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专利名称：压低系统性振幅变化的方法
技术领域：
本发明涉及地球物理勘探领域，特别是涉及处理地震数据的方法。
背景技术：
对地震数据的系统性污染，例如源于数据获取努力欠佳的系统性污染，能把自己表现为信号振幅的变化和表现为残余噪声振幅的变化。这两种形式的污染横向上与它们的来源相关，最普通的来源是获取系统的几何布局。对于放炮几何布局(shooting geometry)造成的人为结果，它们被称作获取脚印(acquisition footprint)或印记。当前的算法使用各种技术来减小获取脚印。在Morse，P.F.和Hildebramdt，G.F.(1989)的“借助叠加阵列压低地滚波”(Geophysics，54，No.3，pp290-301)中公开的一种途径通过校正振幅来解决信号变化问题，例如在地震处理中创建一个均一的叠加算子。然而，如Hampson(1994)在“波场样本和相干噪声衰减之间的关系”(欧洲地球物理学家和工程师协会第56届年会，摘要集，文章H054)中指出的那样，处理过程中形成的阵列能降低分辨力，所以更好的办法是以适当的方式获取数据，但这增大获取成本。Ronen(1994)在“处置不规则几何布局等值化DMO及其他”(勘探地球物理学会第64届年会扩展摘要，pp1545-1548)中的解决方案是使用特殊的DMO算法均匀地振幅变化。
Meunier，J.和Belissent，M.(1992)在“降低三维几何分布产生的人为结果”(第6届委内瑞拉地球物理大会摘要，pp388-394)中提出的途径依赖于污染的周期性。这一组中的算法在更适当的域中操作，如波数(K)域或最通用的频率—波数(FK)域，例如，Necati Gulunay的“去掉获取几何部局脚印”(勘探地球物理学会第69届年会扩展摘要，pp637-640)。然而，在FK域中操作的算法有一个缺点，即去掉印记只对有单一的和不变的取向或倾斜的事件才有效。

发明内容
处理地震数据以从地震数据中去掉畸变的一种方法包含对分解后的地震数据变换分量应用一个酉变换，以得到修正的变换分量。修正的变换分量被滤波，滤波后的数据被反演以得到时间—距离(T-X)或深度—距离(Z-X)地震数据。


通过参考下文的详细描述和附图，本发明及其优点将被更好地理解。
附图中图1A显示时间—距离域中的示意地震剖面；图1B显示图1A数据到F-K域的付立叶变换；图2A显示以欠佳的获取参数获取的时间—距离域示意地震剖面；图2B显示图2A数据到F-K域的付立叶变换；图3显示本发明处理技术的流程图；图4显示根据图3流程图的数据流示意图；图5显示以无畸变地震数据产生的合成地震剖面；图6显示以被畸变的地震数据产生的合成地震剖面；图7显示以标准的先有技术应用对图6的地震数据滤波后产生的合成地震剖面；图8显示对图6的地震数据应用本发明后产生的合成地震剖面。
尽管将结合优选实施例描述本发明，但就该理解，本发明不限于此。相反，它要覆盖可能落入由所附权利要求定义的本发明精神和范围的所有替代物、修改和等效物。
具体实施例方式
本发明是一种压低可能由获取特性(Signature)造成的系统性振幅变化或其他人为信号的方法，它克服了当前方法的上述缺陷。基于下文的详细描述，本发明的其他优点对于本领域技术人员将会显而易见。至于下文的详细描述是针对本发明的特定实施例或特定用途，但这只是作为举例说明，不能被认为是对本发明范围的限定。
本发明的目的是提供一个不依赖于地震数据中的结构信息的解决方案，即该算法不应需要遭侵害的反射的先验信息。该方法通过使用反射事件的重复性来解决它们的振幅变化问题，并以不依赖于倾角的方式完成这件事。然而，该方法对于去掉残余噪声印记不那么有效。
