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        自適應(yīng)變分模態(tài)分解同態(tài)反褶積方法

        2023-02-14 04:05:32衛(wèi)澤潘樹林程祎茍其勇王暢
        石油地球物理勘探 2023年1期
        關(guān)鍵詞:反褶積子波同態(tài)

        衛(wèi)澤,潘樹林*,程祎,茍其勇,王暢

        (1.西南石油大學(xué)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,四川成都 610500;2.中國石油吐哈油田公司勘探開發(fā)研究院,新疆哈密 839009;3.中國石油西南油氣田公司頁巖氣研究院,四川成都 610056)

        0 引言

        反褶積作為一種提高分辨率的處理方法,一直是研究的熱點。Ramachandran等[1]給出了褶積的一般原則,為反褶積方法的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。Ulrych[2]首次將同態(tài)變換應(yīng)用于地震子波分離。烏爾里克等[3]進(jìn)一步將同態(tài)理論應(yīng)用于反褶積,取得了較好的效果。同態(tài)反褶積不需要假設(shè)子波為最小相位,也不需要假設(shè)反射系數(shù)具有白噪特征,因此受到了廣泛關(guān)注。凌云等[4]提出了零相位同態(tài)反褶積算法;郭向宇等[5]利用同態(tài)反褶積法對混合相位子波進(jìn)行了相位估算和矯正;王君等[6]將統(tǒng)計法同態(tài)反褶積與幾種已有的方法結(jié)合起來,使混合相位反褶積向?qū)嵱没M(jìn)了一步。

        同態(tài)變換由于特有的優(yōu)勢得到了廣泛應(yīng)用。Liao等[7]將混合同態(tài)反褶積方法應(yīng)用于實際斷裂模型分析;王丹等[8]利用同態(tài)反褶積提取子波,以定位管道泄露;De Macedo等[9]結(jié)合同態(tài)反褶積和確定性估計的優(yōu)勢,結(jié)合測井?dāng)?shù)據(jù)更準(zhǔn)確地預(yù)估了子波。同時,同態(tài)反褶積在醫(yī)學(xué)信號處理領(lǐng)域也發(fā)揮了重要作用,Hernndez[10]將同態(tài)反褶積算法應(yīng)用于胎兒心率信號的分析;同態(tài)反褶積在聲源定位中也能起到關(guān)鍵的作用[11]。

        雖然同態(tài)反褶積具有較好的適用性,但是其抗噪能力較差,影響了應(yīng)用效果。Jin 等[12]首次從理論和實驗兩個方面分析了噪聲對同態(tài)反褶積處理結(jié)果的影響,并對方法進(jìn)行了改進(jìn)。在實際數(shù)據(jù)中由于噪聲的存在,很難準(zhǔn)確確定子波和反射系數(shù)在同態(tài)譜中的界限,限制了方法的使用。因此,目前同態(tài)反褶積研究的關(guān)鍵問題是如何在同態(tài)域分離子波與反射系數(shù)。

        模態(tài)分解方法是一種有效分析不同特征信號的方法。Huang等[13]提出了一種適用于非線性平穩(wěn)信號分析的經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)方法,在信號處理研究中起到了重要的作用。Wu等[14]針對模態(tài)混疊現(xiàn)象提出了改進(jìn)的EMD算法——集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法(EEMD);Yeh等[15]對EEMD算法做了進(jìn)一步改進(jìn),提出了一種互補(bǔ)集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法,蔡俊雄等[16]將該方法用于地震數(shù)據(jù)去噪。Jegadeeshwaran等[17]提出的變分模態(tài)分解 (Variational Mode Decomposition,VMD)方法,能夠自適應(yīng)地實現(xiàn)信號的頻域劃分及各分量的有效分離,表現(xiàn)出更強(qiáng)的抗噪能力。方江雄等[18]提出了基于頻率域內(nèi)全局自適應(yīng)的VMD的地震隨機(jī)噪聲壓制方法,實現(xiàn)了信號頻帶的高分辨率、自適應(yīng)剖分;武迪等[19]提出了一種聯(lián)合VMD與包絡(luò)導(dǎo)數(shù)能量算子的高精度時頻分析方法,能夠?qū)⒌卣鹦盘栕赃m應(yīng)、非遞歸地分解為一系列具有帶限性質(zhì)的固有模態(tài)函數(shù)(IMF),最終獲取的時頻分布能夠追蹤地震信號的能量變化,從而預(yù)測縫洞型儲層。胡瑞卿等[20]將VMD方法應(yīng)用于地震資料去噪,有效壓制了隨機(jī)背景噪聲,同時對陡傾角線性干擾有明顯的壓制效果。針對VMD方法參數(shù)確定較難的問題,李華等[21]提出了基于信息熵的參數(shù)確定方法,馬洪斌[22]采用包絡(luò)熵與蛙跳算法相結(jié)合的優(yōu)化方式,驗證了以包絡(luò)熵為判斷標(biāo)準(zhǔn)確定最優(yōu)預(yù)設(shè)參數(shù)的可行性。目前VMD方法主要應(yīng)用于地震資料去噪處理,未見其他方面的應(yīng)用。

