一种基于稀疏反演的混叠数据分离方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种基于稀疏反演的混叠数据分离方法及装置。所述方法包括：对混叠地震数据进行拆分，获得三维共检波点道集数据；根据所述三维共检波点道集数据构建门槛收缩函数，所述门槛收缩函数包括迭代次数与地震数据振幅值范围之间的关系；基于所述混叠地震数据构建稀疏约束目标函数，所述稀疏约束目标函数包括所述混叠地震数据和有效信号数据之间的函数关系；根据所述门槛收缩函数，利用构建的三维滑动时空窗对所述稀疏约束目标函数进行迭代反演求解，获得所述混叠地震数据的信噪分离数据。利用本申请中各实施例，改善了地震数据的分离效果，提升了数据处理的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于稀疏反演的混叠数据分离方法及装置
本申请属于地震数据处理
，尤其涉及一种基于稀疏反演的混叠数据分离方法及装置。
技术介绍
由于传统的地震采集方式效率低、成本高，不能满足高密度地震数据采集的工业需求，现有技术中，可以采用混叠采集技术提高地震采集日效，降低高密度地震采集成本。但是由于混叠采集技术采用连续激发的方式，混叠采集数据中存在大量的邻炮干扰噪声，严重降低了地震数据信噪比和成像质量。因此，混叠数据的信噪分离是混叠采集数据处理的必要环节。现有技术中，混叠采集数据分离方法可以分为三类：直接去噪法、迭代去噪法和反演分离法。直接去噪法和迭代去噪法主要利用邻炮干扰在非炮集上的随机特征来压制噪声，它们的缺点是当地震数据混叠程度较高时，这些方法通常会导致严重的噪声残余和信号损伤，混叠数据分离效果不好，难以满足实际生产需求。反演分离法基于信号的相干特征，在变换域对地震数据施加稀疏约束以提取有效信号，并利用信号与噪声之间的可预测性实现信噪分离，这类方法严重依赖于信号在变换域的稀疏度和所采用的门槛收缩函数，计算成本较高，混叠数据分离效果不好。目前提出的许多反演分离方法都存在不足，如基于FK(Frequency-Wavenumber)变换、线性Radon(拉东变换)变换的分离方法在变换域对弯曲同相轴的表征不稀疏，影响了混叠采集数据分离效果。因此，业内亟需一种能够改善混叠数据分离效果的实施方案。
技术实现思路
本申请目的在于提供一种基于稀疏反演的混叠数据分离方法及装置，采用三维滑动时空窗可以提高地震数据的局部线性特征，改善了地震数据的分离效果。同时，采用了稀疏约束反演法以及门槛收缩函数，加快了迭代反演的收敛速度，提升了数据处理的效率。一方面本申请提供了一种基于稀疏反演的混叠数据分离方法，包括：对混叠地震数据进行拆分，获得三维共检波点道集数据；根据所述三维共检波点道集数据构建门槛收缩函数，所述门槛收缩函数包括迭代次数与地震数据振幅值范围之间的关系；基于所述混叠地震数据构建稀疏约束目标函数，所述稀疏约束目标函数包括所述混叠地震数据和有效信号数据之间的函数关系；根据所述门槛收缩函数，利用构建的三维滑动时空窗对所述稀疏约束目标函数进行迭代反演求解，获得所述混叠地震数据的信噪分离数据。进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述根据所述门槛收缩函数，利用构建的三维滑动时空窗对所述稀疏约束目标函数进行迭代反演求解，获得所述混叠地震数据的信噪分离数据，包括：执行第一处理步骤：利用所述三维滑动时空窗从所述稀疏约束目标函数中的当前有效信号数据中选取局部地震数据；根据所述门槛收缩函数对所述局部地震数据进行门槛处理，获得预处理有效信号数据；根据所述预处理有效信号数据预测邻炮干扰噪声；从所述三维共检波点道集数据中减去所述邻炮干扰噪声，获得迭代有效信号数据；判断当前迭代次数是否小于预设总迭代次数，若小于，则将所述迭代有效信号数据作为当前有效信号数据，重复执行所述第一处理步骤，直至所述当前迭代次数大于等于所述预设总迭代次数时，将所述迭代有效信号数据作为所述信噪分离数据。