（地球探测与信息技术专业论文）基于大炮初至数据的层析成像算法研究.pdf

s t u d y o f t o m o g r a p h i ca l g o r i t h m b a s e do nf i r s tb r e a kd a t a at h e s i ss u b m i t t e df o rt h ed e g r e eo fm a s t e r c a n d i d a t e ：l ig u o l e i s u p e r v i s o r ：a s s o c i a t ep r o f s o n gj i a n g u o c o l l e g eo fg e o r e s o u r c e sa n di n f o r m a t i o n c h i n au n i v e r s i t yo fp e t r o l e u m ( e a s t c h i n a ) 关于学位论文的独创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在指导教师指导下独立进行研究工作所取得的 成果，论文中有关资料和数据是实事求是的。尽我所知，除文中已经加以标注和致谢外， 本论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得t l 国石油 大学( 华东) 或其它教育机构的学位或学历证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对 研究所做的任何贡献均已在论文中作出了明确的说明。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 学位论文作者签名：参因磊日期勘内年6 月 阳 学位论文使用授权书 本人完全同意中国石油大学( 华东) 有权使用本学位论文( 包括但不限于其印刷版 和电子版) ，使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关部f - j ( t ! i l 构) 送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许学位论文被查阅、借 阅和复印，将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，采刖影印、缩 印或其他复制手段保存学位论文。 保密学位论文在解密后的使用授权同上。 学位论文作者签名：翅盏 指导教师签名： 日期：2 d 白年月厂日 同期：如，拜石月厂r 摘要 本文工作围绕初至波层析成像展开，以地震波初至数据为输入，目的是获得近地表 速度模型。主要进行了地震资料初至波拾取方法、射线追踪正演算法改进、s i r t 层析 成像反演算法与约束方法的研究，并进行了层析成像软件研制，用模型和实际资料对方 法软件进行了的测试工作，取得良好效果。 本文研究总结了地震资料初至波拾取方法。总结了各种射线追踪的基本原理，为了 快速、准确的得到初至波层析成像所需的射线路径和初至时间，改进了多次回溯高精度 射线追踪方法。鉴于初至波层析成像对射线追踪方法计算速度和计算精度的要求，本文 采用了几种措施对本射线追踪算法和计算效率等方面进行了改进。改进后，本射线追踪 方法能满足计算精度和速度的要求，计算快速、准确，模型试算结果表明：该射线追踪 方法是一利，快速有效，计算精度高的初至波射线追踪方法，完全符合初至波层析成像的 要求。 在总结几种常用的反演方法原理基础上，选择s i r t 反演方法并编程实现。反演中 加入了松弛因子调节收敛速度，又采用多种合理有效的约束手段，这些约束包括速度区 间约束、慢度修正量大小约束、内部迭代次数约束、速度外推、速度平滑、层约束等等。 这些约束手段大大改善了s i r t 方法反演的精度和成像质量。理论数据和实际资料试算 表明，本反演方法可以很好的得到地下介质的速度模型。 本文对反演初始模型的建立方法也做了研究，实现了几种不同的初始模型建立方 法，针对掌握的工区资料和实际情况可以采用不同的初始模型建立方法，有利于提高反 演速度和j 靠性。在模型试算和实际资料应用中，反演数据处理和反演参数的选择有一 定的规律可循，本文对某些数据处理原则和参数的选取总结出些实用的规律。 算法相对成熟之后，又利用跨平台、可移植性好的c + + 图形界面应用程序框架q t 集成了算法程序，形成了一套包括数据加载、数据预处理、初始模型的建立、模型正演、 模型反演、质量控制和成果图绘制等模块的初至波层析反演数据处理流程，同时得到了 成型的软件系统。系统运行良好稳定，实际资料测试也取得了较好的效果。 