【技术实现步骤摘要】
一种自动化初至拾取方法及系统
本专利技术属于地球科学领域中石油地球物理勘探领域，具体涉及一种自动化初至拾取方法及系统。
技术介绍
地震波初至拾取是地震资料处理中的一个非常重要的环节，初至拾取的效率和效果直接影响着静校正的效率和效果，严重制约着项目的处理周期和人力物力等资源的调用。同时，随着勘探范围的不断扩大，地震资料数据量呈现指数级的增长，地震资料也变得越来越复杂，这对初至拾取方法及软件都提出了更高的要求。现有的商业软件以及初至自动拾取算法都或多或少的存在适应性的问题，对于低信噪比的资料，很多软件拾取效果欠佳，人工肉眼易于识别的初至在自动拾取时不准确，需要大量的人工交互修改，这也成为了最耗时耗力以及烦躁的工作环节之一。而现有的一些初至自动拾取算法大部分都是基于道上的算法，可以将初至自动检测出来，但是这种初至拾取算法对资料的适应性不强，不能有效地适应地震资料的复杂变化。例如，中国专利公开文献CN201710326043.2公开了一种基于深度学习的初至拾取方法及系统，中国专利公开文献CN201611191365.2公开了...
【技术保护点】
1.一种自动化初至拾取方法，其特征在于：所述自动化初至拾取方法包括：/n预处理步骤：输入炮集数据模型，对炮集数据模型进行分组，获得初至拾取的范围；/n综合算法计算步骤：在预处理步骤得到的初至拾取的范围内进行初至拾取，获得初至结果；/n质量控制步骤：对综合算法计算步骤得到的初至结果进行质量控制，生成质量监控文件和初至文件。/n
【技术特征摘要】
1.一种自动化初至拾取方法，其特征在于：所述自动化初至拾取方法包括：
预处理步骤：输入炮集数据模型，对炮集数据模型进行分组，获得初至拾取的范围；
综合算法计算步骤：在预处理步骤得到的初至拾取的范围内进行初至拾取，获得初至结果；
质量控制步骤：对综合算法计算步骤得到的初至结果进行质量控制，生成质量监控文件和初至文件。
2.根据权利要求1所述的自动化初至拾取方法，其特征在于：所述预处理步骤包括：
(A1)炮集地震数据分片步骤：输入炮集数据模型，首先根据炮集数据模型中的第i道道头信息中接收点的(x,y)坐标，计算其相对于炮点的方位角αi∈(0,360)，并将方位角存放到道头信息中；其次根据方位角将炮集地震数据进行分组，将分组后的地震数据存放到分组数据记录中，输出更新后的炮集数据模型；
(A2)获取参考速度和参考初至步骤：输入步骤(A1)得到的炮集数据模型，根据该模型中的分组数据记录中的按方位角分组后的地震数据，采用扫描能量方法计算每一片地震数据的参考速度，对于该片中的第i道地震数据，计算其参考初至；将计算得到的参考初至记录到道头信息中，输出更新后的炮集数据模型；
(A3)提取有效地震段属性步骤：输入步骤(A2)得到的炮集数据模型，根据参考初至和设定的拾取条带宽度确定每一道的起始计算样点和终止计算样点得到初至拾取的范围，并计算初至拾取的范围内的地震数据的有效地震段属性，调整初至到波峰位置，输出更新后的炮集数据模型。
3.根据权利要求2所述的自动化初至拾取方法，其特征在于：所述综合算法计算步骤包括：
(B1)使用aic算法拾取初至步骤；输入步骤(A3)得到的炮集数据模型，对于第i道地震数据，根据预处理步骤得到的起始计算样点和终止计算样点在数据域中采用aic算法进行初至拾取，获得第i道的使用aic方法获取的初至aicFai.并将该值记录到道头信息中；输出更新后的炮集数据模型；
(B2)aic算法结果归位波峰步骤：输入步骤(B1)得到的炮集数据模型，对于第i道地震数据，根据使用aic算法拾取初至步骤计算得到的aicFai，利用预处理步骤中得到的有效地震段属性将初至aicFai调整到波峰位置，记为aicPeakFai,并将该值记录到道头信息中，输出更新后的炮集数据模型；