进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述根据所述门槛收缩函数对所述局部地震数据进行门槛处理，获得预处理有效信号数据，包括：对所述局部地震数据进行三维快速傅里叶正变换，获得正变换傅里叶数据；根据所述门槛收缩函数获得当前迭代次数对应的门槛值，将所述正变换傅里叶数据中小于所述门槛值的地震数据置为零，获得门槛处理数据；将所述门槛处理数据进行三维快速傅里叶反变换，获得所述预处理有效信号数据。进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述将所述门槛处理数据进行三维快速傅里叶反变换，获得所述预处理有效信号数据，包括：将所述门槛处理数据进行三维快速傅里叶反变换，获得当前三维滑动时空窗对应的局部预处理有效信号数据；判断所述当前有效信号数据中的地震数据是否全部被选取，若否，则滑动所述三维滑动时空窗，获取下一个三维滑动时空窗对应的局部地震数据，并进行门槛处理，获得下一个三维滑动时空窗对应的局部预处理有效信号数据；若是，则将各三维滑动时空窗对应的局部预处理有效信号数据，进行整合，将整合后的有效信号数据，作为所述当前有效信号数据对应的预处理有效信号数据。进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述稀疏约束目标函数包括：上式中，表示误差项，d表示所述混叠地震数据，m表示有效信号数据，Γ表示混叠算子，表示约束项，nx表示空间X方向的滑动时空窗的窗口个数，ny表示空间Y方向的滑动时空窗的窗口个数，nt表示时间t方向的滑动时空窗的窗口个数，F表示三维快速傅里叶正变换算子，Wix,iy,it表示在空间X、空间Y、时间T方向上的三维滑动时空窗算子，||FWix,iy,itm||0表示取L0范数，λ表示正则化参数。进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述根据所述三维共检波点道集数据构建门槛收缩函数，包括：对所述三维共检波点道集数据进行快速傅里叶正变换，获得所述三维共检波点道集数据的最大振幅值和最小振幅值；根据所述最大振幅值和所述最小振幅值，构建所述门槛收缩函数。进一步地，所述方法的另一个实施例中，所述门槛收缩函数包括：上式中，T(k)表示第k次迭代的门槛值，N表示总迭代次数。另一方面，本申请提供了一种基于稀疏反演的混叠数据分离装置，包括：混叠数据拆分模块，用于对混叠地震数据进行拆分，获得三维共检波点道集数据；门槛函数构建模块，用于根据所述三维共检波点道集数据构建门槛收缩函数；稀疏目标函数构建模块，用于基于所述混叠地震数据构建稀疏约束目标函数，所述稀疏约束目标函数包括所述混叠地震数据和有效信号数据之间的函数关系；迭代分离模块，用于根据所述门槛收缩函数，利用构建的三维滑动时空窗对所述稀疏约束目标函数进行迭代反演求解，获得所述混叠地震数据的信噪分离数据。进一步地，所述装置的另一个实施例中，所述迭代分离模块具体用于：执行第一处理步骤：利用所述三维滑动时空窗从所述稀疏约束目标函数中的当前有效信号数据中选取局部地震数据；根据所述门槛收缩函数对所述局部地震数据进行门槛处理，获得预处理有效信号数据；根据所述预处理有效信号数据预测邻炮干扰噪声；从所述三维共检波点道集数据中减去所述邻炮干扰噪声，获得迭代有效信号数据；判断当前迭代次数是否小于预设总迭代次数，若小于，则将所述迭代有效信号数据作为当前有效信号数据，重复执行所述第一处理步骤，直至所述当前迭代次数大于等于所述预设总迭代次数时，将所述迭代有效信号数据作为所述信噪分离数据。再一方面，本申请还提供了一种基于稀疏反演的混叠数据分离装置，包括：处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述基于稀疏反演的混叠数据分离方法。本申请提供的基于稀疏反演的混叠数据分离方法及装置，首先拆分混叠采集地震数据，根据拆分后的三维共检波点道集数据构建门槛收缩函数，为后续迭代反演提供数据基础。