本文關鍵詞：稀疏變換反褶積和高精度子波提取方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著地震勘探程度的不斷深入，目前構造簡單的油氣藏已經(jīng)勘探完畢，利用分辨率較低的地震資料，已經(jīng)很難發(fā)現(xiàn)地質(zhì)構造復雜、規(guī)模較小以及埋藏較深的隱蔽油氣藏。迫切需要提高地震資料的分辨率，通過高分辨率地震資料能有效地進行層位標定、識別小構造或斷層等。因此，本文研究了提高地震縱向分辨率的反褶積方法以及針對子波提取的限制條件研究了基于高階統(tǒng)計的子波提取方法。 論文首先對反褶積方法以及子波提取方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了總結(jié)，并分析了這些方法存在的一些缺點。反褶積方法作為提高地震縱向分辨率的主要方法之一，傳統(tǒng)的方法主要有最小平方法（Least Square Deconvolution）、脈沖反褶積（Spike Deconvolution）、預測反褶積（Predictive Deconvolution）、同態(tài)反褶積（Homomorphic Deconvolution）以及稀疏脈沖反褶積（Sparse SpikeDeconvolution）等，這些方法都必須在某種假設條件才能使用，而且它們受噪音的干擾較大，在增強有效信號的同時使得噪音也增強了。常規(guī)反褶積法多是以單道循環(huán)的方式進行處理，破壞了地震剖面同相軸的連續(xù)性。為此，論文在分析了多尺度變換的特性后，提出利用Curvelet變換來表示地震的反射信號，該方法不需要假設反射信號是稀疏的，通過利用稀疏的Curvelet系數(shù)來表達反射信號的稀疏性，而且利用多維空間變換，以多維反褶積的方式代替了傳統(tǒng)單道反褶積方式，理論上保持了地震反射信號的連續(xù)性。 在此基礎之上，我們將反褶積問題歸結(jié)為一個l1范數(shù)最優(yōu)化問題，并介紹了該問題的求解方法，最后選取軟閾值迭代（IST）算法來進行計算。論文利用了理論數(shù)據(jù)分析了基于Curvelet變換反褶積方法的分辨能力，發(fā)現(xiàn)該方法在噪音干擾較弱時能準確計算出大于8ms的地層厚度，，在噪音干擾較大時也能取得令人滿意的效果，對于小于8ms的地層厚度，該方法計算的結(jié)果略小于地層真實厚度，總體效果要優(yōu)于地震視厚度。除此之外，論文還利用理論數(shù)據(jù)分析了基于Curvelet變換反褶積方法保持同相軸連續(xù)性能力以及對噪音的敏感性，并與傳統(tǒng)的稀疏脈沖反褶積方法進行了對比，結(jié)果表明基于Curvelet變換反褶積能有效地保持同相軸的連續(xù)性，并且提高分辨率的同時壓制了噪音。最后，論文利用了實際地震數(shù)據(jù)對基于Curvelet變換反褶積方法的有效性進行了驗證。 論文針對軟閾值迭代（IST）算法計算參數(shù)選擇問題，做了理論數(shù)據(jù)試驗，給出了一個選擇計算參數(shù)的參考原則，即：在選擇迭代次數(shù)時，如果迭代次數(shù)較少，剖面的分辨率會比較低，增加迭代次數(shù)可改善，但會增加計算時間，當?shù)螖?shù)到達一定值后，剖面的分辨率從也不會再提高；在選擇閾值時，可根據(jù)數(shù)據(jù)的噪音的強弱來設定相應的閾值，噪音較強時就設定保留較少的Curvelet系數(shù)，噪音較弱時可設定保留較多的Curvelet系數(shù)。 地震反褶積的目的是壓縮地震子波，如果我們能夠準確地提取子波，那么就能更好地消除子波的影響提高地震分辨率，傳統(tǒng)的方法是通過假設子波最小相位和反射系數(shù)是白噪序列，以地震道自相關代替子波自相關求得反褶積算子，但這是不準確的，或者在復賽譜域?qū)ψ硬ê头瓷湎禂?shù)進行分離。隨著高階統(tǒng)計量在地震數(shù)據(jù)處理中的廣泛應用，利用高階統(tǒng)計量來提取地震子波的方法得到了較大的發(fā)展。利用高階統(tǒng)計量可分別從時間域和頻率域來提取子波，本文主要研究了基于高階統(tǒng)計的復賽譜子波提取方法，重點介紹了復倒雙譜以及復倒三譜的提取原理。首先，將子波分解為最小相位和最大相位分量后，然后利用地震道信號的高階累積量與子波高階累積量在復賽譜域的關系，建立一個方程組，分別計算出子波的最小相位和最大相位分量，進而可求得子波。