关键词：射线追踪，层析成像，算法优化，反演约束，软件集成 s t u d yo ft o m o g r a p h i ca l g o r i t h m b a s e do i lf i r s tb r e a kd a t a l ig u o l e i ( g e o p h y s i c a lp r o s p e c t i n ga n di n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y ) d i r e c t e db yp r o f s o n gj i a n g u o a b s t r a c t a r o u n dt h ef i r s tb r e a kt o m o g r a p h y , i no r d e rt o g a i n t h ev e l o c i t ym o d e lo ft h e n e a r - s u r f a c e ，w eu e st h ef i r s tb r e a kd a t a t h i sp a p e rs t u d i e dt h ef i r s tb r e a kp i c k i n gm e t h o do f s e i s m i cd a t a ，i m p r o v e dt h er a yt r a c i n ga l g o r i t h m s ，a n dp u tc o n s t r a i n e dm e t h o d si ns i r t t o m o g r a p h yi n v e r s i o na l g o r i t h m ，a n dd e v e l o p e dt h et o m o g r a p h i ci m a g i n gs o f t w a r e u s i n g t h em o d e la n dr e a ld a t ao nt h es o f t w a r ea n dw eo b t a i ng o o dr e s u l t s f i r s t l y ，t h i sp a p e rs t u d i e sa n ds u m m a r i z e st h ef i r s tb r e a kp i c k i n go fs e i s m i cd a t am e t h o d s u m m a r i z e st h eb a s i cp r i n c i p l e so fr a yt r a c i n g ，i no r d e rt oq u i c k l ya n da c c u r a t e l yt og e tt h e f i r s tb r e a kr a yp a t ha n dt h ef i r s tb r e a kt i m e ，t h i sp a p e ri m p r o v e dt h em e t h o da b o u th i g h p r e c i s i o nf a s tr a yt r a c i n gw i t hm u l t i r e t r a c i n g v i e wo ft h ef i r s tb r e a kt o m o g r a p h ym e t h o d r e q u i r e st h es p e e da n da c c u r a c yo ft h er a yt r a c i n g ，t h i sp a p e ru s e ss e v e r a lm e a s u r e so nt h e r a yt r a c i n ga l g o r i t h ma n dc a l c u l a t i n ge f f i c i e n c yt oi m p r o v et h er a yt r a c i n gm e t h o d a f t e r i m p r o v e m e n t ，t h er a yt r a c i n gm e t h o dc a nm e e tt h er e q u i r e m e n t so fp r e c i s i o na n ds p e e dt o c a l c u l a t eq u i c k l ya n da c c u r a t e l y m o d e lt e s tr e s u l t sp r o v et h a t ：t h er a yt r a c i n gm e t h o di sa f a s ta n de f f e c t i v e ，h i g ha c c u r a c yf i r s tb r e a kr a yt r a c i n gm e t h o d ，f u l l yc o n s i s t e n tw i t ht h ef i r s t b r e a kt o m o g r a p h yr e q u i r e m e n t s b a s