【技术实现步骤摘要】
绕射波成像方法、装置和电子设备
本专利技术涉及地震勘探的
，尤其是涉及一种绕射波成像方法、装置和电子设备。
技术介绍
小尺度不连续地质体，如断层、陷落柱、裂缝等，往往和矿产资源分布具有紧密的关系，对非均匀不连续地质体的精确定位，可有效提高勘探成功率，降低成本，避免可能发生的地质灾害，规避风险。绕射波是小尺度地质体的地震响应，包含了小尺度地质体的构造信息，可以用来精确定位非均匀不连续地质体，提供更强的地下空间照明度。但相对反射波而言，绕射波在传播过程中衰减较快，能量较弱，容易被强能量的反射波掩盖。因此，需要将绕射波从反射波中分离，以增强绕射响应，从而进行绕射波高精度成像，对小尺度地质体精确定位。现有的绕射波成像方法中，大多是在共偏移距域或叠后域进行绕射波分离，仅仅利用了反射波和绕射波的运动学特征差异，不利于绕射波成像；另外，基于菲涅尔带估计的绕射波共成像点道集成像方法，也难以对菲涅尔带进行有效估计，误差较大。综上所述，现有技术中的绕射波成像方法存在绕射波成像精度差的技术问题。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种绕射波成像方法，其特征在于，包括：/n获取待处理区域的叠前地震波场数据；/n基于所述叠前地震波场数据提取目标成像点的目标数据，其中，所述目标成像点为所述待处理区域内所有成像点中的任一个成像点，所述目标数据包括：反射波稳相点位置信号和绕射波同相轴信号；/n基于高斯模型对所述目标数据中的目标时间样点进行拟合，并对拟合函数进行求解，以确定所述反射波稳相点位置信号在所述目标数据中的分布范围，其中，所述目标时间样点为时间参数相同的采样点；/n基于所述目标数据和所述分布范围确定所述目标成像点的偏移成像数据；/n基于所述待处理区域内所有成像点的偏移成像数据确定所述待处理区域的绕射波成像结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种绕射波成像方法，其特征在于，包括：
获取待处理区域的叠前地震波场数据；
基于所述叠前地震波场数据提取目标成像点的目标数据，其中，所述目标成像点为所述待处理区域内所有成像点中的任一个成像点，所述目标数据包括：反射波稳相点位置信号和绕射波同相轴信号；
基于高斯模型对所述目标数据中的目标时间样点进行拟合，并对拟合函数进行求解，以确定所述反射波稳相点位置信号在所述目标数据中的分布范围，其中，所述目标时间样点为时间参数相同的采样点；
基于所述目标数据和所述分布范围确定所述目标成像点的偏移成像数据；
基于所述待处理区域内所有成像点的偏移成像数据确定所述待处理区域的绕射波成像结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述叠前地震波场数据提取目标成像点的目标数据，包括：
对所述叠前地震波场数据进行偏移速度分析，确定地震波偏移速度文件；
基于所述地震波偏移速度文件对所述叠前地震波场数据进行偏移处理，得到所述待处理区域内所有成像点的共成像点道集数据；
根据反射波稳相点菲涅尔带分布特征和绕射波形态特征对所述目标成像点的共成像点道集数据进行信号成分分解，得到所述目标数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据反射波稳相点菲涅尔带分布特征和绕射波形态特征对所述目标成像点的共成像点道集数据进行信号成分分解，得到所述目标数据，包括：
根据反射波稳相点菲涅尔带分布特征和绕射波形态特征构建信号成分分解的优化函数，其中，所述优化函数表示为：dk(x)表示第k个被分解的线性信号模式，ωk表示dk(x)的中心频率，x表示倾角，N表示被分解的线性信号模式总数，表示x方向偏导数算子，d(x)表示所述目标成像点的共成像点道集数据；
将所述优化函数转化为拉格朗日型无约束优化函数，其中，所述拉格朗日型无约束优化函数表示为α表示权重因子，λ表示拉格朗日乘子；
对所述拉格朗日型无约束优化函数进行求解，得到所述目标数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于高斯模型对所述目标数据中的目标时间样点进行拟合，并对拟合函数进行求解，以确定所述反射波稳相点位置信号在所述目标数据中的分布范围，包括：
利用拟合函数对所述目标数据中的目标时间样点进行拟合，其中，J表示拟合差，K表示所述目标时间样点的个数，c表示振幅拟合倍数，ai表示第i个目标时间样点的水平方向坐标值，bi表示ai位置对应的振幅值，μ表示所述目标时间样点对应的高斯模型的均值，σ表示所述目标时间样点对应的高斯模型的方差；
利用对数法对所述拟合函数进行转化，得到优化后的拟合函数；
对所述优化后的拟合函数进行求解，得到所述目标时间样点对应的高斯模型的均值和方差；
基于所有时间样点对应的高斯模型的均值和方差确定所述反射波稳...
【专利技术属性】
技术研发人员：林朋，赵惊涛，彭苏萍，崔晓芹，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：北京;11
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