该方法对相位变化也不那么有效。如果可能的话，相位变化应以确定性的或自适应的方式来去掉。例如，在海上拖缆深度变化的情况中，能使用沿拖缆各位置处记录到的实际深度确定性地去掉相应的相位差。
使用由一个简单模型得到的合成数据能适当地描述该方法。将在过程的各个阶段展现这些合成数据，以解释和以图说明本发明的方法。
该优选实施例使用付立叶变换，它是具有对这一方法应用有利的一些性质的酉变换。然而，也可使用许多其他的酉变换。酉变换是形如A’＝UAU*的变换，这里U*代表代表一个共轭算子(即，它是一个矩阵的转置，该矩阵中的每个元素被其余子式所代替)。其他酉变换的例子在本领域是公知的。本发明的另一个实施例不是使用付立叶变换把地震数据变换到变换域，而是使用Haar变换。本发明的又一个实施例使用Haademard变换。这些变换是本领域有经验的人们都会知道的酉变换。本发明的又一个实施例使用小波变换。小波变换与Haar变换有同样的结构，但如YvesMeyer说明的那样，小波变换还有一个额外的性质，即相应的展开是可以逐项微分的，如果地震波形道是光滑的话。利用这些酉变换中的任何一个，可以有效地进行变换、滤波和压低不希望的人为信号。
图1A显示时间-距离域(T-X域)中的示意地震剖面，代表穿过地球的垂直切片。为简化该示意图示，未画出地震波形。一个地震剖面包含大量依赖于时间(T)的波形道，被一个挨一个地沿水平(X)方向排列。该地震剖面含有来自一个水平地震反射体7的响应、来自倾斜反射体8的响应以及来自地球表面的散射障碍体9的响应。
为了说明，数据首先从T-X域变换到F-K域，例如通过使用付立叶变换算法。这些数据付立叶变换到F-K域产生的结果如图1B中所示。这里，来自水平反射表面的能量被垂直投射到K＝0轴10，而来自倾斜表面的能量被投射到与K＝0轴成一夹角的线11上。来自地震散射体的能量投射为与K＝0轴成另一夹角的线12。这种情况说明把数据变换到F-K域的好处之一；尽管在T-X域中散射体干扰所希望的反射，但在F-K域中，如果能避免假频的话，则存在完全的分离。不希望的能量能从F-K域中切除掉，然后能执行逆变换，从而恢复没有干扰能量的原始数据。
现在让我们假定使用减少的获取努力产生欠佳数据集，由此激发出这同一个剖面。于是，其响应看来如同图2A中所示剖面。这些振幅被以系统方式5横向调制，如同在数据获取过程中被例如太粗糙的“逐点前进步长(roll along step)”所致。如本领域有经验的人们所知，“逐点前进步长”是指从一个震源位置到下一个震源位置的距离。在这个示意性举例中，变化被简化以显示一个矩形类调制。在变换到F-K域之后的数据示于图2B中。在这一情况中，三个事件的干扰存在于F-K域中，甚至比在原来的时间—距离域中还要差。具体地说，现在水平事件不仅将其能量投射到主线10上，而且还投射到若干个重复线上，图中只显示其中的两个重复20和30。倾斜反射体将其能量投射到线11、21和31上，而散射体映射到线12、22和32上。对于倾斜事件和散射，还是存在更多的再发生，但只显示两个重复。当把图2B与图1B比较时，能得出如下结论污染已使再发生事件20、21、22、30、31和32与投射到线10、11和12上的未被污染的主能量交叉。在那些交叉点上，属于污染的重复能量不能与所希望的能量分开。在实践中，交叉能位于F-K域中的任何地方，因为地震反射体能有从-90度到+90度范围的所有可能倾斜。所以，在标准的F-K域中，如果不是同时也去掉属于所希望事件的能量的话，则去掉属于散射体12、22和32的能量是不现实的。要孤立和去掉属于系统性污染的能量，即在波数域(沿K方向)重复的所有能量，也是不可能的。这是因为重复的能量干扰主能量10、11和12。
