时频分析地震资料高分辨处理

高分辨率地震勘探综述摘要高分辨率是地震勘探的一个重要研究方向，涉及地震数据采集、处理和解释等各个方面。

在回顾高分辨率地震勘探发展历程及存在问题的基础上，重点阐述了高分辨率的评价机制，并对近年来发展的高分辨率方法原理及应用实例进行了详细介绍。

高分辨率是一个系统工程，实际生产中的各个环节都有可能对分辨率造成影响，因此，高分辨率不仅仅局限于某个单独的技术，需要同时发展采集、处理和解释各方面的技术，尤其是借鉴交叉学科的新方法。

关键词：采集；处理；解释；高分辨率；评价机制1 概述1.1 高分辨率勘探的目的及技术发展历程地震勘探是一种应用地震波在地下介质中的传播来对地下地质构造和岩性进行测量的技术，经过近一个世纪的发展，该方法已经成为最有成效的油气勘探物探方法。

纵观地震勘探的发展历程，高分辨率一直是科研、生产的重点和难点。

诚然，高分辨率地震勘探是一个系统工程，从地震资料采集、处理到解释，每一个环节都对分辨率有着重要的影响。

虽然采集、处理和解释分属不同的环节，考量高分辨率的角度也有所不同，但三者是有机联系的。

首先，野外地震数据的采集质量直接关系着地震勘探的成败，只有在采集质量得到保证的前提下，处理技术（诸如静校正、拓频和压噪技术等）才有发挥的空间，而地震处理得到的剖面又是解释的基础，解释成果则是高分辨率地震勘探的最终目标，三者环环相扣，紧密联系；其次，采集、处理和解释的方法也是相互影响和促进的，例如，采集观测方式的改变有可能对处理方法或参数提出新的要求（如可控震源采集对处理提出了谐波压制的要求等），解释方法的突破也有可能对处理提出新的标准（如A VO解释技术要求处理方法具有高保真度等）。

在阐述高分辨率地震勘探之前，有必要先介绍一下分辨率的概念及主要影响因素。

地震勘探分辨率是基于地震测量技术对地下构造进行空间测量的精度描述，在反射波地震勘探中可以概括如下：可分辨的最小地质体的厚度或最窄地质体的宽度，前者称为垂（纵）向分辨率，后者称为横向分辨率[1-2]。

地震数据提高分辨率处理监控评价技术刁瑞【期刊名称】《《岩性油气藏》》【年(卷),期】2020(032)001【总页数】8页(P94-101)【关键词】地震数据; 高分辨率; 效果评价; 软件模块; 效果保真【作者】刁瑞【作者单位】中国石化胜利油田分公司物探研究院山东东营257022【正文语种】中文【中图分类】P631.40 引言薄互层岩性油气藏逐渐成为勘探开发的重点领域，薄层砂体、河道砂体等储层对分辨率的要求越来越高［1］。

常规地震资料难以满足薄层砂体储层刻画精度的要求，需要开展针对性的地震资料提高分辨率处理［2］。

提高地震分辨率是地震资料处理的重要环节之一，方法主要包括：分频带反褶积、预测反褶积、零相位反褶积、反Q 滤波、谱模拟反褶积、井约束提频和吸收补偿等方法［3-8］。

各种提高地震分辨率处理的方法在实际地震资料处理中发挥了重要作用，并取得了良好的应用效果。

由于薄层砂体储层对提高地震分辨率处理方法提出了更高的要求，针对不同品质的地震数据，应该采用何种提高分辨处理的方法和参数，以及地震数据的分辨率应该提高到何种程度等问题，均制约着提高分辨率处理的效果。

刘浩杰等［9］从客观量化角度对地震资料分辨率与频谱特征参数的关系进行了研究。

李曙光等［10］从剖面和频谱特征对3 种提高分辨率处理的方法进行了探讨。

钱荣钧［11］分析了分辨率的分类和定义，并给出了计算空间分辨率的方法。

万欢等［12］通过频谱、信噪比和相似系数等参数，对比分析了4 种提高分辨率处理技术，在叠前地震资料处理中取得了较好的应用效果。

在常规地震资料提高分辨率处理的过程中，由于缺乏系统的提高地震分辨率处理效果的监控评价分析方法和软件模块，需要对提高分辨率处理的方法和参数等进行大量的重复试验，并需要凭借处理人员的经验来判定方法及参数选取的正确性和可靠性，人为因素影响较大。

