【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地震资料数据处理，具体涉及一种地震数据高分辨率处理方法、装置和电子设备。
技术介绍
1、地震数据的高分辨率处理，主要是通过反褶积来实现。按照数学算法划分，反褶积方法可分为两类：一类为线性反褶积，如最小平方反褶积。其特点是不能产生高频，只在有效信号占绝大部分的频带中，通过抬高其中的高频达到提高分辨率的目的；第二类是非线性反褶积，如稀疏约束反褶积，其特点通过加入各种稀疏约束项，使反褶积变成非线性问题，由于所加的各种约束项具备不同程度创造高频的能力，从而克服了线性反褶积带限的缺陷，能大幅度的提高地震资料的分辨率。
2、目前常用的一类非线性反褶积方法是稀疏约束反演。这类方法的优点是，在地层反射系数是稀疏的前提下，通过在反演中加入各种稀疏约束项，达到提高地震资料分辨率的目的，这方法对于相对简单的地质目标而言，具有较强的适用性。缺点是地层反射系数不是严格稀疏的，由于稀疏约束反演出的高频信息不受地震资料本身所控制，而且各种约束是定性约束，因此，当面对复杂的地质目标时，容易造成反演的结果差异较大而无法判断真伪的问题。
3、为了解决反演的高频信息不依赖实际高频资料、且与实际资料差异大、稀疏约束项是定性约束的问题，提出了一种基于高频噪声定量约束函数的地震数据高分辨率处理方法。
技术实现思路
1、本申请提供一种地震数据高分辨率处理方法、装置和电子设备，以解决现有技术的上述技术问题。
2、根据本申请的一方面，一种实施例提供了一种地震数据高分辨率处理方法，包
3、提取地震子波；
4、确定地震资料有效带宽；
5、地震反射系数与地震子波褶积形成高分辨率数据体，其中，所述地震反射系数由高频噪声定量约束函数计算。
6、一种实施例中，所述确定地震资料有效带宽包括：
7、对叠后处理的地震资料进行分频扫描，计算信噪比，有：
8、
9、式中，snr为信噪比(signal to noise ratio)，m为分析时窗内的采样个数，n为地震道数，hij是地震记录振幅值，e为记录的能量平方，s为地震有效信号，i为地震记录采样点序号，j为地震道的序号，i∈(1,2,3...m)，j∈(1,2,3...n)，其中m、n为自然数；
10、根据信噪比大于1的频率带宽确定所述有效频宽。
11、一种实施例中，所述地震数据高分辨率处理方法包括：
12、设计高频噪声定量约束最大概率准则及约束函数，求取最终拓频后的所述地震反射系数，其中，所述最大概率准则中包括地震资料的有效频带宽度、地震反射时间及其对应的反射系数的门槛值。
13、一种实施例中，所述设计高频噪声定量约束最大概率准则及约束函数，求取最终拓频后的所述地震反射系数包括：
14、设计奇偶反射系数的计算公式和地震信号的表达公式；
15、设计高频噪声定量约束函数，其中，设高频噪声定量约束函数由f(p1-2有效带宽，t，α，β)表达，目标函数采用最小二乘法使噪声达到最小值，表达式如下：
16、
17、式中，m为时窗内的采样点个数，n为地震道数，p为初始有效带宽(p1、p2)，t为每个采样点的时间位置，α为奇反射系数，β为偶反射系数，i为地震记录采样点序号，j为地震道的序号，i∈(1,2,3...m)，j∈(1,2,3...n)，其中m、n为自然数；
18、采用模拟退火法求解高频噪声定量约束函数方程；
19、逐步迭代，求取最终拓频后的反射系数；
20、其中，设计奇偶反射系数的计算公式中，设某一地震反射道的ti时间位置的反射系数为r(ti)，则：
21、r(ti)＝αi+βi
22、傅里叶变换得到：
23、
24、式中，αi、βi分别代表ti时间位置的奇反射系数、偶反射系数，ti为产生反射系数的道所对应的时间，f为地震道的频率；
25、其中，设计地震信号的表达公式中，地震信号的表达公式为，
26、h(f)＝w(f)r(f)+n(f) (3)
27、式中，h(f)为地震记录，w(f)为地震子波，r(f)为反射系数，n(f)为噪声，f表示地震道的频率；
28、根据公式(2)，有：
29、
30、式中：αi为奇反射系数，βi为偶反射系数，ti为产生反射系数的道所对应的时间；
31、假设地震子波w(f)已知，频率用fc表示，则反射系数谱方程表示为：
32、
33、式中，分别表示反射系数和噪声的反褶积结果，fc＝(f1，f2，f3，fc)，其中c表示频率个数，则向量表达式为：
34、a＝qg+n (6)
35、式中：
36、a＝[h(f1)/w(f1),h(f2)/w(f2),h(f3)/w(f3)...,h(fc)/w(fc)]t
37、
38、
39、t为矩阵的转置。