e do nt h ec o n c l u s i o no fs e v e r a lc o m m o np r i n c i p l e so ft h ei n v e r s i o nm e t h o d ，s e l e c t t h es i r ti n v e r s i o nm e t h o da n dp r o g r a m m e dw i t hc p r o g r a m m i n gl a n g u a g e a d di n v e r s i o n r e l a x a t i o nf a c t o rt oa d j u s tt h ec o n v e r g e n c er a t e ，a n da l s ou s i n gav a r i e t yo fr e a s o n a b l ea n d e f f e c t i v em e t h o d sf o rr e s t r a i n t t h e s ec o n s t r a i n t si n c l u d et h er a n g eo fv e l o c i t yr e s t r i c t i o n ， v e l o c i t ye x t r a p o l a t i n g ，v e l o c i t ys m o o t h i n g ，l a y e rc o n s t r a i n e da n ds oo n t h e s ec o n s t r a i n t s g r e a t l yi m p r o v e dt h ei n v e r s i o na c c u r a c ya n di m a g eq u a l i t yo ft h es i r tm e t h o dm e a n s m o d e la n da c t u a ld a t ac a l c u l a t i o ns h o w st h a tt h ei n v e r s i o nm e t h o di sa p p l i c a b l e i nt h i sp a p e lt h eb u i l d i n go fi n i t i a lm o d e li sr e s e a r c h e dt o o ，a n dg e t ss e v e r a lm e t h o d st o b u i l dd i f f e r e n ti n i t i a lm o d e l i n g i t sg o o df o rr a i s i n gt h ei n v e r s i o n ss p e e da n dr e l i a b i l i t y i n t h em o d e lt e s ta n dp r a c t i c a la p p l i c a t i o n ，t h e r ea r es o m er u l e sa b o u td a t ap r o c e s s i n ga n dt h e c h o i c eo fi n v e r s i o np a r a m e t e r st of o l l o w t h i sp a p e rs u m m a r i z e ss o m eo ft h e m f i n a l l y ，w ed e v e l o pt h et o m o g r a p h ys o f t w a r eu s i n gt h eq tp r o g r a m m i n gl a n g u a g e w e f o r m e daf l o wo ff i r s tb r e a ki n v e r s i o n ，i n c l u d i n gd a t al o a d i n g ，d a t ap r e p r o c e s s i n g ，b u i l d i n g t h ei n i t i a lm o d e l ，f o r w a r d ，i n v e r s i o n ，q c ，a n dd i s p l a y i n gt h em a p s t h es y s t e mi sr u n n i n g g o o da n ds t a b l e ，t h ep r a c t i c a la p p l i c a t i o na l s oa c h i e v e dg o o dr e s u l t s k e yw o r d ：r a yt r a c i n g ，t o m o g r a p h y , a l g o r i t h mo p t i m i z a t i o n ，c o n s t r a i n e di n v e r s i o n s o f t w a r ei n t e g r a t i o n ， 第一章前言 目录 l - l 选题的同的和意义l 1 2 困内外研究进展和现状2 1 3 主要研究内容及目标3 第二章初至波层析成像算法研究 5 2 1 初至拾取理论与方法。