基于超虛干涉法約束的模糊C均值聚類地震初至自動(dòng)提取

譚家煒 李 靜* 李飛達(dá) 曾昭發(fā)

（①吉林大學(xué)地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，吉林長(zhǎng)春130021；②吉林省勘查地球物理研究院，吉林長(zhǎng)春130062）

0 引言

在地震數(shù)據(jù)處理中，初至拾取的精度和效率是一個(gè)基本且重要的問(wèn)題。初至拾取尤其在靜校正、層析成像等地震數(shù)據(jù)處理過(guò)程中具有重要作用，進(jìn)而直接影響后期綜合地質(zhì)解釋。

早期人工地震初至拾取方法雖然精度高，但效率低下，限制了地震數(shù)據(jù)處理的速度；另外，因拾取精度受人為因素操控，穩(wěn)定性難以保障［1］。針對(duì)現(xiàn)今海量的地震數(shù)據(jù)，選用自動(dòng)初至拾取方法，則可大幅度減少人為因素干擾并提高工作效率。

早在20世紀(jì)70年代初，Peraldi等［2］就率先提出基于相鄰地震道互相關(guān)獲得初至到達(dá)與信號(hào)峰值之間的時(shí)差，但當(dāng)相鄰道波形相差很大或存在缺失道時(shí)，該方法難以奏效。

Coppens［3］于80 年 代 創(chuàng) 立 的 能 量 比 值 法 已 成為迄今應(yīng)用最普遍的自動(dòng)初至拾取方法。即通過(guò)計(jì)算地震信號(hào)的長(zhǎng)短時(shí)窗特征函數(shù)的比值（STA／LTA），設(shè)置觸發(fā)閾值，比值大于閾值的第一個(gè)時(shí)刻即為地震初至波到達(dá)時(shí)刻［4］。但該方法易受初至波到達(dá)前的隨機(jī)干擾影響［5-7］。

Boschetti等［8］曾提出基于分形維方法的初至拾取方法，但因需做插值處理，導(dǎo)致計(jì)算速度慢，且其結(jié)果取決于插值的準(zhǔn)確性［9］。

李輝峰等［10］提出基于邊緣檢測(cè)的初至拾取方法，通過(guò)把待處理的地震數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成灰二值化灰度圖，再進(jìn)行邊緣檢測(cè)。該方法雖能有效地拾取地震初至，但需大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)以提高拾取的準(zhǔn)確性，耗時(shí)長(zhǎng)，效率低。在低信噪比情況下難以達(dá)到預(yù)期效果，需人工干預(yù)。

譚玉陽(yáng)等［11］設(shè)計(jì)了一種SLPEA 算法用于微地震自動(dòng)初至拾取，利用地震信號(hào)與環(huán)境噪聲之間的差異，根據(jù)信號(hào)信噪比構(gòu)造不同檢測(cè)函數(shù)拾取初至。該方法克服了傳統(tǒng)方法抗噪性弱的缺點(diǎn)，但計(jì)算量大、耗時(shí)長(zhǎng)，且時(shí)窗的選擇依據(jù)不明確，依賴經(jīng)驗(yàn)或反復(fù)調(diào)試［12］。

隨著地震勘探的不斷深入，上述方法已無(wú)法滿足日益增長(zhǎng)的龐大數(shù)據(jù)量要求，所以需要一種人工干預(yù)小的準(zhǔn)確地震初至拾取方法，尤其是針對(duì)低信噪比的、海量的地震數(shù)據(jù)情形。

基于上述成果調(diào)研，本文提出一種基于超虛干涉（Super-virtual interferometry，SVI）約束的模糊C均值（Fuzzy C-means，F(xiàn)CM）聚類地震自動(dòng)初至拾取方法。FCM 聚類分析是一種非監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，只使用數(shù)據(jù)本身對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類［13］。與嚴(yán)重依賴于輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)的監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法不同，聚類分析僅依賴于數(shù)據(jù)本身，因此更加靈活，更容易應(yīng)用于實(shí)際的地震初至拾取。除此以外，由于球面擴(kuò)散、衰減和環(huán)境噪聲的影響，遠(yuǎn)炮檢距初至波的信號(hào)弱，噪聲強(qiáng)，信噪比低，特征值非常混亂，常常無(wú)法直接拾取。本文利用SVI法加強(qiáng)初至波的能量，提高地震數(shù)據(jù)的信噪比［14-16］，在此基礎(chǔ)上開(kāi)展FCM 聚類分析，并自動(dòng)拾取低信噪比地震資料的初至。

