地震资料处理中串联组合反褶积方法及效果分析

王博睿 张雪纯

摘 要：地震资料处理过程中，反褶积是一种常用的提高地震资料分辨率的处理方法。但由于提高分辨率处理是一个多次试验和逐步提高的过程，因此经常采用串联组合反褶积的处理方式。由于各种反褶积都有一定的假设前提和各自的适用范围，所以必须根据数据的特点和不同反褶积的使用前提，经过详细而充分的试验以便选取最合理的参数，才能最终得到较好的处理效果。采用哪种反褶积，怎样组合，才能达到搭配合理、纵向分辨率高的处理结果，常常需要通过细致的多种组合试验来确定。本文叙述了实际资料处理中的反褶积串联组合的基本流程和实际资料的处理效果，并对一些反褶积方法组合方式及参数选择应注意的问题进行了探讨。

关键词：反褶积；分辨率；信噪比

中图分类号：P631.4 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）19-0185-03

1 引言

反褶积是通过压缩地震子波来提高地震记录纵向分辨率的主要方法，是处理流程中不可或缺的一部分。反褶积前应对数据做好野外静校正、折射波静校正、尽可能地压制各种干扰、做好振幅补偿。比较常用的反褶积方法有预测反褶积、俞氏子波反褶积、两步法统计子波反褶积、地表一致性反褶积、逐点反褶积等。选用地表一致性反褶积、预测反褶积和统计子波反褶积作为此次组合试验的三种反褶积方法，试验了各种反褶积方法的参数选择以及它们不同串联组合方式下的效果，对结果进行频谱分析与自相关分析并结合剖面上的对比，最后选出频带宽、纵向分辨率高等综合效果好的串联组合方式，并在中国东部某地的实际资料处理中得到了比较好的效果，从而证明了本次处理采用的串联组合反褶积方法的正确性和实用性。

2 反褶积的原理

2.1 地表一致性反褶积

地表一致性反褶积主要用于消除由于激发、接收等因素引起的地震记录间子波的差异，采用自回归谱分析方法，以对数方式计算每个输入道的对数功率谱[1]：

（1）

自回归过程的功率谱为： （2）

其中： （3）

以地表一致性方式分解对数功率谱成为震源、检波点、炮检距中点和偏移距分量。对振幅谱取对数：

（4）

给定每个输入道子波的对数振幅谱Aw，用高斯賽德尔算法求得对数振幅谱，根据求和得到与输入对数谱Am最佳匹配的对数功率谱A`m，误差能量：

（5）

以地表一致性和时变方式设计最小相位算子与每个地震道反褶积，每个反褶积算子的功率等于震源、检波点、炮检距中点和偏移距谱分量乘积的倒数。通过分析计算得到一个反褶积算子，经单炮资料褶积应用，分析其效果，若达不到要求可对线面过程进行优化，以确定最佳反褶积算子。

2.2 预测反褶积

假设输入信号为，预测滤波因子为 ，τ为预测步长，期望输出为，则预测输出为[2]：

（6）

预测误差： （7）

由最小平方原理可得：

（8）

这就是预测方程，此方程的解就是预测滤波因子。用此滤波因子对进行滤波，可得到和，其中是预测滤波的结果，是预测反褶积的结果。

2.3 统计子波反褶积

设地震道记录符合下列褶积模型[3]： （9）

其中，为第炮激发点处的地震子波；为第个接收点处的滤波因子；为第炮激发第个接收点地震记录；是相应的地下反射系数序列。我们假设随机噪声已消除，反射系数序列是白噪的。那么，我们对共炮集记录作自相关统计平均，定义广义子波的自相关函数为：

（10）

其中，N为共炮集记录数，为地震记录的自相关，按下式计算： （11）

用（10）求取相应的最小相位子波，利用最小平方准则求取反算子a（t）： （12）

其中，d（t）为期望输出。

3 串联组合方式

实际资料处理中经常会用到串联反褶积，因为提高分辨率处理是一个逐步提高的过程。根据各反褶积处理的效果：地表一致性反褶积可以消除由于激发、接收等因素引起的地震记录间子波的差异，预测反褶积可以对多次波进行压制，减少多次波干扰，统计子波反褶积可以校正压缩激发震源子波波形，最后形成如图1所示的串联组合[4]。

