CN105652322A - 多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法，包括：输入多分量地震炮集数据，取得多分量地震炮集数据的垂直与径向分量；以垂直分量为虚部、径向分量为实部，产生复矢量炮集地震数据；给定时窗长度、椭圆极化率滤波门限值与频率门限值；对复矢量炮集地震数据进行t-f-k变换，得到三维时变频波谱；根据三维时变频波谱的正与负频率，取得椭圆极化率；根据椭圆极化率、椭圆极化率滤波门限值与频率门限值，取得滤波函数；对滤波函数进行三维中值滤波；以滤波函数，对三维时变频波谱进行滤波；将滤波后的三维时变频波谱进行逆t-f-k变换。通过本发明，以解决现有技术存在的由于横波与瑞雷面波的频率和视速度差异较小而难以有效分离瑞雷面波与横波的问题。

Description

多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法

技术领域

本发明涉及地震勘探的技术领域，尤其涉及一种多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法。

背景技术

在当前地震资料处理中，面波通常被当作强规则干扰波，对其进行压制是提高地震资料信噪比和分辨率的必要步骤。对于单分量纵波资料，面波与反射P波在频率和视速度等属性上差异较大，面波较为容易压制。然而对于当前寻找岩性油气藏、裂隙裂缝型油气藏、煤层气与页岩气等复杂非常规油气藏的多波多分量地震勘探技术而言，多分量中水平分量的有效波主要为转换横波，转换横波的固有特性使得水平分量面波压制要困难得多。一是因为转换波能量弱，加上受近地表影响，转换横波资料的信噪比远低于纵波资料；二是因为转换横波的主频比纵波低，从而与低频特性的面波有更多的频率重叠区域，利用频率差异的带通滤波、一维小波变换滤波等具有很大的局限；再有横波与面波的速度也更为相近，它们的时-空分布区域交叉多，利用视速度与频率差异的f-k滤波、Ridgelet域方法等也不能有效压制面波，或是在压制面波的同时对体波损伤较大。

随着多分量地震数据的大量采集，一些基于极化特征的面波压制方法相继出现。理论上，面波表现出椭圆极化特征，而体波(纵、横波)是线性极化的，这就使得利用极化特征差异压制面波成为可能。。当不同类型的波在时间或频率上不相互重叠时，这些时域或频域方法能很好地压制面波。但体波与面波在时间与频率轴上均有较大交叉，因而基于时-频变换的极化分析方法应运而生。由于极化属性本身受信噪比等诸多因素影响严重，难以准确估计，特别是当横波与面波在时间和频率上均有严重交叉成分时，单独利用极化滤波在实际应用中效果并不理想。

纵观以上面波压制方法，它们利用了时间、频率、视速度、极化这些属性中的某个或多个属性来区分面波和体波。总体来说，使用的属性越多效果越好，例如时频域极化滤波比时域极化滤波好、f-k滤波比频域滤波好。f-k滤波易于实施、计算快，已被广泛用于压制纵波资料中的面波。但横波与面波的视速度和频率都较为接近，f-k域中难以划分横波与面波分布区域，为解决这一难题，且考虑到地震信号的时变特性，本文提出在t-f-k域中利用极化属性来压制瑞雷面波。从一个新的角度。该方法同时利用了时间、频率、视速度和极化四个属性，能更好地区分体波(纵、横波)与瑞雷面波。

因此，噪声衰减是一个至关重要的环节，其结果严重影响着多分量地震资料后续处理解释成果的可靠性与精度。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法，以解决现有技术存在的由于横波与瑞雷面波的频率和视速度差异较小而难以有效分离瑞雷面波与横波的问题。

为解决上述问题，本发明实施例提供一种多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法，包括：输入多分量地震炮集数据，以取得所述多分量地震炮集数据的垂直分量与径向分量；以所述垂直分量为虚部、所述径向分量为实部，产生复矢量炮集地震数据；给定时窗长度、椭圆极化率滤波门限值与频率门限值；对所述复矢量炮集地震数据进行t-f-k变换，以得到三维时变频波谱；根据所述三维时变频波谱的正频率与负频率，取得椭圆极化率；根据所述椭圆极化率、所述椭圆极化率滤波门限值与所述频率门限值，取得滤波函数；对滤波函数进行三维中值滤波；以所述滤波函数，对三维时变频波谱进行滤波；将滤波后的三维时变频波谱进行逆t-f-k变换。