5 2 1 1 时窗能最比值法。5 2 1 2 瞬时强度比法。6 2 1 3 数宁图像处理技术初至拾取方法8 2 1 4 分形维算法拾取初伞。9 2 1 5 人j f ：神经网络方法拾取初至1 0 2 1 6 ，j 、结1l 2 2 射线追踪理论与方法1 l 2 2 1 地震波存介质巾传橘的基奉原理介绍。1 2 2 - 2 2 多次溯高精度快速射线追踪方法1 5 2 2 3 射线追踪算法的改进及优化2 l 2 2 4 模型试算2 4 2 2 5 小结2 7 2 3 层析反演方法及廊川2 8 2 3 1 层析成像的理论基础2 8 2 3 2 层析成像常用反演算法3l 2 3 3s i r t 反演方法的检验。3 3 2 3 4s i r t 方法的改进j 优化( 约束) 3 7 2 3 5 理论模型试算4 4 2 3 6 ，j 、! g 4 7 2 4 本章，j 、结4 8 第三章初至层析成像软件集成 4 9 3 1 软件功能简介4 9 3 2 理论模型测试流挫5 0 3 3 奉章小结5 7 第四章实际资料试处理 5 9 4 1k q h 地区实际资料数据反演5 9 4 2n f h x 实际资料数据反演。6 2 4 3 奉章小结6 5 第五章结论与建议6 7 参考文献 攻读硕士学位期间取得的学术成果 致谢 6 9 7 3 7 4 中国石油大学( 华东) 硕士学位论文 第一章前言 1 1 选题的目的和意义 地震层析成像就是利用地震数据来反演地下结构的物质属性，并逐层剖析绘制其图 像的技术。地震层析成像技术的主要目的是得到地球内部地层的精细结构，反演地下各 种相关的物性参数分布情况。而在地震勘探领域中主要用地震层析成像技术反演地下速 度模型等参数。地震层析成像技术能以图像的方式直观的清晰的显示地下物质结构的属 性，所以这种方法一产生就受到了极大的关注【1 】。 地震层析成像技术是学习并借鉴了医学上的c t 扫描的理论，用来详细调查地下物 性参数的技术。地震层析成像技术起源于2 0 世纪3 0 年代，该技术自从产生之后应用范 围越来越广泛，同时也取得了很多的重要成果。而初至波层析成像技术有良好的应用前 景，因为它实现过程中不必对低速带速度和厚度等做任何假设与限制，初至层析成像技 术也不需要分清初至波属于哪种类型( 是直达波、反射波、折射波以及哪一种类型的折 射波) ，就能得到地下不同深度的速度值，并且它的计算结果也基本符合低降速带并非 严格成层的实际地质情况。只要信息量允足就可以准确求出近地表的速度场分布。另外 本方法也易于推广到三维的情况。本文研究初至波层析成像输入是地震波初至数据和初 始速度模型，输出结果是地表速度模型，其目的丰要是用得到的速度模型做近地表调查 和计算静校正量使用，为方便测试和应用，本文还拟将算法利用可移植性好的q t 图形 界面系统集成为软件。 下面简要介绍一下地震层析成像的分类情况i 。地震层析成像按不同的分类方法有 不同的分类。按尺度可分为全球层析成像、区域层析成像和局部层析成像；按资料来源 可以分天然地震层析成像( 地震波能量来自天然地震) 和人工地震层析成像( 地震波能 量来自人工激发) ；按照所依据的理论基础分为基于射线方程的层析成像和基于波动方 程的层析成像。按照反演的物性参数可以分为地震波走时反演波速层析成像以及利用地 震波振幅衰减反演衰减系数的层析成像。本文基于人炮初至数据的层析成像属于局部层 析成像、人上地震层析成像、走时层析成像。地震波初至走时层析成像方法有其独特的 优点：，是走时数据具有较高的信噪比和精度；二是可以不用具体研究波的类型，不管 是直达波，回折波，折射波或者其他形式的波走时的规律都是相同的。而本文介绍的基 于大炮初至数据的层析成像，基于地震资料初至数据通过层析反演取得近地表的速度模 型，可以作为近地表调查的手段，亦可以利用近地表速度模型做静校正，应用前景十分 第一章前言 广泛。 一 初至波层析成像利用的资料是地震勘探中的初至波到达时间数据，初至数据质量的 好坏能直接影响到层析反演的质量，较差的初至资料对层析成像的成像精度有较大影 响，甚至影响到层析成像的正确性和合理性。因此地震资料初至拾取是做好初至波层析 成像的关键一环，本文有必要对初至拾取进行研究，以得到最佳的初至拾取资料，保证 层析反演结果的正确性及成像精度。初至拾取研究的意义不仅在于初至层析成像，其他 方面初至资料也有广泛的应用，本文不再赘述。 在地球物理勘探的理论当中，己知地下介质情况( 密度、速度等) 和场源，求某一 时刻地球物理场的分布情况，就是地球物理勘探的正演问题。反之，若已知地球物理场 的分布，求介质的分布情况就是地球物理勘探的反演问题。