常 坤,孫雷鳴 ,王新領(lǐng),陳雅麗,曾維輝,姜占東
(1.中海油服物探事業(yè)部 特普公司,廣東 湛江 524057;2.中海石油(中國)有限公司 湛江分公司,廣東 湛江 524057)
東海麗水區(qū)火山活動活躍,第三期侵入性火成巖在淺層形成了大面積強波阻抗界面。高速高密的火成巖對地震波場的“強能量屏蔽”作用,使其下覆地層有效反射能量弱、信噪比低,斷裂結(jié)構(gòu)、地層接觸關(guān)系及火山通道都難以識別,嚴重影響了目標區(qū)烴源研究及評價。因此在該區(qū)開展火成巖下覆低信噪比區(qū)提高信噪比研究至關(guān)重要。
近年來,現(xiàn)代信號處理技術(shù)得到了快速發(fā)展,如小波分解、奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)濾波、矢量噪音衰減等方法。其中基于SVD分解的低秩信噪分離技術(shù)在地震資料噪音衰減中表現(xiàn)出了獨特的優(yōu)越性,得到了國內(nèi)外學者的廣泛研究及技術(shù)改進。Andrews等[1]最早將SVD技術(shù)應用于數(shù)字圖像去噪。Ulrychz等[2]將特征值分析應用于地震資料噪音衰減,驗證了時間域的特征值分解技術(shù)對水平反射的信噪分離效果。Canales等[3]、Soubaras等[4]在三維數(shù)據(jù)中驗證了F-x域投影及預測方法的噪音衰減效果。Ozdemir等[5]、Soubaras等[6]、Chase等[7]驗證了F-xy域投影及預測技術(shù)對三維數(shù)據(jù)中傾斜信號的保持能力。Cadzow等[8]開發(fā)了一種應用于從噪音污染嚴重的信號中恢復有效信號的新方法Cadzow 濾波,并詳細介紹了技術(shù)的實現(xiàn)方法。Trickett等[9,10]將Eigenimage濾波及基于頻率切片域的Cadzow濾波技術(shù)用于提高疊前、疊后地震資料的信噪比[9,10]。沈鴻雁[11]結(jié)合多域變換來提升SVD方法的噪音衰減效果。董烈乾等[12]等利用SVD約束迭代反演來實現(xiàn)混疊噪聲去除,崔樹果等[13]、劉志鵬等[14]針對地震資料非穩(wěn)態(tài)傾角變化特征,采用局部分塊Cadzow濾波策略,改善了該方法在同相軸交錯等復雜情況下的適應性;蔡文芮[15]將采用基于Hankel矩陣的隨機噪音衰減方法實現(xiàn)了煤田勘探中小斷層信息的保持;曹中林等[16,17]、張華等[18]將Eigenimage濾波法與Cadzow濾波相結(jié)合應用于陸地復雜地表地區(qū),實現(xiàn)了較單一Cadzow濾波方法更好的提高信噪比效果;楊志鵬等[19]將CEEMD(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD完備集合經(jīng)驗模態(tài)分解)與Cadzow濾波相結(jié)合,來提升反射交叉、非單一方向反射等復雜情況下的噪音衰減效果;姜占東等[20]、朱躍飛等[21]提出了自適應阻尼多道奇異譜分析方法,通過自適應奇異值判斷來提升隨機噪音的衰減效果。
本文在前人研究的基礎(chǔ)上,充分研究了頻率切片域Eigenimage、Cadzow方法在復雜構(gòu)造區(qū)的信、噪分離能力及存在的不足,將技術(shù)方法與局部窗口處理相結(jié)合,通過局部窗口分割,將復雜地質(zhì)構(gòu)造的橫向全局快速變化轉(zhuǎn)換為多個近線性變化的局部窗口數(shù)據(jù),相較于單一方法的全局時窗噪音衰減,該方法在低信噪比區(qū)的信噪?yún)^(qū)分度高,對復雜構(gòu)造的適應性強,能夠明顯改善復雜構(gòu)造區(qū)低信噪比資料的信噪比。
