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        基于高階Radon域的同時(shí)震源波場分離

        2018-07-09 07:37:54朱翔宇
        吉林地質(zhì) 2018年2期
        關(guān)鍵詞:方法

        朱翔宇

        1.中國科學(xué)院測量與地球物理研究所計(jì)算與勘探地球物理研究中心;大地測量與地球動(dòng)力學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430077;2.中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049

        0 引言

        常規(guī)地震數(shù)據(jù)采集,不同震源之間需要足夠大的時(shí)間間隔以避免相互之間的干擾[1],而同時(shí)震源技術(shù)突破了常規(guī)采集技術(shù)的瓶頸。在震源數(shù)固定時(shí),同時(shí)震源技術(shù)可以降低采樣時(shí)間,提高采集效率;而在相同的采樣時(shí)間內(nèi),通過增加震源密度,可以提升成像質(zhì)量[2]。并且該技術(shù)是寬方位高密度地震數(shù)據(jù)采集的有效方法,為深層地球物理勘探提供基礎(chǔ)。20世紀(jì)末,Beasley[3]首次提出同時(shí)震源(Simultaneous Sources)這一概念,2008年Berkhout[4]詳細(xì)介紹了同時(shí)震源在采集效率及成像質(zhì)量上的優(yōu)勢,使得該方法迅速的發(fā)展起來。

        同時(shí)震源數(shù)據(jù)處理一般可以分為直接偏移[5]和先進(jìn)行分離然后偏移兩種方法。分離類方法將混疊在一起的炮記錄進(jìn)行分離,得到單炮記錄,隨后可以利用常規(guī)的方法進(jìn)行處理。近幾年研究表明分離的方法可以分為兩大類即主動(dòng)分離[6]和被動(dòng)分離[7]。被動(dòng)分離[8]一般是從偽分離開始,利用相干濾波進(jìn)行處理。主動(dòng)分離[9]是將炮分離看成一個(gè)反演問題,利用反演的方法進(jìn)行處理,因此主動(dòng)分離方法也可以稱之為反演類方法,是將同時(shí)震源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到稀疏域,在稀疏域內(nèi)利用反演進(jìn)行分離重構(gòu)。該方法的關(guān)鍵就在于稀疏域的選取。

        處理同時(shí)震源數(shù)據(jù)常用的稀疏域有f-k域[10],Seislet域[11],Curvelet域[12],以及 Radon 域[9][13]。由于共檢波點(diǎn)域中主炮的數(shù)據(jù)是相干的,其他炮的數(shù)據(jù)相對于主炮是不相干的,在Radon域中這兩者分別變現(xiàn)為集中的能量點(diǎn)與分散的噪聲,借助這個(gè)性質(zhì)可以達(dá)到分離的效果,并且Radon變換本身就有去噪能力[14]。

        本文利用一種迭代估計(jì)的方法進(jìn)行炮分離,我們首先將共檢波點(diǎn)道集數(shù)據(jù)變換到Radon域,然后利用閾值算子[15]約束模型,通過迭代不斷地修正模型,提升分離的信噪比。我們使用的稀疏域?yàn)镽adon域,但傳統(tǒng)的Radon變換正反變換通常會(huì)對原始地震數(shù)據(jù)產(chǎn)生損傷,當(dāng)?shù)卣饠?shù)據(jù)含有較強(qiáng)AVO特征時(shí),地震數(shù)據(jù)經(jīng)Radon變換后在振幅上會(huì)出現(xiàn)較大誤差;高階Radon變換引入高階多項(xiàng)式,增強(qiáng)對同相軸保護(hù)能力[16],改善分離結(jié)果。整形正則化可以加快模型的收斂速度,提高反演效率[11]。通過簡單模型和復(fù)雜模型數(shù)據(jù)的處理可以驗(yàn)證本文方法的正確性以及實(shí)用性。

        1 基于整形正則化的反演分離

        海上多源地震可以分為兩種激發(fā)方式:高密度震源覆蓋以及寬范圍震源覆蓋[17]。其中高密度覆蓋時(shí),主震源船正常激發(fā),輔震源船延遲激發(fā),然后主震源船與輔震源船同向行駛,在下一個(gè)位置,仍然保持主震源船正常激發(fā),輔震源船延遲激發(fā),依此類推得到混合數(shù)據(jù)。在這種激發(fā)模式下,混合數(shù)據(jù)在共檢波點(diǎn)道集表現(xiàn)出以下特征:主震源反射信號(hào)是連續(xù)、相干的,而輔震源的反射信號(hào)由于時(shí)間延遲的存在而不能形成連續(xù)、相干的同相軸[18]。本文的分離方法利用上述特征,將共檢波點(diǎn)域混合數(shù)據(jù)進(jìn)行分離,雖然該方法可以分離多炮混合的數(shù)據(jù),但為方便描述以雙源混合為例,介紹數(shù)據(jù)混合的過程,混合數(shù)據(jù)的表達(dá)為:

        其中d為混合數(shù)據(jù),d1和d2是需要分離的單炮數(shù)據(jù),而T代表時(shí)間延遲算子。在這種混合方式下,震源1的數(shù)據(jù)d1是連續(xù)相干的,而震源2的數(shù)據(jù)d2作用了一個(gè)時(shí)間延遲算子T,變?yōu)椴贿B續(xù)、不相干的信號(hào)。其中時(shí)間延遲算子T的表達(dá)式為:

        方程(2)中F與F-1分別代表傅里葉正反變換,P代表時(shí)間延遲的編碼方式,其表達(dá)式為:

        方程(3)中δtn代表時(shí)間延遲。對方程(1)左右兩邊同時(shí)乘以時(shí)間算子的逆T-1,可以得到:

        結(jié)合方程(1)、(4)可以得到一個(gè)增廣方程:

        其中

        上式中I為單位陣。方程(5)即我們需要求解的方程。

        方程(5)可以利用基于整形正則化的迭代方法求解[11](Chenet al,2014),迭代公式可以表示為:

        方程(7)中,S是整形算子,與選取的稀疏域有關(guān),B是逆映射算子,B的近似值為二分之一單位陣,即:

        方程(5)的解可以表示成L1約束下目標(biāo)函數(shù)的解:

        方程(9)中A-1代表變換算子,μ為正則化參數(shù)。方程(7)中整形則正則化參數(shù)s的表達(dá)式為:

        結(jié)合我們使用的方法,方程(10)中的A、A-1分別代表Radon變換及其逆變換。共檢波點(diǎn)道集中,主炮的信號(hào)在Radon域是聚焦的能量點(diǎn),而輔炮則是分散的噪聲,Radon變換可以為數(shù)據(jù)提供良好稀疏性,提高反演的精度。離散Radon變換算子L的表達(dá)式為:

        方程(11)中ω是頻率,qi為慢度,χm為道間距,當(dāng)n=1時(shí)代表線性Radon變換,n=2為拋物Radon變換。頻率域離散Radon可以表示為:

        D是頻率域地震數(shù)據(jù),U是Radon域地震數(shù)據(jù),L是變換算子。由于L一般不是方陣,傳統(tǒng)的方式是通過最小二乘求其廣義逆即:

        同樣給出高階拋物Radon變換的反變換在頻率域的表達(dá)式:

        其中pj(x)表示第j階正交多項(xiàng)式基函數(shù),上述方程改寫成矩陣形式:

        式中,D(f)為頻率域地震數(shù)據(jù);LHPRT(f)為高階拋物Radon變換算子矩陣;變換算子矩陣LHPRT(f)的構(gòu)造形式如(3-20)式所示:

        L0,L1,L2分別為疊加算子,梯度算子與曲率算子,與常規(guī)Radon相比,高階變換的變換算子LHPRT(f)將Radon變化進(jìn)行延拓,補(bǔ)充振幅的高階多項(xiàng)式特征,有利于保護(hù)同相軸的真振幅[23]。

        利用最小二乘方法得到高階拋物Radon變換的正變換計(jì)算公式為:

        方程(10)中另一個(gè)參數(shù)Tγ指的是帶有輸入?yún)?shù)γ的閾值算子,閾值算子是將稀疏域中較大的值保留,較小的值舍去。常用到的閾值算子包含兩類:硬閾值和軟閾值。硬閾值是將大于閾值的系數(shù)保留,小于閾值的系數(shù)舍去;軟閾值是將大于閾值的系數(shù)做收縮處理后保留,小于閾值的參數(shù)直接舍去[21]。硬閾值的表達(dá)式為:

        軟閾值的表達(dá)式為:

        結(jié)合后續(xù)的算例本文采用硬閾值進(jìn)行處理。常用的閾值參數(shù)γ的選擇方式有常數(shù)、線性衰減、指數(shù)衰減、百分位等方式,不同方式的閾值參數(shù)選取會(huì)影響迭代的收斂速度[22]。本文采用百分位法。

