地震数据时频分析与分频处理_蔡希玲.pdf

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1、第28卷第4期20 05年8月勘探地球物理进展ProgressinExPlorationGe oPhysie sVol.28,No.Aug.,20 05文章编号:16 71一8585(200 5)04一026 5一06地震数据时频分析与分频处理蔡希玲,吕英梅(中国石油天然气集团公 司东方地球物理公 司研究院,河北啄州0 72750)摘要:在地震数据处理过程中,时频分析技术可较好地描述信号和噪声的频率随时间变化的规律,即时频分析可以细致地刻画数据中各类波的时频结构和性质,其重要性在于能直观地识别、检测和分类数据,因此,可采取有针对性的措施,以提高每一个步骤的处理精度。简述了时频分析的方法原理,介

2、绍了适应于地震数据分析 的窗函数的选取方法,并展示了分频噪声压制的应用效果,说明分频处理是提高数据处理保真度的有效方法。关键词:时频分析;时频谱图;窗函数;噪声检测;分频处理中图分类号:P63 1.4+43文献标识码:A地震波在地下介质中传播时,近地表的非均质性和地层的非完全弹性导致地震波的弹性能量不可逆转地转化为热能而耗散,激发产生的原始地震子波在传播过程 中不断地变化着。子波的形变程度和形变速度受近地表的衰减、岩石的吸收、透射损失及散射等因素的制约,加上采集过程 中各种噪声的干涉,使得仪器接收到的地震数据是多种因素影响的复合体。因此,野外采集到的地震信号无论在时间上还是在空间上都是典型的非

3、平稳信号。长期以来,F。盯i er变换是地震信号分析的主要工具,但对于非平稳信号,Fo ur ie r分析存在以下局限:Fo ur ier变换假定信号在整个时间轴是平稳的,在时间域和频率域互换时,只能反映信号的总体特征;Fo盯i er变换可对信号进行时域或频域分析,但 无法 准确 描述 非平 稳信号的时变特征 l一3。因此,分析和处理纵、横 向均非平稳的地震数据需要有相应 的工具。本文介绍一种时频分析方法,可细致地分析地震信号的时变特性,揭示地震数据的内涵,因此便于实现地震数据的精细处理分频处理。文中展示分频处理 在噪声衰减方面的应用效果,说明分频处理能够改善去噪结果的保真度,进而提高数据处理

4、精度。谱图4。设地震信号S(t),其频谱为S(动。用频率窗函数H(动给频谱S(动加窗,并且取时间变换,即F。盯ie r逆变换。用下面的方程定义短频时间变换。,、If、。,。,、,凡(,一忘J创“s田H“一山“建立时间窗函数h(t)与频率窗函数H(动的关系式,即1厂,_、_i。,月气田,一厉 舜”、,e一“石(2)1时频分析方法原理1.1时频谱图短时FO盯l er变换是研究非平稳信号较常用的方法。在短时F our ie r变换中,我们强调研究在时间t上的频率特性。同理,也可以要求在某一特定的频率范围内研究信号时间特性。当要求估计某一频率的时间特性时,取短的频率和长的时间,以这种方式对信号进行时一

5、频域的分析,计算时频那么S,(田)=尸田5.(t)(3)短时F ou rl er变换除了相位因子e一j“之外和短频时间变换是一样的。无论是短时Fo盯i er变换还是短频时间变换都可以用来定义联合 时频 分布。也就是P(t,。)一S,(。)“一凡(t)“(4)该式表明,时频谱图可以用来研究在某一特定频率的时间特性。可通过选择窄的H(a J)或等效地取宽的h(t)来进行。对于一个地震道x(t),应用上述方法可产生一个二维时频谱图X(t,动,对于二维地震数据,时频分析的结果为三维数据体。1.2时间窗函数的选取时频分析中窗函数的选择有多种方式,可根据所解决问题的实际情况选择适当的窗函数。如在频率域可选

6、择三角窗、汉明窗等,在时间域选择R ieke:子波及but tworth子波等。我们根据地震数据的特征和实际处理中应用的习惯,选择带通子收稿日期:200 5一01一3 1;改回日期:20 05一03一28。第一作者简介:蔡希玲(1962一),女,高级工程师,长期从事地 震数据分析和处理方法研究工作。266勘探地球物理进展第2 8卷波和俞氏子波作为窗函数。1)带通子波(图1 a)。是地震数据处理中最常用的子波之一,具有效果直观、应用方便灵活的特点,低截频和高截频分别为 五和介的理想带通子波的表达式为b o(t)=(二九)2(7 t二一7 t儿)sincZ(二几t)一(兀儿)2(7 r二一二f 3

