零相位同态反褶积

同态反褶积是一种利用复赛谱技术提取子波和进行子波反褶积的方法，它要求在频率域将子波相位正确地展开计算。在实际中做到这一点是十分困难的，为此本文提出零相位同态反褶积方法。在无井条件下，对于一般批量处理来说，提高数据的分辨率要比获得精确相位更为重要．在求取零相位子波时，除采用原有同态技术外，还采用了分形理论和自组织神经元方法进行聚类、提取子波，并获得了满意的结果。     

反褶积处理统计时窗的选择

反褶积处理中用于子波评估的地震记录与反褶积处理效果紧密相联。本文着重于子波统计时窗内记录频率、信噪比、相关道数及时窗长度等因素的变化对处理效果的影响,并通过实际资料的对比处理讨论了统计时窗选择时应关注的事项。     

动态反褶积中的反射系数序列时频特征研究

基于动态褶积模型的反褶积方法假设反射系数序列是白噪的,而实际地震资料的反射系数序列通常是非白噪的,因而会影响反褶积效果。基于动态褶积模型研究了反射系数白噪和非白噪情况下地震道信息、反射系数和子波三者之间的关系,指出地震信号的对数时频谱是子波的对数时频谱和反射系数的对数时频谱之和。通过白噪和非白噪反射系数序列模型试验,研究了利用合成地震道的时频谱和对数时频谱求取子波时频谱的效果。试验结果表明:用对数时频谱求取的子波谱在频率方向精度更高;在反射系数序列非白噪的情况下,通过平滑合成地震道的对数时频谱获取子波时频谱,动态反褶积的效果更好。某油田实际地震资料处理结果验证了上述结论。     

多次波衰减技术的新进展

近年来,多次波衰减这一地震资料处理中的老问题,随着油气勘探的深入、计算机能力的提高和处理方法的发展,重新引起了人们的注意。1997年SEG年会上,就多次波衰减问题进行了专题讨论会;1997、1998两年的SEG年会的文摘中,有关多次波衰减的文章数目也较以往有明显增加;1999年元月的“前缘”杂志上刊登了讨论多次波衰减问题的专栏,反映了石油     

反褶积方法在基桩反射波法检测数据分析中的适用性研究

文章利用反褶积法处理基桩反射波法检测的数据,通过MATLAB数值模拟,分析得出基桩缺陷类型不同,其桩顶速度曲线经反褶积处理后,对应的反射特性也不同。反褶积法可以提高反射波的纵向分辨率,从而有效识别时域曲线分析时不易识别的缺陷的反射波,进一步提高桩基检测分析时的准确度。     

海洋地震资料的特点及其数据处理

摘要通常海洋地震勘探数据处理重点要解决的问题是地震子波的整形和去纷繁复杂的多次波，从低信噪比的数据中恢复出可靠的有效反射波。应用震源信号反褶积可实现对地震记录的整型，结合FK滤波、波动方程外延法、预测反褶积等多种方法可压制各种各样的多次波。实际资料处理表明：综合使用各种去多次波的方法获得了较好的效果，提高了有效反射波的信噪比，使成果剖面上的地质特征清楚，易于解释。但去多次波的各种手段也有许多局限性。不能彻底地消除多次波，并会削弱有效反射波的能量，使一次反射波的连续性变差。另外，对地震记录的整型处理也很难获得理想的效果。’     

模反褶积解的渐近性质及白噪化处理

本文研究了混合相位子波的反滤波因子、稳定性及最小绝对误差反滤波因子的渐近性质.叙述了输入信号与L_1模反褶积解的稳定性的关系.文中给出了白噪化的处理方法,并用实例说明了白噪化的效果.     

Burg 算法在地震数据反褶积中的应用

Burg 算法的一个重要概念是在求自相关函数时,对数据时窗外仅作最大随机性假设,而不认为等于零。用这一概念,可以外推自相关函数。当用 Burg算法求反滤波器预测误差因子 a_i~((m))时,既不计算自相关函数,也不计算反滤波因子的全部系数值,而只需要计算因子最末一点的系数 a_m~((m)),并且这一计算仅限定在数据时窗范围内进行。本文将 Burg 算法具体应用于地震数据反褶积中,在求 a_m~((m))时作了部分的修改,提高了稳定程度,改善了反褶积的地震剖面质量。从已进行的实际地震数据试算结果来看,只要处理参数使用恰当,地震剖面上信号的分辨率均有十分明显的提高,并且信噪比也有所改善。     

动态反褶积方法研究

目前常用的反褶积方法有许多,但大都基于传统的褶积模型。传统褶积模型假设子波波形保持不变,这与子波在传播中振幅逐渐衰减的情况不符,因此需要建立能够描述实际子波传播的动态褶积模型。以动态褶积模型为理论基础的反褶积方法不需要对衰减地震道做吸收衰减补偿,可直接实现提高分辨率处理。文中对脉冲反褶积和动态反褶积结果进行了比较,理论模型分析与实例验证了动态反褶积方法的正确性。     

频率域约束条件下的最小熵反褶积

这里提出一种运用最小熵准则重新建立反射系数谱的方法。此种算法(FMED)可与传统的最小熵反褶积(MED)以及线性规划(LP)、自回归(AR)方法相比较,就与地震道反褶积的线性算子的系数而言,MED方法是通过使一个熵达到极大来进行。通过比较,这里提出的算法可使与反射系数系列谱的频率损失有关的范数达到极大。此方法可简化为一种非线性算法,即能进行有限频带数据的反褶积,避免了线性算子的固有限制。 这里提出的方法通过各种合成例子来说明。为检查此种算法的正确性,还运用了野外数据。结果表明,此种方法是处理有限频带数据行之有效的方式。 FMED和LP方法的原理相类似。在频率约束条件下,这两种方法都是寻找一个特殊范数的极值。在LP方法中,线性规划问题采用了十分昂贵的单纯形法来解决。FMED法在每次迭代中仅用了两次快速富氏变换,减少了反演计算成本。