【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及探测，尤其是涉及一种地下不连续地质异常体检测方法及装置。
技术介绍
1、地下不连续地质异常体对于地热、矿产资源等开发和利用具有重要影响。地下不连续地质异常体可作为煤层气、石油和天然气等矿产资源的存储空间及运移通道，关系到钻井位置选取、油气资源勘探与开发利用、煤矿安全开采等。地下不连续地质异常体是地下非均匀地质构造的直接波场响应，该响应可用于精确定位非均匀不连续地质体，提供更强的地下空间照明度，实现地质异常体的精确定位成像。
2、传统的地震勘探方法主要采用地震反射法，由于瑞雷准则限制，传统的地震勘探方法仅适用于大尺度光滑反射界面的探测，不利于地下不连续地质异常体的准确成像。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种地下不连续地质异常体检测方法及装置，以实现地下不连续地质异常体的高精度探测。
2、第一方面，本专利技术提供了一种地下不连续地质异常体检测方法，包括：
3、获取研究区域的三维共偏移距地震数据；
4、根据三维共偏移距地震数据的每个频率数据，利用稀疏导向的最优化目标函数确定每个频率数据对应的地质异常体有效信号分量；其中，稀疏导向的最优化目标函数用于求解凸优化问题；
5、根据各频率数据对应的地质异常体有效信号分量，确定研究区域的地下不连续地质异常体检测结果。
6、进一步地，根据三维共偏移距地震数据的每个频率数据，利用稀疏导向的最优化目标函数确定每个频率数据对应的地质异常体有效信号分量，包括：
7、对三维共偏移距地震数据进行傅里叶变换，得到目标频域数据；
8、根据目标频域数据中每个频率数据对应的对角矩阵数据，利用稀疏导向的最优化目标函数的表达式构建得到每个频率数据对应的最优化目标函数；
9、根据每个频率数据对应的最优化目标函数，确定每个频率数据对应的最优参数矩阵；其中，最优参数矩阵是基于维度下降原则对相应最优化目标函数中待优化的参数矩阵的每一行元素进行迭代更新得到的；
10、根据每个频率数据对应的最优参数矩阵，确定每个频率数据对应的地质异常体有效信号分量。
11、进一步地，根据目标频域数据中每个频率数据对应的对角矩阵数据，利用稀疏导向的最优化目标函数的表达式构建得到每个频率数据对应的最优化目标函数，包括：
12、对每个频率数据进行对角矩阵变换，得到每个频率数据对应的对角矩阵数据；
13、将每个频率数据对应的对角矩阵数据带入稀疏导向的最优化目标函数的表达式，得到每个频率数据对应的最优化目标函数。
14、进一步地，稀疏导向的最优化目标函数的表达式包括：
15、
16、其中，d表示对角矩阵数据，r表示待优化的参数矩阵，α表示预设的权重均衡项参数，q表示参数矩阵的行数，ri表示参数矩阵的第i行元素。
17、进一步地，根据每个频率数据对应的最优化目标函数，确定每个频率数据对应的最优参数矩阵，包括：
18、基于维度下降原则，利用如下公式结合每个频率数据对应的最优化目标函数，对参数矩阵的每一行元素进行迭代更新，直至参数矩阵收敛，得到每个频率数据对应的最优参数矩阵：
19、ri＝(1-α/||ki||2)*ki；
20、
21、其中，当1-α/||ki||2＞0时，(1-α/||ki||2)*＝1-α/||ki||2，否则(1-α/||ki||2)*＝0；ri表示参数矩阵的第i行元素，α表示预设的权重均衡项参数，ki表示数组序列，d表示对角矩阵数据，di′表示d的第j列元素，dl′表示d的第l列元素，rl表示参数矩阵的第l行元素。
22、进一步地，根据每个频率数据对应的最优参数矩阵，确定每个频率数据对应的地质异常体有效信号分量，包括：
23、根据每个频率数据对应的最优参数矩阵的非零行序号，构建每个频率数据对应的左乘算子矩阵、右乘算子矩阵和相交算子矩阵；其中，左乘算子矩阵由相应频率数据对应的对角矩阵数据中的第m列元素构成，右乘算子矩阵由相应频率数据对应的对角矩阵数据经过转置运算后的第m列元素构成，m为相应最优参数矩阵的非零行序号，相交算子矩阵由左乘算子矩阵和右乘算子矩阵的相交数据构成；
24、根据每个频率数据对应的左乘算子矩阵、右乘算子矩阵和相交算子矩阵，计算得到每个频率数据对应的地质异常体有效信号分量。
25、进一步地，根据各频率数据对应的地质异常体有效信号分量，确定研究区域的地下不连续地质异常体检测结果，包括：
26、对各地质异常体有效信号分量进行傅里叶逆变换，得到相应时域信号分量；
27、利用偏移算法对各时域信号分量进行成像，得到研究区域的地下不连续地质异常体检测结果。
28、第二方面，本专利技术还提供了一种地下不连续地质异常体检测装置，包括：
29、数据获取模块，用于获取研究区域的三维共偏移距地震数据；