针对薄层砂体精细描述的地质需求，开展提高分辨率处理效果的监控评价方法研究，并研发软件系统，优选提高分辨率处理方法、流程和参数，全面可靠地监控提高分辨率处理的流程，实现提高分辨率处理效果的监控评价分析，并在准噶尔盆地中部庄3 井地区进行推广应用，对提高分辨率处理进行全流程的效果监控评价分析，以期提高分辨率处理后识别薄层砂体的能力，为后续的油藏描述和井位部署奠定基础。

地震流动观测数据的时频分析技术研究1. 引言地震是一种自然现象，它在地球内部的断层平面上产生的震动。

由于地震的突发性和破坏性，对于地震的预测和监测是至关重要的。

地震流动观测数据是指在地震事件发生过程中采集到的连续波形数据，在地震研究中起着重要的作用。

本文旨在研究地震流动观测数据的时频分析技术，以提高对地震事件的监测和分析能力。

2. 地震流动观测数据的时频分析概述时频分析是一种将信号在时间和频率上进行分析的方法，可以揭示信号的时变特性。

在地震流动观测数据的时频分析中，常用的方法有短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）和经验模态分解（EMD）等。

这些方法可以通过将信号分解成不同频率和时间域分量，从而帮助我们理解地震事件的时间和频率特征。

3. 短时傅里叶变换（STFT）短时傅里叶变换是一种将信号分解为不同频率分量的传统方法。

它将整个信号分成若干个片段，对每个片段进行傅里叶变换。

通过在时域上进行窗函数的滑动，可以得到信号在不同时间和频率上的变化。

然而，STFT存在时间和频率分辨率的局限性，无法兼顾时间和频率的精确描述。

4. 连续小波变换（CWT）连续小波变换是一种基于小波理论的时频分析方法。

与STFT不同，CWT采用可变尺度的小波基函数，可以在不同时间和频率上进行分析。

CWT将信号分解为多个频带，每个频带包含丰富的时频信息。

这使得CWT在处理地震流动观测数据时具有较好的灵活性和适应性。

5. 经验模态分解（EMD）经验模态分解是一种自适应的时频分析方法，可以将信号分解成一组本征模态函数（IMF）。

在地震流动观测数据的时频分析中，EMD可以将信号分解为包含不同时频信息的IMF分量，并能够准确揭示出信号的本质时频特征。

通过分析信号的IMF分量，我们可以获得关于地震事件的重要信息。

6. 地震流动观测数据的时频分析应用时频分析技术在地震研究中具有广泛的应用。

首先，时频分析可以用于地震源过程的研究，揭示地震发生的时间和频率特征。

地震数据处理与地震预测的可视化分析地震是一种自然现象，是地球内部能量释放的一种形式。

常发生在地球的板块运动活跃区域，发生地震会对人们的生产、生活、环境等带来诸多影响。

针对地震这种自然灾害，科学家们通过大量的实验和数据分析，进行了不懈努力，将地震的数据处理和预测可视化分析，为地震预警提供了强有力的支持。

一、地震数据的处理地震数据处理是对地震数据进行清洗、分析、处理和转换的过程。

地震数据的获取主要有两种形式：一种是观测得到的数据，包括地震仪记录下的地震波形数据和台站测定的震源机制等数据；另一种是模拟数据，通过地震模拟软件对地震模型进行数值模拟而得到的数据。