1 方法原理

1.1 FCM 聚類算法

地震記錄由有效信號(hào)和噪聲兩部分構(gòu)成。有效信號(hào)部分的第一個(gè)時(shí)刻被視為地震的發(fā)生，即初至波的到達(dá)時(shí)刻。因此，在給定一組數(shù)據(jù)的情況下，初至拾取的本質(zhì)就變成了分類問(wèn)題。當(dāng)一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)與預(yù)定義的數(shù)據(jù)特征一起給出時(shí)，這種分類問(wèn)題可被視為監(jiān)督分類問(wèn)題。若只使用數(shù)據(jù)本身的屬性特征對(duì)地震記錄進(jìn)行分類，該問(wèn)題就變成了典型的聚類分析問(wèn)題，即非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)［17］。

模糊聚類分析是一種利用模糊數(shù)學(xué)語(yǔ)言對(duì)事物按照一定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類的數(shù)學(xué)方法［18］，通過(guò)利用聚類對(duì)象的屬性特征建立模糊矩陣，并在其之上按適當(dāng)隸屬度進(jìn)行聚類分析。因此每個(gè)點(diǎn)可屬于具有不同隸屬度的兩個(gè)或更多聚類，即不再像傳統(tǒng)分類一樣只屬于某一類，而是可通過(guò)多個(gè)隸屬度矩陣表示數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于不同分類的概率［19］。FCM 是一種目標(biāo)函數(shù)迭代優(yōu)化基礎(chǔ)上的非監(jiān)督聚類分析方法。相比于監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法，非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法只對(duì)數(shù)據(jù)本身進(jìn)行模糊聚類分析且在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中不需人為干預(yù)；另外，無(wú)需大量訓(xùn)練樣本，相比于監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其計(jì)算速度更快。

FCM 方法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程：首先是構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)；然后不斷迭代更新隸屬度矩陣和聚類中心，讓目標(biāo)函數(shù)取到極小值；最終根據(jù)最小誤差原則獲取較好聚類分析結(jié)果。該聚類結(jié)果并非每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于哪個(gè)分類，而是每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)聚類中心的隸屬概率，它允許一個(gè)數(shù)據(jù)屬于兩個(gè)或多個(gè)聚類［20］。

FCM 是基于以下目標(biāo)函數(shù)的最小化［21］

式中：m 為模糊指標(biāo)；xi表示nx維數(shù)據(jù)中的第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)（nx是xi的維數(shù)）；ui，j表示分類j 中xi的隸屬度；cj表示nc維的聚類中心；‖·‖表示任意數(shù)據(jù)點(diǎn)與聚類中心之間的相似性的某種范數(shù)（如L2）；C 表示聚類數(shù)目；N 表示輸入數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)。

xi和cj是相同維度向量，其維數(shù)由特征函數(shù)的數(shù)量決定，本文用均值M、能量E 和長(zhǎng)短時(shí)窗均值（STA、LTA）之比R 作為初至拾取的三個(gè)特征函數(shù)，每個(gè)xi由對(duì)應(yīng)采樣點(diǎn)i處所有特征函數(shù)值組成。

三個(gè)特征函數(shù)定義如下

式中：Tw為時(shí)窗長(zhǎng)度；d（i）為地震記錄；NLTA、NSTA表示長(zhǎng)、短時(shí)窗長(zhǎng)度。

通過(guò)式（1）的迭代優(yōu)化進(jìn)行模糊分類，其中隸屬度ui，j和聚類中心cj的更新表達(dá)式分別為

當(dāng)maxi，j｛|u（k＋1）i，j－u（k）i，j|｝＜ε 時(shí)，停止 迭代，其中ε為0～1之間的終止閾值，k 為迭代次數(shù)。此過(guò)程最后收斂于目標(biāo)函數(shù)J 的局部極小值或鞍點(diǎn)。

為了驗(yàn)證FCM 方法的有效性，合成了簡(jiǎn)單的無(wú)噪聲（圖1a）和含噪聲（圖1b，信噪比為1d B）的單道數(shù)據(jù)，得到對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的三個(gè)特征函數(shù)（圖2）。