30、第一确定模块，用于根据三维共偏移距地震数据的每个频率数据，利用稀疏导向的最优化目标函数确定每个频率数据对应的地质异常体有效信号分量；其中，稀疏导向的最优化目标函数用于求解凸优化问题；
31、第二确定模块，用于根据各频率数据对应的地质异常体有效信号分量，确定研究区域的地下不连续地质异常体检测结果。
32、第三方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现第一方面的地下不连续地质异常体检测方法。
33、第四方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行第一方面的地下不连续地质异常体检测方法。
34、本专利技术实施例提供的地下不连续地质异常体检测方法及装置，能够获取研究区域的三维共偏移距地震数据；根据三维共偏移距地震数据的每个频率数据，利用稀疏导向的最优化目标函数确定每个频率数据对应的地质异常体有效信号分量；其中，稀疏导向的最优化目标函数用于求解凸优化问题；根据各频率数据对应的地质异常体有效信号分量，确定研究区域的地下不连续地质异常体检测结果。这种基于稀疏导向的最优化目标函数的地下不连续地质异常体检测方法，可以有效估计三维共偏移距地震数据中的地质异常体有效信号分量，降低非有效信号干扰，从而实现了地下不连续地质异常体的高精度探测。
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1.一种地下不连续地质异常体检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维共偏移距地震数据的每个频率数据，利用稀疏导向的最优化目标函数确定每个所述频率数据对应的地质异常体有效信号分量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标频域数据中每个频率数据对应的对角矩阵数据，利用所述稀疏导向的最优化目标函数的表达式构建得到每个所述频率数据对应的最优化目标函数，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述稀疏导向的最优化目标函数的表达式包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述频率数据对应的最优化目标函数，确定每个所述频率数据对应的最优参数矩阵，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述频率数据对应的最优参数矩阵，确定每个所述频率数据对应的地质异常体有效信号分量，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述频率数据对应的地质异常体有效信号分量，确定所述研究区域的地下不连续地质异
8.一种地下不连续地质异常体检测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7中任一项所述的地下不连续地质异常体检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1-7中任一项所述的地下不连续地质异常体检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种地下不连续地质异常体检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述三维共偏移距地震数据的每个频率数据，利用稀疏导向的最优化目标函数确定每个所述频率数据对应的地质异常体有效信号分量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标频域数据中每个频率数据对应的对角矩阵数据，利用所述稀疏导向的最优化目标函数的表达式构建得到每个所述频率数据对应的最优化目标函数，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述稀疏导向的最优化目标函数的表达式包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述频率数据对应的最优化目标函数，确定每个所述频率数据对应的最优参数矩阵，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：娄杰，林朋，郭永红，宋连喜，杨小勇，曹灿煜，
申请(专利权)人：国能蒙西煤化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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