再利用稀疏约束反演技术，构建混叠地震数据的稀疏约束目标函数，并采用三维滑动时空窗和门槛收缩函数，对稀疏约束目标函数进行迭代反演求解，获得三维共检波点道集数据的有效信号数据，完成混叠地震数据的信噪分离。采用三维滑动时空窗选取局部地震数据，利用了有效信号数据的局部线性特征，提高了信号在傅里叶变换域本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于稀疏反演的混叠数据分离方法，其特征在于，包括：对混叠地震数据进行拆分，获得三维共检波点道集数据；根据所述三维共检波点道集数据构建门槛收缩函数，所述门槛收缩函数包括迭代次数与地震数据振幅值范围之间的关系；基于所述混叠地震数据构建稀疏约束目标函数，所述稀疏约束目标函数包括所述混叠地震数据和有效信号数据之间的函数关系；根据所述门槛收缩函数，利用构建的三维滑动时空窗对所述稀疏约束目标函数进行迭代反演求解，获得所述混叠地震数据的信噪分离数据。

【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏反演的混叠数据分离方法，其特征在于，包括：对混叠地震数据进行拆分，获得三维共检波点道集数据；根据所述三维共检波点道集数据构建门槛收缩函数，所述门槛收缩函数包括迭代次数与地震数据振幅值范围之间的关系；基于所述混叠地震数据构建稀疏约束目标函数，所述稀疏约束目标函数包括所述混叠地震数据和有效信号数据之间的函数关系；根据所述门槛收缩函数，利用构建的三维滑动时空窗对所述稀疏约束目标函数进行迭代反演求解，获得所述混叠地震数据的信噪分离数据。2.如权利要求1所述的一种基于稀疏反演的混叠数据分离方法，其特征在于，所述根据所述门槛收缩函数，利用构建的三维滑动时空窗对所述稀疏约束目标函数进行迭代反演求解，获得所述混叠地震数据的信噪分离数据，包括：执行第一处理步骤：利用所述三维滑动时空窗从所述稀疏约束目标函数中的当前有效信号数据中选取局部地震数据；根据所述门槛收缩函数对所述局部地震数据进行门槛处理，获得预处理有效信号数据；根据所述预处理有效信号数据预测邻炮干扰噪声；从所述三维共检波点道集数据中减去所述邻炮干扰噪声，获得迭代有效信号数据；判断当前迭代次数是否小于预设总迭代次数，若小于，则将所述迭代有效信号数据作为当前有效信号数据，重复执行所述第一处理步骤，直至所述当前迭代次数大于等于所述预设总迭代次数时，将所述迭代有效信号数据作为所述信噪分离数据。3.如权利要求2所述的一种基于稀疏反演的混叠数据分离方法，其特征在于，所述根据所述门槛收缩函数对所述局部地震数据进行门槛处理，获得预处理有效信号数据，包括：对所述局部地震数据进行三维快速傅里叶正变换，获得正变换傅里叶数据；根据所述门槛收缩函数获得当前迭代次数对应的门槛值，将所述正变换傅里叶数据中小于所述门槛值的地震数据置为零，获得门槛处理数据；将所述门槛处理数据进行三维快速傅里叶反变换，获得所述预处理有效信号数据。4.如权利要求3所述的一种基于稀疏反演的混叠数据分离方法，其特征在于，所述将所述门槛处理数据进行三维快速傅里叶反变换，获得所述预处理有效信号数据，包括：将所述门槛处理数据进行三维快速傅里叶反变换，获得当前三维滑动时空窗对应的局部预处理有效信号数据；判断所述当前有效信号数据中的地震数据是否全部被选取，若否，则滑动所述三维滑动时空窗，获取下一个三维滑动时空窗对应的局部地震数据，并进行门槛处理，获得下一个三维滑动时空窗对应的局部预处理有效信号数据；若是，则将各三维滑动时空窗对应的局部预处理有效信号数据，进行整合，将整合后的有效信号数据，作为所述当前有效信号数据对应的预处理有效信号数据。5.如权利要求1所述的一种基于稀疏反演的混叠数据分离方法，其特征在于，所述稀疏约束目标函数包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：宋家文，王文闯，李培明，李合群，王宝彬，马凯，
申请(专利权)人：中国石油天然气集团有限公司，中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京,11