蔡存軍,毛銳強(qiáng),彭志文,萬應(yīng)明,王 龍,馬永建

(1.中石化石油工程地球物理有限公司華北分公司,河南鄭州450018;2.中石化海洋石油工程有限公司上海物探分公司,上海201208)

實(shí)踐表明,基于初至波的模型靜校正技術(shù)(折射反演靜校正和層析反演靜校正)與剩余靜校正技術(shù)是解決地形起伏變化大、近地表結(jié)構(gòu)復(fù)雜地區(qū)(比如沙漠、山地、山前帶和巨厚黃土塬等地區(qū))靜校正問題的有效方法[1-2]。地震波初至拾取的精度與效率是影響該類靜校正技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵。目前,人機(jī)交互式半自動(dòng)初至拾取技術(shù)應(yīng)用廣泛,該技術(shù)能夠保證初至拾取的精度,但需要大量的人工參與,耗時(shí)耗力。隨著油田勘探開發(fā)的不斷深入,新的地震勘探技術(shù)的不斷發(fā)展,特別是當(dāng)前高分辨率、高精度和全三維高密度地震采集技術(shù)的發(fā)展[3],地震數(shù)據(jù)量不斷增大,單炮接收道數(shù)增多,人機(jī)交互式半自動(dòng)初至拾取技術(shù)已經(jīng)不能滿足當(dāng)前大數(shù)據(jù)量地震資料處理的需要。

近年來,地球物理學(xué)家們研究開發(fā)了多種初至自動(dòng)拾取方法。有基于地震記錄瞬時(shí)特征的方法,如分形維[4-5]、Akaike信息準(zhǔn)則法[6]、二分法[7]和邊緣檢測[8]等,此類方法應(yīng)用于高信噪比地震資料的效果較好,而對于低信噪比地震資料,因受噪聲的干擾,難以準(zhǔn)確拾取初至。有基于地震道初至?xí)r窗地震屬性特征的方法,如能量比法[9]、振幅比法[10]及局部相似屬性[11]等,這類方法由于受初至前噪聲的干擾或者“續(xù)至波”的影響,導(dǎo)致在初至拾取過程中出現(xiàn)錯(cuò)拾或者漏拾。也有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,此類方法首先需要訓(xùn)練出樣本數(shù)據(jù),還需要選取適當(dāng)?shù)牡卣饘傩?。宋建國等[12]提出改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)相關(guān)算法,該算法更加穩(wěn)定,適應(yīng)能力更強(qiáng)。潘軍等[13]針對低信噪比淺水區(qū)OBS資料提出了三步法初至拾取方法,取得了很好的效果。胡瑞卿等[14]提出了基于自適應(yīng)Morlet小波的初至拾取方法解決低信噪比微震資料初至拾取困難的問題。唐杰等[15]提出基于多尺度分解的微震噪聲壓制與初至拾取方法提高信噪比很低的微震數(shù)據(jù)初至拾取精度。梁上林等[16]基于穩(wěn)相疊加原理,利用超級(jí)虛折射干涉加強(qiáng)弱的初至信號(hào),加強(qiáng)了遠(yuǎn)偏移距處的弱初至能量,為后續(xù)拾取初至輸入了信噪比高的數(shù)據(jù)。YUAN等[17]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種有效的全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的初至拾取方法。HU等[18]基于U型卷積網(wǎng)絡(luò)提出了一種只需學(xué)習(xí)少量標(biāo)記樣本即可提高在復(fù)雜資料中初至拾取精度。JIA等[19]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)衰減震源數(shù)據(jù)中“振鈴效應(yīng)”并拓寬頻帶,在此基礎(chǔ)上利用時(shí)窗能量比法有效提高了震源數(shù)據(jù)初至拾取精度。王靜波等[20]提出的基于改進(jìn)多道局部復(fù)值相關(guān)的地震信號(hào)邊緣檢測技術(shù),有效地增強(qiáng)了地震信息邊緣異常檢測和抗噪的能力。