(B3)改进的coppens算法计算能量比步骤：输入步骤(B2)得到的炮集数据模型，对于第i道地震数据，根据起始计算样点和终止计算样点在数据域使用coppens算法计算得到该区域的能量比值，将该能量比值记录到炮集数据模型中；输出更新后的炮集数据模型；
(B4)对能量比值进行平滑步骤：输入步骤(B3)得到的炮集数据模型，对于第i道地震数据，对步骤(B3)得到的能量比值进行平滑处理，获取平滑后的能量比值，将平滑后的能量比值记录到炮集数据模型中，输出更新后的炮集数据模型；
(B5)对平滑后能量比值求导步骤：输入步骤(B4)得到的炮集数据模型，对于第i道地震数据，对步骤(B4)得到的平滑后的能量比值进行求导处理，获取求导后的导数值，找到最大导数值对应的位置coppensFai，将该值记录到道头信息中，输出更新后的炮集数据模型；
(B6)改进的coppens算法结果归位波峰步骤：输入步骤(B5)得到的炮集数据模型，对于第i道地震数据，根据步骤(B5)得到的coppensFai，利用预处理步骤中得到的有效地震段属性将coppensFai调整到波峰位置，记为coppensPeakFai,并将该值记录到道头信息中，输出更新后的炮集数据模型；
(B7)按照接收线和偏移距重新排序步骤：输入步骤(B7)得到的炮集数据模型，根据第i道道头信息中的接收线号rcvLinei以及偏移距offseti，将地震数据按照接收线和偏移距绝对值从小到大进行组织，并存放到分组数据记录中；
(B8)对aic和coppens初至结果去异常步骤：输入步骤(B7)得到的炮集数据模型，根据步骤(B7)得到的数据，沿着接收线分别去除aic和coppens算法中的异常初至得到初至结果，输出更新后的炮集数据模型；
(B9)估计直达波-折射波初至模型步骤：输入步骤(B8)得到的炮集数据模型，根据步骤(B8)得到的aic初至结果和coppens初至结果，采用卡方分布方法进行拟合得到的直达波-折射波初至模型，在炮集数据模型中将正负偏移距的直达波-折射波的斜率kposDir，knegRef，knegDir，knegRef和截距bnegDir，bnegRef，bnegDir，bnegRef，以及截断偏移距offposDir，offnegDir都进行记录；输出更新后的炮集数据模型；
(B10)再次去除异常aic和coppens初至结果步骤：输入步骤(B9)得到的炮集数据模型，根据步骤(B9)得到的直达波-折射波初至模型，分别去除aic和coppens中的异常初至，输出更新后的炮集数据模型；
(B11)优选初至步骤：输入步骤(B10)得到的炮集数据模型，对于第i道，如果offseti∈(offnegDir,knegDir)，则初至fai＝coppensPeakFai，反之，初至fai＝aicPeakFai，获得优选初至，输出更新后的炮集数据模型。
4.根据权利要求3所述的自动化初至拾取方法，其特征在于：所述质量控制步骤包括：
(C1)估计直达波-折射波初至模型步骤：利用步骤(B11)得到的优选初至重新计算直达波-折射波模型，更新正负偏移距的直达波-折射波的斜率kposDir，kposRef，knegDir，knegRef和截距bposDir，bposRef，bnegDir，bnegRef，以及截断偏移距offposDir，offnegDir，输出更新后的炮集数据模型；
(C2)去除优选后的异常初至步骤：输入步骤(C1)得到的炮集数据模型，按照步骤(C1)得到的直达波-折射波初至模型，去除步骤(B11)得到的优选初至中的异常初至，对于第i道数据，如果其优选初至正常，则记为fai，否则，记为INVALID，输出更新后的炮集数据模型；
(C3)估计直达波-折射波模型步骤：利用步骤(C2)保留下的初至重新计算直达波-折射波模型，更新正负偏移距的直达波-折射波的斜率kposDir，kposRef，knegDir，knegRef和截距bposDir，bposRef，bnegDir，bnegRef，以及截断偏移距offposDir，offnegDir，输出更新后的炮集数据模型；