        2 算例分析

        2.1 拋物算例

        用簡單的拋物算例來測試分離方法的有效性,拋物算例包含四條拋物型同相軸,四條同相軸的能量隨深度依此減弱,其中圖1中(a)為未混合數(shù)據(jù),對應(yīng)公式(1)中的d1,圖1中(b)為混合數(shù)據(jù),公式(1)對應(yīng)于d。拋物算例中未混合信號(hào)由于沒有時(shí)間延遲因此是是連續(xù)相干的,而混合信號(hào)中輔炮的信號(hào)由于存在時(shí)間延遲變的不連續(xù)、不相干。圖2、圖3均是是利用方程(7)的迭代方法的分離結(jié)果,其中圖2基于傳統(tǒng)的Radon變換,圖3基于高階Radon變換。兩種分離方法應(yīng)用的迭代方程相同,只是稀疏域選取的不同,從分離結(jié)果看,兩種方法均將主炮信號(hào)與輔炮信號(hào)進(jìn)行了分離,但是從殘差可以看出,高階Radon變換對有效信號(hào)具有更好的保幅效果,為了評(píng)價(jià)分離效果,本文利用信噪比進(jìn)行評(píng)估,信噪比的定義為[23]∶

        方程(17)中d代表未混合數(shù)據(jù),dn代表第n次迭代的結(jié)果。

        圖1 拋物算例Fig.1 Parabolic example

        圖2 拋物算例傳統(tǒng)Radon變換分離結(jié)果Fig.2 Separation result of traditional Radon transform for parabolic example

        圖3 拋物算例高階Radon變換分離結(jié)果Fig.3 Separation result of high order Radon transform for parabolic example

        利用方程(17)的信噪比公式分別評(píng)估兩種方法的分離效果,結(jié)果見圖4,其中藍(lán)色實(shí)線為高階Radon變換的分離效果,橙色虛線為傳統(tǒng)Radon變換的分離效果,兩種方法在迭代十五次時(shí)基本收斂,且高階Radon變換的分離結(jié)果收斂于25.92 dB,而傳統(tǒng)Radon變換的分離結(jié)果收斂于20.77 dB。從信噪比來看,高階Radon變換的分離效果要優(yōu)于傳統(tǒng)Radon變換的分離效果。

        2.2 SEAM_2B模型算例

        第二個(gè)算例,我們用SEAM_2B模型的雙源混合數(shù)據(jù)來模擬實(shí)際地震記錄。圖5是SEAM_2B模型共檢波點(diǎn)道集地震記錄,其中圖5中(a)為未混合數(shù)據(jù),對應(yīng)公式(1)中的d1,圖5中(b)為混合數(shù)據(jù),對公式(1)應(yīng)于d。

        圖4 拋物算例兩種分離方法信噪比曲線Fig.4 S/N ratio for parabolic example

        圖5、圖6分別是兩種方法利用方程(7)的迭代方法的分離結(jié)果,其中圖5基于傳統(tǒng)的Radon變換,圖6基于高階Radon變換。利用方程(17)的信噪比公式評(píng)估分別評(píng)價(jià)分離效果,結(jié)果見圖7,SEAM_2B模型算例的信噪比也在十五次迭代后基本趨于穩(wěn)定,高階Radon變換的分離結(jié)果收斂于24dB,而傳統(tǒng)Radon變換的分離結(jié)果收斂于19.33dB。從信噪比來看,高階Radon變換的分離效果要優(yōu)于傳統(tǒng)Radon變換的分離效果,并且,高階Radon變換的分離結(jié)果對有效信號(hào)有很強(qiáng)的保護(hù)效果。

        圖5 SEAM_2B模型算例Fig.5 SEAM_2B example

        圖6 SEAM_2B模型傳統(tǒng)Radon變換分離結(jié)果Fig.6 Separation result of traditional Radon transform for SEAM_2B example

        圖7 SEAM_2B模型高階Radon變換分離結(jié)果Fig.7 Separation result of high order Radon transform for SEAM_2B example

        3 結(jié)論

        本文通過高階Radon變換將共檢波點(diǎn)域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到稀疏域,利用閾值算子約束模型,通過迭代不斷地修正模型,提升分離的信噪比。通過兩個(gè)模型的試算,可以證明高階Radon選取的合理性以及迭代分離方法的準(zhǔn)確性。并且我們的方法只需要較小的迭代次數(shù)就能得到高信噪比的分離結(jié)果,說明該算法有很好的實(shí)用性。同時(shí)對比分析可以發(fā)現(xiàn),兩個(gè)算例的結(jié)果顯示高階Radon變換對有信號(hào)具有更好的保幅效果,分離效果也要優(yōu)于傳統(tǒng)Radon變換。

        圖8 SEAM_2B模型兩種分離方法信噪比曲線Fig.8 S/N ratio for SEAM_2B example

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