为了更好地处理地震数据，科学家们研究了很多处理算法。

其中比较常用的算法有：小波变换、时频分析、多重回归分析等。

1.小波变换小波变换是一种信号分析方法，适合于杂乱的非周期信号，如地震波形数据。

该算法可以将信号分解成不同频带和尺度的成份，从而更精确地描述这个信号的性质。

2.时频分析时频分析是一种将时间和频率结合起来分析信号的方法，通常被用于地震波形数据的处理。

时频分析可以将信号在时间和频域上展开，并可用于识别含有特定频率成分的信号。

3.多重回归分析多重回归分析是一种常用的统计学方法，适用于建立数据之间的关系模型。

在地震数据处理中，多重回归分析可用于建立地震波形数据和震源机制等数据之间的关系模型。

二、地震预测的可视化分析地震预测是指通过对地震活动的历史数据、观测数据、地震模拟等数据进行分析和研究，预测未来可能发生的地震活动。

而地震预测的可视化分析则是将这些数据进行处理后，通过图形化界面呈现给用户以灵活的交互方式，从而更直观地展示数据之间的关系和变化规律。

地震预测的可视化分析可以分为两个阶段：一个是数据的预处理和可视化，另一个是可视化交互和分析。

1.数据的预处理和可视化数据的预处理包括数据的清洗、转换和聚合等过程。

首先，对数据进行清洗和转换，使得数据的格式能够被预测模型所识别。

在进行地质勘探作业的过程中，地震勘探是最常见的技术方法，该种方法主要是通过可控震源来产生地震波，地震波在经过地层以后会返回地面，通过地面的地震检波器可以获取地震资料信息，地震资料信息经过处理以后就可以对地层的构造进行深入分析，这是一种发现地下能源的方法[1]。

1 地震资料时频域分析方法1.1 傅里叶变换傅里叶变换是一种常见的时域和频域的处理技术，该种方法可以对时域和频域进行有效的连接，这是最早的一种信号处理技术，该技术的基本原理就是将不同频域的信号进行加权处理。

傅里叶变换主要有2种表达式，但是在实际应用的过程中发现，实际信号中只能得到有限时间内的清晰信号，同时，也无法得到精确的频谱资料，因此，该种方法应用于地震资料时频处理将会存在很大的缺陷[2]。

1.2 短时傅里叶变换尽管傅里叶变换是一种常见的信号处理技术，但是该种技术在应用的过程中无法实现时域和频域同步的局部化，这使得该种技术受到了一定的限制，即该种技术只能实现频域的局部化，无法实现时域的局部化，短时傅里叶变换的出现解决了这一难题，短时傅里叶变换主要是通过将信号分为多个分段，然后使用傅里叶变换对每一个区间的信号进行分别处理。

从本质上分析，短时傅里叶变换与傅里叶变换相比就是多了一个窗函数，在窗函数移动的过程中，不同频域的信号会逐渐被截取出来，然后对截取出来的信号进行处理即可，但是如何对窗函数进行合理选择是一个重大问题，窗函数的选择将会对最终的处理效果产生重大影响。

通过使用短时傅里叶变换对信号进行处理后发现，尽管该种方法可以对信号进行局部分析，但是在使用的过程中无法实现时域和频域同时提高，即提高时域的分辨率则频域的分辨率会降低，这种现象可以被称为测不准原则，该种现象在短时傅里叶变换中十分明显，且难以采取方法解决，同时，在应用该种方法的过程中，如果选择的时窗长度相对较长，则时域的分辨率会严重下降。

1.3 小波变换通过以上分析可以发现，尽管对傅里叶变换进行了改进，但是会出现测不准原则，针对该问题，相关学者提出了小波变换方法，小波变换方法的提出基于傅里叶思想，该种方法继承了傅里叶变换的优点，同时又克服了傅里叶变换的缺陷，这是一种非平稳信号处理的良好方法，在使用该种方法的过程中，如果需要得到信号的相位及振幅信息，可以选择复值小波，如果想对不连续信号进行处理，最好可以选择实值小波，小波的形状主要可以分为两种类型，分别是光滑小波和与信号形状相似的连续小波，如果选择光滑小波，则处理频域的局部化相对较好，而后者更适用于信号检测[3]。

收稿日期:2002208205作者简介:郭　勇(1960-),男,四川成都人,副教授,从事应用地球物理研究。

文章编号:100023754(2002)0520058202高分辨率地震资料处理技术郭　勇1,王元波2(11成都理工大学信息工程学院,四川成都　610059;21大庆油田有限责任公司勘探开发研究院,黑龙江大庆　163712)摘要:油田勘探储层解释对地震资料处理提出了更高的要求,以往的常规地震资料处理手段已难以适应高分辨率地震资料处理和解释的需要。