根据本发明的技术方案，通过垂直分量与径向分量记录的是质点在一个平面内的运动，且可以用一个复矢量方程来描述，而复矢量方程的正、负频谱很好地描述了质点的极化偏振特性。为了更好地分离面波与体波，将垂直分离与径向分量组成复矢量信号，并进行t-f-k变换，在t-f-k域计算极化率，同时利用瑞雷面波与体波的时间、频率、视速度与极化特性差异来进行滤波。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法的流程图；

图2a是根据本发明实施例的z分量合成地震数据的波形图；

图2b是根据本发明实施例的x分量合成地震数据的波形图；

图3a是z分量f-k变换的频波谱图；

图3b是x分量f-k变换的频波谱图；

图3c是z分量f-k滤波结果的波形图；

图3d是x分量f-k滤波结果的波形图；

图3e是图2a与图3c的误差剖面的波形图；

图3f是图2b与图3d的误差剖面的波形图；

图4a是z分量的时频域极化滤波结果的波形图；

图4b是x分量的时频域极化滤波结果的波形图；

图5a为根据本发明实施例的150ms时刻的t-f-k变换的频波谱图；

图5b为图5a的相应时刻的滤波函数图；

图5c是根据本发明实施例的650ms时刻的t-f-k变换的频波谱图；

图5d为图5c的相应时刻的的滤波函数图；

图5e是根据本发明实施例的950ms时刻的t-f-k变换的频波谱图；

图5f为图5e的相应时刻的的滤波函数图；

图6a是根据本发明实施例的t-f-k域极化滤波结果的z分量的波形图；

图6b是根据本发明实施例的t-f-k域极化滤波结果的x分量的波形图；

图6c是根据本发明实施例的t-f-k域极化滤波结果的z分量的误差剖面的波形图；

图6d是根据本发明实施例的t-f-k域极化滤波结果的x分量的误差剖面的波形图。

具体实施方式

本发明的主要思想在于，基于垂直分量与径向分量记录的是质点在一个平面内的运动，且可以用一个复矢量方程来描述，而复矢量方程的正、负频谱很好地描述了质点的极化偏振特性。为了更好地分离面波与体波，将垂直分离与径向分量组成复矢量信号，并进行t-f-k变换，在t-f-k域计算极化率，同时利用瑞雷面波与体波的时间、频率、视速度与极化特性差异来进行滤波。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图及具体实施例，对本发明作进一步地详细说明。

根据本发明的实施例，提供了一种多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法。

图1是根据本发明实施例的多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法的流程图。

在步骤S102中，输入多分量地震炮集数据，以取得所述多分量地震炮集数据的垂直分量与径向分量，进而作为待滤波数据。

在步骤S104中，以所述垂直分量为虚部、所述径向分量为实部，产生复矢量炮集地震数据。其中，所述复矢量炮集地震数据满足入下公式：

s(τ,x)＝s_r(τ,x)+j*s_z(τ,x)，

其中，x为偏移距参数，τ为时间参数，j为虚数单位，s_r(τ,x)为径向分量，s_z(τ,x)为垂直分量。

在步骤S106中，给定时窗长度、椭圆极化率滤波门限值与频率门限值。其中，时窗长度以Nτ表示、极化滤波门限值以ρ_th表示和频率门限值以f_max表示。并且，时窗是用来截取不同时段的地震信号以供进行时变分析。

在步骤S108中，对所述复矢量炮集地震数据进行t-f-k变换，以得到三维时变频波谱。其中，所述三维时变频波谱满足如下公式：

$S(t,f,k)={\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{+\mathrm{\∞}}{\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{+\mathrm{\∞}}s(\mathrm{\τ},x)g(\mathrm{\τ}-t)e^{-j2\mathrm{\π}f\mathrm{\τ}}{e}^{-j2\mathrm{\π}kx}d\mathrm{\τ}dx,$

其中，g(τ)为时间窗函数。进一步来说，所述时间窗函数例如可选取高斯窗、汉宁(Hanning)窗等。这里t-f-k变换即先对每道数据乘以一个窗函数后再做f-k变换。