圖1 無(wú)噪（a）和含噪（b，1dB）簡(jiǎn)單合成數(shù)據(jù)

圖2 無(wú)噪（a）和含噪（b，1d B）數(shù)據(jù)聚類算法特征函數(shù)

圖3為簡(jiǎn)單合成數(shù)據(jù)計(jì)算得到的拾取結(jié)果和隸屬度，可見(jiàn)利用三個(gè)特征函數(shù)（圖3a、圖3b為無(wú)噪聲，圖3c、圖3d為含噪聲）同時(shí)進(jìn)行聚類分析能得到較好結(jié)果，可拾取有效信號(hào)，拾取位置大致相同，即證明該方法能有效地拾取初至。利用三個(gè)特征函數(shù)對(duì)計(jì)算互相約束，可提高聚類分析的穩(wěn)定性，增強(qiáng)方法的抗干擾能力。

1.2 SVI方法

SVI是一種完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，不依賴地震數(shù)據(jù)的頻率或視速度信息［22］。傳統(tǒng)的SVI方法使用互相關(guān)和卷積疊加的方法，通過(guò)大幅提高信噪比增強(qiáng)初至信號(hào)［23］。但經(jīng)過(guò)處理后，地震子波旁瓣數(shù)量增加，旁瓣能量也同時(shí)提升。Nakata等［24］提出了基于互相干代替互相關(guān)的地震數(shù)據(jù)干涉重構(gòu)方法，很好地從本質(zhì)上避免了SVI處理后初至波產(chǎn)生的虛假旁瓣。Place等［25］將該方法應(yīng)用到淺層主動(dòng)源地震數(shù)據(jù)中，并對(duì)比與互相關(guān)應(yīng)用效果的差別。

首先，對(duì)檢波點(diǎn)R1與R2處記錄的信號(hào)做相互干（圖4a），得到虛擬記錄，它表示由虛擬源R′1產(chǎn)生的信號(hào)（包括負(fù)旅行時(shí)間，圖4a中的虛線）在檢波點(diǎn)R2處被接收。對(duì)位于檢波點(diǎn)R1臨界炮檢距（初至波由直達(dá)波變?yōu)檎凵洳ㄋ鶎?duì)應(yīng)的炮檢距）后的任何震源S 重復(fù)該過(guò)程，可產(chǎn)生相同效果的虛擬記錄。對(duì)這些記錄疊加求和，增強(qiáng)由R′1產(chǎn)生的虛擬信號(hào)，并衰減非相干噪聲，以提高數(shù)據(jù)信噪比。當(dāng)源位于位置S 時(shí)，將疊加的虛擬記錄與檢波點(diǎn)R1的原始記錄進(jìn)行卷積，產(chǎn)生SVI記錄，就像由震源S產(chǎn)生在檢波點(diǎn)R2接收的記錄一樣。對(duì)于S 與R2之間超出臨界距離的所有檢波點(diǎn)R1，可獲得相同效果的SVI記錄，疊加求和進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)信噪比［26］。

圖3 聚類分析的計(jì)算結(jié)果

圖4 SVI方法原理示意圖

將兩個(gè)不同點(diǎn)R1和R2處記錄的兩條地震數(shù)據(jù)的互相關(guān)在傅里葉域中定義為

式中：u（R1，S）表示震源S 在檢波點(diǎn)R1記錄的地震波場(chǎng)；*表示復(fù)共軛。

互相干定義為頻率歸一化的互相關(guān)，表示為

式中|·|表示振幅譜。

互相干表達(dá)式（式（8））的分子與互相關(guān)表達(dá)式（式（7））相同，分母為波的振幅譜的乘積。與互相關(guān)相比，互相干忽略振幅信息的影響，只使用相位信息，有效地從提取的地震信號(hào)中去除震源的特征，即使在強(qiáng)噪聲情況下也能得到穩(wěn)定的結(jié)果，因此互相干比互相關(guān)更穩(wěn)健。

