English Français Español Русский 中文 Deutsch Português عربي italiano 日本



         Некоторые вопросы сейсморазведки



 Домашняя  Сервис  Софт  Учебный материал  Контакты

Деконволюция (2)

Помните нашу многократно повторенную формулировку уравнений, применяемых в деконволюции?
[Автокорреляция входных данных] * [Неизвестный фильтр] = [Взаимная корреляция входных данных и Желаемого результата]

формулировка уравнений, применяемых в деконволюции


Для статистической деконволюции мы используем саму трассу, чтобы оценить реверберацию и другие гадости, связанные с каждым отражением в трассе. Так как автокорреляция удаляет всю информацию о фазе из трассы (приводит ее к нулю), мы можем представить, что центральное нулевое запаздывание автокорреляции представляет каждое первичное отражение в трассе (которые, как мы надеемся, разбросаны случайным образом). И любой повторяющийся сигнал, присутствующий в автокорреляции, должен присутствовать на протяжении всей трассы (или на той части трассы, с которой мы работаем – рабочее окно).

Тем же образом, что и ранее упоминавшиеся типы деконволюции, у нас теперь есть два варианта, чтобы определить ключевую часть правой стороны вышеприведенного уравнения – желаемый результат:-

для спайкинг-деконволюции (фильтрации сжатия) мы определяем наш результат как импульс-пик, и пытаемся преобразовать всю трассу в единичный пик. Фильтром, ограниченным по времени, точно это сделать нельзя, но имеет место эффект уравнивания частот в трассе (попытка перейти к «плоскому» спектру).
для предсказывающей деконволюции мы используем более позднюю часть трассы как желаемый результат и пытаемся разработать такой фильтр, чтобы после его использования трасса выглядела как вариант самой себя, смещенной по времени. Вычитание этой «модели» из истинной трассы абсолютно эквивалентно аналогичному процессу, обсуждавшемуся на предыдущей странице, но на этот раз сдвиг по времени и масштаб получены автоматически.

 

Итак, еще раз принцип предсказывающей деконволюции.

Если бы мы могли с уверенностью предсказать необходимые значения временного сдвига и усиления из самих данных, тогда бы вычитание сдвинутой по времени трассы с измененными после этого амплитудами на противоположные, из нее самой удалило бы все кратные отражения.


На практике весь процесс и предсказывающей деконволюции и спайкинг-деконволюции контролируются всего четырьмя параметрами:

Длина фильтра. Иногда указывается в миллисекундах, иногда в количестве дискретов, и должна быть достаточно длинной, чтобы включать, как минимум, два "колебания" максимального значения времени реверберации, которое мы хотим удалить.
Разрыв (опять-таки в мсек или дискретах). Разрыв, помещается в фильтр, что предотвращает изменение данных в фильтре, расположенных близко к каждому отражающему горизонту. Разрыв в один или менее дискрета подразумевает спайкинг-деконволюцию, любой более значительный разрыв предполагает предсказывающую деконволюцию. Разрывы обычно используют диапазон от 2 до 10 дискретов данных и вызывают меньше спектрального отбеливания (и соответствующего шума). Разрывы до, скажем, 90% периода реверберации могут использоваться только для удаления определенных кратных отражений.
Рабочее окно (см. ниже). Оно должно включать только участки сигнала в наших данных (пропуская первые срывы) и, возможно, должно определяться как функция удаления (выноса) трассы. Для получения оптимальных результатов рабочее окно должно содержать как минимум десять общих длин фильтра (длина фильтра плюс разрыв). Это может ограничивать эффективность удаления длиннопериодных кратных отражений с помощью деконволюции.
Уровень «белого шума». Это будет детально обсуждаться на следующей странице.


деконволюция до суммы

Это изображение некоторых сейсмических данных до и после суммирования.

Когда мы используем деконволюцию до суммы (ДДС/DBS), применяемую либо к сейсмограмме, либо к набору трасс ОГТ (или иному), нам необходимо ограничить рабочее окно до той части данных, где данные содержат наилучший сигнал (и кратные отражения). Обычно мы используем рабочее окно, зависимое от выноса трассы, опуская шумы первых срывов и последующий шум.

После суммы (или, например, при компоновке записей равноудаленных сейсмоприемников) мы обычно можем использовать бóльшее окно, но нам, возможно, все равно придется ограничить рабочее окно до участка с наилучшим качеством сигнала. Если наш частотный спектр быстро меняется во времени (и мы можем столкнуться с правилом «десяти», упомянутом выше), нам может потребоваться использование переменной по времени деконволюции. Мы можем просто разработать различные фильтры для различных окон и затем применить так же, как переменные по времени фильтры (подробности – позднее).

Деконволюция после суммы обычно имеет сокращение "ДПС" (DAS).

На участках с чрезвычайно сложной структурой (например, профиль отработан на краю континентального шельфа на очень большой глубине под водой) нам может понадобиться изменить наши временные рамки в пространстве вдоль профиля. Соответственно, это явление известно как деконволюция, переменная во времени и пространстве!



И еще о деконволюции ... Следующая страница