在步骤S110中，根据所述三维时变频波谱的正频率与负频率，取得椭圆极化率。其中，所述椭圆极化率满足如下公式：

$\mathrm{\ρ}(t_0,f,k)=\frac{\left|\right|S(t_0,f,k)|-|S(t_0,-f,-k)\left|\right|}{\left|S(t_0,f,k)\right|+\left|S(t_0,-f,-k)\right|},$

其中，ρ(t₀,f,k)是关于原点对称的。在实际计算时，只需计算一、二象限的椭圆极化率值，而三、四象限可分别由第一象限与第二象限对称得到。并且，椭圆极化率越接近于0，对应的波为体波的概率越大；椭圆极化率越接近于1，对应的波为瑞雷面波的概率越大。

在步骤S112中，根据所述椭圆极化率、所述椭圆极化率滤波门限值与所述频率门限值，取得滤波函数。其中，所述滤波函数满足如下公式：

其中，f_max为频率门限值，ρ_th为椭圆极化率滤波门限值。上式中未显式地提出视速度滤波条件，是考虑到面波与横波视速度相近时难以用简单直线来划分面波与横波系数的分布区域，而极化率能自动有效地区分横波与面波。

在步骤S114中，对滤波函数进行三维(3D)中值滤波。也就是說，利用3D中值滤波对滤波函数P(t,f,k)进行平滑，以降低随机噪声、瞬时不稳定性及人为因素的影响。

在步骤S116中，以所述滤波函数，对三维时变频波谱进行滤波。即，将滤波函数与三维时变频波谱进行点乘。

在步骤S118中，将滤波后的三维时变频波谱进行逆t-f-k变换。其中，变换结果的实部即为压制面波后的径向分量炮集数据，虚部即为压制面波后的垂直分量炮集数据。

上述已说明了如何对多分量地震数据进行t-f-k域极化滤波以压制瑞雷面波，以下将提供一些实例来验证上述方法的处理效果。

图2a是根据本发明实施例的z分量的合成地震数据的波形图；图2b是根据本发明实施例的x分量的合成地震数据的波形图。在图2a与图2b中，显示了两分量(z分量与x分量)的合成地震记录，其中体波由反射率法得到，体波震源为雷克(Ricker子波)。在图2a与图2b中，纵波主频为30Hz，转换横波主频为22Hz，瑞雷面波的频带范围为5–20Hz，因而瑞雷面波与体波，特别是与转换横波在频域有较多重叠。由图2a与图2b，还可看出第一个界面反射的纵波和转换横波在远偏移距处与瑞雷面波有相近的视速度，且550-800ms时间范围内体波被面波严重扭曲和掩盖。为了说明本发明的优点和有效性，分别采用f-k滤波法、时频域极化滤波法和本发明的t-f-k域极化滤波方法来压制面波。

图3a是z分量f-k变换的频波谱图；图3b是x分量f-k变换的频波谱图；图3c是z分量f-k滤波结果的波形图；图3d是x分量f-k滤波结果的波形图；图3e是图2a与图3c的误差剖面的波形图；图3f是图2b与图3d的误差剖面的波形图。在图3a、图3b中，分别显示z分量与x分量的频波谱，可见频率波数域内体波与干扰面波仍然部分混叠在一起，面波与体波分布区域的界线难以确定。在图3c、图3d中，显示了进行f-k滤波后得到的体波，虽然绝大部分面波被压制了，但仍留有部分面波能量。

在图3e、图3f中，显示了滤出的面波噪声，由于一些体波在远偏移距处与瑞雷面波有的视速度相近，这些体波有很大的能量被当作干扰去除了，如图中箭头指示处所示。

图4a是z分量的时频域极化滤波结果的波形图；图4b是x分量的时频域极化滤波结果的波形图。在图4a、图4b中，时间轴上未与体波重叠的面波被非常干净地消除了，但在重叠处要么面波有残留要么体波被损伤。

应用本發明所提出的多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法对两分量炮集记录进行处理，将如下进行说明。

图5a为根据本发明实施例的150ms时刻的t-f-k变换的频波谱图；图5b为图5a的相应时刻的的滤波函数图；图5c是根据本发明实施例的650ms时刻的t-f-k变换的频波谱图；图5d为图5c的相应时刻的的滤波函数图；图5e是根据本发明实施例的950ms时刻的t-f-k变换的频波谱图；图5f为图5e的相应时刻的的滤波函数图。

