近地表初至波的提取

近地表初至波的提取

地震折射數(shù)據(jù)分析是模擬近地表的主要方法之一。地震折射數(shù)據(jù)分析的歷史可以追溯到20世紀(jì)20年代目前，有許多眾所周知的地震數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，例如Promax,CGG,Focus和Grisys。它們都包含了初至波自動(dòng)拾取的關(guān)鍵步驟。受數(shù)據(jù)質(zhì)量和參數(shù)設(shè)置的影響，每個(gè)軟件的結(jié)果都有很大差異。因此，需要一種更準(zhǔn)確、有效和穩(wěn)定的算法來解決這個(gè)問題。很多學(xué)者對(duì)初至波自動(dòng)拾取方法進(jìn)行了研究。Coppens方法使用兩個(gè)窗口內(nèi)的能量比處理數(shù)據(jù)1問題描述本節(jié)將構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，并定義初至拾取問題。1.1地震波的共炮點(diǎn)道集共炮點(diǎn)道集是地球物理勘探領(lǐng)域的基本概念。它是記錄同一炮點(diǎn)激發(fā)的，由不同檢波器接收的所有地震道的數(shù)據(jù)集合，且各地震道按照炮點(diǎn)到檢波器的距離進(jìn)行排列定義1共炮點(diǎn)道集。將共炮點(diǎn)道集表示為一個(gè)大小為m×n的矩陣S=[s圖1(a)中顯示了共炮點(diǎn)道集。它由800個(gè)地震道組成，其中每道含有1000個(gè)樣點(diǎn)。圖中樣點(diǎn)的振幅由樣點(diǎn)的能量值表示。每道的振幅縱向排列，其中振幅為正的部分填充為黑色。因不同的地震檢波器具有不同的電氣特性，為了避免不同檢波器之間的差異造成影響，需要預(yù)先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將每道的能量值歸一化到[-1,1]范圍1.2地震信號(hào)初至波自動(dòng)分揀在地震勘探中，從炮點(diǎn)激發(fā)并最先到達(dá)檢波點(diǎn)的地震波稱為初至波。初至波到達(dá)時(shí)間稱為地震波初至?xí)r間，簡稱地震波初至。初至拾取是通過振幅、頻率等特征，對(duì)地震信號(hào)和環(huán)境噪聲進(jìn)行區(qū)分問題1初至波拾取問題輸入：共炮點(diǎn)道集S=[s輸出：F=[f(1),f(2),?,f(n)]。目標(biāo)：最大化初至波拾取準(zhǔn)確率。式中：輸入為大小為m×n的共炮點(diǎn)道集S,s圖1(a)中顯示了初至波拾取過程的輸入，輸出如圖1(b)中所示。每道都有一個(gè)初至波，是每道的初至波位置。2基于模板的范圍帶檢測算法本算法采取兩階段方案對(duì)初至波進(jìn)行拾取。第一階段是數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程，它是通過基于模板的范圍帶檢測算法獲得初至范圍帶。此階段極大壓縮了數(shù)據(jù)集的大小，減少了噪聲。第2階段是初至波的拾取過程，它是在第1階段獲得的初至范圍帶上，通過改進(jìn)的能量比率初至拾取算法拾取初至波。2.1滑動(dòng)窗口的確定基于模板的范圍帶檢測算法在每道數(shù)據(jù)上用縱向窗口進(jìn)行滑動(dòng)，與模板(一維數(shù)組)進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，獲得初至范圍帶(縱向滑動(dòng)窗口與模板的長度一致)。初至范圍帶是由每個(gè)地震道上包含初至波的區(qū)間組成。2.1.1生成最大化波對(duì)基于模板的范圍帶檢測子問題進(jìn)行定義，提出該子問題的目標(biāo)。子問題1基于模板的范圍帶檢測輸入：共炮點(diǎn)道集S=[s輸出：范圍帶起始下標(biāo)數(shù)組D，范圍帶矩陣R=[s目標(biāo)：最大化初至范圍帶內(nèi)包含的初至波數(shù)量。其中：輸入是m×n的共炮點(diǎn)道集S和長度為l的模板數(shù)組T，且l<m。輸出包含兩部分：（1）大小為n的范圍帶起始下標(biāo)數(shù)組D;(2）大小為l×n范圍帶矩陣R。2.1.2多目標(biāo)優(yōu)化分析基于模板的范圍帶檢測問題的目標(biāo)是最大化初至范圍帶內(nèi)包含的初至波數(shù)量。本文構(gòu)造了初至區(qū)間模板，將縱向滑動(dòng)窗口與模板的相關(guān)性作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，相關(guān)性越大的窗口越可能包含初至波。根據(jù)基于模板的范圍帶檢測子問題，結(jié)合初至波的特性，得到3個(gè)優(yōu)化目標(biāo)：（1）最小化窗口和模板之間的距離。因?yàn)樵诔踔敛ǖ絹碇?