一种剩余深度自动拾取方法技术

本发明专利技术公开了一种剩余深度自动拾取的方法，其特征在于，包括：基于能量叠加图的全自动拾取，用于旅行时层析反演过程的前期，能够加快层析迭代速度，无需人工干预，适于反演大尺度的速度特征；基于固定窗口四阶累计量估计的半自动拾取，用于旅行时层析反演过程的后期，能够提高剩余深度拾取的精度，需要人工干预，适于反演精细尺度的速度特征；两种拾取策略的采用时机，可以通过识别能量叠加图特征来确定。

【技术实现步骤摘要】
一种剩余深度自动拾取方法
本专利技术涉及在旅行时层析反演系统中自动化拾取剩余深度的方法，针对反演过程前期和后期设计了不同的拾取策略。
技术介绍
旅行时层析是层析方法的一种，是采用射线的高频近似理论模拟地震波在地下的传播，利用射线旅行路径和旅行时间建立观测数据与地下深度及速度之间的关系。旅行时层析包括多个过程，需要多轮迭代来反演目标特征，剩余深度拾取是每轮迭代中的一个重要环节，是联系空间信息与时间信息之间的桥梁，其拾取的效率和准确性对整体层析效率和效果影响重大，如图1所示。在基于射线的网格层析中，叠前深度偏移会得到不同偏移距下的一组冗余的成像体，对于地下的一个反射点，如果偏移速度是正确的，那么该反射点在不同成像体中的位置是一样的；相反，如果速度不正确，该点在不同偏移距的成像体位置可能发生变化。与零偏移距位置之间的距离称为剩余深度。剩余深度的拾取是一项繁锁的工作，早期拾取主要靠人工完成，效率低下，拾取精度低。随着层析规模和模型分辨率的不断提高，加之多方位角数据集的使用，单纯的人工拾取难以胜任。目前，广泛采用拾取方法是基于曲线拟合的方法，即对指定分析点在不同偏移距上的能量分布情况，进行最佳曲线拟合，根据拟合曲线自动拾取剩余深度。尽管工作量大大减轻，但依然摆脱不了手工拾取，以一个有nx条Inline线，ny条Crossline线和nz个深度切片的成像模型为例，如果采用参数相对简单的抛物线，仍然需要拾取nx×ny×nz个点，对于一个较大规模并且需要多次迭代的层析问题而言，拾取工作量仍不可小觑。此外，二次曲线拟合是基于变化趋势的拾取，当偏移距步长较小时，拾取的剩余深度信息误差较大，不利于反演精细尺度的目标特征，高阶的参数曲线可以实现精细尺度的拾取，但曲线参数本身确定十分困难。高阶累计量具有对高斯噪声不敏感的特性，已成功地被利用来追踪地层和断层同相轴，但目前尚未见到应用高阶累计量进行剩余深度拾取的相关报道。本专利技术公开了一种剩余深度自动拾取的方法，针对层析迭代过程前期和后期不同特点，设计了两种不同的拾取策略。基于能量叠加图的拾取是对曲线拟合思想的延伸，通过自动扫描曲线簇来自动确定最大叠加能量曲线，并通过提取能量图特征来自动选择分析点，自动拾取剩余深度，适合于反演过程的前期，以加速层析迭代过程的收敛，反演大尺度的目标特征；根据能量图特征，可自动转入后期的四阶累计量估计拾取，以提取精细的剩余深度信息，反演小尺度的目标特征。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：结合层析反演迭代过程的特点，分别为前期和后期提供了两种不同的剩余深度拾取策略，以解决目前方法中拾取效率和拾取精度不能同时兼顾的困难。本专利技术解决其技术问题所采取的技术方案是：提供一种剩余深度自动拾取的方法，针对旅行时层析反演过程的前期和后期，分别设计了两种不同的拾取策略。其特征在于，基于能量叠加图的全自动拾取，用在层析迭代过程前期；基于固定窗口四阶累计量估计的半自动拾取，用在层析迭代过程后期。基于能量叠加图的全自动拾取，其特征在于，包括以下步骤：步骤A，根据不同偏移距下共成像点道集，自动构造能量叠加图；步骤B，提取能量叠加图特征，全自动选择层析分析点，全自动拾取不同偏移距下的剩余深度。步骤A中能量叠加图的构造，进一步包括以下步骤：A1，选定拟合基曲线，并指定曲线的覆盖范围和曲线步长；曲线范围指曲线与最远偏移距道集的交点范围，曲线步长指交点的步长，决定曲线的数量和能量叠加图横轴的长度；A2，根据零偏移距深度和最大偏移距深度确定曲线参数；A3，根据曲线参数构造曲线，叠加曲线与不同偏移距道集的交点的信号能量，并生成能量叠加图。步骤B中能量叠加图的主要特征包括：B1，能量叠加图上的每个点代表一条拟合曲线对应的叠加能量，每一行的能量强点代表该深度位置处的最佳拟合曲线，即目标曲线；B2，能量叠加图分为左右两个部分，能量强点位于中心线左侧表示层析速度偏低，位于右侧则表示速度偏高；B3，能量强点与中心线的加权距离和，表示层析速度与目标速度的偏离程度，作为从基于能量叠加图的全自动拾取转入基于固定窗口的四阶累计量估计的半自动拾取的时机依据，也能够作为判断层析迭代过程中终止的依据；B4，对能量强点进行能量排序，根据设定的能量门限值及分区设置，自动确定层析分析点。基于固定窗口四阶累计量估计的半自动拾取，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)，设定固定分析窗口尺寸，参数选择应避免陡倾角扫描；步骤(2)，对每一空间延迟步长在固定分析窗口内计算四阶累计量；步骤(3)，计算取得最大值的延迟即为数据道相对于参考道的目标延迟，根据延迟确定新种子点，数据道变成参考道，后续道变成新数据道，依次类推，直至追踪到最远偏移距道集或者四阶累计量值小于预先设定的门限值。对于所述的前期和后期之间的转入时机依据如下：能量强点与中心线的加权距离和，表示层析速度与目标速度的偏离程度，作为从基于能量叠加图的全自动拾取转入基于固定窗口的四阶累计量估计的半自动拾取的时机依据，也能够作为判断层析迭代过程中终止的依据本专利技术与现有技术相比所具有的优点是：能量叠加图的拾取策略利用同簇曲线自动扫描寻找叠加能量最大曲线，实现了分析点的自动选取和剩余深度的全自动拾取，适用于层析过程前期反演大尺度速度特征；同时，通过分析能量叠加图的特征，可以获得层析状态信息，确定拾取策略的转换时机，有助于层析过程的灵活控制。基于四阶累计量的拾取，能够捕捉剩余深度的精细变化，拾取准确性高，但需要人工拾取种子点，属于半自动拾取，适用于层析过程后期反演小尺度速度特征。剩余深度拾取的自动化工作能够大大提高实际生产中层析工作的效率和效果。附图说明图1为基于网格的射线层析反演系统的基本流程；图2为对指定层析分析点分别采用抛物线(左)和双曲线(右)自动扫描并叠加能量；图3a为部分原始共成像点道集；图3b为直接采用能量叠加图拾取策略的自动拾取效果，拾取曲线有相交现象，存在歧义；图3c为消歧后的拾取效果；图4为基于四阶累计量估计拾取的示意图；图5为采用抛物线作为拟合基曲线的能量叠加图拾取策略自动选取分析点和自动拾取剩余深度；图6为采用双曲线作为拟合基曲线的能量叠加图拾取策略自动选取分析点和自动拾取剩余深度；图7为复杂偏移剖面上一道数据对应的能量叠加图(左)和自动拾取效果(右)；图8为实际偏移剖面上对指定道数据进行剩余深度自动拾取效果；图9a为部分原始共成像点道集；图9b为在层析迭代后期直接采用能量叠加图拾取策略的自动拾取效果；图9c为在层析迭代后期采用四阶累计量估计拾取策略的拾取效果。具体实施方式剩余深度随偏移距变化与偏移距的尺度有密切关系。当偏移距步长较小时，变化越细腻，而当尺度较大时，由于叠加关系，这种变化越平滑。从理论上讲，这种连续变化可以用曲线进行拟合，但是当这种变化稍显复杂时，曲线本身的确定变得十分困难，即便选取一些参数较少的二次曲线，也需要额外的工作来确定曲线的参数。为了进一步提高自动化水平，可以用一簇曲线自动扫描分析点，叠加每条曲线上信号能量，选取叠加能量最大的曲线作为最佳拟合曲线；更近一步，可以自动扫描所有深度点，构造能量叠加图，通过提取能量叠加图特征，实现分析点的自动选取和剩余深度的自动拾取。能量叠加图的构造与拾取方法按照以下步骤：1)选定拟合基曲线，指本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种剩余深度自动拾取的方法，用在旅行时层析反演的系统中，针对层析迭代过程前期和后期的特点，采取不同的拾取策略，其特征在于，基于能量叠加图的全自动拾取，用在层析迭代过程前期；基于固定窗口四阶累计量估计的半自动拾取，用在层析迭代过程后期。

