一种用于局部相关同相轴的走时与梯度精确拾取方法技术

本发明专利技术公开了一种用于局部相关同相轴的走时与梯度精确拾取方法，包括：1)将叠前地震数据用小波变换得到信号解析部分；2)从步骤1)得到的信号解析部分获取信号倾斜叠加峰值振幅剖面，并拾取走时；3)找出地表水平方向的慢度分量与射线走时梯度之间的对应关系；4)基于2)的倾斜叠加峰值振幅剖面逐道进行二次局部线性Radon变换，求取τ‑p域的倾斜叠加角度；所述倾斜叠加角度即为走时梯度；将4)的射线走时梯度用作自适应角度步长射线追踪方法的初始角，根据自适应角度步长射线追踪算法求取射线。本发明专利技术采用射线方程进行射线追踪，具有精确度高、信噪比高、操作方便的优势。

A walking time and gradient accurate pickup method for locally related phase axis

The invention discloses a method for accurate picking of travel time and gradient, local related events include: 1) the prestack seismic data with wavelet transform signal analysis part; 2) from step 1) signal analysis part to acquire the signal peak amplitude of slant stack profile, and picked up 3) the relationship between travel time; slowness component and ray traveltime surface horizontal direction gradient found; 4) 2) based on the peak amplitude section by channel slant stack two local linear Radon transform, and tilt angle tau superposition P domain; the tilt angle is the superposition of traveltime gradient; 4) the ray traveltime gradient used the initial adaptive angle step of ray tracing method based on adaptive algorithm of angle, angle step for ray ray tracing. The invention adopts the ray equation for ray tracing, which has the advantages of high accuracy, high signal to noise ratio and convenient operation.

