(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利说明书 | ||
(10)申请公布号 CN 109856673 A (43)申请公布日 2019.06.07 | ||
(21)申请号 CN201910129480.4
(22)申请日 2019.02.21
(71)申请人 中国海洋石油集团有限公司;中海油海南能源有限公司
地址 100010 北京市东城区朝阳门北大街25号
(72)发明人 赫建伟 黎孝璋 任婷 邓盾 张文祥 王瑞敏
(74)专利代理机构 广州市南锋专利事务所有限公司
代理人 李慧
(51)Int.CI
权利要求说明书 说明书 幅图 |
(54)发明名称
一种基于优势频率迭代加权的高分辨Radon变换数据分离技术 | |
(57)摘要
本发明公开了一种基于优势频率迭代加权的高分辨Radon变换数据分离技术，所提出方法包括以下步骤，向计算机输入Radon变换参数，迭代次数Niter，优势频率f | |
法律状态
法律状态公告日 | 法律状态信息 | 法律状态 |
权 利 要 求 说 明 书
1.一种基于优势频率迭代加权的高分辨Radon变换数据分离技术，其特征在于所提出方法包括以下步骤:
步骤(1)向计算机输入Radon变换参数，迭代次数Niter，优势频率f<Sub>0</Sub>；
步骤(2)输入某一待处理地震道集d：
步骤(2.1)对输入的地震数据d进行傅立叶变换得到<Image>
步骤(2.2)选取优势频率数据<Image>对其进行迭代计算高分辨Radon变换m，并保留加权矩阵Q；
步骤(2.3)利用Q对其它所有频率进行<Image>迭代计算高分辨Radon变换m；
步骤(2.4)在Radon域设计合适的滤波器，仅保留零所需要的信息，得到<Image>
步骤(2.5)将经滤波后的Radon域数据<Image>进行Radon逆变换，变换到时空域得到<Image>
步骤(3)判断地震数据体中所有道集是否全部处理完毕，如果否，返回步骤(2)；
步骤(4)结束。
哪种正则化方式具有稀疏性2.根据权利要求1所述的基于优势频率迭代加权的高分辨Radon变换数据分离技术，其特征在于：所述Radon变换采用的稀疏Radon变换，在第k+1步迭代中，更新得到的模型解可表示为：
m<Sup>k+1</Sup>(f)＝(L<Sup>T</Sup>L+Q)<Sup>-1</Sup>L<Sup>T</Sup>d(f)
其中：
Q<Sup>k+1</Sup>＝λdiag[f(m<Sup>k</Sup>(f))]
式中，每次迭代后的加权矩阵是当前变换模型的一个函数，本发明建议根据数据信噪比及稀疏度调整此函数中的n值，一般0＜n≤6，ε为一个较小的正则化系数，通过不断的迭代修改加权矩阵Q，以达到变换结果稀疏性的目的；
在上述提出的算法中，选取优势频率f<Sub>0</Sub>数据作为计算Q的输入数据，模型m(f)的最小二乘解作为迭代的初始值，对于一个优势频率进行多次迭代，求解出加权矩阵Q，避免迭代求解所有频率模型，在求解出优势频率的Q以后，对其它频率直接利用其求解最小二乘解，提高(Nf-1)·Niter倍效率，其中Nf为频率数，Niter为迭代次数。
3.根据权利要求1所述的一种基于优势频率迭代加权的高分辨Radon变换数据分离技术，其特征还包括，在获取高分辨率Radon变换结果的同时，利用优势频率迭代算法代替传统的所有频率迭代算法，仅对优势频率进行迭代，而对其它频率利用优势频率迭代得到的Q矩阵直接进行求解。
说 明 书
技术领域
本发明涉及地震勘探技术领域，具体为一种基于优势频率迭代加权的高分辨Radon变换数据分离技术。
背景技术
Radon变换作为地震数据信号分离最常用的工具，其关键技术要点主要是分辨率和计算效率，近年来提出的高分辨Radon变换较传统的最小二乘Radon 变换，其分辨率具有很大的提高，进而提高了Radon域信号的可分辨度，但是高分辨Radon变换需要多次迭代才能获得较好的结果，如果只计算一次迭代，其结果与传统的最小二乘Radon变换结果一致，因此高分辨Radon变换的计算效率较低。目前Radon变换主要是在频率域进行计算，较时间域具有数据存储计算方便，计算效率更高的特点，但是高分辨Radon变换每个频率每次迭代过程中均需求解一次广义逆矩阵，Radon变换最耗时的计算部分就是广义逆矩阵的计算，本发明就如何降低广义逆矩阵求解次数提出了一种新的解决方法，针对以上所述，那么如何发明出一种基于优势频率迭代加权的高分辨Radon变换数据分离技术，这成为我们需要解决的问题。
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