初至拾取就是要對能量較弱的背景噪聲與能量較強(qiáng)的初至波的邊界進(jìn)行區(qū)分,而數(shù)據(jù)中較低的信噪比勢必會(huì)影響其邊界的區(qū)分。本文提出了一種地震波初至自動(dòng)拾取方法,該方法首先對單炮記錄進(jìn)行檢波點(diǎn)高程靜校正和線性動(dòng)校正,然后利用曲波變換對校正后的數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲壓制,最后利用改進(jìn)的瞬時(shí)強(qiáng)度比法自動(dòng)拾取初至,并利用模型數(shù)據(jù)和實(shí)際資料驗(yàn)證了本文方法的有效性。

1 技術(shù)方法

1.1 曲波(Curvelet)變換

1.1.1 曲波變換原理

曲波變換作為一種包含尺度參數(shù)和方位參數(shù)的多尺度變換方法,具有很好的方向性,能夠?qū)Φ卣鹦盘?hào)中包括直線、曲線和邊緣等簡單構(gòu)造進(jìn)行表征,并且由于曲波變換的曲面表征特性,使其更適合描述地震波的波前特征。地震數(shù)據(jù)經(jīng)過曲波變換后,有效信號(hào)的曲波系數(shù)呈規(guī)則分布,而隨機(jī)噪聲的曲波系數(shù)則隨機(jī)分布[21-24],因此可以利用曲波變換壓制隨機(jī)噪聲,且能夠較好地保護(hù)有效信號(hào)的特征,提高地震資料的信噪比。如不做特殊說明,文中所述去噪指利用曲波變換法壓制隨機(jī)噪聲。函數(shù)f(t1,t2)∈L2的離散曲波變換定義為:

(1)

信噪比定義為:

(2)

式中:srms為有效信號(hào)的均方根振幅;nrms為噪聲的均方根振幅。

圖1給出了不同信噪比的合成記錄(有效信號(hào)是振幅為1的簡單脈沖信號(hào))。由圖可看出,圖1a的信噪比相當(dāng)?shù)?幾乎很難看到有效信號(hào);圖1b的信噪比相對較高,能看到0.2s處的有效信號(hào);圖1c的信噪比很高,能夠清晰地看到0.2s處的有效信號(hào);圖1d是不含噪聲的合成記錄。

圖2是圖1所示不同信噪比合成記錄的曲波系數(shù)分布。圖2d中無噪聲的合成記錄經(jīng)過曲波變換后,其系數(shù)在曲波域內(nèi)分布于有限區(qū)域內(nèi),白色直線即為有效信號(hào);圖2c中有效信號(hào)的曲波系數(shù)在曲波域內(nèi)分布位置與圖2d中相同且幅值相對較大,在其它各區(qū)域可看到幅值相對較小且零星分布的隨機(jī)噪聲系數(shù);圖2b中有效信號(hào)曲波系數(shù)在曲波域內(nèi)的位置依然與圖2d中相同,隨機(jī)噪聲曲波系數(shù)在曲波域內(nèi)各位置均有分布,其幅值相比圖2c中有所增大,有效信號(hào)依然清晰;隨著信噪比的降低,曲波域各區(qū)域分布的隨機(jī)噪聲曲波系數(shù)幅值逐漸增大,但仍然能夠看到有效信號(hào),且其位置沒有變化,見圖2a。

圖1 不同信噪比合成記錄a 信噪比0.15; b 信噪比0.45; c 信噪比0.75; d 無噪聲

圖2 不同信噪比模擬記錄曲波系數(shù)分布a 信噪比為0.15; b 信噪比為0.45; c 信噪比為0.75; d 無噪聲

當(dāng)信噪比不同時(shí),有效信號(hào)與隨機(jī)噪聲各自的曲波系數(shù)在曲波域內(nèi)幅值是不同的。隨著信噪比降低,在曲波域內(nèi),隨機(jī)噪聲與有效信號(hào)的曲波系數(shù)幅值比會(huì)增大。有效信號(hào)曲波系數(shù)在曲波域分布于相對有限的區(qū)域內(nèi),而隨機(jī)噪聲曲波系數(shù)則是隨機(jī)的分布于每個(gè)尺度、方向及位置。故可以據(jù)此差異設(shè)置合理的閾值進(jìn)行“壓制”,然后利用曲波反變換得到壓制噪聲后的地震記錄。

