[发明专利]一种基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法及系统

说明书

本发明提出了一种基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法及系统，该方法包括：获取初至数据；对初至数据进行线性动校正处理，得到初至样本，并将初至样本分成训练样本和判别样本；根据训练样本生成贝叶斯分类器；利用贝叶斯分类器，判断判别样本中的初至信息是否为有效折射波初至信息，根据判断结果得到有效折射波初至信息；根据有效折射波初至信息进行折射波静校正计算，得到炮点和检波点的折射波静校正量；本方案可以有效地实现对大数据量、低信噪比地震资料的有效折射波初至信息的快速筛选以及静校正计算，能够大大提高初至判识的效率和准确度，提高折射波静校正的精度，具有良好的应用前景。

技术领域

本发明涉及石油勘探技术领域，尤指一种基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法及系统。

背景技术

目前，折射波静校正是解决复杂地区中长波长静校正问题的一种有效方法。在折射波静校正方法中，一个关键的技术环节是从初至信号中优选出与有效折射波对应的初至信号，进行计算得到折射波静校正量。目前大多采用人机交互方式进行初至优级选，剔除不合理的初至信息，因而存在剔除不合理、剔除时间较长并且在操作过程中容易出错等实际问题。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了一种基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法及系统。该方法及系统将机器学习中的贝叶斯判别方法引入折射波静校正的初至优选中，能够解决海量地震炮集数据中折射波初至筛选中人工交互方式低、操作过程易出错等实际问题，有效提高折射波初至筛选的效率及准确性。

在本发明实施例的第一方面，提出了一种基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法，该方法包括：

获取初至数据；

对所述初至数据进行线性动校正处理，得到初至样本，并将所述初至样本分成训练样本和判别样本；

根据所述训练样本生成贝叶斯分类器；

利用所述贝叶斯分类器，判断所述判别样本中的初至信息是否为有效折射波初至信息，根据判断结果得到有效折射波初至信息；

根据所述有效折射波初至信息进行折射波静校正计算，得到炮点和检波点的折射波静校正量。

在本发明实施例的第二方面，提出了一种基于贝叶斯判别的折射波初至优选系统，该系统包括：

数据获取模块，用于获取初至数据；

线性动校正处理模块，用于对所述初至数据进行线性动校正处理，得到初至样本，并将所述初至样本分成训练样本和判别样本；

训练模块，用于根据所述训练样本生成贝叶斯分类器；

判断模块，用于利用所述贝叶斯分类器，判断所述判别样本中的初至信息是否为有效折射波初至信息，根据判断结果得到有效折射波初至信息；

静校正计算模块，用于根据所述有效折射波初至信息进行折射波静校正计算，得到炮点和检波点的折射波静校正量。

在本发明实施例的第三方面，提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法。

在本发明实施例的第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法。

本发明提出的基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法及系统，适用于存在稳定折射层的复杂地表地区，可以有效地实现对大数据量、低信噪比地震资料的有效折射波初至信息的快速筛选以及静校正计算，与现有技术相比，能够大大提高初至判识的效率和准确度，提高折射波静校正的精度，具有良好的应用前景。

附图说明