一种针对可控震源激发的地震信号快速识别震相的方法及装置制造方法及图纸

技术编号:18938180 阅读:22 留言:0更新日期:2018-09-15 10:36
本发明专利技术提供的针对可控震源激发的地震信号快速识别震相的方法及装置,利用分数阶傅里叶变换来对可控震源激发的线性调频地震信号进行快速的震相识别,继承了传统傅里叶变换的线性性质,能够很好地抑制时频分析时交叉项的干扰,可以改善可控震源激发的线性调频地震信号的时频分布特征,以脉冲函数为分析对象,提高震相的信噪比,识别震相的到时,为地质解释提供更可靠的数据基础。

A method and device for quickly identifying seismic phases by using vibrator to excite seismic signals

The invention provides a method and a device for quickly identifying the phase of a seismic signal excited by a vibroseis, and uses fractional Fourier transform to rapidly identify the phase of a linear frequency modulated seismic signal excited by a vibroseis. The method inherits the linear property of the traditional Fourier transform and can well suppress the time-frequency crossover term in time-frequency analysis. Interference can improve the time-frequency distribution characteristics of linear FM seismic signals excited by vibroseis. Pulse function is used as the analysis object to improve the signal-to-noise ratio of seismic phases, identify the arrival time of seismic phases, and provide more reliable data basis for geological interpretation.

