地震数据重构方法及装置、计算机可读存储介质、设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及地震勘探技术领域，具体提供一种地震数据重构方法及装置、计算机可读存储介质、设备，旨在解决如何依据现有的地震信息获取高密度地震数据的技术问题。为此目的，本发明专利技术提供的方法包括：采用软阈值迭代算法计算地震数据的稀疏系数；采用硬阈值迭代算法优化稀疏系数得到新的稀疏系数；以新的稀疏系数作为软阈值迭代算法的初始稀疏系数，控制软阈值迭代算法和硬阈值迭代算法交替迭代，直至满足预设的收敛条件，得到最优的稀疏系数；依据最优的稀疏系数进行反稀疏变换得到重构后的地震数据。同时，提供的装置、介质和设备可以执行上述方法。本发明专利技术的技术方案，可以结合贪婪追踪算法和凸松弛算法的优点，快速且准确地实现地震数据重构。

Seismic data reconstruction methods and devices, computer readable storage media, and equipment

The invention relates to the field of seismic exploration, specifically providing a method and device for reconstruction of seismic data, a computer readable storage medium and equipment, aiming at solving the technical problems of obtaining high-density seismic data based on existing seismic information. \u4e3a\u6b64\u76ee\u7684\uff0c\u672c\u53d1\u660e\u63d0\u4f9b\u7684\u65b9\u6cd5\u5305\u62ec\uff1a\u91c7\u7528\u8f6f\u9608\u503c\u8fed\u4ee3\u7b97\u6cd5\u8ba1\u7b97\u5730\u9707\u6570\u636e\u7684\u7a00\u758f\u7cfb\u6570\uff1b\u91c7\u7528\u786c\u9608\u503c\u8fed\u4ee3\u7b97\u6cd5\u4f18\u5316\u7a00\u758f\u7cfb\u6570\u5f97\u5230\u65b0\u7684\u7a00\u758f\u7cfb\u6570\uff1b\u4ee5\u65b0\u7684\u7a00\u758f\u7cfb\u6570\u4f5c\u4e3a\u8f6f\u9608\u503c\u8fed\u4ee3\u7b97\u6cd5\u7684\u521d\u59cb\u7a00\u758f\u7cfb\u6570\uff0c\u63a7\u5236\u8f6f\u9608\u503c\u8fed\u4ee3\u7b97\u6cd5\u548c\u786c\u9608\u503c\u8fed\u4ee3\u7b97\u6cd5\u4ea4\u66ff\u8fed\u4ee3\uff0c\u76f4\u81f3\u6ee1\u8db3\u9884\u8bbe\u7684\u6536\u655b\u6761\u4ef6\uff0c\u5f97\u5230\u6700\u4f18\u7684\u7a00\u758f\u7cfb\u6570\uff1b\u4f9d\u636e\u6700\u4f18\u7684\u7a00\u758f\u7cfb\u6570\u8fdb\u884c\u53cd\u7a00\u758f\u53d8\u6362\u5f97\u5230\u91cd\u6784\u540e\u7684\u5730\u9707\u6570\u636e\u3002 At the same time, the device, the medium and the equipment provided can perform the above methods. The technical scheme of the invention can realize the reconstruction of seismic data quickly and accurately, combining the advantages of the greedy tracking algorithm and the convex relaxation algorithm.