        本文利用VMD方法在信號分離方面的優(yōu)勢,結(jié)合同態(tài)變換特點,提出了一種基于VMD的同態(tài)反褶積方法,在同態(tài)域采用VMD算法自動分離子波與反射系數(shù),以達(dá)到提高地震資料分辨率的目的。

        1 方法原理

        1.1 同態(tài)反褶積

        根據(jù)褶積模型,地震記錄可以表示為

        x(t)=b(t)*r(t)

        (1)

        式中:b(t)為地震子波;r(t)表示反射系數(shù)。將式(1)變換到頻率域,為

        X(ω)=B(ω)·R(ω)

        (2)

        再對兩邊取對數(shù),可得

        lnX(ω)=lnB(ω)+lnR(ω)

        (3)

        (4)

        對式(4)進(jìn)行反傅里葉變換,可得

        (5)

        (6)

        (7)

        式中L為截止時間,一般取較小值。然后進(jìn)行同態(tài)反變換就可獲得時間域的子波和反射系數(shù),即

        (8)

        (9)

        (10)

        以上處理過程只是一種理想狀況。通常情況下,子波和反射系數(shù)的同態(tài)譜難以通過一個簡單的濾波器進(jìn)行分離,特別是當(dāng)數(shù)據(jù)中存在噪聲時,同態(tài)反褶積方法在實際應(yīng)用中效果不理想。

        VMD能夠自適應(yīng)地實現(xiàn)信號的頻域劃分以及各分量的有效分離,并且抗噪性、對信號的敏感度都強(qiáng)于其他模態(tài)分解方法[23]。如果可以利用VMD方法更合理地分離同態(tài)域子波與反射系數(shù),則可以有效提高同態(tài)反褶積的應(yīng)用效果。

        1.2 基于重構(gòu)能量差的自適應(yīng)VMD分解

        VMD方法在應(yīng)用中,分解層數(shù)的確定是一個復(fù)雜的過程,通常需要進(jìn)行多次實驗。針對此問題,本文提出一種基于分解前、后能量差的自適應(yīng)變分模態(tài)分解算法。如果分解層數(shù)過多,處理后信號與原始信號的能量差值會發(fā)生突變,因此通過判斷能量差值是否發(fā)生突變以自適應(yīng)確定分解層數(shù)。

        信號的能量可表示為

        (11)

        式中:μ為信號序列;N為序列長度。當(dāng)分解層數(shù)為k時,定義各模態(tài)分量能量之和與原始信號能量的相對能量差及其變化率分別為

        (12)

        (13)

        式中:Ej為第j個模態(tài)分量的能量;Es為原始信號的能量。ρ′最大值對應(yīng)了能量差值最不穩(wěn)定的分層參數(shù),可以將其作為分層參數(shù)選擇的標(biāo)志。

        數(shù)據(jù)在重構(gòu)過程中存在能量損耗現(xiàn)象,分解的層數(shù)越多損耗越嚴(yán)重,通過對ρ求導(dǎo)數(shù),找到求導(dǎo)后的最大值,就可以確定最佳分解層數(shù)。