圖3分別是未加入靜校正量和隨機(jī)噪聲、加入隨機(jī)噪聲、加入靜校正量及同時(shí)加入靜校正量和隨機(jī)噪聲合成記錄尺度為3、方向?yàn)?的曲波系數(shù)曲線,縱坐標(biāo)表示曲波系數(shù)幅值?？梢钥闯?圖3a中初至波對應(yīng)的曲波系數(shù)幅值相對較大,其它區(qū)域均為0(圖中曲線“波峰”區(qū)域?qū)?yīng)初至波的曲波系數(shù));圖3b是加入信噪比為0.45的隨機(jī)噪聲之后的曲波系數(shù)曲線,初至波曲波系數(shù)與隨機(jī)噪聲系數(shù)可明顯區(qū)分,前者幅值相比后者大很多;圖3c是加入隨機(jī)且變化較為劇烈靜校正量(最大靜校正量為66ms)后合成記錄的曲波系數(shù)曲線,初至波對應(yīng)的曲波系數(shù)幅值相比其它區(qū)域大(其它區(qū)域?yàn)?),但與圖3a相比,初至波曲波系數(shù)幅值小很多,造成這種現(xiàn)象的原因是初至不光滑而使初至曲波系數(shù)在曲波域內(nèi)分布更分散;圖3d 是同時(shí)加入靜校正量和隨機(jī)噪聲之后的曲波系數(shù)曲線,初至波與隨機(jī)噪聲基本很難區(qū)分,只有少部分可以區(qū)分。說明當(dāng)數(shù)據(jù)中同時(shí)存在劇烈變化的靜校正量和隨機(jī)噪聲時(shí),很有可能使得初至波和隨機(jī)噪聲在曲波域內(nèi)不易區(qū)分。因此,有必要在去噪前先使單炮初至更為光滑,使初至波的曲波系數(shù)分布盡可能如圖3b,更易區(qū)分初至信號(hào)與隨機(jī)信號(hào)。

圖3 合成記錄在尺度3、方向4時(shí)的曲波系數(shù)曲線a 未加入靜校正量和噪聲; b 加入靜校正量; c 加入隨機(jī)噪聲; d 同時(shí)加入靜校正量和噪聲

根據(jù)經(jīng)驗(yàn),在實(shí)際地震資料中,通常由于地形起伏變化較大,導(dǎo)致單炮中初至劇烈變化,而由低降速帶橫向變化導(dǎo)致的初至起伏相對較為平緩(不考慮黃土塬和沙漠資料中黃土和沙漠厚度的劇烈變化,因?yàn)榭梢酝ㄟ^選擇合適的替換速度對黃土和沙漠厚度變化進(jìn)行填充校正,經(jīng)過校正之后,使初至變得較為平緩)。因此,在去噪之前可以利用檢波點(diǎn)高程靜校正對因地形起伏變化而導(dǎo)致的初至扭曲進(jìn)行校正,使單炮中初至更光滑,進(jìn)而使得初至波系數(shù)在曲波域內(nèi)更集中,與噪聲系數(shù)更易區(qū)分。

1.1.2 閾值及閾值函數(shù)選擇

應(yīng)用曲波變換法去噪的關(guān)鍵在于選擇合適的閾值及閾值函數(shù)。在曲波域內(nèi),有效信號(hào)是稀疏的且可以由部分較大的系數(shù)值表示,而噪聲可由大量存在的較小的系數(shù)值表示。在曲波域去噪通常采用統(tǒng)計(jì)意義上的閾值[25]。本文采用如下閾值[26]:

(3)

式中:j為尺度;σ為噪聲標(biāo)準(zhǔn)差，可由σ={median{|C(j)-median[C(j)]|}/0.6745}2估算;N為輸入數(shù)據(jù)的最大道數(shù)。

閾值函數(shù)有硬閾值函數(shù)、軟閾值函數(shù)、軟硬折中閾值函數(shù)及各種改進(jìn)的閾值函數(shù)[25-27]。本文選用以下閾值函數(shù):

C(j,l)=

(4)

式中:α為調(diào)節(jié)參數(shù),且0<α<1。當(dāng)該值取0時(shí)則為硬閾值函數(shù),該值取1時(shí)為軟閾值函數(shù)。

