,又能很好的保持原有数据的边缘特征. 相似文献
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Reconstruction of the near‐offset gap in marine seismic data using seismic interferometric interpolation 
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下载免费PDF全文 In conventional seismic exploration, especially in marine seismic exploration, shot gathers with missing near‐offset traces are common. Interferometric interpolation methods are one of a range of different methods that have been developed to solve this problem. Interferometric interpolation methods differ from conventional interpolation methods as they utilise information from multiples in the interpolation process. In this study, we apply both conventional interferometric interpolation (shot domain) and multi‐domain interferometric interpolation (shot and receiver domain) to a synthetic and a real‐towed marine dataset from the Baltic Sea with the primary aim of improving the image of the seabed by extrapolation of a near‐offset gap. We utilise a matching filter after interferometric interpolation to partially mitigate artefacts and coherent noise associated with the far‐field approximation and a limited recording aperture size. The results show that an improved image of the seabed is obtained after performing interferometric interpolation. In most cases, the results from multi‐domain interferometric interpolation are similar to those from conventional interferometric interpolation. However, when the source–receiver aperture is limited, the multi‐domain method performs better. A quantitative analysis for assessing the performance of interferometric interpolation shows that multi‐domain interferometric interpolation typically performs better than conventional interferometric interpolation. We also benchmark the interpolated results generated by interferometric interpolation against those obtained using sparse recovery interpolation. 相似文献
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基于Bregman迭代的复杂地震波场稀疏域插值方法 总被引：2，自引：1，他引：1
在地震勘探中,野外施工条件等因素使观测系统很难记录到完整的地震波场,因此,资料处理中的地震数据插值是一个重要的问题。尤其在复杂构造条件下,缺失的叠前地震数据给后续高精度处理带来严重的影响。压缩感知理论源于解决图像采集问题,主要包含信号的稀疏表征以及数学组合优化问题的求解,它为地震数据插值问题的求解提供了有效的解决方案。在应用压缩感知求解复杂地震波场的插值问题中,如何最佳化表征复杂地震波场以及快速准确的迭代算法是该理论应用的关键问题。Seislet变换是一个特殊针对地震波场表征的稀疏多尺度变换,该方法能有效地压缩地震波同相轴。同时,Bregman迭代算法在以稀疏表征为核心的压缩感知理论中,是一种有效的求解算法,通过选取适当的阈值参数,能够开发地震波动力学预测理论、图像处理变换方法和压缩感知反演算法相结合的地震数据插值方法。本文将地震数据插值问题纳入约束最优化问题,选取能够有效压缩复杂地震波场的OC-seislet稀疏变换,应用Bregman迭代方法求解压缩感知理论框架下的混合范数反问题,提出了Bregman迭代方法中固定阈值选取的H曲线方法,实现地震波场的快速、准确重建。理论模型和实际数据的处理结果验证了基于H曲线准则的Bregman迭代稀疏域插值方法可以有效地恢复复杂波场的缺失信息。 相似文献
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We present the theory and numerical results for interferometrically interpolating 2D and 3D marine surface seismic profiles data. For the interpolation of seismic data we use the combination of a recorded Green's function and a model‐based Green's function for a water‐layer model. Synthetic (2D and 3D) and field (2D) results show that the seismic data with sparse receiver intervals can be accurately interpolated to smaller intervals using multiples in the data. An up‐ and downgoing separation of both recorded and model‐based Green's functions can help in minimizing artefacts in a virtual shot gather. If the up‐ and downgoing separation is not possible, noticeable artefacts will be generated in the virtual shot gather. As a partial remedy we iteratively use a non‐stationary 1D multi‐channel matching filter with the interpolated data. Results suggest that a sparse marine seismic survey can yield more information about reflectors if traces are interpolated by interferometry. Comparing our results to those of f‐k interpolation shows that the synthetic example gives comparable results while the field example shows better interpolation quality for the interferometric method. 相似文献
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野外采集的地震数据经常存在空道或者坏道的情况,为了满足地震数据处理精度的要求,就必须首先进行插值.本文提出了一种新的地震数据插值方法：F-K偏移和反偏移插值法,该方法是通过F-K偏移和反偏移的串联使用来实现的.与其他的插值方法相比,这种插值方法的优点在于计算速度快,没有经过近似处理,精度高.F-K偏移/反偏移能够实现道插值的原理和Kirchhoff偏移/反偏移插值方法类似,也是由于数据是有限带宽的原因引起的.通过对模型的试算,可以看到F-K偏移和反偏移插值方法有着比较好的插值效果,是一种高效、准确、可行的方法. 相似文献
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Utilizing data from controlled seismic sources to image the subsurface structures and invert the physical properties of the subsurface media is a major effort in exploration geophysics. Dense seismic records with high signal-to-noise ratio (SNR) and high fidelity helps in producing high quality imaging results. Therefore, seismic data denoising and missing traces reconstruction are significant for seismic data processing. Traditional denoising and interpolation methods rarely occasioned rely on noise level estimations, thus requiring heavy manual work to deal with records and the selection of optimal parameters. We propose a simultaneous denoising and interpolation method based on deep learning. For noisy records with missing traces, we adopt an iterative alternating optimization strategy and separate the objective function of the data restoring problem into two sub-problems. The seismic records can be reconstructed by solving a least-square problem and applying a set of pre-trained denoising models alternatively and iteratively.We demonstrate this method with synthetic and field data. 相似文献
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浅水无定位拖缆在近岸海洋工程及浅水多道地震勘探中应用广泛,但受无定位拖缆实际位置获取的限制,野外观测系统准确定义受影响.基于传统直线假设的观测系统定义简单易行,但计算的共反射点面元无法获得实际坐标,位置偏差较大,严重影响后续处理方法的有效应用.基于实际炮点轨迹坐标,本文提出了一种新的无定位拖缆实际坐标计算方法,新方法首先确定接收排列的相对空间位置,采用反距离比线性插值算法准确计算接收道实际坐标值,再根据实际坐标重新定义观测系统,获得了实际跑航弯曲测线观测系统图.文中对传统方法与新方法定义的不同观测系统数据,分别采用SRME(Surface-related Multiple Elimination)方法压制浅水海底鸣震类自由表面相关多次波,结果显示采用新方法定义的观测系统反射数据多次波衰减效果明显,有效反射连续,基底反射成像清晰,说明文中实际坐标计算方法符合海上弯曲测线观测系统的定义,提高了SRME方法压制多次波的效果. 相似文献