正演问题是反演问题的基础， 研究正演问题是为反演问题服务的，只有弄清楚正演问题，研究明白模型的止演规律， 建立正演模型，才能利用这些规律得到较为合理的反演模型。因此，只有在掌握了初至 波在复杂介质中的传播规律之后，才能更合理、更正确、更有效的利用初至波信息来解 决近地表层析成像问题；初至波射线追踪正演方法是研究地震波传播的有效工具之一， 也是地震初至波层析成像的关键。凶此，对地震初至波射线追踪正演方法进行研究也是 层析成像的重要一环。本文研究了初至波的射线追踪正演方法，目的是为初至波层析成 像提供准确的初至数据和正确射线路径的分布。 本文对初至层析成像的初至拾取部分进行研究，着重研究初至波层析成像的正反演 方法理论和改进措施，最终目的是编出一套成型的软件并实现应用。方法原理和对方法 原理的改进以实际资料应用效果好为目标。争取在原来研究的基础上提出改进措施，包 括改进射线追踪算法的计算精度和计算效率，改进反演方法，提出合理并且行之有效的 反演约束措施。除对算法进行研究之外，本文还将对反演初始模型的建立方法进行研究， 对于不同情况，不同先验信息的反演，本文有不同的初始模型的建立方法。在模型测试 和实际资料处理中本文选取多种典型的近地表模型进行试算，以期取得良好的效果。 初至波层析成像有良好应用前景，初至波层析成像结果可以做近地表调查，也能指 导野外施工，确定井位，还能做静校正量的计算，因此，本文的研究不光有理论价值还 有有实际的应用价值。本文研究对于指导野外施工和静校正量的计算等方面有重要意 义。 1 2 国内外研究进展和现状 地震层析成像技术起源于2 0 世纪3 0 年代，层析成像( c t ) ，是一种利用在探测目标 2 中国石油大学( 华东) 硕：l 学位论文 表面观测到的信号来求取目标内部信息的反演方法，最早应用于医学领域( 医学c t 扫 描) 。地震领域的层析成像是利用地震波在不同方向投射和接收的波场信息，对地下介 质内部精细结构( 例如速度、衰减系数、反射系数等的分布) 进行成像的- - i 1 技术。地球 物理层析成像( c o m p u t e r i z e dg e o p h y s i c a lt o m o g r a p h y ) 一词第一次出现在d i n e s 和l y t l e 的文章中f 2 1 。地震层析成像的研究自上世纪7 0 年代开始，以井间速度结构调查为目的的 层析成像在地学界初露头角。8 0 年代，震层析成像的理论、方法和技术得到了广泛的研 究和应用，也取得了很多令人瞩目的成果。 2 0 世纪至今，地球物理学家通过层析成像技术获得了许多对地球科学产生深远影响 的重要发现，如以美同哈佛大学和加州理工学院所做的全球三维层析成像，首次提供了 地球内部的三维结构影像图。再如用层析成像方法人们发现非洲超级地幔丰均起源于核 幔边界。在大洋洋脊、板块消减带、克拉通地区等地方层析成像技术都有大量的应用成 果。无论是能源和矿产资源勘探，还是地球内部结构及地球动力学研究，地震层析成像 技术都是重要的技术之一i l j 。 近年来，地震层析成像技术在火山活动、孕震机制、板块动力学，地幔对流等等领 域的研究当中都取得了许多重要成果6 1 。 日前，在地震勘探领域，国内外关于地震层析成像方法的研究也取得了丰硕的成果 1 4 9 1 。在国外有地面二维、三维资料透射波层析，直射线反射波加透射波层析，地面地震 反射波层析，地面地震折射波层析，井间透射波层析，v s p 层析，地面力w v s p 层析及各 向异性介质的层析成像方法。在国内方面，各种层析成像方法的研究也取得了很大的成 就和进步，主要表现在透射波层析，反射波层析，折射波层析，井间层析，多波联合层 析，转换波层析，初至波层析等层析成像方法研究和探索卜【1 7 】【4 9 】。 在地震勘探领域中，地震走时层析成像技术也逐渐由理论研究阶段进入了地球物理 勘探的实际应用阶段。通过对近地表模型的层析成像，这些方法主要包括初至波层析成 像和折射波层析成像等，这些方法状得的近地表速度模型真实可靠，计算静校正量之后 能明显改善剖而质量。在许多大型构造探查中，如洋中脊张裂断层、板块隐伏挤压带一 级油气藏构造等，地震层析成像也发挥出它的优越性1 4 们。另外，地震层析技术也是近地 表调查的有效手段，口j 以指导野外施工，布置炮点等。近地表层析成像由于其独特的优 点正在受到越来越多的关注，这也是近几年地震勘探理论研究的一个重要组成部分。 1 3 主要研究内容及目标 本文在前人研究的基础上将基于射线理论的地震初至波层析成像算法分为二二个部 3 第一章前言 分进行研究：一是从实际地震资料中准确地拾取初至旅行时【1 8 】；二是在初始( 或经过反 演修改后的) 速度模型中进行射线追踪正演计算初至时间和初至时间对应的射线路径， 求取对应炮点和检波点初至旅行时及其与实际初至旅行时的残差；三是根据所求出的射 线路径分布和初至波旅行时差值，利用层析成像反演算法获得模型速度( 或慢度) 的修正 量，从而得到新的速度模型1 9 】，这是一个反演迭代的过程。 