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1.
本文将多次波自适应相减问题表示为一个多道卷积信号的盲分离问题.利用2D卷积核来表示预测多次波和实际多次波之间的差异,并采用分离出的一次波信号的非高斯性最大化作为优化目标,我们提出一种基于多道卷积信号盲分离的多次波自适应相减算法.为了求解上述非线性优化问题,所提方法将其转化为一个迭代线性优化问题,采用迭代最小二乘方法加以实现.由于采用了多道卷积信号盲分离模型,所提方法能够适应预测和真实多次波之间在时间及空间上的变化.通过对简单模型数据、Pluto数据和实际数据进行处理,验证了所提算法的有效性. 相似文献
2.
基于独立分量分析的多次波盲分离方法研究 总被引：4，自引：2，他引：2
独立分量分析是一种以高阶统计量为基础的信号处理方法,它以分离非高斯混合信号为目标,建立起各个分量的统计独立性判据.在传统方法中,多次波压制技术是基于二阶统计量,求得最优解得基本前提是一次波和多次波正交.本文将ICA应用于多次波问题,在对地震数据基本构成作了分析的基础上,建立起多次波盲分离的ICA模型,并对其假设条件和固有不确定问题进行了详细的研究分析,然后给出了基于负熵的快速ICA算法并加以改进,最后进行仿真实验.试验结果表明,该方法能有效地压制地震资料中的多次波信息,较好的恢复一次波信息. 相似文献
3.
SRMA（与表面相关多次波的衰减）算法包含预测和相减两步.相减算法中,当多次波与反射波同相轴相交时,如何有效减去多次波、保留反射波,是面临的主要问题.通过分析非正交性对滤波器（逆子波）的影响,可以证明：逆子波因非正交性产生的误差呈近似的高斯分布.在此基础上,本文提出了在逆子波域（单道自适应相减滤波的滤波算子的集合）,利用其误差的概率分布特征,对逆子波进行估计,用逆子波的估计对逆子波进行校正来消除多次波的方法.其步骤为：首先用SRMA方法预测出表面多次波,并对每一单炮进行单道自适应相减,得到逆子波,形成逆子波域;其次,在逆子波域采用中值滤波,提取接近真实逆子波的逆子波估计;第三,在逆子波域用逆子波估计对畸变的逆子波进行校正;最后采用校正后的逆子波来衰减多次波.通过简单模型和SMARRT模型的测试,该方法不仅能够有效减去多次波,而且在相交的区域,能够保持反射波同相轴的连续性并恢复其正确的振幅. 相似文献
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多道自适应匹配滤波方法压制表面多次波 总被引：2，自引：0，他引：2
表面多次波压制是海洋地震数据处理的关键环节,基于波动方程的多次波压制方法可由多次波模型预测和自适应相减两步实现.因此,除了采用有效的算法实现高精度的多次波预测外,多次波的自适应相减也是改善多次波压制效果的重要手段.文中采用多道自适应滤波器完成表面多次波的自适应相减,利用数据驱动的基于波动方程预测多次波模型的高频重建道、Hilbert变换道、以及它们相应的上下延拓道改善预测多次波模型的振幅、相位、旅行时以及频带信息,使得修正后多次波模型与实际地震数据中的多次波更好地匹配.实际数据测试表明,文中所述方法可有效地完成表面多次波的自适应相减.通过讨论分析交叠时窗和滤波器的长度对自适应相减效果的影响,表明合理地利用时窗以及选择滤波器长度将有效地改善自适应相减的效果. 相似文献
5.
