一种基于梯度处理的全波形反演方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于梯度处理的全波形反演方法和系统。该方法包括：残差计算步骤，由初始速度模型正演得到的计算数据和野外观测数据确定数据残差；梯度计算步骤，根据数据残差在初始速度模型中的反传波场以及正演得到的正传波场求取梯度场；扰动模型计算步骤，对梯度场进行滤波得到保留地层边界信息的速度扰动模型；更新步骤，根据速度扰动模型更新初始速度模型。本发明专利技术对全波形反演中的梯度进行低通和自适应两次滤波，通过低通滤波压制随机噪声，并通过自适应滤波恢复在低通滤波过程中损失的边界信息，达到边界保真的效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地质勘探
，具体地说，涉及一种基于梯度处理的全波形反演方法和系统。
技术介绍
近年来全波反演理论在地质勘探领域得到广泛关注。全波反演可以提高常规地震分辨率并获得优化数据，提高对地质资源的评价能力，从而确定可采区并提出有利的井位建议。由于地质勘探所针对的目标不仅地表地质条件复杂，并且地下地质构造也复杂，因此，提高反演精度进而获得定量的储层表征参数非常重要。现有技术中陆地地震资料的品质较差，噪音干扰严重。噪音的存在使得求取过程中的梯度存在较大误差，导致模型更新过程中加入了错误信息，从而使反演陷入局部极值，导致收敛失败。此外，噪音的存在也严重影响反演的精度。目前对于对于噪音的压制，多采用目标泛函约束方法，加入正则化及先验模型信息等方法实现。但是现有技术中这些方法是在数据域计算，将误差引入目标泛函，导致计算量较大，计算过程繁琐。并且，在实际生产中很难得到准确的先验信息。因此，亟需一种简单高效的全波形反演梯度处理方法和系统。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术提供一种基于梯度处理的全波形反演方法，包括以下步骤：残差计算步骤，由初始速度模型正演得到的计算数据和野外观测数据确定数据残差；梯度计算步骤，根据数据残差在初始速度模型中的反传波场以及正演得到的正传波场求取梯度场；扰动模型计算步骤，对梯度场进行滤波得到保留地层边界信息的速度扰动模型；更新步骤，根据速度扰动模型更新初始速度模型。根据本专利技术的一个实施例，还包括判断步骤，判断更新后的初始速度模型是否满足预设的精度要求，若不满足精度要求，则迭代执行残差计算步骤、梯度计算步骤、扰动模型计算步骤和更新步骤；若满足精度要求，则将更新后的初始速度模型确定为反演模型。根据本专利技术的一个实施例，所述扰动模型计算步骤包括：低通滤波步骤，对梯度场进行低通滤波以消除数据残差中的随机噪音；自适应滤波步骤，对低通滤波之后的梯度场进行自适应滤波以恢复数据残差中的地层边界信息。根据本专利技术的一个实施例，所述自适应滤波步骤包括：针对梯度场中的每个目标点确定包括多个子区域的自适应滤波区域；分别计算子区域的方差；选择方差最小的子区域进行低通滤波以保留目标点处的地层边界信息。根据本专利技术的一个实施例，所述自适应滤波步骤中自适应滤波方法为最小均方误差LMS滤波方法或者递归最小平方RLS滤波方法。根据本专利技术的一个实施例，所述低通滤波步骤中采用高斯低通滤波器对梯度场进行低通滤波，其中，高斯低通滤波器的高斯算子表示为：Wgi,j=12πσ2e-(i-k-1)2+(j-k-1)22σ2,]]>其中，Wgi,j为离散高斯卷积核函数，σ2为方差，k为高斯卷积核矩阵的维数，i为低通滤波区域的纵向坐标，j为低通滤波区域的横向坐标。根据本专利技术的另一方面，还提供一种基于梯度处理的全波形反演系统，包括：残差计算模块，其由初始速度模型正演得到的计算数据和野外观测数据确定数据残差；梯度计算模块，其根据数据残差在初始速度模型中的反传波场以及正演得到的正传波场求取梯度场；扰动模型计算模块，其对梯度场进行滤波得到保存地层边界信息的速度扰动模型；更新模块，其根据速度扰动模型更新初始速度模型。根据本专利技术的一个实施例，进一步包括：判断模块，其判断更新后的初始速度模型是否满足预设的精度要求，若不满足精度要求，则调用残差计算模块、梯度计算模块、扰动模型计算模块和更新模块；若满足精度要求，则将更新后的初始速度模型确定为反演模型。根据本专利技术的一个实施例，所述扰动模型计算模块进一步包括：低通滤波单元，其对梯度场进行低通滤波以消除数据残差中的随机噪音；自适应滤波单元，其对低通滤波之后的梯度场进行自适应滤波以恢复数据残差中的地层边界信息。根据本专利技术的一个实施例，所述自适应滤波单元进一步包括：区域划分子单元，其针对梯度场中的每个目标点确定包括多个子区域的自适应滤波区域；方差计算子单元，其分别计算子区域的方差；低通滤波子单元，选择方差最小的子区域进行低通滤波以保留目标点处的地层边界信息。