基于局部相似属性的初至自动拾取

刘百红 李建华 郑四连 宋志翔 张敬东 孙维昭(中国石化石油物探技术研究院地球物理软件研究所，江苏南京 211103； 东方地球物理公司研究院地质研究中心，河北涿州 072751； 东方地球物理公司研究院海外业务部，河北涿州 072751)

1 引言

在近地表调查中，初至层析是一种查明近地表速度结构非常有效而且常用的方法。而初至拾取又是初至层析的第一步，其准确与否会直接影响到层析反演结果。最初地震波初至是以人机交互的方式拾取，随着采集数据量越来越大，人工初至拾取就成为一项费时而繁琐的工作。近年来，出现了许多自动初至拾取方法，例如能量比法[1-5]、AIC法[6-8]，二分法[9]、分形分维法[10-12]等，并将神经网络[13，14]、时频分析[15-17]以及边缘检测[18]等计算方法与技术应用到自动初至拾取中。其中，能量比法因其简单实用而被广泛应用。但是在复杂近地表条件下，由于初至波能量特征、波形特征、相位特征变化大，又常常受噪声干扰，初至波自动拾取方法的精度和效率仍然无法满足要求，因此有许多基于能量比的改进方法被不断提出[19-25]。

本文基于局部互相关相似属性提出了一种能量比初至拾取改进方法。该方法首先计算地震道的局部互相关相似属性道；然后根据粗略估计的近地表速度和炮检距定义该道初至搜索范围；最后将这些局部属性道作为能量比法的输入，计算局部相似属性道的能量比曲线，取搜索范围内能量比曲线的最大值所在位置为初至时刻。改进方法提高了初至波自动拾取的准确性、稳定性和抗干扰能力。

2 能量比法

传统的能量比法利用初至波前、后能量上的差异进行初至拾取。

首先从地震道的第1个样点开始，选择一个合适的时窗长度l，计算该时窗的地震道能量

(1)

然后从第二个采样点开始再取l个样点数据，计算第2个窗口的能量

(2)

再计算相邻两个时窗的能量比

(3)

式中：E1、E2分别为地震道前、后两个时窗的能量； ER为相邻两个时窗能量的比；si为地震数据，i为样点序号；β为稳定因子。

前后两个时窗同时向后滑动一个样点，计算下一个时刻的能量比。依此类推，计算完整个地震道的能量比曲线。

能量比曲线最大值所对应的时间即为初至时间。该初至拾取方法快速、准确、应用广泛，但对噪声比较敏感。

3 改进的能量比法

首先，传统的滑动时窗总是从每个地震道的起始时刻开始，一直到地震道结束。也就是说初至的搜索是在整个地震道内进行的。这一方面增加了计算时间，更重要的是，会产生“夜长梦多”的效应，如图1中初至时间对应的并不是能量比曲线最大值时间，而是次极值时间。因此，本文首先对每一道设置一个初至搜索中心

(4)

式中：xj为第j地震道的炮检距；v是近地表速度的一个粗略估计值。v的选择要能够使所有tj都小于初至时间，这实际上类似于线性动校。然后以tj为中心，设置相应道的搜索范围L，例如L=100个采样点，那么第j道的滑动窗口的起始点则为tj-L，终止点则为tj+L，从而将每一炮的初至搜索范围限制在图2所示的条带范围内。这样不但减少了计算量，而且可以减少一些干扰。尤其是当地表起伏不大、地下近地表速度横向变化不剧烈时，选择合适的v可以使得搜索中心十分接近真实初至，有助于准确拾取初至位置。

图1 合成地震道(a)及传统能量比曲线(b)

图2 初至搜索范围的定义

R(i)=max[corr(a,b)]

(5)

式中：a和b分别为地震道上前、后两个时窗内的信号； corr(·，·)表示两个信号的互相关。前一个窗口从地震道上第i点开始，后一个时窗从地震道上第i+k点开始，这两个时窗长度都为N，但是这两个时窗的起始时间相差k个样点，k一般取1或者2。两个窗口内信号互相关结果的最大值被赋予到属性道的第i点。这两个窗口从地震道起始时刻依次向后移动一个步长，直到地震道末尾，完成整个属性道的计算(图3)。

图3 图1a地震道的局部互相关属性

图4 图1a所示地震道的另外三种局部相似性曲线(a)局部余弦距离曲线； (b)局部欧氏距离曲线；(c)局部曼哈顿距离曲线

但是并不是所有的相似性计算方式都适用于初至拾取。图4为图1a所示地震道的局部余弦距离曲线、局部欧氏距离曲线和局部曼哈顿距离曲线。对比图3和图4可见，本文使用的局部互相关曲线能更好地压制随机噪声。

计算局部互相关属性道以后，用局部互相关属性道而不是地震道作为能量比方法的输入，从而计算出局部互相关属性道的能量比(ER)曲线，并取能量比曲线最大值的位置为地震道初至时间。

4 模型试验

首先将本文方法用于一道无噪声的地震数据进行试验。该道采样间隔为2ms，道长为2s，初至清晰可见(图5a上)。然后加入方差依次为0.05、0.10、0.15的随机噪声，使该道的信噪比依次为11.9、3.7、2.6，并用本文所述方法进行初至自动拾取(图5)。由图5可见，本文方法在较强的随机噪声干扰下，依然能准确地拾取初至。

图5 不同信噪比地震数据(上)、传统能量比曲线(中)以及基于局部互相关属性的能量比曲线(下)(a)无噪； (b)信噪比为11.9； (c)信噪比为3.7； (d)信噪比为2.6

5 应用实例

首先应用高信噪比实际单炮地震数据进行试验。该道集时间采样间隔为2ms，道长为2s。分别用本文方法和传统能量比法进行了初至自动拾取(图6)。由图可见，两种方法拾取结果总体趋势基本一致，验证了本方法的可行性。但在35～45道之间以及105道附近，传统能量比法的拾取结果抖动明显，本文方法的拾取结果明显优于传统能量比法，表明本文方法更加稳健，而传统的能量比法对噪声更加敏感。

然后选用比较复杂的实际地震资料进行试验。该资料时间采样间隔为1ms，道长为4s。工区为中国西南山区，区内沟谷幽深、山势陡峭、相对高差大，喀斯特地貌发育，多溶洞、暗河，地表岩石多为沉积岩和变质岩，近地表速度和厚度变化剧烈，因此资料的信噪比较低。实际单炮道集本文方法自动初至拾取结果如图7所示，可见本文方法具有一定的抗噪能力，但是在强相干噪声的干扰下拾取结果还有待改进。

图6 高信噪比单炮实际资料不同方法拾取结果(a)本文方法； (b)传统能量比法

图7 低信噪比实际单炮数据不同方法拾取结果(a)本文方法； (b)传统能量比法

6 结束语

本文在传统能量比方法的基础上，提出了一种地震波初至拾取方法。该方法基于地震道的局部相似性形成了一种新的地震属性道，然后将该地震属性道作为能量比值法输入来拾取地震波初至，与常规的地震属性道(如振幅绝对值、振幅包络)能量比值法相比，具有抗随机噪声能力强、拾取精度高的特点。同时本文提出了限定搜索范围策略，可以进一步提高本文方法的初至拾取质量。

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