        為驗證上述方法的可行性,采用三個單頻諧波合成的信號(圖1)進(jìn)行實驗。單頻信號頻率分別為10、50、100 Hz,合成信號的能量為508.7350。

        根據(jù)式(12)、式(13)計算能量差和能量差的變化率,可以自動確定最佳分解層數(shù)。對信號進(jìn)行1層分解,相當(dāng)于信號沒有變化,因此不對1層分解進(jìn)行分析。將2~5層分解結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計,結(jié)果如表1所示。

        表1 合成信號不同層數(shù)分解結(jié)果統(tǒng)計

        由表1可知,在分解層數(shù)由3變化到4時,信號能量差具有較大值,差值變化率為最大值。表明分解4層時,重構(gòu)信號與原始信號能量差值發(fā)生突變,因此圖1a數(shù)據(jù)分解三層最合適。

        圖2和圖3分別為圖1a信號的3層和4層模態(tài)(IMF)分解結(jié)果。在按照4層進(jìn)行分解時,信號出現(xiàn)了能量畸變,分解出的信號不是期望信號(圖3)。因此當(dāng)分解層數(shù)過多時,會造成分解過度、模態(tài)混疊,出現(xiàn)信號雜亂現(xiàn)象(如圖3中IMF3),不合適的分解層數(shù)將無法保證分解結(jié)果的可靠性。如按照本文方法確定的層數(shù)進(jìn)行分解,能得到最優(yōu)結(jié)果。

        圖1 合成信號(左)及其頻譜(右)

        圖2 3層VMD結(jié)果

        圖3 4層VMD結(jié)果

        1.3 基于自適應(yīng)VMD的同態(tài)反褶積方法

        基于VMD方法分離同態(tài)域的子波與反射系數(shù)的同態(tài)反褶積方法實現(xiàn)步驟如圖4所示。

        圖4 基于VMD的同態(tài)反褶積流程

        為了更好地說明本文方法的基本步驟,采用主頻為15 Hz的零相位Ricker子波合成采樣間隔為1 ms、樣點數(shù)為500的單道地震記錄進(jìn)行反褶積處理(圖5)。

        首先對圖5數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換,得到數(shù)據(jù)的頻譜,再對頻譜分別取對數(shù),將子波與反射系數(shù)在頻率域的相乘關(guān)系轉(zhuǎn)換為相加關(guān)系(圖6)。由圖6可以看出,圖6a的子波信息為低頻信息,而圖6b的反射系數(shù)為高頻信息。

        圖5 合成的單道地震記錄

        對圖6c的對數(shù)譜做傅里葉反變換轉(zhuǎn)換到同態(tài)域(圖7),圖7c對應(yīng)的地震數(shù)據(jù)的同態(tài)譜結(jié)果可以看作子波同態(tài)譜(圖7a)與反射系數(shù)同態(tài)譜(圖7b)相加的結(jié)果。

        圖6 圖5數(shù)據(jù)的對數(shù)譜

        應(yīng)用本文方法分離的同態(tài)域反射系數(shù)和子波如圖8所示。與圖7a、圖7b對比可以看出,本文方法分離出的子波形態(tài)與實際子波形態(tài)基本一致,反射系數(shù)位置也比較準(zhǔn)確,證明了VMD 方法可在同態(tài)域有效分離子波與反射系數(shù)信息。與常規(guī)同態(tài)反褶積相比,經(jīng)過本文方法處理后,原始記錄的分辨率大幅提高(圖9)。

        圖7 圖5數(shù)據(jù)的同態(tài)譜

        圖8 圖7c數(shù)據(jù)VMD法分離結(jié)果

        圖5~圖9使用了一個簡單的合成記錄對基于VMD的同態(tài)反褶積方法實現(xiàn)過程進(jìn)行了說明。在反褶積過程中,子波隨時間和空間變化會對反褶積效果有很大的影響。

        圖9 本文方法與常規(guī)同態(tài)反褶積分離出子波(a)和反射系數(shù)(b)對比

        使用一維合成記錄驗證本文方法對時變子波的適用性。采用最小相位時變子波(圖10a)與反射系數(shù)褶積合成地震記錄(101~200 ms,主頻為40 Hz;201~300 ms,主頻為35 Hz;301~400 ms,主頻為30 Hz;401~500 ms,主頻為25 Hz),結(jié)果如圖10b所示。圖10c為本文方法處理結(jié)果與實際反射系數(shù)對比,可以看出,分離出反射系數(shù)與實際反射系數(shù)位置基本吻合,而常規(guī)反褶積方法難以做到。