，檢波器接收到的能量極小，而在地震初至波到來之后，能量通常會(huì)變得較大在該問題中，上述3個(gè)優(yōu)化目標(biāo)不是獨(dú)立的，任何一個(gè)目標(biāo)獨(dú)立考慮都可能導(dǎo)致窗口對(duì)于該特性過擬合。所以本文將基于模板的范圍帶檢測子問題轉(zhuǎn)化成多目標(biāo)優(yōu)化問題，尋找到一個(gè)折中解，使這3個(gè)目標(biāo)在給定的約束條件下盡可能達(dá)到最佳。因此，其相關(guān)性的確定由該位置的窗口與模板的差距、窗口本身位置和窗口與相鄰初至區(qū)間的位置差距共同決定。令窗口大小為l，第j道數(shù)據(jù)的當(dāng)前窗口的起始位置下標(biāo)為d式中：a,b和c均為加權(quán)調(diào)節(jié)因子。式(1)的第1部分表示當(dāng)前窗口與模板之間的距離評(píng)價(jià)，第2部分表示當(dāng)前窗口與相鄰的初至區(qū)間的位置差距評(píng)價(jià)，第3部分表示當(dāng)前窗口的位置評(píng)價(jià)。2.1.3帶檢測算法輸入根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，確定每道數(shù)據(jù)的初至區(qū)間，該算法具體實(shí)現(xiàn)如下。算法1基于模板的范圍帶檢測算法輸入：第j道數(shù)據(jù)s算法1描述了基于模板的范圍帶檢測算法在單道數(shù)據(jù)上的實(shí)現(xiàn)過程。該算法的輸入為子問題1中共炮點(diǎn)道集S的某一道數(shù)據(jù)和d經(jīng)過上述步驟，范圍帶檢測過程已全部完成，每道地震數(shù)據(jù)的初至區(qū)間的起始下標(biāo)得以確定。通過范圍帶起始下標(biāo)數(shù)組D=[d2.2能量初始記錄的改善對(duì)能量比率算法進(jìn)行改進(jìn)，在初至范圍帶中，利用改進(jìn)的能量比率算法拾取初至波。2.2.1最大化能量比率初至化對(duì)改進(jìn)的能量比率初至拾取子問題進(jìn)行定義，并提出該問題的目標(biāo)。子問題2改進(jìn)的能量比率初至拾取輸入：范圍帶矩陣R=[s輸出：F=[f(1),f(2),?,f(n)]。目標(biāo)：最大化能量比率求取初至波位置。范圍帶矩陣R為子問題1的輸出。本問題的輸出F為每道數(shù)據(jù)的初至波位置。其中，f(j)是第j道的初至波位置。2.2.2相關(guān)定理的調(diào)整式(2—4)是由Coppens式中：i∈[1,m]為樣點(diǎn)下標(biāo)，j∈[1,n]為地震道下標(biāo)，t∈[nl,m]為滑動(dòng)窗口位置。ESabbione和Velis引入常數(shù)β后，可對(duì)比值進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。但是在背景噪聲較強(qiáng)的情況下，β的調(diào)整作用依然有限。Allen提出了STA/LTAWong等本文結(jié)合了Sabbione,Velis和Wong的方法，有本算法在式(13)的基礎(chǔ)上，增加式(14)。經(jīng)過這兩個(gè)步驟，算法對(duì)初至波能量更加敏感，進(jìn)一步提高初至波拾取的精確度。在實(shí)驗(yàn)中，參數(shù)α=3時(shí)效果最好利用式(14)推導(dǎo)出子問題2的優(yōu)化目標(biāo)利用式(15)求得Mλ(t)最大值時(shí)，p即為初至波位置。2.2.3能量比率初至化改進(jìn)的能量比率初至拾取算法的核心是式(11—15)，利用范圍帶矩陣R求出每個(gè)地震道的初至波位置。算法2改進(jìn)的能量比率初至拾取算法輸入：初至范圍帶高度l、范圍帶矩陣R、范圍帶起始下標(biāo)數(shù)組D、長窗口大小nl、短窗口大小ns、參數(shù)β;算法2描述了能量比率初至拾取算法的步驟。(1)～(2)行分別定義了循環(huán)范圍，(3)～(6)行按照公式進(jìn)行計(jì)算。(8)行計(jì)算每個(gè)地震道能量比率最大值元素的下標(biāo)，即初至波的位置。(10)行返回所有地震道中初至波所在的樣點(diǎn)下標(biāo)。3個(gè)數(shù)據(jù)集上的測試在本節(jié)中，將本文的算法與3種算法（BNN,DC,MCM），分別在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試。其中BNN是反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，DC是直接相關(guān)方法，MCM是Coppens方法的改進(jìn)。將人工拾取初至波的結(jié)果作為參考標(biāo)準(zhǔn)，把4種算法的拾取結(jié)果與參考標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，來驗(yàn)證算法的有效性。