【技术实现步骤摘要】
一种利用可控震源激发地震信号快速识别震相的方法及装置
本专利技术涉及地震勘探领域,具体涉及一种利用可控震源激发地震信号快速识别震相的方法及装置。
技术介绍
在地震勘探中,观测技术起着至关重要的作用。精密可控震源能产生频率可控的弹性波,由于频率精度很高,检波器可以在很窄的带宽内接收信号;通过波形相位的精密控制,用信号叠加技术进一步提高信噪比,实现较小功率进行远距离地震数据采集。精密可控震源装置能够连续稳定的长时运转,相较于爆破、锤击等人工震源,有很大的应用前景。可控震源激发的地震信号是一种线性调频(LinearFrequencyModulation,LFM)信号,其信号频率不是一个定值,而是随着时间的改变而改变,我们很难从它的时间域找到某种地震波的震相;而利用传统的傅里叶变换(FourierTransform,FT)方法,无法从其频域上获得LFM信号参数的信息。因此,找到一种快速的震相识别方法,对可控震源激发的地震信号进行时频分析,才能解决上述问题,提高地震勘探的解释准确度,在以往对时频分析方法的研究中,陈雨红等(2006)对比分析了希尔伯特变换、希尔伯特-黄变换、正弦曲线拟合、雷克子波匹配、短时傅立叶变换、小波变换等多种方法,并从时间分辨率、频率分辨率、对多频率成份信号适应能力等各方面阐述了各种方法的优缺点。例如某些非线性变换会带来严重的交叉项干扰,严重地干扰着人们对信号时频特性的解释;为了抑制交叉项,不得不以牺牲时频分辨率为代价,且计算量巨大。另外,上述方法研究主要适用于非线性、非平稳的信号,而不是可控震源产生的线性调频信号。在对可控震源激发的信号研究中,杨微等(2013)进行了互相关、短时相关、相干和反褶积等四种方法处理分析,并分别从重复性、走时剖面、频谱特征以及信噪比等方面对处理结果进行对比分析研究,初步研究了数学物理方法对可控震源激发的地震信号的识别能力,但是各种方法都有一定的局限性,不能很好的满足勘测需要。
技术实现思路
有鉴于此,提供了一种利用可控震源激发地震信号快速识别震相的方法及装置,利用数学物理方法的时频转换,能够提高震相的分辨能力,并更准确地计算震相的到时差,进而为地质解释提供更可靠的数据基础,提高震相的识别能力。第一方面,本专利技术提供一种利用可控震源激发地震信号快速识别震相的方法,所述方法包括:利用地震仪采集可控震源在研究区激发的地震原始数据,得到可控震源激发的地震信号S(i,j),i表示地震仪的编号,j表示可控震源激发的次数;以与所述可控震源相邻的地震仪采集的地震信号作为震源信号S(0,j),选择激发的任一次震源信号进行短时傅里叶变换分析震源信号的时频特征,获得震源信号的有效时间范围和频率范围;对震源信号S(0,j)按照有效时间范围进行截取,利用离散余弦变换对截取后的震源信号进行频谱分析并提取有效频段内的波场信号获得滤波后的震源信号Stf(0,j);对滤波后的震源信号Stf(0,j)进行分数阶傅里叶变换计算震源信号的最优旋转角αopt;对所述可控震源激发的地震信号按照有效时间范围进行截取,并按照有效频率范围进行滤波,利用所述最优旋转角依次进行分数阶傅里叶变换,获得不同地震仪记录的震相;利用所述震相确定到时差和视速度。作为一种可能的实现方式,所述利用地震仪采集可控震源在研究区激发的地震原始数据,得到可控震源激发的地震信号S(i,j),i表示地震仪的编号,j表示可控震源激发的次数,包括:在可控震源布置点的预设范围设置一台地震仪,再根据需要在研究区内相隔一定距离布设地震仪,按照地震仪与可控震源的距离由近到远,对地震仪进行编号为0,1,2,3,……依次增大的自然数;按照可控震源激发的次数,记作1,2,3,……依次增大的自然数;地震仪记录的可控震源激发的地震信号记作S(i,j),i表示地震仪的编号,i=0表示在可控震源旁边,j表示可控震源激发的次数。作为一种可能的实现方式,所述以与所述可控震源相邻的地震仪采集的地震信号作为震源信号S(0,j),选择激发的任一次震源信号进行短时傅里叶变换,分析所述震源信号的时频特征,获得所述震源信号的有效时间范围和频率范围,包括:以S(0,j)作为震源信号,选取S(0,j)中任一次的震源信号,如第三次S(0,3)进行短时傅里叶变换。使用第一公式进行短时傅里叶变换,将S(0,3)由时间-空间域转换为时间-频率域,所述第一公式为:式中,STFT(t,f)表示短时傅里叶变换后的时间-频率域结果,积分项内的S(τ)表示震源信号的时间序列,信号时间从0到T,g(τ-t)为窗函数,t为时窗,不断改变t,得到第三次激发的震源信号S(0,3)在不同t对应的频率f;从时间-频率域图像中选择能量最强的频率范围,起始坐标记作(t1,f1),截止坐标记作(t2,f2),t1~t2即为有效时间范围,f1~f2即为有效频率范围,且对所有地震信号S(i,j)适用。作为一种可能的实现方式,所述对所述震源信号按照有效时间范围进行截取,利用离散余弦变换对截取后的震源信号进行频谱分析并提取有效频段内的波场信号获得滤波后的震源信号Stf(0,j),包括:选取S(0,j)中任一次的震源信号,截取t1~t2时间段的信号,记作St(m),m表示截取后的信号的采样点数,m=1,…,M,利用离散余弦变换对截取后的震源信号进行频谱分析,并提取有效频段f1~f2内的波场信号,获得滤波后的震源信号,记作Stf(0,j);对St(m)采用第二公式进行离散余弦变换,所述第二公式为:式中,DCT(k)表示离散余弦变换的结果,k为与m取值相同的采样点数,记fs为地震仪的数据采样率,DCT(k)的横坐标为将DCT(k)中f1~f2范围之外的数据替换为0,得到频率域滤波后的结果,记作DCTf(k);对DCTf(k)进行离散余弦逆变换,得到滤波后的震源信号Stf(0,j)。作为一种可能的实现方式,所述对滤波后的震源信号进行分数阶傅里叶变换计算震源信号的最优旋转角αopt,包括:选择滤波后的震源信号Stf(0,j)中任一次的震源信号,采用第三公式进行分数阶傅里叶变换,所述第三公式为:式中,n为整数,FrFT是关于u和转换角度α的函数,α的取值范围是(-π,π);计算震源信号的最优旋转角的步骤具体包括如下:采用第四公式计算理论的最优旋转角αtheory,所述第四公式为:式中fs为地震仪的数据采样率,f1~f2为震源信号的有效频率范围;以αtheory为中心,在±r的范围内设置步长为d,r为一个百分数,对滤波后的震源信号Stf(0,j)进行分数阶傅里叶变换的迭代计算;选择使脉冲峰值最高、会聚性最好的旋转角即为最优旋转角αopt,所述αopt对所有地震信号即S(i,j)适用。作为一种可能的实现方式,对所述可控震源激发的地震信号按照有效时间范围进行截取,并按照有效频率范围进行滤波,利用所述最优旋转角依次进行分数阶傅里叶变换,获得不同地震仪记录的震相,包括:对所有可控震源激发的地震信号S(i,j),截取t1~t2时间范围的信号;利用离散余弦变换及其逆变换,提取f1~f2频率范围的信号,记作Stf(i,j);根据最优旋转角αopt,对Stf(i,j)进行分数阶傅里叶变换,得到每个地震仪采集的可控震源每次激发的地震信号的脉冲函数FrFT本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种利用可控震源激发地震信号快速识别震相的方法,其特征在于,所述方法包括:利用地震仪采集可控震源在研究区激发的地震原始数据,得到可控震源激发的地震信号S(i,j),i表示地震仪的编号,j表示可控震源激发的次数;以与所述可控震源相邻的地震仪采集的地震信号作为震源信号S(0,j),选择激发的任一次震源信号进行短时傅里叶变换,分析震源信号的时频特征,获得震源信号的有效时间范围和频率范围;对震源信号S(0,j)按照有效时间范围进行截取,利用离散余弦变换对截取后的震源信号进行频谱分析并提取有效频段内的波场信号,Stf(0,j);对滤波后的震源信号Stf(0,j)进行分数阶傅里叶变换,计算震源信号的最优旋转角αopt;对所述可控震源激发的地震信号按照有效时间范围进行截取,并按照有效频率范围进行滤波,利用所述最优旋转角依次进行分数阶傅里叶变换,获得不同地震仪记录的震相;利用所述震相确定到时差和视速度。

