一种叠前地震资料非平稳盲反褶积方法及相关组件.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113341463A(43)申请公布日2021.09.03(21)申请号202110648641.8(22)申请日2021.06.10(71)申请人中国石油大学（北京）地址102299北京市昌平区府学路18号(72)发明人刘国昌李超王志勇宋欣悦时岚婷李景叶陈小宏(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227代理人丁曼曼(51)Int.Cl.G01V1/36(2006.01)G01V1/30(2006.01)权利要求书3页说明书11页附图5页(54)发明名称一种叠前地震资料非平稳盲反褶积方法及相关组件(57)摘要本申请公开了一种叠前地震资料非平稳盲反褶积方法及相关组件。该方法包括：获取叠前地震资料，并基于所述叠前地震资料通过扭曲映射预估得到每个CMP道集的叠前衰减函数；基于所述叠前衰减函数和叠后非平稳盲反褶积模型，确定出叠前非平稳盲反褶积模型；其中，所述叠后非平稳盲反褶积模型为基于托普利兹稀疏矩阵分解得到的模型；基于所述叠前地震资料，利用所述叠前非平稳盲反褶积模型通过反复迭代确定出反射系数和子波。由此利用叠前非平稳盲反褶积模型可以在没有任何先验信息的情况下准确地估计叠前反射系数和子波，并且通过引入衰减影响补偿了衰减引起的能量损失，有效提高了叠前资料的分辨率，有利于后续的反演和地质解释。CN113341463ACN113341463A权利要求书1/3页1.一种叠前地震资料非平稳盲反褶积方法，其特征在于，包括：获取叠前地震资料，并基于所述叠前地震资料通过扭曲映射预估得到每个CMP道集的叠前衰减函数；基于所述叠前衰减函数和叠后非平稳盲反褶积模型，确定出叠前非平稳盲反褶积模型；其中，所述叠后非平稳盲反褶积模型为基于托普利兹稀疏矩阵分解得到的模型；基于所述叠前地震资料，利用所述叠前非平稳盲反褶积模型通过反复迭代确定出反射系数和子波。2.根据权利要求1所述的叠前地震资料非平稳盲反褶积方法，其特征在于，所述基于所述叠前衰减函数和叠后非平稳盲反褶积模型，确定出叠前非平稳盲反褶积模型，包括：根据所述叠前衰减函数，将所述叠后非平稳盲反褶积模型扩展到叠前CMP道集以得到第一目标盲反褶积模型，并将所述第一目标盲反褶积模型作为所述叠前非平稳盲反褶积模型；其中，所述第一目标模型的目标函数为：其中，h表示地震记录，B表示衰减因子的时间域响应，w表示子波，r表示反射系数，||·||2表示L2范数，W为子波褶积矩阵的表达式、并且，表示除第k个对角线对应的元素外其余元素均为零的方阵，Regr(r)表示L1最小化问题、Regr(r)＝λ||r||1，λ为正则化参数，||·||1表示L1范数，Regw(W)表示fused‑lasso最小化问题，其中，β1、β2、β3为权重。3.根据权利要求1所述的叠前地震资料非平稳盲反褶积方法，其特征在于，所述基于所述叠前衰减函数和叠后非平稳盲反褶积模型，确定出叠前非平稳盲反褶积模型，包括：基于所述叠前衰减函数和所述叠后非平稳盲反褶积模型，利用滑动时间窗口算法生成针对单个窗口的第二目标盲反褶积模型；其中，所述第二目标盲反褶积模型包括反射系数求解模块和子波求解模块；将所述第二目标盲反褶积模型作为所述叠前非平稳盲反褶积模型。4.根据权利要求3所述的叠前地震资料非平稳盲反褶积方法，其特征在于，所述基于所述叠前地震资料，利用所述叠前非平稳盲反褶积模型通过反复迭代确定出反射系数和子波，包括：通过所述滑动时间窗口将所述叠前地震资料分割为多个子数据；利用所述叠前非平稳盲反褶积模型对每个时间窗口内的所述子数据进行并行处理，以利用所述反射系数求解模块和所述子波求解模块得到每个所述子数据对应的反射系数分量和子波分量；通过合并所述反射系数分量得到所述反射系数，并通过计算所述子波分量的平均值得到所述子波。5.根据权利要求4所述的叠前地震资料非平稳盲反褶积方法，其特征在于，所述利用所述反射系数求解模块和所述子波求解模块得到每个所述子数据对应的反射系数分量和子波分量，包括：2CN113341463A权利要求书2/3页利用所述反射系数求解模块得到每个时间窗口内的所述子数据的反射系数分量，并利用所述子波求解模块得到每个时间窗口内的所述子数据的子波分量；其中，所述反射系数求解模块的目标函数为：其中，h表示地震记录，B表示衰减因子的时间域响应，r表示反射系数，||·||2表示L2范数，W为子波褶积矩阵的表达式、并且，表示除第k个对角线对应的元素外其余元素均为零的方阵，Regr(r)表示L1最小化问题、Regr(r)＝λ||r||1，λ为正则化参数，||·||1表示L1范数，为以时间t和时移量τ为坐标的权矩阵，(i,j)表示的范围为(ti,tj)和(τi,τj)；所述子波求解模块的目