1.1.3 曲波變換去噪

圖4展示了應(yīng)用曲波變換方法對模擬記錄進(jìn)行去噪的過程,該記錄為簡單數(shù)值模擬的記錄,速度4500m/s,采樣間隔4ms,子波主頻25Hz,道距25m,總道數(shù)21道。圖4a為模擬記錄;圖4b為加入高斯噪聲的記錄,信噪比0.35;圖4c為去除隨機(jī)噪聲后的記錄,其信噪比提高明顯(圖4c灰色方框中存在局部虛假信號(hào),由曲波變換本身的偽吉布斯效應(yīng)產(chǎn)生);圖4d為去除的隨機(jī)噪聲。可見,應(yīng)用曲波變換法可有效去除隨機(jī)噪聲,且去除的噪聲中不含有效信號(hào),對有效信號(hào)保護(hù)得較好。

盡管在去噪過程中較好地保護(hù)了有效信號(hào),但是仔細(xì)對比圖4a和圖4c發(fā)現(xiàn),兩者并不完全一致,后者初至波振幅略小,且其附近波形存在局部“震蕩”。這是去噪的必然結(jié)果,即會(huì)在一定程度上改變原始記錄振幅、波形等特征。那么這種改變會(huì)對初至拾取造成多大程度的影響？這種影響是否在可接受的范圍之內(nèi)呢？本文重點(diǎn)關(guān)注瞬時(shí)振幅極大值對應(yīng)的時(shí)間是否會(huì)發(fā)生改變且這種改變是否可以接受。

圖4 應(yīng)用曲波變換去噪a 模擬記錄; b 加噪記錄; c 去噪記錄; d 去除的噪聲

分別求取模型數(shù)據(jù)、加噪數(shù)據(jù)(信噪比0.35)及去噪數(shù)據(jù)的瞬時(shí)振幅(具體見1.2節(jié))。圖5中展示不同數(shù)據(jù)的瞬時(shí)振幅極大值的位置(即樣點(diǎn)序列),黑色實(shí)線表示模型數(shù)據(jù)的瞬時(shí)振幅極大值的樣點(diǎn)序列(均為26),紅色點(diǎn)線表示去噪數(shù)據(jù)極大值的位置,在第5,6道與黑色實(shí)線差1個(gè)樣點(diǎn),其余道均重合,藍(lán)色虛線表示加噪數(shù)據(jù)極大值的位置,除在第10,13,15,19道與黑色實(shí)線重合之外,其余各道均不與其重合,而且最大相差達(dá)5個(gè)樣點(diǎn)。

圖5 不同數(shù)據(jù)瞬時(shí)振幅極大值位置

加入隨機(jī)噪聲之后,數(shù)據(jù)大部分瞬時(shí)振幅極大值位置發(fā)生了變化,且部分移動(dòng)了5個(gè)采樣點(diǎn),這勢必會(huì)對依賴于瞬時(shí)振幅特征的初至拾取產(chǎn)生較大的影響。而去噪后,只有個(gè)別道的瞬時(shí)振幅極大值位置發(fā)生了變化,且只移動(dòng)了1個(gè)樣點(diǎn),這在可以接受的范圍之內(nèi),即樣點(diǎn)移動(dòng)距離小于λ/4。去噪會(huì)在一定程度上改變原始數(shù)據(jù)的特征,但是只要這種改變在合理的范圍內(nèi)(即“溫和”去噪原則),則可對初至進(jìn)行去噪處理。

1.2 希爾伯特變換和瞬時(shí)振幅

通常采用復(fù)數(shù)道分析技術(shù)來提取包含瞬時(shí)振幅、瞬時(shí)頻率、瞬時(shí)相位在內(nèi)的地震瞬時(shí)屬性。瞬時(shí)振幅在資料解釋中應(yīng)用廣泛,用于振幅異常的品質(zhì)分析,以檢測斷層、河道、地下礦床、薄層調(diào)諧效應(yīng)及從復(fù)合波中分辨出厚層反射。張偉等[10]論述了采用基于希爾伯特變換的瞬時(shí)強(qiáng)度法,使初至波同相軸變得更加光滑,與滑動(dòng)時(shí)窗能量法相比,其在拾取精度等方面效果更好。

