[发明专利]一种多次波组合自适应衰减方法有效

专利信息
申请号: 201610013446.7 申请日: 2016-01-11
公开(公告)号: CN105510976B 公开(公告)日: 2016-11-23
发明(设计)人: 宋鹏;谭军;张晓波;李金山;夏冬明;姜秀萍;赵波;李婧 申请(专利权)人: 中国海洋大学
主分类号: G01V1/36 分类号: G01V1/36
代理公司: 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 代理人: 李素红
地址: 266100 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 一种多次波组合自适应衰减方法,属于地震多次波衰减领域,具体步骤如下:首先以原始记录和由自由界面多次波预测方法(SRMP)得到的多次波记录作为初始记录,利用同相轴优化追踪技术和短时窗FK视速度滤波法提取和压制多次波同相轴,从而得到准一次波记录和准多次波记录;然后利用扩展的维纳滤波法进一步消除准一次波记录中的残余多次波,并从准多次波记录中还原出原损伤的一次波信息。该方法综合利用了基于同相轴优化追踪的多次波剔除方法和与扩展维纳滤波法各自的优势,其无论是对常见的双曲线型多次波还是其它类型多次波都可进行有效压制,并可最大限度地减少一次波的损伤。
搜索关键词: 一种 多次 组合 自适应 衰减 方法
【主权项】:
一种多次波组合自适应衰减方法,其特征在于它具体包括以下步骤:1)基于同相轴优化追踪的多次波匹配衰减过程,包括以下几步:(1)利用自由界面多次波预测方法得到多次波记录m(x,t),将其进行动校正和叠加处理,得到多次波叠加速度谱,相应的计算公式为<mrow><msub><mi>E</mi><mi>m</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>v</mi><mo>,</mo><mi>&tau;</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mo>|</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>n</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mi>m</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>n</mi></msub><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>=</mo><msqrt><mrow><msup><mi>&tau;</mi><mn>2</mn></msup><mo>+</mo><msubsup><mi>x</mi><mi>n</mi><mn>2</mn></msubsup><mo>/</mo><msup><mi>v</mi><mn>2</mn></msup></mrow></msqrt><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo></mrow>式中,n为道号,1≤n≤N;xn为第n道的偏移距,对Em(v,τ)进行适度平滑后,m(x,t)中叠加速度值v0、零偏移距时τ0的双曲线同相轴,将在谱Em(v,τ)上形成以(v00)为中心极值的团状结构能量;(2)应用等值线追踪方法求出谱Em(v,τ)上以(v00)为中心极值的团状结构能量的分布范围,并搜索出其极值点位置,然后根据该点的坐标(v00)拟合出时空域中的相应同相轴,即其所经各道的旅行时tn,表示为<mrow><msub><mi>t</mi><mi>n</mi></msub><mo>=</mo><msqrt><mrow><msup><msub><mi>&tau;</mi><mn>0</mn></msub><mn>2</mn></msup><mo>+</mo><msup><msub><mi>x</mi><mi>n</mi></msub><mn>2</mn></msup><mo>/</mo><msup><msub><mi>v</mi><mn>0</mn></msub><mn>2</mn></msup></mrow></msqrt></mrow>然后以原追踪的极值位置(v00)为中心创建原始记录d(x,t)的局部速度谱,在一定的速度与时间范围内扫描则可获得该同相轴的准确参量v′0与τ′0,从而实现多次波同相轴的优化追踪过程;(3)在得到各多次波同相轴所经地震道的旅行时tm后,利用短时窗FK视速度滤波法从原始记录d(x,t)和多次波记录m(x,t)中将其消除,得到去除多次波同相轴后的准一次波记录dp(x,t)与剩余多次波记录ml(x,t),而去除掉的多次波同相轴合成为准多次波记录dm(x,t)与双曲多次波记录mh(x,t);2)利用扩展的维纳滤波法针对准多次波记录dm(x,t)与准一次波记录dp(x,t)进行再次自适应衰减,以滤出准多次波记录dm(x,t)中的一次波信息,并进一步消除准一次波记录dp(x,t)中的残余多次波,相应的处理过程表示为p1(x,t)=ELSF[dm(x,t),mh(x,t)]p2(x,t)=ELSF[dp(x,t),ml(x,t)]其中,ELSF表示扩展最小平方滤波算子;p1(x,t)中包含的是由记录dm(x,t)中滤出的一次波信息;p2(x,t)为消除记录dp(x,t)中残余多次波的结果,最终衰减多次波后的记录如下式所示:p(x,t)=p1(x,t)+p2(x,t)式中,p(x,t)为组合自适应衰减的最终结果。
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