本发明利用标准的快速付立叶变换以及其他方法将数据从时间域变换到频率域和从距离域变换到波数域。本发明还对复付立叶变换后的数据采用数据分解和重构技术。
本发明的前向过程称作前向修正的F-K变换，而反向过程称作反向修正的F-K变换。修正的F-K变换过程使能孤立与系统性污染关联的能量。
本发明处理技术的优选实施例使用修正的前向F-K变换、压低系统性污染和反向修正的F-K变换将数据转换回到原来的T-X域。该过程示于图3和图4。图3中的流程图显示一套处理步骤，而图4补充显示通过这些过程的数据流。图4的数据板，即示意性显示的输入板39和输出板60，与图2a中显示的响应关联。
图3和图4中显示的前向修正的F-K变换首先使用垂直酉变换，即一维前向付立叶变换或垂直FFT40，以把输入数据从T-X域转换到F-K域。这一变换也称作垂直前向变换，因为它沿着时间轴起作用，而时间轴在标准的地震剖面上是垂直显示的。在前向付立叶变换中，数据被从实数转换成复数，在图4中显示为具有实部41和虚部42。使用下列公式将复数据分解(43)为振幅和相位分量A=Re2+Im2-----(1)]]>φ=tan-1(ImRe)----(2)]]>在公式(1)和(2)中，‘A’是振幅，‘φ’是相位，‘Re’是复数据的实部，‘Im’是复数据的虚部。以与付立叶变换相似的方式，其他酉变换有与特定变换的基函数对应的分解。
参考图4，振幅分量44是输入波形道的振幅谱。这一振幅谱含有不希望的污染，所以被用于进一步变换。相位分量45通常没有受到系统性污染的影响或只受轻微影响，被存储供其后在反演序列中用于数据重构。
该过程中的下一阶段是振幅分量从F-X域到F-K域的正向付立叶变换(46)。因为这一酉变换是沿X方向进行的，故称作水平变换，在该优选实施例中还称作水平前向付立叶变换。由于被剥掉了相位属性，这些数据失掉了它们的倾斜关联(dip association)，从而使所有事件成为虚拟水平。然而，该过程是完全可逆的，即振幅数据能与保存的相位数据45组合以恢复原始输入数据。
现在，图4中所示地震剖面已被变换到修正的F-K域，并再次包括实部47和虚部48。在实部47和虚部48二者中，所希望的响应49与源自污染的不希望的重复50分开了。因为所有倾斜事件现在的表现如同它们是水平的，所以它们全都投射到K＝0轴上，而且所有污染能量完全分离地投射到具有离散K值的平行线50上。
当适当获取的数据的地动振幅谱(即F-X变换)在X方向没有显著变化时，在本发明中描述的过程工作得很好。例如，当波形道含有许多反射随时间T随机分布时就能满足这一条件。于是，相应的波形道频谱是宽和平坦的(也称作白谱)。假定记录的时间窗足够长。作为一级近似，地动谱是白的。然而，一般地说，即使其反射的分布不那么理想，横向振幅连续这个条件也足以能够得到满足。
当处理系统性污染时，这构成F-X空间中的主要横向变化。在获取印记的情况中，作为现场逐点前进(roll along)过程的结果，振幅周期性变化。所以，相关的能量将集中在在修正的F-K域中的常数基本波数及其谐波值50。相关的关键条件是在F-X域中数据的相位值被置为零。这还造成包括系统性污染在内的所有事件的能量对称地位于K＝0轴附近。
在这一阶段，能得出如下结论修正的变换方法和标准的F-K变换方法有两个基本差别。首先，在应用前向修正的变换得到修正变换过的地震数据之后，所有事件被剥掉了与它们关联的倾斜信息；所有事件变为虚拟水平的，而且它们的能量投射到K＝0轴上。其次，在前向修正的F-K变换之后，污染投射到对称位于K＝0附近的常数K值处。