40、一种实施例中，所述模拟退火法求解高频噪声定量约束函数方程的计算中，给出初始有效带宽p1、p2，初始ti及对应的初始反射系数αi、βi；并按照模拟退火法逐一计算，最终得到反射系数体；反射系数体与子波褶积得到合成数据体si。
41、一种实施例中，所述逐步迭代，求取最终拓频后的反射系数包括：
42、利用原始数据体与合成数据体相减得到最小残差sfeerror1数据体，用下式表示：
43、sfeerror1＝sferesidual1+n1fe (8)
44、式中，sfeerror1表示最小残差sfeerror1数据体，sferesidual1表示最小残差中剩余的有效信号，n1fe表示最小残差中的噪声信号；
45、对sfeerror1数据体进行去噪，对去噪后的数据体进行分频扫描，将高频扩展到p3；利用去噪后的结果与合成数据si相加得到去噪后的地震数据si+1；
46、低频端p1不变，利用p3作为初始高频pi新进行新一轮迭代，频率从最初的p1-p2拓宽至p1-pm，即频带宽度变化为(p1-p2；p1-p3；p1-p4；p1-pm)，直到残差结果最小时，确定最终t所对应α、β取值，用于计算最终反射系数。
47、根据本申请的一方面，一种实施例提供了一种地震数据高分辨率处理装置，包括：
48、提取模块，用于提取地震子波；
49、确定模块，用于确定地震资料有效带宽；和
50、形成模块，用于地震反射系数与地震子波褶积形成高分辨率数据体，其中，所述地震反射系数由高频噪声定量约束函数计算。
51、一种实施例中，所述地震数据高分辨率处理装置还包括:处理模块；所述处理模块用于设计高本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种地震数据高分辨率处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种地震数据高分辨率处理方法，其特征在于，所述确定地震资料有效带宽包括：
3.根据权利要求1所述的一种地震数据高分辨率处理方法，其特征在于，所述地震数据高分辨率处理方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种地震数据高分辨率处理方法，其特征在于，所述设计高频噪声定量约束最大概率准则及约束函数，求取最终拓频后的所述地震反射系数包括：
5.根据权利要求4所述的一种地震数据高分辨率处理方法，其特征在于，所述模拟退火法求解高频噪声定量约束函数方程的计算中，给出初始有效带宽p1、p2，初始ti及对应的初始反射系数αi、βi；并按照模拟退火法逐一计算，最终得到反射系数体；反射系数体与子波褶积得到合成数据体Si。
6.根据权利要求4所述的一种地震数据高分辨率处理方法，其特征在于，所述逐步迭代，求取最终拓频后的反射系数包括：
7.一种地震数据高分辨率处理装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的一种地震数据高分辨率处理装置，其特征在
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机指令；其中，所述计算机指令被处理器执行时，实现权利要求1-6中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种地震数据高分辨率处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种地震数据高分辨率处理方法，其特征在于，所述确定地震资料有效带宽包括：
3.根据权利要求1所述的一种地震数据高分辨率处理方法，其特征在于，所述地震数据高分辨率处理方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种地震数据高分辨率处理方法，其特征在于，所述设计高频噪声定量约束最大概率准则及约束函数，求取最终拓频后的所述地震反射系数包括：
5.根据权利要求4所述的一种地震数据高分辨率处理方法，其特征在于，所述模拟退火法求解高频噪声定量约束函数方程的计算中，给出初始有效带宽p1、p2，初始ti及对应的初始反射系数αi、βi；并按照模拟退火法逐一计算，最终得到反射系数体；反射系数体与子波褶积得到合成数据体...
【专利技术属性】
技术研发人员：王光付，徐海，孙建芳，李发有，张宏，叶双江，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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