基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法技术

本发明专利技术提供一种基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法，包括：步骤1，将原始数据和预测多次波进行分窗，并打乱窗口的排列顺序；步骤2，将原始数据和预测多次波数据根据窗口匹配个数分组；步骤3，输入多个原始数据窗口和多个预测多次波窗口，并构建预测多次波的褶积矩阵和原始数据的向量；步骤4，构建多次波自适应相减的数学模型和优化问题；步骤5，利用改进的快速迭代收缩阈值算法求解多次波自适应相减的匹配滤波器；步骤6，估计一次波。该基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法同时利用多个数据窗口的预测信息进行自适应相减的方法能更好的保护一次波，并有效去除残余多次波。次波。次波。

【技术实现步骤摘要】
基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法


[0001]本专利技术涉及油气勘探地震数据处理
，特别是涉及到一种基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法。

技术介绍

[0002]目前，多次波压制是油气勘探地震数据处理中最突出的问题之一。多次波实际上是一种虚假干扰信号，它们的存在会干扰对一次波的正确识别。多次波压制效果的优劣决定着地震数据成像和反演结果效果的优劣。因此，多次波压制研究一直以来都是地震数据处理中不可忽视的重要环节。
[0003]基于波动方程的预测相减法包含两个步骤。首先，通过模拟实际波场或反演地震数据估计出多次波，然后从原始地震数据中将预测多次波自适应相减。自适应相减是该方法压制多次波的核心步骤。基于匹配滤波器的多次波的自适应相减方法利用匹配滤波器将原始数据和预测多次波进行匹配，并将匹配后的多次波从原始地震数据中直接减去。其中，关键的问题就是设计效果更好的匹配滤波器来消除预测多次波与真实多次波之间的复杂差异。传统的基于匹配滤波器的自适应相减是将原始数据和预测多次波进行分窗，并逐个窗口地将预测多次波与原始数据进行拟合来压制多次波。但实际地震数据采集过程中存在子波变化、羽角漂移、横侧线倾角、有限偏移距等因素，使得预测多次波和真实多次波之间存在复杂的振幅、时间和空间等差异。单个窗口优化得到的滤波器不能有效地表征预测多次波与真实多次波之间的复杂差异，自适应相减后的结果会出现一次波损伤和多次波残余。因此，充分利用多个窗口的预测信息来优化滤波器，对保护一次波以及去除残余多次波具有重要意义。
[0004]在申请号：CN201810971326.7的中国专利申请中，涉及到一种多次波自适应相减方法及装置。该方法包括：利用二维数据窗口中的预测多次波和所述二维数据窗口中的原始地震数据分别构建特征向量和标签值，并根据所述特征向量和所述标签值生成训练数据；将所述训练数据作为输入，通过支持向量回归方法估计得到支持向量回归函数；将所述特征向量输入至所述支持向量回归函数，得到所述二维数据窗口中的估计多次波；从所述原始地震数据中减去所述估计多次波，得到所述二维数据窗口中的一次波估计结果；根据所述原始地震数据的所有二维数据窗口中的一次波估计结果得到所述原始地震数据的估计一次波。通过将多次波自适应相减归结为支持向量回归问题，能够更好地均衡一次波的保护和多次波的分离。
[0005]在申请号：CN202010013146.5的中国专利申请中，涉及到一种基于预测特征提取的多次波自适应相减方法，该基于预测特征提取的多次波自适应相减方法包括：步骤1，设置变量初始值；步骤2，构建卷积神经网络；步骤3，训练卷积神经网络；步骤4，利用训练的卷积神经网络提取预测多次波特征；步骤5，利用原始数据和预测多次波特征构建多次波自适应相减的数学模型和优化问题；步骤6，求解多次波自适应相减的匹配滤波器；步骤7，估计一次波。该专利技术利用预测多次波特征进行多次波自适应相减的方法能更好的均衡一次波的
保护和多次波的分离，在保护一次波的同时，有效减少残余多次波。
[0006]在申请号：CN202010013892.4的中国专利申请中，涉及到一种基于滤波器形态检测的多次波自适应相减算法，包括如下步骤：S1、对数据进行分窗；S2、预测多次波与原始数据在时间方向的一维互相关，估计得到时移算子预测多次波与真实多次波之间的时间错位Δt；S3、估计滤波器形态；S4、估计滤波器形态约束的最优匹配滤波器；S5、利用获得一次波；S6、将不同窗数据进行合并得到一次波完整数据，该专利技术使用基于滤波器形态检测的多次波自适应相减算法可以获得更准确的多次波估计结果，分离一次波和多次波的效果更好，能够在更好地保护一次波信号的同时更有效地移除多次波信号。
[0007]以上现有技术均与本专利技术有较大区别，未能解决我们想要解决的技术问题，为此我们专利技术了一种新的基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的是提供一种利用多个数据窗口的预测信息进行自适应相减的方法能更好的保护一次波的基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法。
[0009]本专利技术的目的可通过如下技术措施来实现：基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法，该基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法包括：