作为前向修正的F-K变换的结果，被完全孤立的污染与所希望的能量分开投射，并能简单地通过删除所有相应的K值(51)来去掉。压低步骤51产生处理后的复数据，有实部52和虚部53，其能量主要在K＝0轴上。
其后的处理序列使数据通过一个反向修正的F-K变换。反向修正的F-K变换使用从F-K空间到F-X空间的逆付立叶变换(IFT)(54)，产生处理后的振幅分量55。反向修正的F-K变换进一步使用重构过程56将保存的相位数据45与处理过的振幅数据55组合。造成的复频谱包括一个实部57和一个虚部58。重构过程(‘合成’步骤)的公式是Re＝Acos(φ) (3)Im＝Asin(φ) (4)在反向修正的F-K变换中的最后步骤涉及从重构的F-X谱(即反向合成的数据)到原来T-X域60的逆付立叶变换59。过程的结果60是存在于输入39上的系统性污染已被压低或消除。
本发明不限于应用在时间——距离阵列或地震时间剖面，而是它可应用于垂直深度—距离阵列或深度剖面，那里反射时间T已被转换成深度Z，例如使用深度迁移技术。在那种情况中，该过程保持完全相同，唯独垂直向前变换是从深度域(Z域)转换成垂直波数域(Kz域)而反向垂直变换将数据从垂直波数域转换回到深度域。
这里公开的实施例的应用示于图5至图8中的合成T-X地震数据。在这些图中，垂直轴时间参照是以样本数来描述，而水平轴由任意波形道号来描述。
图5显示的合成数据集类似于图1A的合成数据。图5显示在时间—距离域(T-X域)中的合成地震剖面，代表穿过地球的一个垂直切片。一个地震剖面含有大量依赖于时间的波形道，一个挨一个地沿水平方向排列。该地震剖面含有来自水平地震反射体7’的响应、来自倾斜反射体8’的响应以及来自由于地面散射障碍造成的反射体9’的响应。图5代表没有由获取参数引入畸变的地震反射体响应。
图6显示与图5类似的合成数据，只是输入数据被畸变，类似于图2A的示例合成数据，这里不均一的源获取努力造成畸变的输入数据集。图6显示一个时间-距离域(T-X域)中的合成地震剖面，代表穿过地球的一个垂直切片。该地震剖面含有来自水平反射体7’的响应、来自倾斜反射体8’的响应以及来自地球表面的散射障碍的不希望的响应9’。图6代表有由获取参数引入的畸变的地震反射体响应。
图6输入的合成数据是由仿真的逐点前进步长源努力系统性污染的，该步长等于图5、图6、图7和图8中由T8所示8个波形道之间的距离。图6地震数据板显示代表图4中的输入数据39。在FX域数据的振幅分量中显而易见由这一周期性调制造成的畸变。在分解(图3和图4中的43)之后，数据的相位分量被存储供其后根据本发明的方法对振幅分量滤波之后再使用。与此同时，FX域数据的相位分量将不包含系统性污染。
在使用修正的正的FK变换将图6的数据变换到FK域之后，系统性污染将投射为FK空间中的垂直线。然后，这系统性污染将由一个对应于该周期性的K滤波器压低或消除。
为了比较，图7显示先有技术以标准FK变换进行的滤波方法对图6的畸变数据的应用，这是不均一的源获取努力已造成畸变的输入数据集。图7显示时间—距离域(T-X域)中的一个合成地震剖面，代表穿过地球的一个垂直切片。该地震剖面包含来自水平地震反射体7’的滤波后的地震响应。标准的先有技术滤波已去掉了水平地震反射体7’的畸变后的数据集响应，造成穿过地震剖面的均一反射体响应的所希望的横向连续反射振幅序列。然而，非水平反射体的响应，即来自倾斜反射体8’和地球表面散射反射体9’的响应，保持不变。