該方法不需要子波最小相位的假設，可提取任意相位的子波，從而擺脫了子波最小相位的限制條件。論文還討論了高斯噪音對于復倒雙譜以及復倒三譜子波提取方法的影響，理論實驗表明，由于高斯噪音的高階累積量恒為零，該方法可抑制任何強度的高斯噪音。 考慮到子波在傳播過程中會不斷衰減，在一定時間段內(nèi)，子波作用是不一樣的，因此，需要對地震數(shù)據(jù)進行分段提取子波。這就要求子波提取方法在數(shù)據(jù)量較少時也能準確的提取出子波。論文提出了采用平滑窗函數(shù)來改善高階累積量的估計，并討論了數(shù)據(jù)長度對子波估計的影響。 最后，論文結(jié)合兩種方法，對實際數(shù)據(jù)進行了處理，驗證了兩種方法的有效性。
【關鍵詞】：反褶積 子波提取 分辨率 信噪比
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：P631.4
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 論文研究的背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 反褶積方法研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 地震子波提取方法研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 論文研究內(nèi)容、創(chuàng)新點以及結(jié)構17-19
• 1.3.1 論文的研究內(nèi)容及創(chuàng)新點17-18
• 1.3.2 論文的結(jié)構18-19
• 第2章 反褶積方法原理概述19-28
• 2.1 地震記錄模型19-20
• 2.2 反褶積基本原理20-21
• 2.3 常用反褶積方法21-28
• 2.3.1 最小平方反褶積21-23
• 2.3.2 預測反褶積23-26
• 2.3.3 同態(tài)反褶積26-28
• 第3章 基于稀疏變換反褶積方法28-49
• 3.1 Curvelet 變換理論28-32
• 3.1.1 Curvelet 理論28-31
• 3.1.2 Curvelet 稀疏逼近原理31-32
• 3.2 基于稀疏變換反褶積原理32-33
• 3.3 l 1最優(yōu)化求解算法33-35
• 3.4 理論數(shù)據(jù)分析35-41
• 3.4.1 楔形模型實驗35-37
• 3.4.2 薄層模型及噪音敏感性試驗37-41
• 3.5 計算參數(shù)的影響41-44
• 3.5.1 迭代次數(shù)的影響41-43
• 3.5.2 閾值的影響43-44
• 3.6 實際數(shù)據(jù)分析44-48
• 3.7 小結(jié)48-49
• 第4章 高精度地震子波提取方法49-72
• 4.1 地震信號高階統(tǒng)計特性分析49-52
• 4.1.1 高階累積量以及高階譜定義49-50
• 4.1.2 地震信號高階統(tǒng)計特性50-52
• 4.2 混合相位地震子波分解52
• 4.3 復倒雙譜提取子波方法52-56
• 4.3.1 復倒雙譜提取子波原理52-55
• 4.3.2 復倒雙譜提取子波計算方法55-56
• 4.4 復倒三譜提取子波方法56-58
• 4.4.1 復倒三譜子波提取原理56-57
• 4.4.2 復倒三譜提取子波計算方法57-58
• 4.5 利用平滑窗改進高階累積量估計58-60
• 4.6 子波估計步驟60-63
• 4.6.1 復倒雙譜估計子波步驟60-62
• 4.6.2 復倒三譜估計子波步驟62-63
• 4.7 理論數(shù)據(jù)實驗63-68
• 4.7.1 合成理論數(shù)據(jù)63-64
• 4.7.2 子波估計實驗64-67
• 4.7.3 數(shù)據(jù)長度對子波估計的影響67-68
• 4.8 實際地震資料處理68-71
• 4.9 小結(jié)71-72
• 第5章 論文結(jié)論與展望72-74
• 參考文獻74-80
• 作者簡介及在攻讀學位期間取得的學術成果80-81
• 致謝81

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本文編號：301037