CANDES等[1]和DONOHO[2]于2006年提出了压缩感知(Compressed Sensing, CS)的概念, 该理论对信号的采样和压缩发生在同一个步骤, 利用信号的稀疏性以远低于奈奎斯特采样率的速率对信号进行压缩采样, 并且可以几乎无失真地恢复原信号。基于压缩感知的非规则观测系统优化设计和地震数据重建方法则为三维高密度地震勘探的大规模开展提供了有效的方案[3-6]。为了将压缩感知技术应用于野外地震采集, 首先将原来按频率连续激发的扫描信号分解成不同频带组成的N个子信号, 并将这些子信号按正交方式进行编排, 然后变换其顺序得到不同的正交子信号激发序列, 再把相同时刻的子信号正交序列选出来赋予不同的震源, 这样在同一时间用多台震源同时激发, 形成一个相互正交的混合波场, 通过相关就可以重构各自的波场, 从而获得多炮地震资料, 这就是分频同时扫描技术(FS3)[7-12]。该方法利用时间和空间上的冗余, 合理安排和构建同一时间正交子信号, 从而把多炮资料压缩到一炮的时间上进行激发。
目前可控震源高效采集方法作为实现低成本、高密度采集的方向得到了越来越多的关注和研究。这些方法大多以同时激发为主, 由于同时激发的扫描信号具有相关性, 邻炮干扰和谐波干扰使资料的品质下降, 本文引入了信号切分、重组的方法来实现多震源同时扫描。由于不同频率的信号之间互不相干, 因此将一个目标扫描信号分离成若干个不同或相关性很小频带的子信号, 就能实现同时扫描而使邻炮干扰达到最小甚至消除。将所有同一个激发点包含一个目标扫描信号的子信号, 通过扫描数据进行重组, 合成该激发点的观测数据, 形成单炮记录。这种分频扫描的方法极大地增加了可同时激发的震源数量, 提高了生产效率, 同时保证了对邻炮资料的高分离度, 减少了设备的投入, 压制了谐波干扰。另外由于该方法中频带可以任意切分, 因此可以在线性扫描情况下为特定频带特别是低频增加能量创造条件, 从而减少由于非线性扫描带来的谐波干扰; 同时可以使各频带能量输出均匀以实现合成记录的能量均衡。但该方法的实施需要将众多的扫描子信号合理分配, 使同时扫描的震源应用不同的子扫描信号才能实现邻炮干扰达到最小甚至消除的目的, 这给震源管理和控制增加了难度。本文将以实例的形式描述这种方法的实现过程和效果。
1 分频同时扫描采集方法的实现分频同时扫描是将勘探所需的扫描信号按频带分成若干个频段(设计中保持各频段能量输出均匀), 各个频段之间互不相关或相关性很小, 将各个频段对应的扫描信号当作一次独立的子扫描, 一台震源独立激发完成目标扫描信号所有频段的扫描, 将这些频段的扫描记录合成, 获得原始记录。
假设目标扫描信号为:
$ s(t) = A{\rm{sin}}2{\rm{ \mathit{ π} (}}{f_0} + \frac{{\Delta f}}{{2T}}t)t $ | (1) |
式中:A为振幅; f0为频率分辨率; Δf为频率采样间隔; T为采样间隔。分频后扫描信号分别为s1, s2, …, sn, 频带分别为f1~f1+Δf1, f2~f2+Δf2, …, fn~fn+Δfn, 那么第i个扫描子信号可以用(2)式计算得到:
$ {s_i}(t) = A{\rm{sin}}2{\rm{ \mathit{ π} }}({f_i} + \frac{{\Delta f}}{{2T}}t)t $ | (2) |
根据傅里叶变换的线性性质:
$ \begin{array}{l} F[{s_1}(\Delta {f_1}) + {s_2}(\Delta {f_2}) + \ldots + {s_n}(\Delta {f_n})]\\ = F[{s_1}(\Delta {f_1})] + F[{s_2}(\Delta {f_2})] + \ldots + F[{s_n}(\Delta {f_n})]\\ = F[s\left( f \right)] \end{array} $ | (3) |