多次波压制的研究现状与进展 总被引：5，自引：0，他引：5
目前地震资料处理技术主要利用一次波对地下地质体进行成像或反演,多次波的存在会严重影响地震成像、反演与解释结果.因此,多次波通常作为噪声在地震数据叠前处理阶段进行压制.为了合理选择不同的多次波压制方法,提高地震资料信噪比和保真度,本文系统综述了多次波压制的国内外研究现状,简要介绍了滤波法、预测相减法、稀疏反演法的基本原理,并围绕理论假设条件与实际数据要求,分析比较了各种方法的适用性与优缺点.基于波动方程的预测相减法克服了滤波法关于地震信号统计特征的假设,增强了对复杂地震数据的适应性,但最小二乘自适应相减会损害有效信号.稀疏反演法采用全波形反演的方法估计一次波与多次波,避免了自适应相减步骤,能够更加保真地恢复有效信号.本文通过实际算例重点阐述了稀疏反演法相对于反馈迭代法在多次波压制中的突破性进展,同时指明了稀疏反演法存在的问题并展望了未来的发展方向. 相似文献
6.
在地震勘探中，层间多次波在地震剖面上形成的虚假界面会严重影响对地质构造的解释.由于层间多次波在走时、频率和形态上与一次波的差异较小，因此较难对层间多次波进行识别和压制.本文使用分层层间多次波预测方法与基于2D卷积信号盲分离的多次波自适应相减方法相结合的策略对层间多次波进行压制处理.首先推导并阐述了分层层间多次波预测方法的理论基础，然后对地下介质中存在的多个多次波产生界面实现了层间多次波的分层预测，最后采用基于2D卷积信号盲分离的多次波自适应相减方法对层间多次波进行压制，以更好的保护有效信号.分层预测的方法通过分离层间多次波产生层位，对目标层位产生的所有层间多次波直接进行预测，该方法避免了共聚焦点方法构建共聚焦点道集的聚焦运算，降低了计算成本，同时该方法是基于数据驱动的，算法容易实现.模型数据和实际地震资料试算结果表明，本文方法能直接利用地表数据对层间多次波进行压制，并有效的保护一次波． 相似文献
7.
泰勒展开近似 带连续性约束的L1范数方法用于多次波自适应相减(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
一次波L1范数最小化的多次波自适应相减方法,简称L1方法,是基于匹配滤波器设计的多次波自适应相减算法中的一种常用方法.当一次波和多次波混杂在一起时,L1方法有时会伤害一次波,导致一次波同相轴的连续性变差.本文利用预测误差滤波器度量一次波同相轴的连续性,在L1方法的皋础上,提出一种能够在压制多次波的同时,尽量保持一次波同相轴连续性的多次波自适戍相减算法,简称连续性约束L1方法.利用Pluto模犁数据进行多次波相减的结果表明,连续性约束L1方法能够在有效压制多次波的同时,更好地保护一次波. 相似文献
8.
自由表面多次波压制是海底地震仪（Ocean Bottom Seismometer,OBS）数据处理和成像中的难点,OBS数据多次波能量强,周期长,严重影响深层一次反射波的处理和成像.不同于常规拖缆观测系统,OBS数据站点一般相隔较远,仅仅利用检波点稀疏的波场信息难以压制OBS数据中的自由表面多次波.本文采用拖缆数据与OBS数据联合,利用稀疏反演估计（Estimation of Primaries and Multiples by Sparse Inversion,EPSI）方法,研究了OBS数据自由表面多次波压制理论,分析了OBS多次波产生的机理,详细推导了拖缆数据与OBS数据联合预测OBS多次波的EPSI方法基本原理.通过利用拖缆数据的信息,实现了OBS检波点稀疏数据多次波的压制问题.EPSI方法通过稀疏反演直接估计一次反射波,避免了SRME（Surface Related Multiple Elimination）方法中自适应相减对有效信号的损害,保真了一次反射有效信号,理论模拟OBS数据验证了方法的有效性. 相似文献
9.
