简述地震资料处理中的聚束滤波方法

刘志华

【摘要】进行地震勘探资料处理的目的之一是为了对数据中的随机噪声与相关噪声进行消除。相关噪声主要来自于底层之间的多次反射波，目前已有多种方法应用与消除一次反射波和多次反射波的校正。简单的方法是对一次反射波进行校正后，进行某种形式的叠加。本文主要针对在叠加之前对多次波的消除研究。

【关键词】地震资料 处理 拘束滤波 多次波

对相关噪声的消除时，多道滤波在原则上要比叠加更有效。数据的质量由其有效程度决定。尽管频率-波数的方法成本很低，但是在消除小偏移距上的效果很差。而Radon变换在消除所有偏移距上效果更好，因此也常被使用。本文所研究的聚束滤波方法与Radon方法类似，都属于一种包括相关噪声和信号的模型拟合处理方法，这种方法没有由于数字变化造成的假变换。它主要根据数据对模型进行调整，能够包含振幅与相位随着偏移距的变化及远偏移距处由于切除折射波和直达波导致的记录损失，所以，该方法在防止畸变的性能上更为优越。

1 基本理论

2 自适应聚束滤波

通过多次循环处理的方法对信号的振幅、相位、时间延迟及位置信号的估计的方法称之为自适应聚束滤波。初始位置信号的估计采用等振幅、等相位偏移的模型获得，根据强制性曲线拟合方法，对新的振幅、相位、时间延迟进行获取。可以通过共中点道集的交互式速度分析對位置信号的数目初值进行获取。一般情况下，通过初步的预处理结果对自适应聚束滤波的参数进行选择确定。

2.1 自适应估计

根据类似于Weiss等人的方法对修正模型参数获取步骤进行确定，与之不同的是运用更快速、更强制性的算法进行累赘的代替。根据Wax的方法对时间与相位进行估计。如果地震频率带宽的参数能够基本满足白噪声，其均为最大似然估计，对相对振幅进行估计时，噪声对振幅的影响可以通过资料中的噪声校正来消除。初始模型的时间延迟是从等振幅、等相位的IVA中估计出来的，然后对其进行傅里叶变换，得到每个信号的波形。则可以将此完整模型的信号通过傅里叶变换进行构造，对该模型以及记录的数据的差即获得第一个循环残余值，除过随机噪声外，残余值中还涵盖初始模型拟合差。为了对每一个信号的的振幅与时间延迟进行估计，对估计出的信号波形、其余信号的记录道进行计算。信号波形表示处该信号的模型道；信号的记录道的波形是第一个循环的残余值与该信号重构道集的和。对信号参数进行修正的时候，先对最强信号进行处理，然后处理次强信号，顺序由强到若，降低了强信号对弱信号的干扰，这个每个信号都能在每一个道上可以得到三个结果：相对振幅、相对移动、时间延迟。

2.2 回归公式

受离散采样与噪声的干扰，每一道上估计的参数都存在一定的误差。输入数据段的信噪比、时间间隔及频带带宽都对参数的稳定性有影响。除了离散采样与噪声外，估计值也是误差产生的一个因素，如果多数道上目标信号未被干扰，可用自动切除干扰带数据的强回归技术得到可靠的AVO曲线。在有限的数据段可以去除多数信号的干扰。如果信号的干扰过大，可以得到满意的循环结果，如果强信号干扰弱信号时，循环非常重要。同理，先对强信号进行分析可以降低其对弱信号的干扰。在降低离散采样与噪声影响时，利用强回归技术，对已知振幅、相位及时间延迟的特性的了解是非常关键的。

3 结论

在地震岩性研究中，聚束率比方法非常适用，其本身涵盖的振幅、时间延迟、随偏移距变化的参数模型就可以对地震岩性的振幅、时间延迟及相位随偏移距变化精细分析进行叠前处理。通过自动修正参数的模型使之与数据使用，采用强制回归方法对数据中信号的干涉进行克服。实践证明，自适应聚束滤波方法能够有效的消除多次波，而且信噪比资料越好，其优越性就更突出。

参考文献

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