图8显示以本发明的修正FK变换进行的滤波对图6的畸变数据的应用，这里不均一的源获取努力已造成畸变的输入数据集。图8显示时间—时间域(T-X域)中的一个地震剖面，代表应用本发明后的一个穿过地球的垂直切片。图8对应于最终数据板60，它代表通过图流程图中所示序列处理后的数据。图8的地震剖面含有来自水平地震反射体7’的滤波后的地震响应，这里标准的先有技术滤波已去掉了畸变的数据集响应，造成穿过地震剖面的均一的反射体响应。非水平反射体，即来自倾斜反射体8’和地球表面散射反射体9’的响应，也已经被校正了畸变。与先有技术的方法相反，该校正也造成了地震剖面倾斜反射体的均一反射体响应。
概括根据图3的本发明优选实施例，通过在FK域中对地震数据振幅分量应用一个K滤波器，地震数据能被校正由获取参数引入的周期性畸变。如图3中所示，这是通过对有周期性畸变的T-X地震输入数据应用垂直FFT(40)来实现的。所造成的F-X数据被分解(43)为振幅分量和相位响应分量。相位响应分量被“保存”(43至56)，用于其后要进行的反演过程。水平FFT46应用于F-X数据的振幅分量以得到F-K数据的振幅分量。因为这一变换是沿X方向进行的，所以这里也称作水平向前付立叶变换。以要压低或消除的能量周期为依据的一个K滤波器应用于(51)这一F-K数据。例如，该K滤波器可以是一个陷波滤波器或任何其他适当的滤波器。
滤波之后数据被反演(54、56和59)。第一个反演是水平FFT54，这里得到一个振幅分量，以与分解步骤43得到的相位响应分量合成(56)。然后，合成步骤56的反演输出成为垂直IFT59的输入，由此得到一个T-X地震剖面，其数据已被滤波从而去掉了畸变。
再次概括根据图4的数据流程图公开说明的本发明的优选实施例通过对修正的FK域数据应用一个K滤波器，T-X地震数据可被校正由获取参数引入的周期性畸变。在该优选实施例中，一个垂直FFT40应用于T-X输入地震数据39，造成实响应41和虚响应42。使用上述公式1和2。这些响应被分解(43)为振幅响应44和相位响应45。相位响应分量被“保存”(45至46)供其后进行的反演过程使用。一个水平FFT46应用于F-X数据的振幅分量，从而得到振幅响应44的实数据响应47和虚响应48。因为这一变换46是沿X方向进行的，所以这里也称作水平向前付立叶变换。以要压低或消除的能量周期为依据的一个K滤波器应用于(51)修正的F-K数据47和48。例如，该K滤波器可以是一个陷波滤波器或任何其他适当的滤波器。应用滤波器之后的数据是修正FK数据的实响应52和虚响应53。
滤波之后，数据被反演回到T-X数据。第一个反演是水平FFT54，这里得到一个振幅分量55，以与分解步骤43得到的相位响应分量45合成。然后，合成步骤56的反演输出57、58成为垂直IFT59的输入，由此得到一个T-X地震剖面60，所造成的数据已被滤波从而去掉了畸变。图8是以本发明处理后的T-X数据举例。
本领域技术人员将会理解，这里描述的压低系统性振幅变化的方法可在任何类型数据上实践，包括但不限于诸如地震数据和势场数据等地球物理数据。再有，应该理解，本发明不是要过度地限定于为说明目的已提出的前述内容。对于本领域技术人员，显然有各种修改和替代物不脱离如所附权利要求中定义的本发明的范围。
权利要求
1.一种处理地震数据的方法，包含(a)对分解后的地震数据应用一种水平酉变换，以给出变换后第一分量和变换后第二分量，以及(2)对变换后的第一分量和第二分量中的至少一个进行滤波，该滤波不依赖于变换后的第一分量和第二分量中的另一个。
2.权利要求1的方法，其中所述水平酉变换包含付立叶变换。
3.权利要求1的方法，其中所述分解后的地震数据是在频率—空间域中。
4.权利要求1的方法，其中所述滤波进一步包含应用一滤波器以在频率—波数域中形成过滤后的分量数据。