多次波预测与自适应相减是基于波动方程表面多次波压制的两个重要环节.文中利用具有并行计算优势的GPU加速表面多次波预测,使得预测效率大为提高.在自适应相减算法中,文中将预测的多次波道、预测多次波道的Hilbert变换道、预测多次波道的高频重建道、以及它们的平移道用作自适应相减中的多次波模型道.Hilbert变换道用以补偿预测多次波的相位信息,高频重建道用以改善预测多次波的高频信息,补偿频带能量差异.文中在预测和相减过程中均采用迭代算法,迭代预测,可较好地获得多次波的运动学特性,迭代相减,可较好地获得多次波的动力学特性,迭代预测与相减使预测的多次波与地震数据中实际的多次波更好地匹配.将该方法应用于理论模拟的SMAART模型和实际海洋数据中,测试结果表明,该方法预测多次波效率较高,在保持有效波振幅条件下可有效地压制地震数据中的表面多次波. 相似文献
10.
海洋地震资料普遍发育强能量表面多次波,传统表面多次波压制技术（SRME）能够预测出所有阶次表面多次波,但是各阶次表面多次波相互混叠。为了能够单独利用不同阶次的表面多次波成像,降低干涉假象对多次波成像的影响,需要将不同阶次的表面多次波分离出来。本文提出一种基于扩展SRME的海洋单阶次表面多次波分离方法。首先,应用SRME技术预测出混叠的所有表面多次波;其次,修改常规SRME技术的边界输入条件,将上一步求得的所有多次波进行升阶次处理;再次,预测出混叠的所有表面多次波与其升阶次后的表面多次波匹配相减求得单阶次多次波。以此类推,能够逐步分离出不同阶次的表面多次波。数值模型和某深海实际资料测试表明本方法的有效性,不同阶次表面多次波被有效分离,为后期多次波的利用奠定了基础。 相似文献
11.
针对高阶统计量混合相位地震子波提取方法的局限性, 提出一种基于矢量预测的单输入多输出系统(SIMO)的混合相位地震子波提取方法. 该方法利用二阶循环平稳统计量包含的系统相位信息, 将CMP道集视为一个单输入多输出系统的输出, 利用道集中相邻两道或多道数据通过矢量预测来构建反子波计算的方程式, 进一步进行混合相位子波提取. 利用提取出的子波相位信息对CMP道集进行纯相位滤波, 能够替代相位校正技术, 并且利用获取的反褶积算子对CMP道集进行反褶积处理, 使提高分辨率后的不同道子波振幅、 频率、 波形相一致, 提高叠加的质量. 模型试算和实际资料处理结果表明, 文中方法适用于任意相位的子波提取及反褶积处理, 且处理精度较高, 具有较高的实际应用价值. 相似文献
12.
利用高阶统计量（偏斜度和峰度）与赤池信息量准则（简称AIC）相结合,进行区域地震事件实时检测和P波初至精细识别的新方法研究,通过处理山东地震台网记录的地震波资料,结果表明：应用高阶统计量（偏斜度和峰度,尤其是峰度）能够有效识别地震事件,降低地震事件的错误报警率和漏报率;与人工识别震相到时结果相比,根据Ske-AIC、Kur-AIC震相自动识别方法得到的震相到时的平均绝对值误差小. 相似文献
13.
与传统的二维表面多次波预测算法相比,基于波动方程的全三维表面多次波预测方法无需对地下介质做简单近似,其更符合地震波在地下介质中传播的真实状况,是地震资料处理中解决多次波预测问题的强有力工具.本文从三维多次波预测的基本理论出发,给出了全三维多次波预测算法的预测矩阵表示、计算方法以及实现条件,采用GPU(图形处理器)加速全三维表面多次波预测,较传统的CPU串行计算,GPU并行预测表面多次波的计算效率约提高165倍.文中分别利用二维和三维表面多次波预测算法对理论模拟的含表面多次波的三维地震数据进行多次波预测计算,对比分析结果表明,相比于二维算法,文中所述的基于波动方程的全三维表面多次波预测效果明显改善,其计算精度更高,辅以合理有效的自适应相减算法,可获得高精度的地震勘探资料表面多次波压制数据. 相似文献
14.