综上所述本文将分以下几个部分进行研究： ( 1 ) 分析总结几种常用的初至波自动拾取算法，研究一种适应性较强的初至波自 动拾取方法，为层析成像提供精确的初至时间。此部分为层析反演提供基础初至数据。 ( 2 ) 研究总结各种射线追踪算法，在现有的多次回溯高精度初至波射线追踪方 法的基础卜做模型测试。测试过程中对射线追踪效果进行分析，同时对本射线追踪方 法进行改进和优化，提高射线追踪的精度和速度，以满足初至波层析成像的要求。 ( 3 ) 分析总结现有的各种反演算法，检查其适应性和优缺点。分析研究现有的s i r t 反演方法，提出改进措施，使用合理有效的约束方法提高s i r t 反演方法的计算速度、 准确性和成像精度。 ( 4 ) 对算法进行模型和实际资料测试。正演部分使用改进后的多次同溯高精度快速 的射线追踪方法，反演使用改进后的s i r t 反演方法，争取做多的模型和实际资料测试， 测试算法的稳定性和可靠性。对于不符合要求的程序算法等方面的问题做到及时发现及 时解决。 ( 5 ) 算法相对成熟之后，利用q t 做软件集成。从而形成一套用软件实现的层析反 演的上作流程，研究数据载入与预处理，反演初始模型的建立，质= 阜= 控制手段等模块。 对软件做测试。研究反演初始模型的建立方法。 4 中国石油人学( 华东) 硕：l ：学位论文 第二章初至波层析成像算法研究 本章分分三个部分进行研究，包括初至拾取理论与方法、射线追踪理论与方法、层 析反演方法及应用。下面将分别介绍。 2 1 初至拾取理论与方法 为了提高地震数据处理精度，地震资料初至波拾取技术一直是地球物理专家们研究 的重要课题。迄今为止，人们已经提出了多种初至波拾取的方法，如能量比法、神经网 络技术法、基于图像处理技术的方法、分形方法等，各方法都有其自身的优越性和局限 性。而且这些方法的精确度在很大程度上取决于地震资料的信噪比。地震资料信噪比高 时，般都能取得较好的效果，在地震资料信噪比较低的地区，如复杂山地，这些方法的 拾取效果有着明显的差异，有的根本不再适用。另外，不同方法的计算量也存在明显差 别。因此要结合对精度和效率的实际需要，不同情况下选取具有不同适应性的初至拾取 方法。 下面几节将简要介绍几种常规的地震资料初至拾取方法。 2 1 1 时窗能量比值法 初至拾取的能量比值法【2 0 1 是c o p p e n s 于1 9 8 5 年提出的，它的定义为一个周期内的信 号能量与时窗内总能量的比值。时窗能量比值法在波形变化小的地区能取得较好的效 果，但对于初至波形特征发生明显变化的地震资料适应性较差，该泫的抗干扰能力也不 够好，拾取的初至不够准确。 由于本方法存在一些不容忽视的问题，所以人们对能量比值法做了改进并提出了很 多的改进方法。例如同极性能量比值法1 2 0 】、滑动时窗能量比值法、变换时窗统计能量比 值法【2 1 1 等，下面本文将作简要介绍。 同极性能量比值法的原理是：将能量比值进行分类，分成正振幅能量比值和负振幅 能量比值两个函数之后，再根据收集资料地区的特征波形段给出一定的判别准则，然后 再选择能量比值曲线的极值点位置作为初至的大概位置，再经过一定量的时移之后，便 可得到准确的初至起跳位置【2 0 l ：滑动时窗能量比值法顾名思义，它所选的时窗是可以滑 动的，通过计算前后两时窗的能量比值，选取其中的极大值点便为初至起跳点位置：在 实际资料的应用过程中，由于能量比值法中时窗的选取对初至拾取的结果有较大的影 响，因此有人提出来用变换时窗统计能量比值法拾取初至起跳点，此方法选的时窗长度 时变化的，即通过选取彳i 同时窗长度计算能量比值来确定初垒点位置【2 0 】。然后统计不同 5 第二章初至波层析成像算法研究 时窗拾取的初至点次数，最后选用初至点统计次数最多的作为正确的初至点位置。 由于这些方法选取的都是地震记录某时窗内能量属性这个单一特征，因而此方法对 噪声等干扰信号比较敏感，在信噪比较低的情况下，初至波拾取效果不是很理想。本方 法在信噪比高的情况下适用性较好。 2 1 2 瞬时强度比法 瞬时强度比法是前面介绍的能量比法的一种变形形式的方法。该方法是通过提取地 震记录的瞬时属性，然后采用瞬时属性的强度比米判断初至时问位置。通常情况下地震 记录的瞬时属性由复数道分析来计算获得。 1 三瞬属性提取 三瞬属性即瞬时强度、瞬时相位和瞬时频率。 复数道分析方法就是要把实测地震记录根据公式( 2 1 ) 转化为复数道。其中，复 数道的实部为原始地震道，复数道的虚部则通过对地震道的希尔伯特变换计算获得。 若设地震道为x ( t ) ，则复地震道u ( t ) 就可写成下面的形式： u ( t ) = x ( t ) + j h ( f ) ( 2 - 1 ) 式( 2 1 ) | l ，虚部h ( t ) 为实测地震记录道x ( t ) 的h i l b e r t 变换，可以表示为： ：土r 三嗡f ：x ( 伊1 - - 7 ( 2 2 ) 式( 2 2 ) 中，参数t 表示的是时问，符号幸表示的是褶秘运算。 