【技术特征摘要】
1.一种剩余深度自动拾取的方法，用在旅行时层析反演的系统中，针对层析迭代过程前期和后期的特点，采取不同的拾取策略，其特征在于，基于能量叠加图的全自动拾取，用在层析迭代过程前期；基于固定窗口四阶累计量估计的半自动拾取，用在层析迭代过程后期；所述基于能量叠加图的全自动拾取包括以下步骤：步骤A，根据不同偏移距的共成像点道集，自动构造能量叠加图；步骤B，提取能量叠加图特征，全自动选择层析分析点，全自动拾取不同偏移距下的剩余深度；所述基于固定窗口四阶累计量估计的半自动拾取包括以下步骤：步骤(1)，设定固定分析窗口尺寸，参数选择应避免陡倾角扫描；步骤(2)，对每一空间延迟步长在固定分析窗口内计算四阶累计量；步骤(3)，计算取得最大值的延迟即为数据道相对于参考道的目标延迟，根据延迟确定新种子点，数据道变成参考道，后续道变成新数据道，依次类推，直至追踪到最远偏移距道集或者四阶累计量值小于预先设定的门限值；对于所述的前期和后期之间的转入时机依据如下：能量强点与中心线的加权距离和，表示层析速度与目标速度的偏离程度，作为从基于能量叠加图的全自动拾取转入基于固定窗口的四阶累计量估计的半自动拾取的时机依据，也能够作为判断层析迭代过...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建兴，杨钦，孟宪海，李吉刚，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11