为此,针对原始资料的特点,探讨了高分辨率处理中需要解决的几个关键问题,并研究出一套实用的高分辨率处理技术,重点阐述了合理利用叠前去噪、振幅保真、反褶积和剩余静校正处理等提高地震资料分辨率的技术问题。

在大庆油田三维地震区块的资料处理结果表明,成果剖面中各反射层位波组特征清楚,层间信息丰富,波形自然稳定,断层走向清晰,断点干脆,能够较好地满足地震资料解释的要求。

该实验区的解释成果也表明,所采用的关键技术及处理流程设计正确、合理,具有推广价值。

关键词:地震资料处理;叠前去噪;剩余静校正;反褶积;速度分析中图分类号:P63114+43 文献标识码:A 目前,油田勘探中地震资料解释已经从构造解释逐步转向了更细致的储层砂体预测,这种技术的发展要求地震资料处理具有高保真度、高信噪比、高分辨率的特征[1,2]。

由于通过现有的高分辨率采集工作方式所得到的地震资料具有频带宽、信息丰富的特点,使以往的常规地震资料处理手段难以适应高分辨率地震资料处理的要求。

因此,必须解决4个方面的问题:(1)在振幅保真的基础上,恰当地压制噪音。

(2)保护好原始资料的频率,拓宽有效信号频带。

(3)做好静校正工作,包括长、短波长静校正问题。

(4)要有配套的精细速度分析手段,对层间弱反射的速度要认真分析。

1　高分辨率处理技术要点111　振幅处理振幅处理是高分辨率处理的一项重要内容,它既能使振幅得到有效恢复,又能改善资料的横向一致性,为后续的反褶积处理奠定良好的基础。

自1807法国工程师Fourier 提出傅立叶变换以来，随着数值和计算技术，特别是计算机技术发展，傅氏分析称为各学科信号分析的重要手段和工具，数学描述为：()()jwt F w f t e dt ∞--∞=⎰逆变换为： 1()()2jwt f t F w e dw π∞-∞=⎰傅氏变换的数学意义使得微分，积分，卷积等运算经傅氏变换后简化为一般运算，物理意义在于通过变换将时域和频域联系一起。

在时域内隐藏的信息在频域内表现出来。

因此，傅氏变换得到广泛发展与那个。

由上式可知，信号时域内是时间函数，频域内是频率函数。

当希望知道随时间的推移，信号频率成份变化规律与特征时，傅氏分析就表现出局限性。

因为频域内某一个频点幅值由时间域上整个波形决定，某一时刻状态由整个频域信息决定。

为克服这一缺点，需要一种能在时域局部进行频谱分析的数学方法。

基于以上，1946年Gabor 发展了傅氏变换，提出时频分析的一种具体方法——短时傅立叶变换（STFT ），数学表达式为：(,)()()jwt F w f t g t e dt ττ∞--∞=-⎰可改写为： (,)()()jwt F w f t g t e dt ττ∞--∞=+⎰表示窗口不动，信号沿时间轴滑动，对时间离散，取,tmT nT τ==，则STFT 可表示为： (,)()()i m m F n f m n g m e ∞-Ω=-∞Ω=+∑其实：wT Ω=，T ~采样间隔；m ~时窗宽度；n ~数据点数；()g m ~窗口函数；(,)F n Ω反映了()f n 在时刻m 频谱的相对含量。