【技术实现步骤摘要】
一种用于局部相关同相轴的走时与梯度精确拾取方法
本专利技术属于地震勘探
，涉及射线追踪，尤其是一种用于局部相关同相轴的走时与梯度精确拾取方法。
技术介绍
反射波层析成像首先需要进行反射波射线追踪，自八十年代末以来，随着Kirchhoff积分叠前深度偏移在解决复杂构造成像中获得一系列成功，作为其算法基础之一的射线追踪方法也得到了很大的促进和发展，出现了大量不同于传统方法的新型算法，这些方法的主要特点在于不再局限于地震波的射线路径描述，而是直接从Huygens原理或Fermat原理出发，采用等价的波前描述地震波的波场特征。射线追踪的理论基础是，在高频近似条件下，地震波场的主能量沿射线轨迹传播。现有技术的射线追踪方法，通常意义上包括初值问题的试射法和边值问题的弯曲法，以及最小走时射线路径法。这些方法都不具有正演求解梯度信息的功能，因此，现有技术的射线追踪方法的缺点为射线传播过程中不能向上传播，不仅精确度不高、信噪比低，而且效率低下。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种用于局部相关同相轴的走时与梯度精确拾取方法，其采用射线方程进行射线追踪，具有精确度高、信噪比高、操作方便的优势。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：这种用于局部相关同相轴的走时与梯度精确拾取方法，包括以下步骤：步骤1)：将叠前地震数据用小波变换得到信号解析部分；步骤2)，从步骤1)得到的信号解析部分获取信号倾斜叠加峰值振幅剖面，并拾取走时；步骤3)，找出地表水平方向的慢度分量与射线走时梯度之间的对应关系；步骤4)，基于步骤2)的倾斜叠加峰值振幅剖面逐道进行二次局部线性Radon变换，求取τ-p域的倾斜叠加角度；所述倾斜叠加角度即为走时梯度；步骤5)，将步骤4)所得的射线走时梯度用作自适应角度步长射线追踪方法的初始角，根据自适应角度步长射线追踪算法求取射线。进一步的，以上步骤1)中，将叠前地震数据s(t)用小波变换得到信号的解析部分H[s(t)]如下：其中，S(b,a)是地震道集数据的小波变换，为小波函数g(t)的Fourier变换的实部，a为尺度因子，b为平移因子。进一步，以上s(t)关于g(t)的小波变换定义为：式中，t,b∈R，a＞0；g(t)∈L1(R,dt)∩L2(R,dt)，是g(t)的复共轭。进一步的，以上步骤2)中，倾斜叠加峰值振幅剖面计算如下：瞬时振幅为：A(t)＝|s(t)+i·H[s(t)]|；其中，H[s(t)]为用小波变换计算的信号的解析部分，A(t)为瞬时振幅的模，s(t)为叠前地震数据；倾斜叠加剖面的计算如下：步骤2.1)，对瞬时振幅剖面进行局部线性Radon变换；步骤2.2，对于参考道上的某个时间截距τj，将参考道附近的几道沿np个具有不同斜率pj的直线进行叠加，斜率以Δp为间隔采样；其中j＝1,2,…,np；步骤2.3，计算时间截距处瞬时振幅沿不同方向叠加的和，将该叠加值记录在τ-p坐标轴相应的位置(τj,pj)上，当选取的叠加斜率与同相轴的斜率接近或相等时，t-x域中的记录沿该直线的叠加值最大；步骤2.4，将最大叠加值的平均值放置在t-x域中的对应位置(τj,xm)上，构造一个超道集以增加信噪比，称该剖面为倾斜叠加峰值振幅剖面。进一步，以上步骤2.1)中，Radon变换频率域的离散形式为：式中，M(f,p)＝∫m(τ,p)e-j2πfτdτ，为瞬时振幅A(t,xm)的傅里叶变换，xm为参考道，m(τ,p)是时间域的Radon变换。进一步的，以上步骤3)中，地表水平方向的慢度分量与射线走时梯度之间的对应关系的推导为：水平界面均匀介质的共激发点反射波时距曲线方程为：式中，t0＝2h/v称为自激自收时间或零炮检距旅行时；其中h为反射层；v为地层速度；t为双程走时；x为最小炮检距；v为射线走时梯度为：其中，地表水平方向慢度的分量px为：式中，θ为IR与水平界面的夹角；即地表水平方向慢度的分量就是走时的梯度。进一步的，以上步骤4)中，将局部线性Radon变换的道数选取为20道。进一步的，以上步骤5)中，自适应角度步长射线追踪算法为：对第(k+1)次迭代，射线的出射角θk+1为：式中，μ是步长因子，是增量；式中，s是射线已穿过的路径长度。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益的技术效果：本专利技术通过小波变换、Radon变换以及构造超道集途径提高了信号的信噪比，实现了同相轴走时的精确拾取。倾斜叠加峰值振幅剖面相较原始地震记录更加圆滑，包含更多的低频分量，且可滤除部分高频毛刺噪声，而二者的同相轴位置相同。在倾斜叠加峰值振幅剖面上进行二次局部线性Radon变换，有效选取进行Radon变换的道数，求取了较精确的梯度初值。最后，用自适应角度步长射线追踪算法实现了射线梯度的高效、精确拾取，且进一步的，由于基于射线方程的射线追踪具有解析表达式，因此由拾取的梯度和走时可以高效、精确地计算出射线路径。附图说明图1本专利技术的水平层状介质时距曲线示意图；图2本专利技术的地表慢度水平分量与走时梯度的关系；图3a本专利技术的100点线段；图3b本专利技术的100点线段的Radon变换；图4a本专利技术的10点线段；图4b本专利技术的10点线段的Radon变换；图4c本专利技术倾斜叠加角度放大图；图5a本专利技术的20点线段；图5b本专利技术的20点线段的Radon变换；图5c本专利技术的倾斜叠加角度放大图；图6本专利技术反射波射线路径示意图；图7本专利技术误差能量随出射角变化示意图；图8本专利技术实例中所述的同相轴拾取流程图；图9a本专利技术实例中所述的误差能量随迭代次数的收敛曲线；图9b本专利技术实例中所述的误差能量随迭代次数的收敛曲线；图9c本专利技术实例中所述的误差能量随迭代次数的收敛曲线；图9d本专利技术实例中所述的采用新策略的误差能量随迭代次数收敛曲线；图10a本专利技术实例中所述的单道集五层模型的射线路径；图10b本专利技术实例中所述的基于五层模型的单道集合成叠前地震记录；图10c本专利技术实例中所述的基于五层模型的多道集合成叠前地震记录。具体实施方式本专利技术用于局部相关同相轴的走时与梯度精确拾取方法，包括以下步骤：步骤1)：将叠前地震数据用小波变换得到信号解析部分；该步骤中，将叠前地震数据s(t)用小波变换得到信号的解析部分H[s(t)]如下，其中，S(b,a)是地震道集数据的小波变换，为小波函数g(t)的Fourier变换的实部，a为尺度因子，b为平移因子。s(t)关于g(t)的小波变换定义为：式中，t,b∈R，a＞0；g(t)∈L1(R,dt)∩L2(R,dt)，是g(t)的复共轭。步骤2)，从步骤1)得到的信号解析部分获取信号倾斜叠加峰值振幅剖面，并拾取走时。所述倾斜叠加峰值振幅剖面计算如下：瞬时振幅为：A(t)＝|s(t)+i·H[s(t)]|；其中，H[s(t)]为用小波变换计算的信号的解析部分，A(t)为瞬时振幅的模，s(t)为叠前地震数据。倾斜叠加剖面的计算如下，步骤2.1，对上述瞬时振幅剖面进行局部线性Radon变换，具体为：Radon变换频率域的离散形式为：式中，M(f,p)＝∫m(τ,p)e-j2πfτdτ，为瞬时振幅A(t,xm)的傅里叶变换，xm为参考道，m(τ,p)是时间域的Radon变换。步骤2.2，对于参考道上的某个时间截距τj，将参考道附近的几本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于局部相关同相轴的走时与梯度精确拾取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)：将叠前地震数据用小波变换得到信号解析部分；步骤2)，从步骤1)得到的信号解析部分获取信号倾斜叠加峰值振幅剖面，并拾取走时；步骤3)，找出地表水平方向的慢度分量与射线走时梯度之间的对应关系；步骤4)，基于步骤2)的倾斜叠加峰值振幅剖面逐道进行二次局部线性Radon变换，求取τ‑p域的倾斜叠加角度；所述倾斜叠加角度即为走时梯度；步骤5)，将步骤4)所得的射线走时梯度用作自适应角度步长射线追踪方法的初始角，根据自适应角度步长射线追踪算法求取射线。