對于一個(gè)實(shí)值函數(shù)x(t),其希爾伯特變換記作y(t)定義為:

(5)

式中:H表示希爾伯特變換。

地震復(fù)數(shù)道分析技術(shù)就是首先對地震記錄x(t)進(jìn)行希爾伯特變換得到y(tǒng)(t),然后將x(t)作為復(fù)數(shù)道的實(shí)部,將y(t)作為復(fù)數(shù)道的虛部,則時(shí)域地震復(fù)數(shù)道z(t)為:

z(t)=x(t)+iy(t)

(6)

z(t)可以看作是一個(gè)一維的地震信號(hào)變成二維復(fù)平面上的信號(hào),復(fù)數(shù)的模和幅角代表了信號(hào)的幅度和相位,因此,地震道在經(jīng)過復(fù)數(shù)變換后,可以很方便地從原始地震記錄中得到瞬時(shí)振幅、瞬時(shí)相位。

復(fù)數(shù)地震道中任何位置處的瞬時(shí)振幅可以表達(dá)為:

(7)

瞬時(shí)相位表達(dá)為:

(8)

圖6展示了由原始地震道x(t)計(jì)算其希爾伯特變換并構(gòu)建復(fù)數(shù)地震道的過程。圖6a為原始地震道x(t);圖6b中紫色線為其希爾伯特變換y(t);圖6c中紅色虛線為根據(jù)公式(7)求取的原始地震記錄x(t)的瞬時(shí)振幅A(t)。瞬時(shí)振幅的極值對應(yīng)了初至波的能量。

圖6 地震道與其希爾伯特變換和瞬時(shí)振幅a 原始地震道x(t); b x(t)的希爾伯特變換y(t); c 瞬時(shí)振幅

1.3 初至拾取

1.3.1 瞬時(shí)強(qiáng)度比初至拾取

一般情況下,在初至波到達(dá)之前地震道的瞬時(shí)振幅很小,而初至到達(dá)之后地震道的瞬時(shí)振幅較大,因此地震道瞬時(shí)振幅比值會(huì)在初至到達(dá)前后有較大的變化。定義后時(shí)窗內(nèi)與前時(shí)窗內(nèi)瞬時(shí)振幅的平方和比值為瞬時(shí)強(qiáng)度比特征值(下文簡稱強(qiáng)度比)。通常,初至波處該比值最大,因此可以將強(qiáng)度比作為判定初至?xí)r間的依據(jù)。計(jì)算公式如下[10]:

(9)

式中:

其中:I為強(qiáng)度比;A(t)為瞬時(shí)振幅;T0為樣點(diǎn)時(shí)間;T2為后時(shí)窗長度;T1為前時(shí)窗長度;D為一個(gè)地震道的瞬時(shí)強(qiáng)度;K為每一道內(nèi)總的樣點(diǎn)數(shù);β是為了增強(qiáng)初至拾取的穩(wěn)定性而加入的穩(wěn)定因子,可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。

當(dāng)?shù)卣鹳Y料信噪比較高時(shí),根據(jù)公式(9)計(jì)算的強(qiáng)度比可以拾取到正確的初至。圖7a是截取的某單炮記錄中道號(hào)為35的一段地震道;圖7b是對應(yīng)各采樣點(diǎn)處的強(qiáng)度比?？梢钥闯?圖7b中強(qiáng)度比最大值對應(yīng)了圖7a中的初至?xí)r間,即采樣點(diǎn)數(shù)67(用紅色箭頭分別標(biāo)記了單炮初至和強(qiáng)度比最大值)。

圖7 地震道及各樣點(diǎn)強(qiáng)度比a 地震道; b 各采樣點(diǎn)處強(qiáng)度比

然而,并不是所有的強(qiáng)度比最大值都能用于確定初至的位置,特別在初至波到達(dá)前有較強(qiáng)的隨機(jī)干擾時(shí)。盡管可以用曲波變換方法壓制隨機(jī)噪聲,但是在去噪時(shí)應(yīng)該遵循“溫和”去噪的原則,否則可能使初至波的能量特征和波形特征發(fā)生較大改變,影響初至拾取的準(zhǔn)確度。因此,在利用曲波變換對單炮進(jìn)行“溫和”去噪的基礎(chǔ)上,同時(shí)需考慮提高初至拾取方法自身的抗噪能力。改進(jìn)的強(qiáng)度比計(jì)算公式如下:

(10)

式中:R為前后時(shí)窗中樣點(diǎn)總數(shù)。

圖8展示了去噪前后某單炮道號(hào)為101的地震道(黑色實(shí)線)和瞬時(shí)振幅(綠色虛線)。對比可以發(fā)現(xiàn),去噪之前,初至信號(hào)湮沒于能量強(qiáng)的隨機(jī)噪聲之中,難以辨識(shí);去噪后,盡管初至波前仍然有隨機(jī)噪聲且能量不弱,但是初至波信號(hào)已可以辨識(shí),其相對振幅值及瞬時(shí)振幅較大,說明采用的去噪策略取得了一定的效果,去噪后的數(shù)據(jù)有利于初至拾取。

圖9a為圖8a中的地震道;圖9b為該道各樣點(diǎn)處的傳統(tǒng)型強(qiáng)度比,顯然,根據(jù)該強(qiáng)度比無法拾取到準(zhǔn)確的初至?xí)r間(綠色箭頭);圖9c為該道各采樣點(diǎn)處的改進(jìn)型強(qiáng)度比,根據(jù)該強(qiáng)度比則可以確定初至波的位置(紅色十字星),即采樣點(diǎn)序列號(hào)為63,初至?xí)r間為252ms。

圖8 地震道及瞬時(shí)振幅a 去噪前; b 去噪后

圖9 地震道及不同方法強(qiáng)度比a 地震道; b 傳統(tǒng)型強(qiáng)度比方法; c 改進(jìn)型強(qiáng)度比方法

表1給出了分別采用傳統(tǒng)型和改進(jìn)型方法拾取的部分道初至?xí)r間與手工拾取初至?xí)r間的誤差,數(shù)據(jù)采樣間隔為4ms,采用的前滑動(dòng)時(shí)窗為60ms,后滑動(dòng)時(shí)窗為30ms。由表1可以看出,傳統(tǒng)型誤差最大達(dá)到148ms,而改進(jìn)型最大僅為4ms,因此與采用傳統(tǒng)型方法相比,改進(jìn)型方法拾取的初至?xí)r間更準(zhǔn)確。

表1 不同方法拾取初至?xí)r間誤差 ms

1.3.2 異常初至處理

利用改進(jìn)型強(qiáng)度比法自動(dòng)拾取初至,有可能存在與利用滑動(dòng)時(shí)窗能量法拾取初至一樣的問題[28],即

最大的強(qiáng)度比不一定對應(yīng)初至波的能量,也就是初至?xí)r間并不一定對應(yīng)于強(qiáng)度比的最大值或第一極值,也有可能是第二極值,甚至第三極值等。那么該如何自動(dòng)判斷拾取第一極值還是其它極值呢？

基于地表一致性假設(shè),應(yīng)用靜校正和線性動(dòng)校正的地震資料,同一炮相鄰兩道之間的初至?xí)r間應(yīng)該不存在較大差異。如果存在,則應(yīng)是拾取的初至?xí)r間不正確。

在共炮點(diǎn)道集內(nèi),各道拾取的初至?xí)r間記為ti,i為道號(hào)(i=1,2,3,…,N),N為最大道數(shù)[28]。

記相鄰兩道的初至?xí)r間差為:

ΔTi=|ti+1-ti|

(11)

初至?xí)r間差的均值記為μ,其標(biāo)準(zhǔn)方差為σ。定義:

|ΔTi-μ|

(12)

如果滿足(12)式,則被認(rèn)為是正確的初至?xí)r間,否則,被認(rèn)為是錯(cuò)誤的初至?xí)r間。k為誤差控制系數(shù),可以根據(jù)初至質(zhì)量進(jìn)行試驗(yàn)。

在檢測到錯(cuò)誤的初至?xí)r間后,將初至?xí)r間更新為強(qiáng)度比第二極值所對應(yīng)的時(shí)間。再重新根據(jù)(11)式計(jì)算相鄰兩道的初至?xí)r間差、均值和方差,并用(12)式進(jìn)行檢測,是否滿足該式。如果不滿足,則繼續(xù)用強(qiáng)度比第三極值對應(yīng)的時(shí)間更新初至?xí)r間并檢測。重復(fù)上述檢測過程,直到找到正確的初至?xí)r間,使其滿足(12)式的要求。