【技术特征摘要】
1.一种利用可控震源激发地震信号快速识别震相的方法,其特征在于,所述方法包括:利用地震仪采集可控震源在研究区激发的地震原始数据,得到可控震源激发的地震信号S(i,j),i表示地震仪的编号,j表示可控震源激发的次数;以与所述可控震源相邻的地震仪采集的地震信号作为震源信号S(0,j),选择激发的任一次震源信号进行短时傅里叶变换,分析震源信号的时频特征,获得震源信号的有效时间范围和频率范围;对震源信号S(0,j)按照有效时间范围进行截取,利用离散余弦变换对截取后的震源信号进行频谱分析并提取有效频段内的波场信号,Stf(0,j);对滤波后的震源信号Stf(0,j)进行分数阶傅里叶变换,计算震源信号的最优旋转角αopt;对所述可控震源激发的地震信号按照有效时间范围进行截取,并按照有效频率范围进行滤波,利用所述最优旋转角依次进行分数阶傅里叶变换,获得不同地震仪记录的震相;利用所述震相确定到时差和视速度。2.根据权利要求1所述的利用可控震源激发地震信号快速识别震相的方法,其特征在于,所述利用地震仪采集可控震源在研究区激发的地震原始数据,得到可控震源激发的地震信号S(i,j),i表示地震仪的编号,j表示可控震源激发的次数,包括:在可控震源布置点的预设范围设置一台地震仪,再根据需要在研究区内相隔一定距离布设地震仪,按照地震仪与可控震源的距离由近到远,对地震仪进行编号为0,1,2,3,……依次增大的自然数;按照可控震源激发的次数,记作1,2,3,……依次增大的自然数;地震仪记录的可控震源激发的地震信号记作S(i,j),i表示地震仪的编号,i=0表示在可控震源旁边,j表示可控震源激发的次数。3.根据权利要求2所述的利用可控震源激发地震信号快速识别震相的方法,其特征在于,所述以与所述可控震源相邻的地震仪采集的地震信号作为震源信号S(0,j),选择激发的任一次的震源信号进行短时傅里叶变换,分析所述震源信号的时频特征,获得所述震源信号的有效时间范围和频率范围,包括:以S(0,j)作为震源信号,选取S(0,j)中任一次的震源信号进行短时傅里叶变换;使用第一公式进行短时傅里叶变换,将震源信号由时间-空间域转换为时间-频率域,所述第一公式为:式中,STFT(t,f)表示短时傅里叶变换后的时间-频率域结果,积分项内的S(τ)表示震源信号的时间序列,信号时间从0到T,g(τ-t)为窗函数,t为时窗,不断改变t,得到震源信号在不同t对应的频率f;从时间-频率域图像中选择能量最强的频率范围,起始坐标记作(t1,f1),截止坐标记作(t2,f2),t1~t2即为有效时间范围,f1~f2即为有效频率范围,且对所有地震信号S(i,j)适用。4.根据权利要求3所述的利用可控震源激发地震信号快速识别震相的方法,其特征在于,所述对所述震源信号按照有效时间范围进行截取,利用离散余弦变换对截取后的震源信号进行频谱分析并提取有效频段内的波场信号获得滤波后的震源信号Stf(0,j),包括:选取S(0,j)中任一次的震源信号,截取t1~t2时间段的信号,记作St(m),m表示截取后的信号的采样点数,m=1,…,M,利用离散余弦变换对截取后的震源信号进行频谱分析,并提取有效频段f1~f2内的波场信号,获得滤波后的震源信号,记作Stf(0,j);对St(m)采用第二公式进行离散余弦变换,所述第二公式为:式中,DCT(k)表示离散余弦变换的结果,k为与m取值相同的采样点数,记fs为地震仪的数据采样率,DCT(k)的横坐标为将DCT(k)中f1~f2范围之外的数据替换为0,得到频率域滤波后的结果...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘康游庆瑜李志伟王宝善姚华建肖雪
申请(专利权)人:中国科学院地质与地球物理研究所
类型:发明
国别省市:北京,11

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