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融入先验信息的深度学习地震子波振幅谱估计

2021-10-23黄颜茹高静怀陈红灵姜秀娣

石油地球物理勘探 2021年5期
关键词:方法

黄颜茹 高静怀* 陈红灵 姜秀娣

(①西安交通大学电子与信息学部信息与通信工程学院,陕西西安 710049;②中国海洋石油总公司,北京 116503)

0 引言

反射地震学利用地面接收到的反射数据反演地下介质的特性[1]。在反射地震学中,地震子波的估计对于处理地震数据具有重要意义[2]。频域地震子波等于振幅谱与相位谱的乘积,因此地震子波估计包括两部分内容,即振幅谱和相位谱。

现有的地震子波估计方法可以分为两大类,即确定型方法和统计型方法。Walden等[3]提出一种谱分析方法,利用测井数据与地震记录的功率谱和交互功率谱在一定时窗内估计子波;Tan[4]提出一种基于波动方程估计子波振幅谱的方法,该方法假设子波为最小相位;Edgar等[5]提出了一种匹配子波估计法,利用地震数据拟合出子波振幅谱,将相位置零得到初始零相位子波,结合测井反射系数可得到合成地震记录,不断调整子波的相位和振幅,使真实值与合成地震记录达到最佳匹配,此时对应的子波即为估计结果。这些确定型方法利用精确的地震子波振幅谱可加速算法收敛。另一类是统计型方法,这类方法通常假设反射系数序列具有白噪非高斯性。Wiggins[6]提出峰态最大化准则,用于衡量序列非高斯性的参数;Van der Baan等[7-9]对Wiggins的方法进行改进,提出了非稳态子波估计方法。Ro-binson等[10-11]提出地震记录的时变褶积模型,即地震子波随地震波的传播而变化,不同的旅行时具有不同的子波,Margrave等[12]称之为非平稳褶积模型。……

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