SVD分解中大奇異值往往對應高相干度的有效信號,隨機噪音則對應低相干度的小奇異值,而表征有效信號的矩陣秩與構(gòu)造傾角個數(shù)相關(guān),因此選擇合適的秩進行矩陣降秩就能實現(xiàn)信號與噪音的分離。頻率切片域Cadzow、Eigenimage濾波噪音衰減技術(shù),都是建立在SVD分解基礎(chǔ)上的非線性矩陣降秩信噪分離技術(shù)。在信噪分離過程中,首先利用傅里葉變換將時空域含噪數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到頻率域,然后對每個固定頻率的三維時間切片塊構(gòu)建矩陣,利用SVD進行矩陣分解,保留相關(guān)性高的大奇異值進行矩陣重構(gòu),最后將頻率域信號變換到時間域,從而實現(xiàn)信噪的分離。
頻率空間域數(shù)據(jù)在保持地震數(shù)據(jù)空間相關(guān)性特征的同時細化了地震數(shù)據(jù)的細節(jié)特征,三維時間切片很好的顯示了地質(zhì)構(gòu)造的空間變化特征,將全局時間切片按照空間變化特點進行局部窗口分割,就能夠?qū)⒌刭|(zhì)構(gòu)造的非線性特征轉(zhuǎn)化為局部線性變化特征,因此對每個固定頻率時間切片進行局部窗口Hankel矩陣變換,然后利用低秩逼近進行地震數(shù)據(jù)信噪分離。
一個M×N的地震記錄矩陣D,通過SVD分解可表達為以下形式:
(1)
式中,U和V分別表示m×m,n×n的方陣;μi,νi分別表示矩陣D的左、右特征向量; Σ 為對角矩陣;σi為按照遞減序列排列的特征值。根據(jù)式(1),矩陣D可以表示為:
D=I1+...+IN
(2)
式中,Ii代表第i個特征值,對式(2)進行特征值截斷,用k個特征值重構(gòu)矩陣Dk的過程稱為矩陣降秩求解過程。
Dk(A)=I1+...+Ik1≤k≤n
(3)
降秩求解就是通過減少矩陣奇異值的個數(shù),讓能夠代表信號的k個向量重構(gòu)矩陣的過程。
(4)
降秩后的矩陣一般不滿足Hankel形式,因此需要對Dk沿反對角線進行均值處理,恢復矩陣的Hankel結(jié)構(gòu)。以上的矩陣的處理過程,實現(xiàn)了原始矩陣值的替換,而矩陣值的替換就是地震數(shù)據(jù)信噪分離的實現(xiàn)過程。
假設(shè)三維地震數(shù)據(jù)塊主測線方向總道數(shù)為Nx,聯(lián)絡(luò)測線方向共為Ny,時間方向樣點數(shù)為Ns,則局部窗口三維時間切片可表示為如下形式:
(5)
其中,sNs,Nx,Ny表示,時間為Ns、空間位置分別為x和y的三維數(shù)據(jù)樣點值。
對時間域數(shù)據(jù)進行傅里葉變換,式(5)可以表示為以下形式:
(6)
其中,fNs,Nx,Ny表示,頻率為f、時間為Ns、空間位置分別為x和y的三維數(shù)據(jù)樣點。采用SVD方法對矩陣進行分解,僅利用高相干度特征值向量進行矩陣重構(gòu),就是Eigenimage濾波信噪分離過程。
將頻率向量F排列成Hankel矩陣,則固定頻率的三維時間切片塊可以表示為如下Hankel矩陣:
(7)
其中,
(8)
對Hankel矩陣進行SVD分解,并截斷低相干度的特征值,僅利用高相干度的特征值向量進行重構(gòu)矩陣,對新矩陣沿反對角線求平均,以上過程,就是Cadzow濾波信噪分離過程。
