基于压缩感知的地震数据稀疏高斯束分解及其偏移方法研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
41704121
项目类别：
青年科学基金项目
资助金额：
25.0万
负责人：
白敏
依托单位：
长江大学
学科分类：
D0408.油气地球物理学
结题年份：
2020
批准年份：
2017
项目状态：
已结题
起止时间：
2018-01-01 至2020-12-31

项目参与者：
吴娟；陈世仲；赵祥；段浩杰；王宾；文哲；
关键词：
数据重建高斯束偏移高分辨率稀疏分解压缩感知

项目摘要

Aiming at the difficulties of imaging seismic data with low signal-to-noise ratio and weak energy in the deep section of complicate area, We propose the method of sparse Gaussian beam decomposition and migration of seismic data based on compressive sensing. First, Gaussian beams are formed by plane wave decomposition filter theory and we introduce the idea of compressive sensing in the process of sparse decomposition. We choose L1 norm constraint to obtain the optimal solution. In the process of Gaussian beam decomposition and reconstruction, noises are also suppressed. Secondly, we develop the method of direct migration of Gaussian beam by only select the contributive beams to stack in the imaging in order to take the advantage of sparse decomposition, therefore the amount of calculation should be reduced. In addition, we propose Gaussian beam migration to improve the resolution of migrate images in deep section, particularly beneath high-attenuation zones. Finally, we test the imaging results of seismic data with weak energy in deep section, noise and missing seismic traces, to form the Gaussian beam imaging technology in complex areas. The results of this project can provide effective technical support for subsequent inversion and interpretation, which has an important theory significance and the practical value as to the seismic exploration in complex area.

针对复杂探区中深层地震资料信噪比低、能量弱而难以准确成像的问题，拟采用基于压缩感知的稀疏高斯束分解及其偏移方法进行研究。首先，通过平面波分解滤波理论构建高斯束，在其稀疏分解过程中，引入压缩感知思想，采用L1范数约束，得到最优的解，同时通过分解、重建过程进行噪音压制；其次，充分利用稀疏分解的优势，对高斯束直接偏移，只选择对成像有贡献的束叠加，从而降低计算量；在此基础上，通过高斯束偏移对地震数据进行吸收衰减补偿，提高中深层介质，尤其是强吸收区域的成像分辨率；最后，数值试验测试深层弱能量、含噪音、缺失地震道记录的成像效果，形成针对复杂地区地震资料的高斯束成像技术，为后续的反演和解释提供有效的支撑。本项目的研究对于复杂地区地震勘探具有重要的理论意义和实际应用价值。

结项摘要

针对复杂探区中深层地震资料信噪比低、能量弱而难以准确成像的问题，项目采用基于压缩感知的稀疏高斯束分解及其偏移方法进行研究。首先，利用时间域高斯束具有位置、振幅、斜率、曲率和束宽等特征化的地震同相轴特点，基于压缩感知思想，通过平面波分解滤波理论实现了地震数据的稀疏高斯束分解；然后，研究了含噪声和缺失道的情况下，高斯束分解和偏移的效果，在高斯束重建和偏移过程中实现噪声的压制和缺失地震道的恢复；在此基础上，研究了衰减补偿的高斯束偏移方法，提高中深层介质，尤其是强吸收区域的成像分辨率；最后，创新提出最小二乘高斯束变换实现地震数据噪声吸收，并用于弱信号、低信噪比和缺失地震数据的实际资料测试。结果表明：1）高斯束可以用于地震数据分解与重建。由于时间域高斯束特有的性质，高斯束重建可以完成缺失地震道的插值计算，在恢复缺失地震道的同时，很好地保护有效信号；2）高斯束偏移也具有恢复一部分缺失地震数据的能力，这是其他偏移方法不具备的特点；3）创新提出了基于最小二乘高斯束变换的去噪方法，相对于传统的F-X反褶积方法，具有更好的去噪效果，去噪后信号的信噪比更高，残留噪声更少。通过以上研究形成了针对复杂地区地震资料的高斯束成像技术，有助于提高地震数据处理（包括去噪、插值和偏移成像）的精度，为后续的反演和解释提供有效的支撑，对复杂地区地震资料的高分辨率处理具有重要的理论意义和实际应用价值。