5.权利要求1的方法，其中所述滤波进一步包含应用一个逆变换形成逆变换后的数据，并将所述逆变换后的数据与变换后的第一和第二分量中的另一个分量合成，从而形成逆合成数据。
6.权利要求5的方法，进一步包含对所述逆合成数据应用一个逆变换以形成T-X数据。
7.一种处理地震数据的方法，包含(a)对分解后的变换后地震数据的一个分量应用水平酉变换，该变换不依赖于所述分解后的变换后地震数据的至少一个其它分量，以得到修正的变换后地震数据；以及(b)对所述修正的变换后地震数据进行滤波。
8.权利要求7的方法，进一步包含反演所述滤波后的修正的变换后地震数据，以得到T-X地震数据。
9.权利要求7的方法，其中所述滤波进一步包含应用一个逆酉变换，以给出反演后的修正的变换后地震数据。
10.权利要求7的方法，进一步包含对所述滤波后的修正的变换后地震数据应用一个逆水平酉变换以形成逆滤波后分量，并将所述逆滤波后分量数据与分解后的变换数据的所述至少一个其它分量合成，从而形成合成变换数据。
11.权利要求10的方法，进一步包含对合成变换数据应用一个逆变换以形成T-X地震数据。
12.一种处理地震数据的方法，包含(a)对地震数据应用一个垂直酉变换以给出变换后第一分量和变换后第二分量；(b)对所述变换后第一分量和变换后第二分量应用一个水平酉变换；以及(c)对变换后第一分量和第二分量中的至少一个进行滤波，该滤波不依赖于变换后第一分量和第二分量中的另一个。
13.权利要求12的方法，其中垂直酉变换包含付立叶变换。
14.权利要求13的方法，其中(i)所述地震数据是在时间—空间域中，(ii)应用所述付立叶变换进一步包含将所述数据变换到频率—空间域，(iii)所述变换后第一分量包含频率—空间域中的振幅，以及(iv)应用所述水平酉变换进一步包含对所述变换后第一分量应用一付立叶变换以给出频率—波数域中的第三分量。
15.权利要求12的方法，其中所述滤波进一步包含应用一个K滤波器以形成频率—波数域中的滤波后的分量数据。
16.权利要求15的方法，进一步包含对所述滤波后的分量数据应用一个逆水平变换，以形成逆水平变换数据，并将所述逆水平变换数据与变换后第一分量和第二分量中的另一个合成以形成逆合成数据。
17.权利要求16的方法，其中逆合成数据被逆变换以形成T-X数据。
18.一种处理地震数据的方法，包含(a)对分解后的地震数据振幅分量应用一个水平酉变换以得到修正的酉变换数据；(b)对所述修正的酉变换数据进行滤波；以及(c)反演所述修正的酉变换数据以得到T-X地震数据。
19.权利要求18的方法，其中反演所述修正的酉变换数据进一步包含应用下列变换中的至少一个i)逆水平酉变换，和ii)逆垂直酉变换。
20.权利要求18的方法，其中反演所述修正的酉变换数据进一步包含对所述修正的酉变换数据应用一个逆水平酉变换以得到逆变换后的修正数据，并将所述逆变换后的修正数据与地震数据的分解后的相位分量合成以形成T-X地震数据。
全文摘要
通过对修正的酉变换数据进行滤波纠正地震数据中由获取参数引入的周期性畸变的一种方法。一个垂直变换应用于地震数据以得到频率—空间地震数据。这些数据被分解成振幅分量和相位响应分量。相位响应分量被保存供反演过程使用。一个水平变换应用于该F－X数据的振幅分量以得到修正的变换数据。因为这一变换是沿X方向进行的，所以这里也称作水平向前付立叶变换。基于要压低或消除的能量周期的一个K滤波器应用于这个F－K数据。然后，这些数据被反演以得到其畸变被压低或消除的T－X数据。
文档编号G01V1/00GK1646940SQ03804108
公开日2005年7月27日 申请日期2003年4月23日 优先权日2002年4月23日
发明者罗博尔·J·德库克 申请人:维斯特恩格科地震控股有限公司