[0010]步骤1，将原始数据和预测多次波进行分窗，并打乱窗口的排列顺序；
[0011]步骤2，将原始数据和预测多次波数据根据窗口匹配个数分组；
[0012]步骤3，输入多个原始数据窗口和多个预测多次波窗口，并构建预测多次波的褶积矩阵和原始数据的向量；
[0013]步骤4，构建多次波自适应相减的数学模型和优化问题；
[0014]步骤5，利用改进的快速迭代收缩阈值算法求解多次波自适应相减的匹配滤波器；
[0015]步骤6，估计一次波。
[0016]本专利技术的目的还可通过如下技术措施来实现：
[0017]该基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法还包括，在步骤1之前，设置变量初始值,需要设置的初始值变量包括自适应相减的2D数据窗口时间长度T,2D数据窗口空间长度R，2D匹配滤波器的时间长度p,2D匹配滤波器的空间长度q，进行同时优化的窗口个数N,一次波阈值s,阻尼因子α，最大迭代次数M。
[0018]在步骤1中，将原始数据和预测多次波数据进行分窗，根据分窗的个数生成一组随机数，再根据随机数将原始数据和预测多次波窗口顺序打乱。
[0019]在步骤2中，按照窗口匹配个数N，将原始数据和预测多次波数据分组进行匹配，每次匹配N个窗口的数据，直到所有的窗口全部处理完。
[0020]在步骤3中，根据窗口匹配个数N，分别采集N个原始数据窗口和N个预测多次波数据窗口；对每个窗口的原始数据构建向量d
i
(i＝1,2,...,N)，然后根据预测多次波数据以及2D数据窗口时间长度T和2D数据窗口空间长度R、2D匹配滤波器的时间长度p和2D匹配滤波器的空间长度q，对每一个预测多次波窗口构造褶积矩阵H
i
(i＝1,2,...,N)。
[0021]在步骤4中，构建自适应相减的数学模型p
i
＝d
i
‑
H
i
x(i＝1,2,...,N)，其中p
i
(i＝1,2,...,N)表示每个窗口的一次波构建的向量,x表示2D匹配滤波器，构建优化问题
其中表示通过最小化目标函数来求解未知量x,||m||1表示对向量m求L1范数，||m||2表示对向量m求L2范数，α为加权因子。
[0022]在步骤5中，利用改进的快速迭代收缩阈值算法对地震道集所有的2D窗口数据分组进行处理；
[0023]具体包括：
[0024]e1.计算逆矩阵和滤波器的初始估计估计一次波p
i(1)
＝d
i(1)
‑
H
i(1)
x
(1)
(i＝1,2,.本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法，其特征在于，该基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法包括：步骤1，将原始数据和预测多次波进行分窗，并打乱窗口的排列顺序；步骤2，将原始数据和预测多次波数据根据窗口匹配个数分组；步骤3，输入多个原始数据窗口和多个预测多次波窗口，并构建预测多次波的褶积矩阵和原始数据的向量；步骤4，构建多次波自适应相减的数学模型和优化问题；步骤5，利用改进的快速迭代收缩阈值算法求解多次波自适应相减的匹配滤波器；步骤6，估计一次波。2.根据权利要求1所述的基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法，其特征在于，该基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法还包括，在步骤1之前，设置变量初始值,需要设置的初始值变量包括自适应相减的2D数据窗口时间长度T,2D数据窗口空间长度R，2D匹配滤波器的时间长度p,2D匹配滤波器的空间长度q，进行同时优化的窗口个数N,一次波阈值s,阻尼因子α，最大迭代次数M。3.根据权利要求1所述的基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法，其特征在于，在步骤1中，将原始数据和预测多次波数据进行分窗，根据分窗的个数生成一组随机数，再根据随机数将原始数据和预测多次波窗口顺序打乱。4.根据权利要求1所述的基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法，其特征在于，在步骤2中，按照窗口匹配个数N，将原始数据和预测多次波数据分组进行匹配，每次匹配N个窗口的数据，直到所有的窗口全部处理完。5.根据权利要求1所述的基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法，其特征在于，在步骤3中，根据窗口匹配个数N，分别采集N个原始数据窗口和N个预测多次波数据窗口；对每个窗口的原始数据构建向量d
i
(i＝1,2,...,N)，然后根据预测多次波数据以及2D数据窗口时间长度T和2D数据窗口空间长度R、2D匹配滤波器的时间长度p和2D匹配滤波器的空间长度q，对每一个预测多次波窗口构造褶积矩阵H
i
(i＝1,2,...,N)。6.根据权利要求5所述的基于多窗口联合优化的多次波自适应相减方法，其特征在于，在步骤4中，构建自适应相减的数学模型p
i
＝d
i
‑
H
i
x(i＝1,2,...,N)，其中p
i
(i＝1,2,...,N)表示每个窗口的一次波构建的...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦宁，韩宏伟，王常波，梁鸿贤，杨晓东，李凌云，孙兴刚，田坤，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院，
类型：发明
国别省市：