7、)Sin cZ(二;:)-。(,)一毛(51。2二儿一,i。2二了:,)(7 r九)2,八1下尸丁一一卜下二slnc一气叮JZ L夕一、7 TJZ一兀JI少(二f l)“(7 r介一二五)、l产n曰一口石另了.、实际应用中 常对理 想子波进行处理,Or msby子波:in一(二f l,)(6)式中,九一人,几一九分别为频率域低截频和高截频处的斜坡带。图1带通子波及其频谱(a)和俞氏子波及其频谱(b)2)俞氏子波困。是由不同宽度的R i c ke r子波合成的,它的主瓣窄、旁瓣幅度小、波形简单,在分辨率、保真度和信噪比方面都优于常用的带通子波和R ic ker子波(图lb)。其数学表达式为地分析

8、各个子波出现的时间位置、频带范围及其能量强度。,(:,一高:一2(、,2e-(够)2“(7,“,一六(、(。)2一,e-(哪)2)式中,g为R i c ke r子波表征频率的一个参数,P和q是俞氏子波式(7)中参数g的积分限。2时频分析方法在地震数据分析中的应用2.1合成数据分析图Za为一合成信号,在120,400,750ms处分别有3个不同频带宽度的子波。图Zb为Fou rie r变换后的振幅谱,在振幅谱上可以分析合成数据的频率成份及各成份的能量强弱,但不能分辨不同的频率分量所出现的时间位置,即无法跟踪信号的时变特征。图2。为该合成信号的时频谱图,通过时频分析将一维信号变换到二维时频平面,可

9、以细致第4期蔡希玲等.地震数据时频分析与分频处理2672.2实际地震数据分析图3为我国东部某区采集 的原始单炮记录。这张记录中的有效反射信号几乎被不同速度的线性干扰所掩盖,采用常规的Fou ri er分析方法得到的振幅谱(图4)主要反 映的是线性干扰 的能量和频率(2 0Hz以下)。而当我们分别取 出不同炮检距的两道记录(炮检距分别为42 0m和198 0m)做时频分析时,可以清楚地看出单炮记录中除了能量较强的线性干扰外,还有频带相当宽的有效反射信号,在时频谱图(图5)上,有效信号和噪声的能量以及频率随时间的变化规律可以清晰地反映出来。可见,在时间一频率域对地震数据进行分析,能使处理人员更全面

10、地认识数据的特征。因此,将时频分析方法用于地震数据的分析中,可以快速有效地综合出数据的全部特征。图3原始单炮记录-l l l l l 眼眼眼眼眼眼 砰砰砰砰砰砰砰协协阮阮阮阮阮图sx=42om(a)和x=198om(b)两道记录的时频谱图3分频噪声压制技术的应用050 o今/Hza200250一一一 门门门l l l l l l l l l l l l l.决决决决决决决决决决了了了了 l l l,九九.50100150200图4x一42Om地震道的振幅谱(a)和x1震道的振幅谱(b)250980m地根据 时频分析规律,对 地震数据进行合理的频带分隔,认 识不同频带 内信号和噪声 的展布规律,

11、对各个频带的数据实施针对性 的处理,这种分频噪声压制的方法可以提高信号的保 真度。3.1线性噪声的分频压制林盛等人提出的线性噪声压制方法称为倾斜滤波法圈。他指出:为了提取干扰波的特性并得到较好的滤波效果,有必要对地震记录作分频处理。采用倾斜叠加方法识别线性干扰,利用预测误差滤波理论将前向、后向预测误差作为滤波器 的输出,即有效信号。图6 a和6b分别为分频压制线性干扰前、后的单炮记录;图7 a 和7 b为去噪前、后其中一道记录。一2.35的时频分析结果。2 68勘探地球物理进展第2 8卷图6原始单炮记录(a)和线性干扰分频压制后的单炮记录(b)通过时频分析也可 以看 出,干扰波的压制首先应该从

12、它的识别开始。时频分析已经展示出信号和噪声的分布规律,分频处理的优势在于 可 以利用干扰波的优势频带提取其特征,而在非优势频带 内利用已得到的特征作为约束,进而识别干扰波。采用分频的方式可以在保持有效信号的前提下,最大程度地压制噪声。地震数据在各个频带以及各个时段的信噪比是不一样的,在一些带 内可以有效地分离信号和噪声的频带,尽可能地压制线性干扰;而在其他频带,尽可能保持有效信号不受损失。3.2强能童干扰的分频压制强能量干扰可能以各种方式出现 在地震记录上,如面波、碎发脉冲、串状高频干扰等,它们各自占据一定的频带范围,分别在某一频带内具有较强的能量。由于传播机理的不同,它们与有效反射信号图7线