(C4)对无效值重新补值步骤：输入步骤(C3)得到的炮集数据模型，对于第i道数据，如果其初至值为INVALID，则通过相邻的道的初至值进行补值，输出更新后的炮集数据模型；
(C5)按接收线和偏移距重新排序步骤：输入步骤(C4)得到的炮集数据模型，根据第i道道头信息中的接收线号rcvLinei，以及偏移距offseti，将地震数据按照接收线和偏移距绝对值从小到大进行组织，一条接收线对应两组数据，并存放到分组数据记录中；
(C6)去除异常尖值步骤：根据步骤(C5)得到的数据，对于一条接收线上的一组数据，根据随着偏移距的增大初至有逐渐增大的趋势，将不符合逐渐增大的趋势的异常初至去除，输出更新后的炮集数据模型；
(C7)去除异常尖值步骤：对步骤(C6)得到的数据再次将不符合逐渐增大的趋势的异常初至去除，输出更新后的炮集数据模型；
(C8)按照接收线和偏移距重新排序步骤：输入步骤(C7)得到的炮集数据模型，根据第i道道头信息中的接收线号rcvLinei，以及偏移距offseti，将地震数据按照接收线和偏移距绝对值从小到大进行组织，并存放到分组数据记录中，得到初至数据；
(C9)计算质量控制参数步骤：输入步骤(C8)得到的炮集数据模型，以炮为单位计算质量控制参数，所述质量控制参数包括：直达波-折射波模型中的4个斜率、单炮的信噪比、单炮的初至与参考初至的均方根，将质量控制参数记录到道头信息中，输出更新后的炮集数据模型；
(C10)写出质量控制参数文件步骤：将步骤(C9)得到的质量控制参数写入到质量监控文件中；
(C11)写出初至数据文件步骤：将步骤(C8)得到的初至数据写入到初至文件中。
5.根据权利要求2所述的自动化初至拾取方法，其特征在于：所述步骤(A1)进一步包括：
(S1)获取参考速度和参考初至步骤：输入步骤(A1)得到的炮集数据模型，根据该模型中的分组数据记录中的按方位角分组后的地震数据，采用扫描能量方法计算每一片地震数据的参考速度，对于该片中的第i道地震数据，计算其参考初至；将计算得到的参考初至记录到道头信息中，输出更新后的炮集数据模型；
(S2)对地震数据进行时间增益处理步骤：输入步骤(S1)得到的炮集数据模型，对炮集数据进行时间增益,输出更新后的炮集数据模型；
(S3)提取有效地震段属性步骤：输入步骤(S2)得到的炮集数据模型，根据参考初至和设定的拾取条带宽度确定每一道的起始计算样点和终止计算样点得到初至拾取的范围，并计算初至拾取的范围内的地震数据的有效地震段属性，调整初至到波峰位置，输出更新后的炮集数据模型；
(S4)计算信噪比步骤：输入步骤(S3)得到的炮集数据模型，对于第i道，根据起始计算样点和终止计算样点取到其中的地震数据，根据信噪比计算公式计算出第i道的信噪比，输出更新后的炮集数据模型。
6.根据权利要求2所述的自动化初至拾取方法，其特征在于：所述步骤(A1)进一步包括：
(T1)高程静校正量计算步骤：输入步骤(A1)得到的炮集数据模型，对于第i道，计算其高程静校正量，并存放到道头信息中，输出更新后的炮集数据模型；
(T2)高程静校正应用步骤：输入步骤(T1)得到的炮集数据模型，对于第i道地震数据，根据所述高程静校正量计算步骤计算得到的高程静校正量，上下移动地震数据，输出更新后的炮集数据模型。
7.一种实现权利要求1-6任一所述的自动化初至拾取方法的系统，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈金焕，段文超，朱海伟，曹永生，
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
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