如式( 2 3 ) ，式( 2 - 4 ) ，式( 2 5 ) 所示，地震资料的瞬时属性就可以计算出来： 瞬时包络或瞬时强度公式为： g ( f ) 司甜( f ) i = 4 x 2 ( f ) + h 2 ( f ) ( 2 3 ) 瞬时相位计算公式为： 阶f g - i 等 ( 2 - 4 ) 瞬时频率计算公式为： w ( f ) ：d e ( t ) ( 2 5 ) 一 出 2 瞬时强度比公式 地震记录的初至到米前后其瞬时强度通常有很大的变化，所以可以利用瞬时强度比 来寻找初至时问。以后时窗长度内瞬时强度与前时窗长度内瞬时强度的平方和比值为特 征值，即以瞬时强度比为特征值，它与能量比法的原理基本相同，如图2 1 所示。 6 中国石油大学( 华东) 硕：t 学位论文 柏o 曩 辅 - 4 0 0 图2 - 1 瞬时强度比法 a = r 艺9 2 ( f ) ，= q 2 ( f ) ，= 兀 ( 2 6 ) 式( 2 6 ) 中，五为第一个时窗的起点，瓦为第一个时窗的终点，也是第二个时窗 的起点，兀为第二个时窗终点，4 为特征值，g ( f ) 为瞬时强度，即 g ( ，) = x 2 ( f ) + h 2 ( ，) ( 2 - 7 ) 在某些情况下初至到达前的地震记录的幅值有可能很小或者趋近于零，冈公式 ( 2 6 ) 中的分母太小而导致计算结果错误。因此，为了避免这种错误情况的发牛，对 分子和分母分别加上一个稳定因子口c 。此时，瞬时强度比公式( 2 6 ) 就可以改进为下 面的公式： + 口c + 口c ( 2 8 ) 其d e c = 拯) - 协9 ， 在公式( 2 9 ) 中，参数c 表示一个地震道的相对强度，参数n 表示这一道地震记 录的采样点个数，口足稳定系数，当资料不同时，取值也不相同。 针对某一道的地震记录，用公式( 2 - 8 ) 计算其瞬时强度比，选择出特征值最大的 值所对应的时窗，然后存该时窗范围内寻找初至的起跳点。这一点位置所对应的时间即 为该道的初全时间位置。这就是瞬时强度比法的原理，如图2 2 。 7 矿一 矿 bp厶峨一r厶嘲 _。lp。，l = 4 第二章初至波层析成像算法研究 捌 塔 聋 时窗起始样点 图2 2 某道瞬时强度比特征曲线 2 1 3 数字图像处理技术初至拾取方法 基于计算机数宁图像处理的初至波自动拾取方法从某种意义卜来说纯粹是一种计 算机图像处理的方法。在s n 较高的情况下，初至波有效信号振幅一般较大，而噪声和 背景噪音等振幅一般较小，这样就有利于区分二者，初至时间正好位于噪声与地震有效 信号的分界处，在信噪比较高的时候，分界线就会十分明显。根据这样的特征，我们可 以获得初至的大概位置。通过把地震信号的振幅数据按照一定的方法处理成2 5 6 级灰度 图，然后把获得的2 5 6 级灰度图值化处理，再通过图像处理中的边缘检测技术检测 值图像的边缘，由此便可获得地震波数据的初至时间的大概位- 詈1 2 2 1 。此方法要求地震资 料有较高的信噪比，初至起跳明显效果更佳。 1 数字图像处理技术的初至拾取方法的基本原理 按照上面的思路，我们可从计算机数字图像处理技术的角度出发，通过检测地震 数据图像的边缘，来确定初至的大概位置【2 2 1 。首先将原始记录振l 隔数据转换成狄度图， 再将灰度图数据转换成二值图数据，然后通过检测二值图的像素跳变点的位置来确定初 至波的大概位置。由于在信噪比不太差的情况下，有效信号一般情况下会比噪声的能量 大，振幅也高，在波形图卜两者之间会形成明显的分界线，而这个分界点正是检波器接 收初至波的时刻。这样，就可以通过对信号图像的边缘进行检测来达到确定初至波到达 时间的目的。在计算机数字图像处理技术当中，边缘检测的方法有很多种，如模糊边缘 检测、基于c a n n y 算子的边缘检测、基于梯度算子的边缘检测、基于阀门值的边缘检测、 基于小波分析的边缘检测、基于神经网络方法的边缘检测等等，这里不雨详细介绍。 下面介绍一下基于数字图像处理技术的初至拾取方法的实现方法与步骤f 2 2 】 2 实现方法与步骤 本方法的实现过程大致如下f 1 3 】f 1 1 2 2 1 ： 8 巾国石油大学( 华东) 硕士学位论文 首先对地震记录每一道做归一化处型2 2 1 ，消除炮检距和外界环境等因素的影响， 使各道记录的振幅之间达到均衡。单道归一化的方法公式如下： s ( 列) ：t 塑生 ( 2 1 0 ) m a xs ( x ，f ) i 式( 2 1 0 ) 中，参数l 表示该道采样点数，参数x 是表示道数，参数t 表示时间，函数 s ( x ，t ) 为原地震道振幅数据，函数s l ( x ，t ) 是经过归一化处理后的地震道振幅【2 2 1 。 将归一化之后的地震记录振幅的绝对值按照大小转化为2 5 6 级灰度图。然后再对 获得的灰度图进行值化处理，即把灰度图转化为值图，方便后而的处理。 确定初至波的起跳位置。在二值图像中，只有黑白两种像素，而两种像素的跳变 明显容易区分，跳变处就是初至时刻的大约位置【2 2 1 。我们可以使用简单的扫描1 0 跳变 检测法，按列扫描图像像素点，记录每列第一个由1 跳变到0 的位置，这样就得到了初至 时间的大概位置。