忽略噪聲的存在，可將從震源S 處到R 處記錄的地震波場(chǎng)寫(xiě)為傅里葉域中的乘積

式中：W（S）是信號(hào)源在S 處產(chǎn)生的信號(hào)；G（R，S）是R 與S 之間的格林函數(shù)。

恢復(fù)震源特征是SVI方法的重要步驟［25］，將式（9）分別代入式（7）和式（8），可得

虛擬記錄與實(shí)際原始記錄卷積形成SVI地震記錄，重新恢復(fù)震源的特征（圖4b），表示為

式中uSVI表示SVI處理后的波場(chǎng)，第二個(gè)總和項(xiàng)表示疊加的互相干函數(shù)（圖4a）。

2 初至拾取流程

基于SVI方法約束的FCM 地震初至拾取流程如圖5所示，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下。

（1）加窗處理獲取包含初至信號(hào)的地震資料——加窗可避免對(duì)全波場(chǎng)進(jìn)行運(yùn)算，降低計(jì)算量并減少虛假同相軸的產(chǎn)生；

（2）選取某炮，將檢波點(diǎn)R1與R2的波場(chǎng)做互相干處理，得到虛擬記錄；

（3）將每炮互相干處理結(jié)果做疊加求和，增強(qiáng)虛擬記錄的能量，提高信噪比，得到檢波點(diǎn)R1與R2之間的虛擬記錄；

（4）選取震源S，將檢波點(diǎn)R1波場(chǎng)與檢波點(diǎn)R1和R2之間虛擬記錄做卷積處理，得到SVI記錄；

（5）對(duì)每道卷積結(jié)果疊加求和，增強(qiáng)SVI記錄，再次提高信噪比，得到最終經(jīng)SVI處理的信號(hào)；

（6）將處理后的記錄作為FCM 算法的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，給定算法參數(shù)，如聚類數(shù)目C、模糊指標(biāo)m、迭代停止條件ε；

（7）初始化隸屬度矩陣U，U（0）＝［ui，j］；

（8）利用U（k）根據(jù)式（6）計(jì)算聚類中心c（k）＝［cj］；

（9）根據(jù)式（5）更新U（k），得到U（k＋1）；

（10）如果‖U（k＋1）－U（k）‖＜ε，則停止迭代，輸出拾取結(jié)果；否則k＝k＋1，返回第3步繼續(xù)計(jì)算。

圖5 基于SVI方法約束的FCM 地震初至拾取流程

3 理論模型測(cè)試

3.1 水平層狀模型

為了驗(yàn)證本文方法的有效性和穩(wěn)定性，建立了一個(gè)三層水平層狀縱波速度模型（圖6a）并進(jìn)行聲波有限差分正演模擬（圖6b）。第一層（0～20m）、第二層（20～40m）、第三層（40～60m）的速度依次為800、1600、2000m／s，采用主頻為30Hz的雷克子波，時(shí)間采樣間隔為0.5ms，炮間距為5m，道間距為5m。在正演數(shù)據(jù)中加入不同程度的高斯隨機(jī)噪聲，模擬不同信噪比時(shí)的初至拾取。

圖7為當(dāng)原始記錄SNR＝25dB 時(shí)的FCM 方法和STA／LTA 方法的單炮初至拾取結(jié)果（藍(lán)色圓點(diǎn)）。圖8為使用基于射線追蹤方法的層析成像方法對(duì)兩種方法拾取結(jié)果進(jìn)行縱波速度層析成像，圖中黑色虛線為真實(shí)模型的速度分界面。可見(jiàn)當(dāng)噪聲不太強(qiáng)時(shí)，F(xiàn)CM 方法能較準(zhǔn)確地拾取初至，反演結(jié)果也與實(shí)際模型較相符；而STA／LTA 方法的拾取雖大致準(zhǔn)確，但由于參數(shù)選擇固定，存在一定誤差；縱波速度成像結(jié)果與真實(shí)模型不能較好匹配。

當(dāng)SNR＝15d B 時(shí)（圖9），F(xiàn)CM 和STA／LTA方法初至拾取都不準(zhǔn)確，F(xiàn)CM 方法只能拾取信噪比較高的近炮檢距信號(hào)，而STA／LTA 方法受噪聲影響更嚴(yán)重，錯(cuò)誤拾取非常多。

