高密度地震数据的初至波自动拾取方法研究

Automatic time-picking of first arrivals on high density seismic data encounters a lot of problems.The processing speed is not ideal, the accuracy of picking is not high.And it is difficult to meet the requirements of high density seismic data processing. According to the characteristics of high density data, this project uses satellite images to preprocess the data partition and make each district have a uniform surface structure and refraction layers; We modify the Coppens’ method combining with the theory of granular computing, and picking up first arrivals of the single channel data in each region automatically to improve the efficiency;And then continue to partition off the data of each district, and look on the energy value of each sample point as the pixel value of the image in each partition to use the improved clustering method to adjust and improve the accuracy; Finally, the iteration of multiple domains in common shot domain, common receiver domain and CMP domain will be used to further fit and correct the abnormal first arrivals. The research of this project has a positive significance to solve automatic time-picking of first arrivals on high density seismic data.

初至拾取在处理高密度地震数据时遇到很大问题，处理速度不理想，拾取的精度也不高，难以满足高密度地震数据处理要求。针对高密度数据特点，本项目采用卫星影像对数据进行预处理分区，使每一区有统一的地表结构和折射层；对Coppens方法进行了改进，结合粒计算理论，对每一区数据里单道数据自动拾取初至，提高了拾取效率；然后在每一区数据里，继续分区，在每个小分区里把每个样点的能量值作为图像的像素值，采用改进的聚类方法对拾取的初至进行校正和补齐，提高了拾取精度；最后采用多域联合方法，在共炮点域、共检波点域与共中心点域多个域进行迭代，对异常初至进行进一步地拟合和校正。本项目的研究对于解决高密度地震数据的初至拾取问题具有积极的意义。

初至拾取在处理高密度地震数据时遇到很大问题，处理速度不理想，拾取的精度也不高，难以满足高密度地震数据处理要求。本项目针对目前存在的问题，研究了如下内容：①卫星影像对数据集分区的方法；②粒计算理论，把整个地震剖面图作为一个图像，每个样点作为图像的像素，样点的能量作为图像中像素值，根据不同粒度的转化，划分不同的窗口进行计算；③模糊C均值聚类算法(FCM)，基于FCM算法的最优目标公式，利用PSO求得其最小值，从而得到聚类中心。为适应项目的数据，对FCM进行了改进，来拾取初至；④研究多域联合方法对初至值进行校正，从共炮点域、共检波点域与共中心点域进行多个域联合分析，探索共炮点域、共检波点域与共中心点域对近地表时间异常的不同表现特征。本项目取得了如下进展：①首次提出了初至范围带的概念：以前的初至拾取方法都是直接在地震数据上进行拾取初至的操作，这种方法受噪音以及其他有效信号的影响。本项目首次提出了根据初至的特点，确定初至所在的范围带的概念。这为我们拾取初至提出了新的思路。②提出了获得初至范围带的算法：根据初至的特点，用纵向和横向窗口在道及样点间滑动，确定出初至所在的范围带。③提出了在初至范围带内间接拾取初至的算法：改进了粒子群算法，在初至范围带里确定初始聚类中心；改进了模糊c均值算法，利用已经获得的初始聚类中心在初至范围带里拾取初至。本项目的研究对于解决高密度地震数据的初至拾取问题具有积极的意义，并且为地震数据其他处理过程以及解释过程提供了参考。本项目目前为止完成如下成果：高密度地震数据的自动拾取算法研究完成，程序编写完成，实验部分也完成；在国内外知名学术期刊上发表相关内容的论文10篇，其中4篇SCI，2篇EI，2篇CSCD-C，2篇中文核心；发明专利一项，目前处于公开阶段，专利公开号：CN110045417A；培养2名博士研究生、5名硕士研究生。