若直接对灰度图进行边缘检测就复杂得多，需要选择适当的方法进行 边缘检测| 2 2 】。 对初至时间的精确化。前面检测的二值图边缘并彳i 是初至的准确位置，存在一定 的误差。通过在该位置附近搜索原始记录，获得极值位置，从而进一步确定初至时间的 准确值，这样就可以获得初至波的波峰时刻1 2 2 】。 消除异常点的干扰。对于信噪比较高，地震记录质量比较好的地震记录，一卜述方 法可获得较好的结果。但是，当有坏道、死道等异常道时，就会出现错误的检测结果。 这时，就需要将这些异常极值点检测出来并去除掉，并利用正常道的初至时间插值计算 来获得正确合理的初至时剐2 2 1 。 2 1 4 分形维算法拾取初至 分形学研究的对象是非线性系统中彳i 规则的几何形体分形体。分形学用分形维 这一特征量来描述研究对象内部的不均匀性，刻画研究对象层次结构的整体数量特征。 分形维拾取初至力法就是通过计算地震道的分形维，从其变化特征拾取初至时问。 分形维拾取初至的方法是f a b i ob o s c h e t t i 在1 9 9 6 年提出的一种新的初至波拾取算法 1 1 4 1 。l e n g t h 分形维初至拾取算法实现的过程和步骤为1 1 4 】：在地震道上确定出一个大小 合适的窗口宽度，计算此窗口宽度内地震道采样序列的分形维，然后将该值标记在工作 窗右边界采样点上；使窗口沿地震道以一个采样间隔的步长向前移动，并计算每个窗 口的分形维，从而得到一条分形维变化轨线i i ；随着初至点逐渐进入到窗口内，局部 轨线呈现清晰的“v ”字形状，把“v ”字形轨线左支项端点的局部进行区域放人，第 9 第二章初至波层析成像算法研究 一个突降点即为初至开始进入工作窗的标志，也是对应的初至到达位置。 2 1 5 人工神经网络方法拾取初至 一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞( 组成我们大脑的微 小细胞) 所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生 物学上的体系结构及其操作。神经网络方法的研究应用是近年来的一。个热点问题。 人工神经网络是模拟人脑工作的一个非线性系统，它能通过学习、记忆来处理各种 复杂的问题。人工神经网络是由相互连接的、非线性的处理单元( 即神经元) 组成。神 经元的相互连接由权值来标度，神经网络通过重复修正这些数值来进行学习。神经网络 目前应用非常广泛，能有效解决最优化和模式识别之类的认知问题。神经网络初至拾取 方法是利用初至波多参数特征进行模式识别，有很强的自适应性和自组织性，在初至拾 取方而有很强的优势。 人工神经网络吸取了生物神经网络的许多优点，因而有其固有的特点： ( 1 ) 高度的并行性：人工神经网络是由许多相同的简单处理单元并联组合而成， 使其对信息的处理能力与效果十分惊人。 ( 2 ) 高度非线性全局作片j ：人工神经网络每个神经元接受大量其它神经元的输入， 并通过并行网络产生输出，影响其它的神经元。网络之问的这利相互制约和相互影响， 实现了从输入状态到输出状态空间的非线性映射。从全局的观点来看，网络整体性能不 是网络局部性能的简单迭加，而表现出某种集体性的行为。 ( 3 ) 良好的容错性与联想记忆功能：人t 神经网络通过自身的网络结构能够实现 对信息的记忆，而所记忆的信息是存储在神经元之问的权值中的。从单个权值中看不出 所存储的信息内容，凶而采用的是分布式的存储方式，这使得网络具有良好的容错性， 既能进行模式信息处理工作，又能进行模式联想等的模式信息处理工作，也能进行模式 识别工作。 ( 4 ) 十分强的自适应和自学能力：人工神经网络可以通过训练和学习来获得网络 的权值与结构，呈现出很强的自学习能力和对环境的适应能力。 目前，神经网络初至拾取方法主要采用b p 神经网络和级联相关神经网络，b p 神经 网络是，利- 静态的网络，在训练前网络结构已经确定；而级联相关神经网络则是种动 态的网络，其结构是在训练过程i l t 逐渐建立起来的。 口前，神经网络初至拾取方法主要采用b p 神经网络和级联相关神经网络方法。其l b p 神经网络是一种静态的网络，在训练前网络结构已经确定；而级联相关神经网络则是 1 0 中国石油人学( 华东) 硕士学位论文 一种动态的网络，其结构是在训练过程中逐渐建立起来的。 人工神经网络拾取初至波的过程如下：手工拾取初至波，提取特征属性作为学习 样本；用拾取的样本训练神经网络，使其具有解决问题的能力；用训练好的神经网 络拾取初至波。神经网络初至拾取方法本质上说就是一种统计分类方法，其拾取精度依 赖于特征属性的稳定性和神经网络的训练效果。 除去上面介绍的方法外，还有很多其他方法，如相关法、约束初至拾取法、相空间 初至拾取方法i l5 l 等。所有的这些方法的初至拾取的效果在很大程度上取决丁地震数据的 信噪比，因此有的学者就提取出先对地震数据进行噪声压制和整形，提出小波变换预处 理