Основные подходы к учету поверхностных неоднородностей в практике сейсморазведки, Предсказывающая деконволюция - Методика подавления помех, связанных с приповерхностными неоднородностями на примере морских сейсмических данных

Кратные волны

Одна из главных проблем, стоящих перед сейсмоакустикой в условиях мелководья, проблема подавления кратных волн, связанных со свободной поверхностью воды. На этапе обработки способы подавления кратных волн основаны на двух подходах:

    - различии в форме годографа отраженных и многократных волн (суммирование по ОГТ, преобразование Радона) - периодичности времен вступления кратных волн (предсказывающая деконволюция, SRME)

Рассмотрим процедуру предсказывающей деконволюции подробней:

Предсказывающая деконволюция

Одним из важных видов деконволюции является предсказывающая деконволюция [4]. Во многих задачах практики обработки сейсмических сигналов возникают ситуации, когда мы можем предвидеть повторение некоторых значений входного сигнала g(t) в некоторые будущие моменты времени g (t+б), где б-выбранный интервал предсказания. Такого рода ситуации возникают, например, в задачах подавления некоторых регулярных волн-помех типа реверберационных волн, волн-спутников или полнократных отраженных волн.

Реверберационные волны возникают при выполнении морских сейсмических работ и являются многократными отражениями от дна и свободной границы "вода-воздух". Особенно они интенсивны при малых глубинах моря. При этом всегда достаточно известна скорость упругих волн в воде и глубина до дна. Поэтому можно ожидать, что через определенный интервал времени, который определяется удвоенной мощностью водного слоя и скоростью в нем, после прихода полезной отраженной волны появится серия повторных волн.

Кроме трех вышеназванных задач подавления волн, предсказывающая деконволюция с малым интервалом предсказания может уменьшить продолжительность записанного сигнала, что также способствует повышению временной разрешенности сейсмической записи.

Винер показал возможность создания такого фильтра, который бы оценивал сигнал в будущие времена g (t+б) по значениям процесса его в прошлые моменты времени g(t).

Коэффициенты такого фильтра определяются из матричного уравнения:

Оно получается в предположении что взаимная корреляция входного и выходного желаемого результата есть по существу автокорреляционная функция входного сигнала на больших сдвигах, т. е.

Используя этот подход, можно сказать, что такой фильтр, который по записи полезной волны будет порождать новые записи нежелательной волны. Однако легко показать, что, используя рассчитанные коэффициенты предсказывающего фильтра а0, А1,.....АN-1, можно сконструировать и более совершенный фильтр, который будет вычитать нежелательные волны из записи. Этот фильтр получил название-фильтр ошибки предсказания.

Его коэффициенты представляют собой последовательность

Где добавленное после единицы число нулей соответствует на единицу меньшему интервалу предсказания, выраженному в шагах дискретизации.

Допущения, лежащие в основе прогнозируемой деконволюции [11]:

Допущение 1а. Разрез состоит из горизонтальных слоев с постоянной скоростью.

Допущение 1б. Источник формирует плоскую продольную волну, которая вертикально падает на границы слоев. При таких условиях поперечные волны не формируются.

Допущение 2. Форма волны источника не изменяется при ее прохождении по разрезу, т. е. она является стационарной.

Допущение 3. Компонента помех n(t) = 0.

Допущение 4. Отражательная способность представляет собой случайный процесс. Это означает, что сейсмограмма имеет характеристики сейсмического импульса т. к. их ФАК и амплитудные спектры являются сходными.

Допущение 5. Сейсмический импульс является минимально-фазовым; следовательно, результат его обращения также является минимально-фазовым.

Миграция

Миграция перемещает наклонные отражающие поверхности (ОП) в их истинные положения на разрезе и фокусирует дифрагированные волны. Фокусировку дифракций можно рассматривать, как форму пространственной деконволюции, которая повышает пространственную разрешающую способность [11].

Все существующие методы миграции разделяются по способам решения базовых уравнений: способами дифракционного преобразования записи, способами миграции в частотной области, способами, основанными на решении волнового уравнения методами конечных разностей. С точки зрения вида применяемой в процессе преобразования скоростной модели среды все методы миграции делятся на: временную, если используются VRMS и глубинную, использующую V int. По способу реализации все алгоритмы разделяются на категории по типу пространства, в котором они проводятся: "время-расстояние" (T-X), время - волновое число (T-K), частота-расстояние (F-X), частота - волновое число (F-K) [4].

Рассмотрим подробнее способы, основанные на решении волнового уравнения методами конечных разностей.

Похожие статьи




Основные подходы к учету поверхностных неоднородностей в практике сейсморазведки, Предсказывающая деконволюция - Методика подавления помех, связанных с приповерхностными неоднородностями на примере морских сейсмических данных

Предыдущая | Следующая