        為測試方法的抗噪聲能力,在圖10b合成記錄中加入高斯噪聲,合成了信噪比為5的記錄(圖11a)。本文方法對含噪記錄的處理結(jié)果如圖11b所示??梢钥闯?,噪聲雖然對處理結(jié)果有所影響,但影響很小,不但分離出了統(tǒng)計子波,分離的反射系數(shù)與實際位置基本吻合,而且提高了地震記錄的分辨率。

        圖10 時變子波合成記錄的本文方法處理結(jié)果

        圖11 含噪時變子波合成記錄本文方法處理結(jié)果

        對比本文方法與預(yù)測反褶積在處理時變子波記錄的結(jié)果(圖12)可見:預(yù)測反褶積對實際數(shù)據(jù)分辨率有所提高,但無法準(zhǔn)確恢復(fù)反射系數(shù)的位置,處理效果較差;本文的基于VMD的同態(tài)反褶積方法可以較準(zhǔn)確地突出反射系數(shù)位置,有效壓制噪聲,提高分辨率。

        圖12 常規(guī)預(yù)測反褶積與本文方法處理結(jié)果的對比

        2 實際資料應(yīng)用

        為了驗證本文的基于VMD的同態(tài)反褶積方法的實用性,對實際疊后數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,結(jié)果如圖13所示。由圖可以看出,經(jīng)本文方法處理后的剖面,同相軸明顯變細(xì)、數(shù)量增多、同相軸連續(xù)性增強(qiáng),同時目的層位處理前后振幅無明顯變化,能夠顯著提升地震記錄剖面的分辨率。對比圖13的井位處的放大顯示(圖14)可見:本文方法處理結(jié)果可以清晰追蹤原始剖面中無法分辨的薄層,與測井?dāng)?shù)據(jù)合成記錄保持一致,證明了本文方法高分辨處理結(jié)果的正確性,為后續(xù)解釋提供了資料基礎(chǔ)。

        對比本文方法實際數(shù)據(jù)處理前、后時間切片(圖15)可以看出,橫向分辨率大大提高,斷點更加清晰,斷層更加連續(xù),尤其紅色橢圓內(nèi),原本分辨不出的斷層也能清晰刻畫,這證明了本文方法是一種適用性強(qiáng)的高分辨率處理方法。

        圖16為圖13剖面目的層的頻譜曲線,可以看出,經(jīng)本文方法處理,在一定程度上拓寬了頻帶,提升了主頻。提取本文方法處理前(圖13a)、后(圖13b)目的層振幅曲線(圖17)可見,本文方法在拓寬地震數(shù)據(jù)頻帶的基礎(chǔ)上,處理前、后振幅曲線基本一致。

        圖13 本文方法實際數(shù)據(jù)處理結(jié)果

        圖14 圖13井位處的放大顯示對比

        圖15 本文方法處理前(左)、后(右)的時間切片對比

        圖16 原始地震剖面(藍(lán)色)與本文方法(紅色)處理結(jié)果的頻譜對比

        圖17 本文方法處理前、后沿目的層的振幅曲線對比

        3 結(jié)論

        本文提出了一種使用VMD算法對同態(tài)域地震信號進(jìn)行高分辨率處理的方法。該方法能夠較好地分離地震子波與反射系數(shù),有效提高地震資料的分辨率。得出以下幾點結(jié)論:

        (1)針對VMD算法分解層數(shù)不易確定的問題,采用了重構(gòu)后數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)能量差作為標(biāo)準(zhǔn),實現(xiàn)了分解層數(shù)的自動確定;

        (2)對時變子波合成記錄可以較好地分離子波與反射系數(shù),表明本文方法對時變子波具有較好的適應(yīng)能力;

        (3)應(yīng)用本文方法對實際資料處理,結(jié)果與測井?dāng)?shù)據(jù)合成記錄一致,提高了地震分辨率,有利于后續(xù)薄層、斷層的解釋。

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