使用基于SVI的FCM 方法進(jìn)行拾取（圖10a），經(jīng)過(guò)SVI處理后，折射波能量明顯加強(qiáng)，噪聲受到壓制，遠(yuǎn)炮檢距信噪比明顯提高，可有效判定并識(shí)別真實(shí)的初至信號(hào)。從其反演結(jié)果（圖10b）看出，與真實(shí)速度模型較為匹配，進(jìn)一步說(shuō)明拾取的準(zhǔn)確性。圖11a和圖11b分別為對(duì)原始數(shù)據(jù)使用FCM 拾取和使用基于SVI的FCM 拾取的初至?xí)r間二維圖。在原始數(shù)據(jù)中只能拾取近炮檢距信號(hào)，遠(yuǎn)炮檢距無(wú)法拾取，但經(jīng)SVI處理后，遠(yuǎn)炮檢距拾取效果明顯改善。

圖6 水平層狀模型（a）及其正演模擬數(shù)據(jù)（b）

圖7 SNR＝25dB時(shí)FCM（a）和STA／LTA（b）方法地震記錄初至拾取結(jié)果

圖8 FCM（a）和STA／LTA（b）方法縱波速度層析成像結(jié)果

圖9 SNR＝15dB時(shí)FCM（a）和STA／LTA（b）方法地震記錄初至拾取結(jié)果

圖10 SNR＝15dB時(shí)基于SVI的FCM 初至拾取結(jié)果（a）和縱波速度層析成像結(jié)果（b）

圖11 針對(duì)原始數(shù)據(jù)單獨(dú)FCM（a）和基于SVI的FCM（b）方法初至?xí)r間二維圖

3.2 臺(tái)階速度模型

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的有效性，建立如圖12a所示的臺(tái)階速度模型。其上層速度為800m／s，左側(cè)深度為15m，右側(cè)深度為30m，臺(tái)階在150m 處，下層速度為2000m／s，時(shí)間采樣間隔為0.5ms，采用主頻為30Hz的雷克子波，炮間距為4m，道間距為4m。正演得到的地震記錄如圖12b所示。

在該數(shù)據(jù)中加入不同程度的高斯隨機(jī)噪聲。圖13a和圖13b分別為當(dāng)原始記錄SNR＝25dB時(shí)的FCM 方法和STA／LTA 方法的單炮初至拾取結(jié)果（藍(lán)色圓點(diǎn)）。圖14a和圖14b為使用基于射線追蹤方法的初至層析對(duì)兩種方法的拾取結(jié)果進(jìn)行層析成像，黑色虛線為真實(shí)模型的速度分界面。可知當(dāng)噪聲強(qiáng)度不太強(qiáng)時(shí)，F(xiàn)CM方法能較準(zhǔn)確拾取初至，反演結(jié)果也與實(shí)際模型較為匹配，只在右側(cè)分界面稍上移，原因是200m 炮檢距后的拾取不夠準(zhǔn)確。而STA／LTA 方法的拾取在近炮檢距也大致準(zhǔn)確，但遠(yuǎn)炮檢距的拾取結(jié)果不準(zhǔn)確，基本變成直線，無(wú)細(xì)節(jié)變化，從反演結(jié)果（圖14b）可見(jiàn)，導(dǎo)致臺(tái)階右側(cè)的反演結(jié)果與實(shí)際模型不能匹配。

圖12 臺(tái)階理論模型（a）及其正演模擬數(shù)據(jù)（b）

圖13 SNR＝25dB時(shí)地震記錄初至拾取結(jié)果

圖14 縱波速度層析成像結(jié)果

使用基于SVI的FCM 方法進(jìn)行初至拾取，結(jié)果見(jiàn)圖13c。與只使用FCM 方法拾取相比，遠(yuǎn)炮檢距拾取更準(zhǔn)確，從反演結(jié)果（圖14c）可知，右側(cè)高速層反演效果明顯改善，與實(shí)際模型較吻合。

當(dāng)SNR＝15dB時(shí)（圖15），遠(yuǎn)炮檢距的初至信號(hào)已經(jīng)無(wú)法分辨。FCM 方法和STA／LTA 方法初至拾取都不準(zhǔn)確，遠(yuǎn)炮檢距都只能錯(cuò)誤地拾取到直達(dá)波上。使用基于SVI的FCM 方法進(jìn)行拾取，經(jīng)過(guò)SVI處理后（圖15c），初至信號(hào)能量明顯加強(qiáng)，噪聲受到壓制，信噪比明顯提高，可準(zhǔn)確地拾取初至信號(hào)。由反演結(jié)果圖（圖15d）看出，反演模型較為匹配，進(jìn)一步說(shuō)明拾取結(jié)果的準(zhǔn)確性。