在完成前述的工作之后,拾取的初至?xí)r間可能并不是精確的波峰時(shí)間,有可能是波谷或過零點(diǎn)時(shí)間,也有可能是初至波一個(gè)周期內(nèi)的任意一點(diǎn)。為能夠拾取到精確的波峰時(shí)間,應(yīng)用相位域波峰追蹤技術(shù)[29]精確確定初至波波峰的位置。

本文提出的低信噪比資料初至自動(dòng)拾取方法技術(shù)的實(shí)現(xiàn)可總結(jié)如下:

1) 輸入應(yīng)用檢波點(diǎn)高程靜校正及線性動(dòng)校正的炮集數(shù)據(jù);

2) 對步驟1)中輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行曲波變換,在曲波域內(nèi)選擇合適閾值壓制隨機(jī)噪聲,然后通過反變換得到去噪后的數(shù)據(jù),提高初至波的信噪比;

3) 對去噪數(shù)據(jù)做希爾伯特變換并構(gòu)建地震復(fù)數(shù)道,然后利用公式(7)計(jì)算各道的瞬時(shí)振幅;

4) 利用公式(10)計(jì)算每一道各采樣點(diǎn)處的強(qiáng)度比,而后根據(jù)強(qiáng)度比極值判斷初至波的位置;

5) 應(yīng)用異常初至檢測與修正技術(shù)改善自動(dòng)拾取結(jié)果;

6) 應(yīng)用相位域波峰估算法精確確定初至波波峰的位置;

7) 輸出經(jīng)過反高程靜校正及反線性動(dòng)校正的初至?xí)r間。

2 應(yīng)用實(shí)例

2.1 理論數(shù)據(jù)測試

為驗(yàn)證本文方法的有效性,建立了2層速度模型,速度分別為1500m/s和3200m/s,深度為400m,記錄長度為0.8s,采樣間隔為1ms,地震子波為雷克子波,主頻30Hz,道距5m,總道數(shù)101道。利用射線法進(jìn)行正演模擬,得到如圖10a所示的單炮記錄,記錄中包含了直達(dá)波,反射波及多次波;圖10b為加入高斯噪聲后的單炮記錄,信噪比為0.35,隨著偏移距由近及遠(yuǎn),信噪比逐漸降低,遠(yuǎn)偏移距初至波的信噪比非常低;圖10c是經(jīng)動(dòng)校正后的記錄(線性動(dòng)校正時(shí)窗中心點(diǎn)位置為200ms),道號(hào)1～11及90～101范圍內(nèi)初至波能量較弱,信噪比低,較難辨識(shí)初至信號(hào);圖10d是去噪后的動(dòng)校正記錄,初至波的信噪比明顯提高,能夠清晰地辨識(shí)初至信號(hào),即提高了自動(dòng)拾取初至的準(zhǔn)確度。

圖10 理論數(shù)據(jù)測試a 模擬單炮記錄; b 加入高斯噪聲記錄; c 線性動(dòng)校正記錄; d 去噪后記錄

圖11中,用黑線表示對模型數(shù)據(jù)進(jìn)行人工拾取的初至,而利用本文方法自動(dòng)拾取的模型數(shù)據(jù)、加噪數(shù)據(jù)、去噪數(shù)據(jù)的初至分別用紅線、藍(lán)線和綠線表示。可以看出,紅線、綠線及黑線基本重合在一起,說明了在模型數(shù)據(jù)及去噪數(shù)據(jù)上應(yīng)用本文方法可以拾取到較準(zhǔn)確的初至?xí)r間。藍(lán)線與其它線有不同程度的偏差,特別是遠(yuǎn)炮檢距處,偏差較大,最大達(dá)192ms,說明盡管根據(jù)瞬時(shí)強(qiáng)度比提出的自動(dòng)拾取方法有一定的抗噪能力,但是當(dāng)信噪比很低時(shí),僅利用強(qiáng)度比法仍然難以拾取到準(zhǔn)確的初至。因此,當(dāng)資料信噪較低時(shí),利用本文方法(即首先利用曲波變換法去噪,然后應(yīng)用強(qiáng)度比法自動(dòng)拾取初至)能夠提高初至拾取的準(zhǔn)確率。