在图5a、图5c、图5e中，分别显示t-f-k变换时时窗选取256ms长的汉宁(Hanning)窗，在150ms、650ms、950ms处所得的局部频波谱。由此可见，f-k域中体波在正频部分的能量与负频部分的能量是均衡的，而面波在正频部分的能量大于负频部分的能量，这与理论预期完全吻合。且由于体波与面波都是随时间变换的，不同时间段的频波普有很大差别，如仍按f-k滤波方法中的界限来划分体波与面波，则会出现很大的误差。

在图5b、图5d、图5f中，分别显示选取极化率门限＝0.2，频率界限取20Hz，得到的滤波函数，其中标号“500”表示1，标号“510”处表示0，可见由极化率可自动准确地分辨出不同时段的体波与面波在f-k域中的分布区域。

另外，图6a是根据本发明实施例的t-f-k域极化滤波结果的z分量的波形图；图6b是根据本发明实施例的t-f-k域极化滤波结果的x分量的波形图；图6c是根据本发明实施例的t-f-k域极化滤波结果的z分量的误差剖面的波形图；图6d是根据本发明实施例的t-f-k域极化滤波结果的x分量的误差剖面的波形图。在图6a和图6b中，显示用t-f-k域极化滤波方法压制面波后的体波信号，本发明所提供的滤波方法几乎衰减了全部的面波干扰，且具有很好的体波信号保真度。在图6c和图6d中，显示分离的瑞雷面波干扰，即使是与面波视速度相近的体波也只有微弱的低频能量被消除。

综上所述，根据本发明的技术方案，通过根据垂直分量与径向分量记录的是质点在一个平面内的运动，且可以用一个复矢量方程来描述，而复矢量方程的正、负频谱很好地描述了质点的极化偏振特性。为了更好地分离面波与体波，将垂直分离与径向分量组成复矢量信号，并进行t-f-k变换，在t-f-k域计算极化率，同时利用瑞雷面波与体波的时间、频率、视速度与极化特性差异来进行滤波。

以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (5)

1.一种多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法，其特征在于，包括：

输入多分量地震炮集数据，以取得所述多分量地震炮集数据的垂直分量与径向分量；

以所述垂直分量为虚部、所述径向分量为实部，产生复矢量炮集地震数据；

给定时窗长度、椭圆极化率滤波门限值与频率门限值；

对所述复矢量炮集地震数据进行t-f-k变换，以得到三维时变频波谱；

根据所述三维时变频波谱的正频率与负频率，取得椭圆极化率；

根据所述椭圆极化率、所述椭圆极化率滤波门限值与所述频率门限值，取得滤波函数；

对滤波函数进行三维中值滤波；

以所述滤波函数，对三维时变频波谱进行滤波；

将滤波后的三维时变频波谱进行逆t-f-k变换。

2.根据权利要求1所述的多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法，其特征在于，所述复矢量炮集地震数据满足入下公式：

s(τ,x)＝s_r(τ,x)+j*s_z(τ,x)，

其中，x为偏移距参数，τ为时间参数，j为虚数单位，s_r(τ,x)为径向分量，s_z(τ,x)为垂直分量。

3.根据权利要求2所述的多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法，其特征在于，所述三维时变频波谱满足入下公式：

$S(t,f,k)={\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{+\mathrm{\∞}}{\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{+\mathrm{\∞}}s(\mathrm{\τ},x)g(\mathrm{\τ}-t)e^{-j2\mathrm{\π}f\mathrm{\τ}}{e}^{-j2\mathrm{\π}kx}d\mathrm{\τ}dx,$

其中，g(τ)为时间窗函数。

4.根据权利要求3所述的多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法，其特征在于，所述椭圆极化率满足入下公式：

$\mathrm{\ρ}(t_0,f,k)=\frac{\left|\right|S(t_0,f,k)|-|S(t_0,-f,-k)\left|\right|}{\left|S(t_0,f,k)\right|+\left|S(t_0,-f,-k)\right|},$

其中，ρ(t₀,f,k)是关于原点对称的。

5.根据权利要求4所述的多分量地震数据的t-f-k域极化滤波方法，其特征在于，所述滤波函数满足如下公式：

其中，f_max为频率门限值，ρ_th为椭圆极化率滤波门限值。