本专利技术对全波形反演中的数据残差模型进行梯度滤波处理，利用低通滤波器抑制随机噪声，利用自适应滤波器恢复低通滤波处理过程中损失的地质边界信息。从而在全波形反演的模型更新过程中，保留了地震资料中原有的地质构造信息，使得反演更加稳定，提高反演精度。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。图1是本专利技术实施例一的基于梯度处理的全波形反演方法的步骤流程图；图2是本专利技术实施例一中自适应滤波区域示例图；图3是原始单炮记录的一个示例；图4是包含噪声的单炮记录的一个示例；图5是真实地质模型的一个示例；图6是初始速度模型的一个示例；图7是现有技术中的全波形反演结果；图8是根据本专利技术实施例一的方法进行全波形反演的结果；图9是本专利技术实施例二的基于梯度处理的全波形反演系统的结构示意图；图10是本专利技术实施例二的自适应滤波单元的结构示意图。具体实施方式现有技术中陆地地震资料的噪音干扰严重，使得在全波反演过程中确定的扰动模型并不准确。现有的噪声处理方法可以抑制随机噪声，但是数据运算量大，计算繁琐，并且会导致原有地震资料中包含的地质构造边界模糊。本专利技术的实施例中对全波形反演中的梯度进行低通和自适应两次滤波，通过低通滤波手段压制随机噪声，并通过自适应滤波恢复在低通滤波过程中损失的边界信息，达到边界保真的效果。进行得到高精度的扰动模型，使得反演更加稳定，反演精度更准确。为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图对本专利技术作进一步地详细说明。实施例一图1是本实施例的全波形反演梯度处理方法的步骤流程图。首先，在步骤S101中，由初始速度模型正演得到的计算数据和野外观测数据确定数据残差。该数据残差表示为最小二乘目标函数的形式：C(m)=12[L2(Δd)]=12Δd+Δd---(1)]]>其中，△d为残差矢量，即基于初始速度模型m0计算出的数据与地震数据之...

【技术保护点】
一种基于梯度处理的全波形反演方法，其特征在于，包括以下步骤：残差计算步骤，由初始速度模型正演得到的计算数据和野外观测数据确定数据残差；梯度计算步骤，根据数据残差在初始速度模型中的反传波场以及正演得到的正传波场求取梯度场；扰动模型计算步骤，对梯度场进行滤波得到保留地层边界信息的速度扰动模型；更新步骤，根据速度扰动模型更新初始速度模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于梯度处理的全波形反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
残差计算步骤，由初始速度模型正演得到的计算数据和野外观测数据确定数
据残差；
梯度计算步骤，根据数据残差在初始速度模型中的反传波场以及正演得到的
正传波场求取梯度场；
扰动模型计算步骤，对梯度场进行滤波得到保留地层边界信息的速度扰动模
型；
更新步骤，根据速度扰动模型更新初始速度模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
判断步骤，判断更新后的初始速度模型是否满足预设的精度要求，若不满足
精度要求，则迭代执行残差计算步骤、梯度计算步骤、扰动模型计算步骤和更新
步骤；若满足精度要求，则将更新后的初始速度模型确定为反演模型。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述扰动模型计算步骤
包括：
低通滤波步骤，对梯度场进行低通滤波以消除数据残差中的随机噪音；
自适应滤波步骤，对低通滤波之后的梯度场进行自适应滤波以恢复数据残差
中的地层边界信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述自适应滤波步骤包括：
针对梯度场中的每个目标点确定包括多个子区域的自适应滤波区域；
分别计算子区域的方差；
选择方差最小的子区域进行低通滤波以保留目标点处的地层边界信息。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述自适应滤波步骤中自适
应滤波方法为最小均方误差LMS滤波方法或者递归最小平方RLS滤波方法。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述低通滤波步骤中采用高
斯低通滤波器对梯度场进行低通滤波，其中，高斯低通滤波器的高斯算子表示为：
Wgi,j=12π...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡光辉，王立歆，方伍宝，贺剑波，王杰，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11