圖11 初至拾取結(jié)果

2.2 實(shí)際數(shù)據(jù)

為測試本方法處理實(shí)際資料的能力,將該方法應(yīng)用于某工區(qū)地震資料的初至拾取中。道距20m,炮距40m,采樣間隔1ms,記錄長度為5s,一炮兩線,滾進(jìn)滾出施工。該區(qū)域資料近道信噪比相對較高,而中遠(yuǎn)道因存在能量相對較強(qiáng)的隨機(jī)噪聲而導(dǎo)致信噪比相對較低。采用現(xiàn)有軟件自動(dòng)拾取,通常在近道能夠取得較好的拾取效果,而在部分中遠(yuǎn)道效果較差,導(dǎo)致后續(xù)依賴于初至?xí)r間計(jì)算的靜校正量存在問題。

圖12分別是應(yīng)用不同方法拾取結(jié)果的CMP道集顯示,CMP號(hào)為465,偏移距范圍3690～5953m。圖12a是應(yīng)用軟件拾取結(jié)果;圖12b為應(yīng)用本文方法拾取結(jié)果;圖12c為人工拾取結(jié)果。與人工拾取相比,采用軟件自動(dòng)拾取有19道未拾取到準(zhǔn)確的初至?xí)r間,初至前的隨機(jī)噪聲對初至拾取影響較大。采用本文方法拾取,除偏移距4650m處因子波“分叉”,偏移距5409m和5932m處兩道因能量極弱之外,其余各道中均拾取到準(zhǔn)確的初至?xí)r間。表明在低信噪比資料中,應(yīng)用本文方法能夠較大幅度提高自動(dòng)拾取初至的精度。另外,盡管采用本文方法拾取的初至與人工拾取的初至?xí)r間存在偏差,但是與采用軟件拾取相比,這種偏差實(shí)際上較小,采用軟件拾取最大偏差達(dá)幾百毫秒,而本文方法最大偏差為23ms。

圖12 初至拾取結(jié)果CMP道集顯示a 某軟件拾取; b 本文方法拾取; c 人工拾取

實(shí)際資料應(yīng)用結(jié)果表明,當(dāng)初至波能量較弱,信噪比很低時(shí),利用本文方法可以提高自動(dòng)拾取初至的精度,減少處理人員的工作量。

3 結(jié)論

針對低信噪比資料初至自動(dòng)拾取困難的問題,提出了一種先利用曲波變換去噪提高資料信噪比,再利用具有一定抗噪能力的強(qiáng)度比法實(shí)現(xiàn)對低信噪比資料初至自動(dòng)拾取的方法,取得了較好的應(yīng)用效果。并得到以下結(jié)論及建議。

1) 首先計(jì)算每道各采樣點(diǎn)處的瞬時(shí)強(qiáng)度比,根據(jù)強(qiáng)度比極大值確定初至波能量,然后通過異常初至檢測及修正技術(shù)改善初至拾取結(jié)果,再利用相位域波峰追蹤技術(shù)精確確定初至?xí)r間,最后可以得到精度較高的單炮初至。

2) 針對低信噪比資料,將“溫和”去噪與具備一定抗噪能力的改進(jìn)型自動(dòng)拾取方法相結(jié)合,共同解決初至自動(dòng)拾取的難題,最大程度減少人工修改錯(cuò)誤初至的工作量。

3) 應(yīng)用本文方法拾取初至,需要在去噪過程中保護(hù)好初至信號(hào)。但是就如何做好保護(hù)工作,需要進(jìn)一步就信噪比、信號(hào)保護(hù)程度、初至準(zhǔn)確度及拾取方法抗噪能力之間的關(guān)系開展深入研究。

4) 實(shí)際資料總是復(fù)雜多變的,影響初至拾取也不僅限于隨機(jī)噪聲干擾,描述初至波特征也不僅限于瞬時(shí)強(qiáng)度。有必要進(jìn)一步研究初至波特征以及影響初至波的各種因素,研究利用多種屬性進(jìn)行初至波描述的方法。