【技术实现步骤摘要】
地震数据重构方法及装置、计算机可读存储介质、设备
本专利技术属于地震勘探
，具体涉及一种地震数据重构方法及装置、计算机可读存储介质、设备。
技术介绍
由于野外采集时的条件限制，很难能记录到近炮检距尤其是零炮检距数据，原始地震数据中也有时会出现缺道、坏道和数据分布不规则等情况，从而严重影响地震资料处理中波动方程偏移等多道处理算法的精度。因此，如何根据已获取的有用信息来恢复缺失的地震信息成为地震资料处理中急需解决的一个问题。
技术实现思路
为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决依据现有的地震信息如何获取高密度地震数据的技术问题，本专利技术提供了一种地震数据重构方法及装置、计算机可读存储介质、设备。在第一方面，本专利技术中地震数据重构方法，包括：采用软阈值迭代算法，计算所述地震数据的稀疏系数；采用硬阈值迭代算法优化所述稀疏系数，得到新的稀疏系数；以所述新的稀疏系数作为所述软阈值迭代算法的初始稀疏系数，控制所述软阈值迭代算法和硬阈值迭代算法交替迭代，直至满足预设的收敛条件，得到最优的稀疏系数；依据所述最优的稀疏系数，进行反稀疏变换得到重构后的地震数据。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：“采用软阈值迭代算法，计算所述地震数据的稀疏系数”的步骤包括：计算所述地震数据的迭代搜索方向；依据所述迭代搜索方向，并采用线性搜索法确定迭代步长因子；依据所述迭代搜索方向和迭代步长因子，计算所述地震数据的稀疏系数。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述迭代搜索方向dk如下式所示：dk＝Θk+1-Θk其中，所述Θk为第k次迭代得到稀疏系数，k≥1；所述Θk+1为第k+1次迭代得到的稀疏系数，且Θk+1＝Hs(Θk-αkdk,μαk)，所述αk为迭代步长，所述μ为拉格朗日乘法算子；所述Hs为软阈值算子，且所述x为变量，所述T为阈值。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述软阈值迭代算法的初始步长αinitial按照下式所示的方法计算：αinitial＝||Θk+1-Θk||2/||Acs(Θk+1-Θk)||2其中，所述Θk为第k次迭代得到稀疏系数，k≥1；所述Θk+1为第k+1次迭代得到的稀疏系数；所述Acs为感知矩阵。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述地震数据的稀疏系数如下式所示：Θk+1＝Θk+λkdk其中，所述λk为迭代步长因子，所述Θk为第k次迭代得到稀疏系数，k≥1；所述Θk+1为第k+1次迭代得到的稀疏系数。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述预设的收敛条件为迭代次数达到迭代次数阈值，或迭代误差ε小于迭代误差阈值Tol；其中，所述迭代误差所述Θk为第k次迭代得到稀疏系数，k≥1；所述Θk+1为第k+1次迭代得到的稀疏系数。在第二方面，本专利技术中地震数据重构装置包括：软阈值迭代模块，配置为采用软阈值迭代算法，计算所述地震数据的稀疏系数；硬阈值迭代模块，配置为采用硬阈值迭代算法优化所述稀疏系数，得到新的稀疏系数；交替迭代模块，配置为以所述硬阈值迭代模块得到的新的稀疏系数作为所述软阈值迭代模块中软阈值迭代算法的初始稀疏系数，控制所述软阈值迭代模块和硬阈值迭代模块交替迭代，直至满足预设的收敛条件，得到最优的稀疏系数；数据重构模块，配置为依据所述交替迭代模块得到的最优的稀疏系数，进行反稀疏变换得到重构后的地震数据。进一步地，本专利技术提供的一个优选技术方案为：所述软阈值迭代模块包括：第一计算单元，配置为计算所述地震数据的迭代搜索方向；第二计算单元，配置为依据所述迭代搜索方向，并采用线性搜索法确定迭代步长因子；第三计算单元配置为依据所述迭代搜索方向和迭代步长因子，计算所述地震数据的稀疏系数。在第三方面，本专利技术中计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述程序适用于由处理器加载并执行以实现上述技术方案所述的地震数据重构方法的各步骤。在第四方面，本专利技术中计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述技术方案所述的地震数据重构方法中的各步骤。与现有技术相比，上述技术方案至少具有以下有益效果：1、本专利技术中地震数据重构方法，首先，采用软阈值迭代算法计算地震数据的稀疏系数；其次，采用硬阈值迭代算法优化稀疏系数得到新的稀疏系数；再次，以新的稀疏系数作为软阈值迭代算法的初始稀疏系数，控制软阈值迭代算法和硬阈值迭代算法交替迭代，直至满足预设的收敛条件，得到最优的稀疏系数；最后，依据最优的稀疏系数进行反稀疏变换得到重构后的地震数据。该方法结合了贪婪追踪算法和凸松弛算法的优点，可以在不提高计算成本的情况下快速且准确地实现地震数据重构，进而为后续的精细储层预测和油气勘探提供准确资料。2、本专利技术中地震数据重构装置，包括软阈值迭代模块、硬阈值迭代模块、交替迭代模块和数据重构模块。其中，软阈值迭代模块可以配置为采用软阈值迭代算法，计算地震数据的稀疏系数。硬阈值迭代模块可以配置为采用硬阈值迭代算法优化稀疏系数，得到新的稀疏系数。交替迭代模块可以配置为以硬阈值迭代模块得到的新的稀疏系数作为软阈值迭代模块中软阈值迭代算法的初始稀疏系数，控制软阈值迭代模块和硬阈值迭代模块交替迭代，直至满足预设的收敛条件，得到最优的稀疏系数。数据重构模块可以配置为依据交替迭代模块得到的最优的稀疏系数，进行反稀疏变换得到重构后的地震数据。通过上述装置可以快速且准确地实现地震数据重构，进而为后续的精细储层预测和油气勘探提供准确资料。3、本专利技术中计算机可读存储介质存储有计算机程序，该程序可以适用于由处理器加载并执行以实现上述地震数据重构方法技术方案所述的地震数据重构方法的各步骤。4、本专利技术中计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序。其中，处理器可以执行程序时实现上述地震数据重构方法技术方案所述的地震数据重构方法的各步骤。附图说明图1是本专利技术实施例中一种地震数据重构方法的主要步骤流程图；图2是本专利技术实施例中另一种地震数据重构方法的主要步骤流程图；图3是本专利技术实施例中地震数据重构装置的结构示意图；图4是本专利技术实施例中原始单炮地震记录的曲线示意图；图5是本专利技术实施例中采样50％地震道后单炮地震记录的曲线示意图；图6是本专利技术实施例中数据重构后的单炮地震记录的曲线示意图；图7是本专利技术实施例中地震数据重构结果与原始单炮地震记录的偏差示意图；图8是本专利技术实施例中原始单炮地震记录频谱的曲线示意图；图9是本专利技术实施例中采样50％地震道后单炮地震记录频谱的曲线示意图；图10是本专利技术实施例中数据重构后的单炮地震记录频谱的曲线示意图；图11是本专利技术实施例中地震数据重构结果与原始单炮地震记录频谱的偏差示意图。具体实施方式下面参照附图来描述本专利技术的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本专利技术的技术原理，并非旨在限制本专利技术的保护范围。目前，可以采用求解地震数据的稀疏系数，并对该稀疏系数进行反变换的方式重构出完整的地震数据。其中，可以采用求解l0范数约束下的最优化问题得到地震数据的稀疏系数，但是求解上述问题需要列出稀疏系数中所有非零项位置的多种线性组合，才可以得到最优解，因此求解该最优化问题属于典型的NP-Hard问题。为了避免出现NP-Hard问题，可以采用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种地震数据重构方法，其特征在于，所述方法包括：采用软阈值迭代算法，计算所述地震数据的稀疏系数；采用硬阈值迭代算法优化所述稀疏系数，得到新的稀疏系数；以所述新的稀疏系数作为所述软阈值迭代算法的初始稀疏系数，控制所述软阈值迭代算法和硬阈值迭代算法交替迭代，直至满足预设的收敛条件，得到最优的稀疏系数；依据所述最优的稀疏系数，进行反稀疏变换得到重构后的地震数据。