3.1樣點(diǎn)的時(shí)間間隔圖2(a)顯示數(shù)據(jù)集1，它來源于新疆地區(qū)，共200炮，每炮有400道數(shù)據(jù)，樣點(diǎn)之間的時(shí)間間隔為2ms。本文選取其中100道數(shù)據(jù)，每道數(shù)據(jù)截取850個(gè)樣點(diǎn)，作為展示結(jié)果。圖2(b)顯示數(shù)據(jù)集2，它來源于四川地區(qū)，共100炮，每炮有500道數(shù)據(jù)，樣點(diǎn)之間的時(shí)間間隔為2ms。本文選取其中64道數(shù)據(jù)，每道數(shù)據(jù)截取850個(gè)樣點(diǎn)作為展示結(jié)果。3.2生產(chǎn)過程階段基于兩階段優(yōu)化的初至波自動(dòng)拾取算法中，初至波拾取過程分為兩個(gè)階段。第1階段通過基于模板的范圍帶檢測算法獲得初至范圍帶，第2階段改進(jìn)了能量比率初至拾取算法，在初至范圍帶中拾取初至波。3.2.1初至范圍帶測試基于模板的范圍帶檢測算法是基于兩階段優(yōu)化的初至波自動(dòng)拾取算法的第1階段。此算法分別在兩個(gè)數(shù)據(jù)集中進(jìn)行測試，獲得初至范圍帶。結(jié)果如圖3所示。區(qū)域部分表示在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上獲得的初至范圍帶。圖3(a)中的初至范圍帶將框內(nèi)的噪聲排除在外，并包含了所有的初至波。圖3(b)中的初至范圍帶也包含了所有的初至波。3.2.2實(shí)驗(yàn)2不同方法吸取數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)改進(jìn)的能量比率初至拾取算法是基于兩階段優(yōu)化的初至波自動(dòng)拾取算法的第2階段。在第1階段確定的初至范圍帶中拾取初至波，結(jié)果如圖4所示。從圖4來看，拾取的結(jié)果與實(shí)際初至波比較符合，拾取的準(zhǔn)確率基本滿足要求。使用本文的算法(FPTO)與其他3種算法(BNN,DC,MCM)進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，分別在兩個(gè)數(shù)據(jù)集中進(jìn)行測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。圖5(a)表示地震波的波形，紅色方框內(nèi)表示初至波出現(xiàn)的位置。圖5(b)表示不同方法拾取的初至波位置：其中紫色圓點(diǎn)表示MCM算法拾取的初至波；藍(lán)色圓點(diǎn)表示DC算法拾取的初至波；綠色圓點(diǎn)表示BNN算法拾取的初至波；本文提出的算法用紅色圓點(diǎn)表示。從圖5(b)來看，本文提出的基于兩階段優(yōu)化的初至波自動(dòng)拾取算法能更加準(zhǔn)確拾取初至波，總體上呈現(xiàn)出更加一致的連續(xù)性。將算法拾取結(jié)果與人工拾取結(jié)果之間偏差小于20ms的結(jié)果，視為正確拾取?；趦呻A段優(yōu)化的初至波自動(dòng)拾取算法與其他3種方法的準(zhǔn)確率對(duì)比見表1。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較于其他3種算法，本文提出的算法能夠更加準(zhǔn)確地找到初至波的位置。在兩個(gè)數(shù)據(jù)集中，基于兩階段優(yōu)化的初至波自動(dòng)拾取算法拾取初至波的效果最好。4確定優(yōu)化函數(shù)并進(jìn)行初至波自動(dòng)剝奪本文提出了一種基于兩階段優(yōu)化的初至波自動(dòng)拾取算法。本算法不直接拾取初至，而是先把初至波所在的范圍帶找出來，然后再在初至范圍帶里拾取初至波。范圍帶通過縱向滑動(dòng)窗口進(jìn)行確定：根據(jù)3個(gè)優(yōu)化目標(biāo)得到優(yōu)化函數(shù)，對(duì)每一道數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向窗口的滑動(dòng)，與設(shè)計(jì)的模板進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，繼而得到每一道的范圍帶。范圍帶被確定以后，再利用改進(jìn)的能量比率算法在范圍帶內(nèi)進(jìn)行初至波拾取。這樣做的好處是：（1）拾取初至波只需要考慮范圍帶里的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量大大減少；（2）范圍帶會(huì)把很多噪音排除，減少噪音的影響；（3）范圍帶里包含初至波，在范圍帶里進(jìn)行拾取能提高精確度。通過在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，本算法與其他3種算法進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)本文提出的算法可以有效地拾取初