【技术特征摘要】
1.一种用于局部相关同相轴的走时与梯度精确拾取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)：将叠前地震数据用小波变换得到信号解析部分；步骤2)，从步骤1)得到的信号解析部分获取信号倾斜叠加峰值振幅剖面，并拾取走时；步骤3)，找出地表水平方向的慢度分量与射线走时梯度之间的对应关系；步骤4)，基于步骤2)的倾斜叠加峰值振幅剖面逐道进行二次局部线性Radon变换，求取τ-p域的倾斜叠加角度；所述倾斜叠加角度即为走时梯度；步骤5)，将步骤4)所得的射线走时梯度用作自适应角度步长射线追踪方法的初始角，根据自适应角度步长射线追踪算法求取射线。2.根据权利要求1所述的用于局部相关同相轴的走时与梯度精确拾取方法，其特征在于，步骤1)中，将叠前地震数据s(t)用小波变换得到信号的解析部分H[s(t)]如下：其中，S(b,a)是地震道集数据的小波变换，为小波函数g(t)的Fourier变换的实部，a为尺度因子，b为平移因子。3.根据权利要求2所述的用于局部相关同相轴的走时与梯度精确拾取方法，其特征在于，s(t)关于g(t)的小波变换定义为：式中，t,b∈R，a＞0；g(t)∈L1(R,dt)∩L2(R,dt)，是g(t)的复共轭。4.根据权利要求1所述的用于局部相关同相轴的走时与梯度精确拾取方法，其特征在于，步骤2)中，倾斜叠加峰值振幅剖面计算如下：瞬时振幅为：A(t)＝|s(t)+i·H[s(t)]|；其中，H[s(t)]为用小波变换计算的信号的解析部分，A(t)为瞬时振幅的模，s(t)为叠前地震数据；倾斜叠加剖面的计算如下：步骤2.1)，对瞬时振幅剖面进行局部线性Radon变换；步骤2.2，对于参考道上的某个时间截距τj，将参考道附近的几道沿np个具有不同斜率pj的直线进行叠加，斜率以Δp为间隔采样；其中j＝1,2,…,np；步骤2.3，计算时间截距处瞬时振幅沿不同方向叠加的和，将该叠加值记录在τ-p坐标轴相应的位置(...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵静，王鹏，蔡盼盼，
申请(专利权)人：西安石油大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61