Antoine Guitton 《Geophysical Prospecting》2006,54(2):135-152
Surface‐related multiples are attenuated for one sail line and one streamer of a 3D data set (courtesy of Compagnie Générale de Géophysique). The survey was carried out in the Gulf of Mexico in the Green Canyon area where salt intrusions close to the water‐bottom are present. Because of the complexity of the subsurface, a wavefield method incorporating the full 3D volume of the data for multiple removal is necessary. This method comprises modelling of the multiples, where the data are used as a prediction operator, and a subtraction step, where the model of the multiples is adaptively removed from the data with matching filters. The accuracy of the multiple model depends on the source/receiver coverage at the surface. When this coverage is not dense enough, the multiple model contains errors that make successful subtraction more difficult. In these circumstances, one can either (1) improve the modelling step by interpolating the missing traces, (2) improve the subtraction step by designing methods that are less sensitive to modelling errors, or (3) both. For this data set, the second option is investigated by predicting the multiples in a 2D sense (as opposed to 3D) and performing the subtraction with a pattern‐based approach. Because some traces and shots are missing for the 2D prediction, the data are interpolated in the in‐line direction using a hyperbolic Radon transform with and without sparseness constraints. The interpolation with a sparseness constraint yields the best multiple model. For the subtraction, the pattern‐based technique is compared with a more standard, adaptive‐subtraction scheme. The pattern‐based approach is based on the estimation of 3D prediction‐error filters for the primaries and the multiples, followed by a least‐squares estimation of the primaries. Both methods are compared before and after prestack depth migration. These results suggest that, when the multiple model is not accurate, the pattern‐based method is more effective than adaptive subtraction at removing surface‐related multiples while preserving the primaries. 相似文献
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16.
地震P波震相到时与初动极性的精确读取是地震资料分析处理的重要步骤之一.本研究采用了一种新的高精度自动确定地震波P波震相到时与初动极性的概率分布的方法(POI方法,后同),在此基础上研究开发了一套自动化小震震源机制解的反演流程,并将其应用在云南小江断裂带周边区域的小震震源机制和构造应力场反演中.得到的震源机制与应力场反演结果与前人的研究一致,且与区域GPS观测结果和构造背景吻合度较好,显示该方法具有良好的应用前景,为高效分析密集台阵地震观测资料,开展小震震源参数测量与区域应力场反演提供了新的研究思路和技术手段. 相似文献
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地震P波震相到时与初动极性的精确读取是地震资料分析处理的重要步骤之一.本研究采用了一种新的高精度自动确定地震波P波震相到时与初动极性的概率分布的方法(POI方法,后同),在此基础上研究开发了一套自动化小震震源机制解的反演流程,并将其应用在云南小江断裂带周边区域的小震震源机制和构造应力场反演中.得到的震源机制与应力场反演结果与前人的研究一致,且与区域GPS观测结果和构造背景吻合度较好,显示该方法具有良好的应用前景,为高效分析密集台阵地震观测资料,开展小震震源参数测量与区域应力场反演提供了新的研究思路和技术手段. 相似文献
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反馈迭代法多次波衰减分为预测和相减两个步骤.在匹配相减过程中,当多次波和一次波同相轴不满足正交性,以及去除多次波后的地震记录不满足能量最小的情况下,最小二乘自适应匹配滤波方法不能获得正确的匹配,因此多次波的衰减产生误差.针对这两个问题,本文提出了基于1范数最小的均衡多道自适应匹配滤波法.该方法通过在空间方向上对地震记录进行均衡,避免了多次波和一次波同相轴正交的假设条件.同时利用了1范数对于大异常值保持稳健的特点,因此可以有效地解决去除多次波后的地震记录能量最小的问题.通过对模型数据和野外实际数据的多次波压制结果显示,该方法可以有效、准确地衰减多次波. 相似文献