13、性干扰压制前(a)和压制后(b)的时频谱图在诸多方面存在着差异。因此,对其在时间一空间域第4期蔡希玲等地震数据时频分析与分频处理269和不同频带内进行分析,可以较准确地识别出这类干扰波叫。通过对实际数据中强能量噪声频率分布状况的调查,我们认为,在不同的频带范 围内对噪声进行检测,仅在噪声所占据的频带内压制噪声,可以保持其他频带内的信号,使处理结果具有较高的保真度。笔者在文献6中详细描述了强能量异常噪声的分频检测方法,这里展示应用实例。图sa为单炮记录,图8 b为分频压制强能量干扰后 的记录。对比这两幅图,不难看出分频压制噪声的效果。这种方法基于频域分频技术,以稳健的加权中值为参量识别噪声,并根

14、据信号与噪声的数值关系确定衰减曲线,压制强能量干扰。本方法在不同地区的二维、三维资料处理中均见到良好的应用效果。4结论图8原始单炮记录(a)和异常噪声分频压制后的单炮 记录(b)况圈。时频分析可 以描述信号的频谱含量在时间上的变化规律,建立一种分布,以便能在时间和频率上同时表示信号的能量或强度。通过对理论记地震信号是非平稳的,在单独的时间域或频率域,都不能精确地反映频率在局部时间点的变化情录和实际数据的分析,可以看出时频分析技术在地震信号分析和处理中的作用。在时间一频率域对地270勘探地球物理进展第2 8卷震数据进行分析,能使我们更全面地认识数据的特征,在时频域可以对数据做更细致的处理。图 9

15、 a为原始单炮记录的局部显示,图9 b为叠前多步分频处理后的记录,其中包括面波压制、分频线性干扰压制、分频振幅处理及分频异常噪声压制等。分频处理的综合效果优于常规处理方法。除了采用时频分析技术深人了解地震数据中噪声特征,对噪声进行分频检测和分频压制外,还可将时频分析方法用于监控数据处理的各个环节,分析不同处理模块对数据时频特性的影响,如分析反褶积、叠加等方法对数据时频特性的改变程度等,使我们及时了解每个处理步骤的结果,对所处理数据的状态心中有数,以提高每一个步骤的处理精度。图9参考文献分频处理前(a)和处理后(b)记录的放大显示析J.石油地球物理勘探,20 01,36(4):414一42 15

16、俞寿朋.宽带R ic ke r子波J.石油地 球物理勘探,Q ianS,ChenD.Jointti me-f requeneyan alysisM.NewJersey,U SA:Pr entiee-HallIn。,19 96.2一9Ha rdyHH,B eie rRA,G astonJ D.Fr叫u en eyesti-r n atesofs eismi。tr aee sJ.Go ophysie s,200 3,68(1):370380邹文,陈爱萍,顾汉明.联合时频分析技术在地震勘探中的应用J.勘探地球物理进展,200 4,27(4):24 6250蔡希玲,赵波,贺振华,等.短频时间变换与地震

17、信号分199 6,3 1(5):605616林盛,吴峰,李衍达.相干 干扰滤除倾斜滤波法A.C PS/SEG/EAGE北京9 8国际地球物理会议,北京,1998蔡希玲.声波与强能量干扰的分频 自适应检测与压制方法J.石油地球物理勘探,1999,34(4):3 73380印兴耀,张奎,张广智.联合时频分布及其属性的应用J.石油地球物理勘探,200 3,58(10):52 2一52 6第2 8 卷第4期勘探地球物理进展V o l.2 8,No.42 00 5 年8 月P r o g:essinExp lor ationG e o p h ysieSAug.,20 0 5一一一一一-一一-一一一一二

18、一一一一一一一二一一二一一一=一一AB S T R A CI,I d snti f i c a t i o nandeh a r aet e r i z ationofcarb0llater e s er叭i r s in、,este r neurrentresearehstatusin士h is月el d.B yananalysisofrhethe oreti-C h i 既X f o 雌Z h让J 飞C,2 0 05,2 8(4):2 2 9 2 3 3eal modelsandeom putingmethodolog iesof h ighl 犷deviatedresis-Fraetur

19、edearbonatereservoirshavebeeomethei m portantex一tlvity109responses,theauthorf oundthattheinterpretationofe-p lorationtargetsinwesternC h ina.T h ispaperd iseussed 4aspeetsleetrieal 10器Ing measurements王romh j g h l 犷deviated w e l ls15stj l lofexp lorationforearbonatereservoirs.T heyareforward r node

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26、 i v is至onal p r oee、singCai X i l i n g,Geop h ysiealResearehInstituteof l 玉;P,CN P C,Z huozhou0 7 27 5 0,C h inar n o dernw e l l一logg ingtheoretiealresear成Onthebasiso壬areview A PP l i C ati o n O fjoin,inversi呱O f 秘glletoteUuric,对sm icand g门,i t yf orrelated l iteratures,th ispapersyster natieal l ysuarizedthodat a inX u are日.伪e nYong i le,Yul 乍llg P 及子,2 0 0 5,2 8(4):