[发明专利]一种基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法

说明书

技术领域

本发明属于油气勘探开发中地震数据预处理领域，具体涉及一种基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法。

背景技术

在地震数据采集中，空间采样不规则及空间采样间隔过大导致地震数据空间假频经常发生。由于偏移算子不能消除由空间采样引起的假频，以致这些假频能量以假象的形式出现在剖面中，这些假象会误导地震剖面的解释。为了实现真振幅成像，必须在偏移前通过地震数据插值等方法除去这些假频能量。在过去的时间里，人们发展了很多方法来解决上述问题，这些方法大体上可分为四类。

第一类，基于褶积理论。属于这种类型的方法包括FX域预测滤波插值(Spitz,1991)，TX域预测误差滤波插值(Claerbout,1992)，FK域预测滤波插值(Gulunay,2003)，以及其他不同域结合的方法。它们通常要求数据域的同相轴是线性的，只有满足线性假设条件，所构造的滤波器才有意义。这些方法的另一个要求是地震数据的空间采样方式必须是规则的，但是在数据采集过程中这个要求是很难实现的。

第二类，基于偏移算子和反偏移算子。这种方法先应用偏移算子将地震数据投影到成像域中，通过在成像域里完成地震数据的插值工作，然后将成像域的数据反偏移回数据域中。这类方法虽然可以很好的保持地震数据中同相轴的相位信息，但是振幅信息往往是失真的。

第三类，基于FK频谱估计。这种方法可以另外分为两小类：一种基于反演理论，另一种基于相关理论。基于反演理论方法主要思想是，在反演理论的框架下，应用合适的正演算子和限制条件，估计地震数据的FK频谱。这些方法的限制条件差异很大，不同的限制条件会产生不同的结果，因此限制条件是该方法的关键因素。基于相关理论的方法包括抗泄露傅立叶变换(ALFT)(ShengXu,2005)，匹配追踪(MP)(AliOzbek)以及其他一些与基于地震数据相关的方法。在相关过程中，这些方法将相关能量最大的基作为地震数据中能量最大的分量，然后选择这个最大能量作为FK谱估计的一个分量。如果数据中的假频不严重，那么这类方法能得到很好的结果。但是如果假频严重，最大相关能量的基可能就不再是地震数据有效信号的分量而是假频，则此方法得到的插值结果就很差。最后一种，基于矩阵分解。如果将地震数据看作一个高维矩阵，那么在奇异值分解(SVD)中，数据插值可以通过插值奇异向量得到。如果数据域中的同相轴是线性的，那这种方法将得到更好的结果，因为如果同相轴是线性的，那么大奇异值的所对应的奇异向量的数量将大大减少。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法，针对陆上地震资料的采集缺乏和海上资料相比拟的覆盖次数，而由于村庄、河流、其它建筑物等等客观条件的制约，有些地方的资料是没有办法采集到的不规则地震数据。利用图像处理技术中的POCS(ProjectionOntoaConvexSet)在OVT域进行地震数据规则化。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于图像处理的OVT域地震数据规则化方法，包括：

(1)准备高分辨率、高信噪比(高分辨率和高信噪比的判断标准是地震数据道集上的同相轴能清晰可见，没有什么强能量噪音)的且做过动校正的地震炮道集数据；

(2)将输入的地震炮道集数据按道集道头中的方位角和偏移距分选为OVT域道集；

(3)进行OVT域的POCS规则化，得到插值后共中心点道集。

所述步骤(3)包括：

(31)输入所述OVT道集，利用傅里叶变换将数据变换到频率波数域，得到原始数据的傅里叶变换，然后在频率波数域中寻找能量最大值，通过定义的迭代次数设置门槛算子；

(32)利用所述门槛算子进行能量优选；

(33)用反傅氏变换将步骤(31)得到的结果转换到时间空间域，原来的空道会得到一些强的信号；

(34)用傅里叶变换把步骤(33)获得的信号再变换到频率波数域，再和所述原始数据的傅里叶变换加在一起，然后判断是否达到所述定义的迭代次数，如果是，则转入步骤(35)；如果否，则设定更小的门槛算子，然后返回步骤(32)，随着迭代次数的增加，门槛算子越来越小，恢复的空道信号越来越多，原来空道的弱信号会逐渐得到恢复；

(35)恢复出所有的信号，得到插值后共中心点道集。

所述步骤(31)中的能量最大值是在频率波数域中取绝对值最大值，这个值在每次迭代过程中都会减小，理想状态是最后的值为零。