频谱分析→时频分析1、谱分解技术谱分解技术是三维地震数据体和离散富氏变换时频转换的一种新手段。

它的理论基础是薄层反射系统可产生复杂的谐振反射。

薄地层反射在频率域中唯一特征表达可指示时间厚度变化。

由薄层调谐反射得到的振幅谱可确定构成反射的单个地层的声波特性之间的关系，振幅谱通过谱陷频曲线确定薄地层变化情况。

地震监测中的数据处理技巧地震是一种地球表面破裂或地壳运动引起的自然灾害，严重威胁着人们的生命和财产安全。

而地震监测则是一种预测和及时掌握地震信息的手段，为科学研究和灾害防控提供重要依据。

在地震监测中，数据处理技巧起着至关重要的作用。

本文将介绍地震监测中常见的数据处理技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。

1. 数据采集与预处理在地震监测中，最常用的数据采集设备是地震仪。

地震仪会记录下地震过程中的地震波形数据，以提供科学家们分析和研究。

然而，地震仪采集到的原始数据往往包含各种干扰，如噪声、散射波等。

为了提高数据的质量和准确性，需要进行数据预处理。

常见的预处理方法包括滤波、去噪和校正。

滤波是指通过一系列数学运算，去除地震波形数据中的噪声和干扰信号。

常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。

低通滤波用于去除高频噪声和高频散射波，高通滤波则用于去除低频噪声和低频散射波。

带通滤波则可以选择性地去除特定频率范围内的干扰信号。

去噪是指通过各种信号处理技术，去除地震波形数据中的噪声成分。

常用的去噪方法包括小波去噪、时频去噪和自适应滤波等。

这些方法可以改善地震波形数据的信噪比，提高地震信号的清晰度和可读性。

校正是指将地震波形数据进行标定和校正，以消除仪器和传感器等因素引起的误差。

校正过程中需要考虑到地震仪的灵敏度、频率响应等参数，并进行相应的修正。

校正后的数据能够更好地反映地震波的真实情况，为后续的分析和研究提供准确的基础数据。

2. 数据挖掘与特征提取地震监测中的数据处理不仅仅是对原始数据进行预处理，还需要进行数据挖掘和特征提取。

数据挖掘是指通过各种算法和技术，发现地震数据中潜在的规律和模式。

常见的数据挖掘方法包括聚类、分类、关联规则等。

聚类是将地震波形数据进行分类和分组的方法，以便找到相似的地震事件和震源。

聚类算法可以通过计算地震波形数据的相似性或距离，将其分为若干簇。

这样一来，科学家们就可以对地震事件进行更细致的研究和分析。

常用时频分析方法在数字地震波特征量分析中的应用姚家骏;杨立明;冯建刚【摘要】地震波属于非平稳信号,传统的傅立叶变换因缺乏信号局域性的信息而无法对非平衡信号进行全面描述.对此时频分析是有力的分析工具.本文简介了短时傅立叶变换(STFT)、S变换、CWD分布、ZAM分布四种时频分析方法,通过对算例及实际地震信号的分析,总结出这四种时频分析方法在分辨地震波中的应用效果及优缺点.%Seismic wave is a non-stationary signal, which can not be analyzed comprehensively by classical Fourier transform because of the lack of local information. To non-stationary signal, time-frequency analysis is a powerful analysis tool. In this article, the short time Fourier transform, S transform, Choi-Williams distribution and Zhao-Atlas-Mark distribution are introduced briefly. Their application results and merits &- demerits in distinguishing seismic waves are summarized by using the four methods to numerical examples and real seismic signals.【期刊名称】《地震工程学报》【年(卷),期】2011(033)002【总页数】6页(P105-110)【关键词】时频分析;短时傅立叶变换;S变换;CWD分布;ZAM分布;数字地震波【作者】姚家骏;杨立明;冯建刚【作者单位】青海省地震局,青海西宁810000;中国地震局兰州地震研究所,甘肃兰州730000;中国地震局兰州地震研究所,甘肃兰州730000【正文语种】中文【中图分类】P315.310 引言对于频率等特征量不随时间变化的平稳信号，传统的傅立叶变换就能很好地建立时域与频域的映射关系。

