申请/专利权人：广东海洋大学

申请日：2023-05-10

公开（公告）日：2023-12-19

公开（公告）号：CN116561481B

主分类号：G06F17/10

分类号：G06F17/10;G01V1/30;G06F17/14;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.19#授权;2023.08.25#实质审查的生效;2023.08.08#公开

摘要：本发明涉及一种针对AVO效应的速度分析方法，包括对原始数据分别进行处理域及求取绝对值再进行处理域转换至Radon域，分别对上述两Radon域数据联合施加稀疏约束条件，对约束后的结果进行Radon反变换获取二者对应的时空域记录，求取原始数据和经过Radon域处理后数据的局部相似系数，将两组相似系数再次转换到Radon域，并计算转换后二者的残差，将阈值函数作用于原始数据，获得仅存在AVO效应同相轴的数据，将所获数据应用于卷积神经网络进行恢复，恢复后的数据替换原始记录中包含AVO效应的同相轴，再记录计算速度谱。本方法可在速度分析过程中处理包含AVO现象的地震记录，避免计算速度谱时能量团干涉相消。

主权项：1.一种针对AVO效应的速度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：A、对原始数据D1t,x进行处理域转换至Radon域，转换后的数据记录为M1τ,p，M1τ,p＝R[D1t,x]其中，R,R-1表示正、逆Radon变换；B、对原始数据D1t,x求取绝对值记录为D2t,x，再将D2t,x进行处理域转换至Radon域，转换后的数据记录为M2τ,p，D2t,x＝|D1t,x|M2τ,p＝R[D2t,x]C、分别对Radon域数据M1τ,p和M2τ,p联合施加基于L1范数的稀疏约束条件，其目标函数公式表示为： 其中，FFT和IFFT分别表示正、逆傅里叶变化，λ为正则化参数，||||1为求取L1范数，表示求取L2范数，将约束后的结果分别记录为和D、对约束后的结果进行Radon反变换获取二者对应的时空域记录， E、求取原始数据D1t,x和经过Radon域处理后数据D'1t,x的局部相似系数L1t,x 依次按道计算全波场数据速度谱和预测多次波速度谱的每一道的局部相关系数c， 其中，a代表输入原始数据D1t,x的一道，b代表处理后数据D'1t,x的一道，A，B代表数据a、b的对角矩阵形式A＝diaga，B＝diagb，I为单位矩阵，δ代表圆滑算子，λ1,λ2代表控制反演速度的参数；F、求取原始数据D2t,x和经过Radon域处理后数据D'2t,x的局部相似系数L2t,x，其求取过程与步骤E相同；G、将求出的两组相似系数再次转换到Radon域，并计算转换后二者的残差MLτ,pMLτ,p＝R[L1t,x]-R[L2t,x]；H、将残差MLτ,p反变化回时空域，以获得加权函数W1和W2 其中，ε为阈值函数；I、将阈值函数W1作用于原始数据D1t,x，获得仅存在AVO效应同相轴的数据D3t,x ο表示计算二者的哈达玛积；J、将获得的数据应用于卷积神经网络进行恢复，获得恢复后的结果D4t,xD4t,x＝net[D3t,x]；K、将恢复后的数据替换原始记录中包含AVO效应的同相轴，以获得恢复后全地震记录D5t,x， L、通过恢复后的地震记录D5t,x，计算速度谱 其中，twin是时间窗口，N是总道数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东海洋大学 一种针对AVO效应的速度分析方法

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