為了選擇適合復雜地質(zhì)構(gòu)造及強能量噪音背景下的信噪有效分離方法,建立了如圖1(a)所示的正演模型,模型綜合考慮了水平層狀地層、不同角度傾斜地層及彎曲構(gòu)造特征地層等模式,在噪音干擾方面,加入了同級別振幅的全頻帶隨機噪音信號,見圖1(b),噪音頻率情況見圖1(c),加入噪音后模型信噪比約為1.2,見圖1(d)。
圖2顯示了局部窗口(主測線15道,聯(lián)絡(luò)測線15道,滑動窗口7道)Eigenimage濾波噪音衰減效果,從實驗效果可以看到,Eigenimage濾波后,強能量噪音明顯減少,見圖2(b);模型信噪比從1.2提升至2.4,所示見圖2(d);強能量噪音得到了去除,但通過對噪音衰減前后差值剖面的分析可以看到,弱能量的有效反射受到了損傷,見圖2(c)。
圖3顯示了Cadzow濾波噪音衰減效果,從實驗效果可以看到,Cadzow濾波后,強能量噪音衰減較Eigenimage濾波更加有效,見圖3(b);通過對噪音衰減前后差值剖面的分析可以看到,有效反射保持好,效果見圖3(c);模型信噪比從1.2提升至6,見圖3(d)。
圖4顯示了Cadzow、Eigenimage組合兩步法噪音衰減效果。從實驗效果可以看到,采用兩步法噪音衰減后,噪音干擾持續(xù)減少,見圖4(c);模型信噪比從6提升至9.5,效果見圖4(d)。
受淺層侵入性火成巖“能量屏蔽”影響,火成巖下覆地層有效反射能量弱,噪音影響嚴重,信噪比低,下覆地層接觸關(guān)系難厘定、地質(zhì)結(jié)構(gòu)難確定,中深層烴源難落實,嚴重制約了該區(qū)有利目標的研究及評價。為了提升火成巖下覆地層的成像質(zhì)量,綜合考慮該區(qū)中深層斷層非常發(fā)育、斷面傾角較大、洼陷內(nèi)部地層產(chǎn)狀較為穩(wěn)定的地質(zhì)結(jié)構(gòu)特征,采用Cadzow、Eigenimage組合濾波進行了目標區(qū)有效反射保持下的強能量噪音衰減。圖5、圖6分別展示了Cadzow、Eigenimage組合濾波技術(shù)的實際應用效果,從圖可以看到,經(jīng)過Cadzow、Eigenimage組合濾波噪音衰減后,中高頻段信噪比明顯提升,中深層目標成像質(zhì)量明顯改善,主要表現(xiàn)在斷層結(jié)構(gòu)清晰、地層產(chǎn)狀及接觸關(guān)系明確,火山通道特征明顯。
圖6 實際資料噪音衰減效果Fig.6 Noise attenuation effect of actual data
本文結(jié)合正演模型采用Eigenimage、Cadzow濾波方法對復雜構(gòu)造區(qū)的噪音衰減效果進行了詳細的測試,通過測試總結(jié)了兩種方法在噪音衰減中的優(yōu)缺點及適用情況,最終總結(jié)出一套適用于復雜構(gòu)造區(qū)強能量噪音衰減的技術(shù)流程。
1)在不同信噪比情況下,Eigenimage濾波對同一有效反射信號的保持度不同。在較低信噪比時,該方法對近線性反射信號與噪聲信號的分離效果好,有效信號不受損傷,在大傾角反射信號與噪聲的分離效果較差,有效信號受到損傷;在較高信噪比時,該方法對近線性信號、大傾角反射與噪音的分離都能夠取得較好效果,且有效反射信號不受損傷。
2)Cadzow濾波在低信噪比時,具有優(yōu)秀的信噪分離能力和對有效反射信號的保持能力,并且對多種地層傾角并存的復雜構(gòu)造區(qū)也具有較好的適應性。
3)在低信噪比環(huán)境下,Cadzow濾波去噪效果明顯優(yōu)于Eigenimage濾波,但單一Cadzow方法仍然無法完全消除噪音影響。局部窗口頻率切片域Cadzow、Eigenimage兩步法噪音衰減方法充分利用了復雜地質(zhì)構(gòu)造在水平切片方向局部窗口內(nèi)近線性特征和非線性濾波方法的強信噪分離能力,適用于復雜構(gòu)造區(qū)提高信噪比處理。