【技术特征摘要】
1.一种地震数据重构方法，其特征在于，所述方法包括：采用软阈值迭代算法，计算所述地震数据的稀疏系数；采用硬阈值迭代算法优化所述稀疏系数，得到新的稀疏系数；以所述新的稀疏系数作为所述软阈值迭代算法的初始稀疏系数，控制所述软阈值迭代算法和硬阈值迭代算法交替迭代，直至满足预设的收敛条件，得到最优的稀疏系数；依据所述最优的稀疏系数，进行反稀疏变换得到重构后的地震数据。2.根据权利要求1所述的地震数据重构方法，其特征在于，“采用软阈值迭代算法，计算所述地震数据的稀疏系数”的步骤包括：计算所述地震数据的迭代搜索方向；依据所述迭代搜索方向，并采用线性搜索法确定迭代步长因子；依据所述迭代搜索方向和迭代步长因子，计算所述地震数据的稀疏系数。3.根据权利要求2所述的地震数据重构方法，其特征在于，所述迭代搜索方向dk如下式所示：dk＝Θk+1-Θk其中，所述Θk为第k次迭代得到稀疏系数，k≥1；所述Θk+1为第k+1次迭代得到的稀疏系数，且Θk+1＝Hs(Θk-αkdk,μαk)，所述αk为迭代步长，所述μ为拉格朗日乘法算子；所述Hs为软阈值算子，且所述x为变量，所述T为阈值。4.根据权利要求1至3任一项所述的地震数据重构方法，其特征在于，所述软阈值迭代算法的初始步长αinitial按照下式所示的方法计算：αinitial＝||Θk+1-Θk||2/||Acs(Θk+1-Θk)||2其中，所述Θk为第k次迭代得到稀疏系数，k≥1；所述Θk+1为第k+1次迭代得到的稀疏系数；所述Acs为感知矩阵。5.根据权利要求2或3所述的地震数据重构方法，其特征在于，所述地震数据的稀疏系数如下式所示：Θk+1＝Θk+λkdk其中，所述λk为迭代步长因子，所述Θk为第k次迭代...

【专利技术属性】
技术研发人员：霍守东，吕公河，舒国旭，邸志欣，石太昆，吕尧，张光德，高正辉，徐雷良，单小彩，黄亮，
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