圖15 SNR＝15dB時(shí)地震記錄初至拾取結(jié)果及基于SVI的FCM 拾取后層析成像結(jié)果

4 實(shí)際數(shù)據(jù)應(yīng)用

選取沙特吉達(dá)地區(qū)實(shí)際地震資料進(jìn)行應(yīng)用測(cè)試。數(shù)據(jù)剖面長(zhǎng)度為1200m，采樣間隔為1ms，共包含212炮記錄，每炮240道接收，道間距和炮間距均為5m。圖16為該資料的單炮記錄，該資料遠(yuǎn)炮檢距初至信號(hào)極弱，信噪比極低，噪聲干擾非常嚴(yán)重，初至難以準(zhǔn)確拾取。

原始地震數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)SVI處理后（圖17），遠(yuǎn)炮檢距的噪聲得到有效壓制，初至同相軸清晰可辨。由于信噪比的提高，能夠拾取遠(yuǎn)炮檢距的初至信號(hào)。圖18a和圖18b分別為使用基于SVI的FCM 拾取的和只使用FCM 拾取的初至二維圖，對(duì)比看出SVI處理后遠(yuǎn)炮檢距信息拾取效果明顯提高。

圖19a為利用SVI處理后的初至拾取結(jié)果進(jìn)行層析成像的速度成像結(jié)果。根據(jù)前期在該區(qū)域開(kāi)展的地質(zhì)調(diào)查和相關(guān)地球物理研究成果［27］，測(cè)線橫跨一條南北向的Qademah斷層，該斷層緣于紅海海域隆起形成的不連續(xù)速度結(jié)構(gòu)。根據(jù)前人研究成果，在測(cè)線300m 附近是斷層位置。圖19a所示的速度成像結(jié)果中的低速下凹與地質(zhì)情況吻合。為了驗(yàn)證反演結(jié)果的可靠性，與共炮檢距剖面（圖19b）進(jìn)行對(duì)比。在缺少鉆井資料情況下，可認(rèn)為共炮檢距剖面能夠反映重要的地下結(jié)構(gòu)分布特征［28］。圖19b所示的共炮檢距剖面水平方向不連續(xù)分布與速度成像高低速變化帶有很好的一致性，特別是在橫向300m 和700m 附近的低速不連續(xù)帶吻合很好。

圖16 實(shí)際地震數(shù)據(jù)單炮記錄

圖17 基于SVI的FCM 初至拾取結(jié)果

圖18 針對(duì)實(shí)際資料單獨(dú)FCM（a）和基于SVI的FCM（b）方法初至?xí)r間二維圖

圖19 實(shí)際地震縱波速度層析成像（a）及共炮檢距剖面與速度成像剖面擬合圖（b）

5 結(jié)論

本文針對(duì)低信噪比地震資料中，特別是遠(yuǎn)炮檢距初至信號(hào)弱、噪聲強(qiáng)，無(wú)法準(zhǔn)確地自動(dòng)拾取初至信號(hào)的問(wèn)題，提出了利用基于SVI約束的FCM 聚類分析初至自動(dòng)拾取方法。其基本思路是首先通過(guò)SVI方法提高地震記錄遠(yuǎn)炮檢距信號(hào)的信噪比，在此基礎(chǔ)上，利用FCM 算法的初至拾取方法對(duì)加強(qiáng)后的信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)拾取。理論模型正演數(shù)據(jù)和實(shí)際地震資料對(duì)方法的有效性和適用性進(jìn)行了驗(yàn)證，即實(shí)現(xiàn)了在低信噪比數(shù)據(jù)條件下，自動(dòng)、快速拾取地震記錄初至，達(dá)到了滿意的計(jì)算效率和計(jì)算精度。通過(guò)層析成像速度反演結(jié)果也驗(yàn)證了拾取結(jié)果的可靠性。本文研究方法為地震數(shù)據(jù)處理提供了一種穩(wěn)健、可靠的技術(shù)手段。