高分辨率地震资料处理技术综述曹思远;袁殿【摘要】地震资料的分辨率是制约勘探精度的重要因素,高分辨率地震资料处理的目的是合理恢复地震记录的高频和低频信息,有效拓宽频宽,常用的技术有3类:反褶积技术以褶积模型为基础,对地震子波、反射系数、地层介质产状和激发接收方式等进行各种假设;吸收补偿技术以吸收衰减模型为基础,对大地滤波引起的振幅衰减和相位畸变进行补偿和校正,补偿效果较依赖于Q值精度和资料与模型的匹配度;基于时频谱的频率恢复技术,关键在于对非稳态地震子波的振幅和相位进行合理的估计.高分辨率地震资料处理技术的本质是拓宽频宽,对地震剖面有2方面影响:多数同相轴变细、增多,子波长度压缩;部分同相轴能量变弱甚至消失,子波旁瓣压缩.相对于高频信息,低频信息对增强剖面层次感、提高反演精度的作用更重要,恢复难度也更大,在今后的高分辨率地震资料处理中,应更注重低频信息的保护和恢复.【期刊名称】《新疆石油地质》【年(卷),期】2016(037)001【总页数】8页(P112-119)【关键词】高分辨率;地震资料;拓宽频宽;反褶积;反Q滤波;评价机制【作者】曹思远;袁殿【作者单位】中国石油大学CNPC物探重点实验室,北京102249;中国石油大学CNPC物探重点实验室,北京102249【正文语种】中文【中图分类】P631.443提高地震资料分辨率一直是地震勘探工作的重点和难点。

高分辨率地震勘探是一个系统工程，从采集、处理到解释，每一个环节都对分辨率有着重要的影响。

其中，处理人员从资料处理的角度，发展了一系列独特的处理技术，用于提高地震资料分辨率，本文就高分辨率地震资料处理技术进行回顾与展望。

高分辨率地震资料处理技术是在数据有效采集的基础上拓宽频宽、提高主频，其本质是对弱有效信号（一般指高频和低频成分）进行真振幅恢复。

常用的技术主要分3大类：反褶积技术、吸收补偿技术和基于时频谱的频率恢复技术。

反褶积技术通过压缩地震子波达到提高地震资料时间分辨率的目的。

大规模地震数据处理方法与技术的比较分析地震是一种常见而又具有破坏性的自然灾害，给人们的生命财产安全带来了巨大威胁。

在遭受地震灾害后，我们需要对地震数据进行处理和分析，以帮助了解地震的特征和趋势，为地震灾害的防治提供科学依据。

本文将比较分析当前常用的大规模地震数据处理方法和技术，以期提供更好的理论参考和实践指导。

1. 数据采集地震数据采集是数据处理的基础，不同的采集方法和设备会对数据的质量和准确性产生直接影响。

目前，常用的地震数据采集方法主要包括地震仪网络、卫星遥感和无线传感器网络。

地震仪网络可以实现全球范围内的地震数据采集，但需要大量的设备和维护成本；卫星遥感可以获取地球表面的地震信息，但对设备和软件的要求较高；无线传感器网络可以实时采集地震数据，但受限于网络覆盖范围。

2. 数据传输和存储大规模地震数据的传输和存储是一项复杂而关键的任务。

在数据传输方面，常用的方法包括有线传输和无线传输。

有线传输可以保证数据的稳定性和安全性，但对传输设备和线路的要求较高；无线传输可以提供更便捷的数据传输方式，但存在传输不稳定和受干扰的风险。

在数据存储方面，可以采用云存储、数据库存储和分布式存储等方法。

云存储可以提供高可靠性和灵活性的数据存储，但存在隐私和安全问题；数据库存储可以提供高效的数据检索和查询功能，但对硬件和软件的要求较高；分布式存储可以实现数据的可靠备份和高速访问，但对网络和算法的要求较高。

3. 数据预处理和清洗地震数据预处理是为了减少数据噪声、提高数据质量和准确性。

常用的预处理方法包括数据滤波、数据插值和数据去噪。

数据滤波可以去除高频和低频噪声，提取地震信号的特征；数据插值可以填补数据缺失或采样不足的地方，保持数据的完整性；数据去噪可以去除与地震无关的干扰信号，提高地震数据的可靠性。

在数据清洗方面，可以采用人工审核和自动筛选相结合的方式，去除异常数据和错误数据。

4. 数据分析和挖掘地震数据分析和挖掘的目的是发现地震的规律和趋势，为地震预测和防治提供科学依据。