4 串联组合效果分析

以本次地震资料为例，地表一致性反褶积能对影响子波的分量在三维空间进行平滑，稳定性好，抗干扰强，既能保持资料的信噪比，又能提高资料的分辨率。因此对叠前资料应用地表一致性反褶积技术，在确保信噪比的前提下，尽量拓宽频带，提高分辨率。由于目的层在中、古生界，信噪比不高，主要目的是能满足精细解释、落实构造、岩性及储层预测的要求，因此选择了地表一致性预测反褶积方法，消除由于激发、接收等因素引起的地震记录间子波的差异。图1是在野外静校正，去噪和振幅补偿处理后的频谱分析，在频谱分析中通过与未做反褶积处理的数据对比，做了地表一致性预测反褶积后，数据的主频频带被拓宽，地震子波的差异被消除，“毛刺”现象大大减少，如图2中A、B。接着对资料进行预测反褶积，提高地震记录的分辨率，消除地震记录中的长、短周期多次波，参数选择滤波因子长度为120ms，浅层预测步长为24ms，深层预测步长为28ms。通过预测反褶积后资料的频带被进一步拓宽，能量分布更为稳定，进一步对资料做统计子波反褶积处理，压缩地震子波，突出主频能量，如图2中C、D[5]。

预测反褶积后子波得到了很大程度的压缩，子波自相关更好，与只做预测反褶积的自相关对比可知，地表一致性反褶积+预测反褶积+统计子波反褶积后子波得到更好的压缩。从炮集上也可看出，经过反褶积串联组合后的地震资料相较于只做了预测反褶积的地震资料，在能量上更为稳定，从叠加剖面上也可看出效果，如图3、4所示[6]。

通过对几种不同功能的反褶积进行串联组合试验后，并经过速度分析、动校正、静校正、叠加和叠后偏移等处理后，得到最终剖面，如图5所示，反褶积组合取得了较好的效果，同相轴更清晰，纵向分辨率得到提升。

5 結语

地表一致性反褶积既能有效压缩地震子波，克服激发、接收等因素变化对地震记录的影响，同时进行了道间振幅均衡补偿，保持了数据的相位一致性，拓宽频谱，校正地震信号的相位谱，输出零相位子波，一定程度地提高了地震资料的分辨率。预测反褶积是根据地震数据中原始的一次波和多次波等规则干扰的信息，预测出纯干扰部分。据此，可从原始地震记录中减去干扰部分，得到消除干扰后的一次波，提高地震记录的信噪比和分辨率。预测反褶积是做的预测误差的反褶积，求取的结果是预测误差的反射序列。同时，要强调一次反射波是由随机反射系数序列产生的，预测反褶积只能预测有变化规律或者有周期性的数据。反褶积虽然能提高地震资料分辨率，但是在处理过程中还需要合理去噪，选择有效的保真叠前去噪方法，在最大限度保护有效信息的前提下消除单炮记录上的干扰波，突出有效波，提高信噪比。

参考文献

[1]王昊，罗洪林，周华.地表一致性反褶积方法浅析及应用[J].内蒙古石油化工，2012，（10）：126-129.

[2]雍凡，罗水余，李颜贵，等.F-K变换与预测反褶积压制多次波效果对比[J].物探化探计算技术，2014，（6）：700-707.

[3]张军华，缪彦舒，郑旭刚，等.预测反褶积去多次波几个理论问题探讨[J].物探化探计算技术，2009，（1）：6-10+5.

[4] Porsani MJ，Ursin B.Direct multichannel predictive deconvolution[J].Geophysics： Journal of the Society of Exploration Geophysicists，2007，（2）：11-27.

[5]Liu， Lei，Lu， Wenkai.A Fast L-1 Linear Estimator and Its Application on Predictive Deconvolution[J].IEEE geoscience and remote sensing letters，2015，（5）：1056-1060.

[6]MICHAEL K. BROADHEAD.PREDICTIVE DECONVOLUTION FROM THE POINT OF VIEW OF KRIGING[J].Journal of seismic exploration，2009，（3）：199-214.