经反变换重构设计的扫描信号。由于信号传输过程中, 地下介质的响应与信号本身的性质有关, 相同的信号其响应相同, 因此最后接收到的地震记录同样可以用这种方法进行合成重构, 效果等同于目标扫描信号的一次扫描。由于同时激发的震源需要不同频带的扫描信号, 因此要求一个可控震源激发控制系统, 以实现激发信号的编码与控制功能, 这样的系统包括震源、GPS及命令中心等(图 1), 可以实现以下功能:①16个信号编码和控制; ②能够建立并容纳16个频段编码任务池; ③震源控制箱体智能实现震源不同扫描信号的连续激发; ④震源自由放炮(激发方法)。
由于分频同时激发需要一个连续的记录系统, 本文选择在尼日尔项目Gabobl与Boul区块施工的GSR节点采集系统进行分频同时激发方法验证, 并在同一位置用FS3技术实施一条二维试验线, 将其与该区生产方法——距离分离同时扫描(Distance Separated Simultaneous Sweep, DS3)结果进行对比。图 2是DS3和FS3野外试验的采集方式示意图。试验方案包括8台可控震源, 详细的激发参数见表 1。表 2是FS3采集方式使用的8个分频子扫描信号的频带划分与编码。
根据FS3的设计原理对混合记录用子信号进行相关, 验证分离的效果。图 3a是分频激发试验中一张未相关的记录, 设计激发频段为24~34Hz, 分析混合原始记录可以看到, 记录中存在邻炮干扰。图 3b是采用24~34Hz的扫描信号相关后得到的记录, 可以看到, 其它频段的邻炮干扰能量被显著压制。图 4给出了记录长度内有同频段激发的33~43Hz分频记录。从图 4可以看到, 在子信号激发的记录长度范围内, 如果有同频段的信号激发(见图 4中红色方框区域), 则相关就不起作用, 其影响的范围与两者之间的距离有关, 因此应避免在记录长度范围内或主要目标深度内出现相同频带的子扫描信号。
由以上分离处理可见, 分频激发可以有效压制其它频段的邻炮干扰。因此, 如果确保同时刻激发震源的激发频带不同, 并保证在记录长度范围内未出现相同频带的子扫描信号激发, 那么就不用限定震源同时激发的距离, 也能实现高效采集。
分频同时激发的每一炮均存在一定的谐波干扰。图 5a是6~16Hz的原始资料时频谱; 图 5b是利用6~16Hz子信号相关后的时频谱。从图 5可以看到, 经过相关后谐波干扰得到了很好的压制。
对获得的合格的3200炮分离后的子扫描信号记录进行数据合成, 得到了分频同时激发的400炮记录。图 6对比了FS3试验原始记录与DS3生产记录。由于DS3生产在同一个激发点使用的是两台震源一次扫描的激发方式, 而FS3相当于在同一个点使用一台震源一次扫描的激发方式, 因此在原始能量上DS3生产记录要强于FS3合成后的记录, 但合成后的记录能量更加均匀。
图 7为DS3与FS3采集得到的数据的叠加剖面(FS3覆盖次数400次, DS3覆盖次数175次)。除了分离、合成外其它的处理流程完全一致。从图 7可以看出, FS3剖面的背景噪声要比DS3剖面的背景噪声小得多, 这说明分频同时激发在提高生产效率的同时保证了采集数据的品质。
分频同时扫描在确保同时刻激发震源的激发频带不同的前提下, 不用限定震源同时激发的分离距离(此分离距离是针对邻炮干扰不影响目的层而言)就可实现装备投入少, 采集效率高的目的; 另外FS3大大降低了项目的作业成本, 为全方位、高密度数据采集提供了成本支持。在满足地震资料品质的前提下, 也可采用有交集频段进行同时激发, 更进一步提高效率、降低成本。另外由于频段切分的随意性, 很容易在线性扫描的情况下通过增加扫描长度, 增加特定频段的激发能量, 达到在采集阶段以最小的畸变实现更加均匀的能量输出; 还能根据不同频段内的信号、噪声特点进行有针对性的分频处理。可控震源分频同时扫描方法极大地减少了邻炮干扰和谐波干扰, 从而获得更加优质的地震资料。由于在邻炮干扰和谐波干扰压制方面具有极大的优势, 同时由于分频使子扫描信号内的频率接近, 在传播衰减上不会产生很大的差异, 这样有利于在检波器有限的动态范围内拓展合成后地震记录的有效频带, 也就是说在高效采集情况下实现高精度地震数据采集的目标, 因此在能实施可控震源激发的区域有广泛的应用前景。另外, 分频段激发比常规方法对近地表结构调查、混叠波场偏移以及FWI有更好的效果。
当然分频激发方法还有许多地方需要进一步进行研究和试验, 如可控震源指挥系统的功能完善、可控震源宽频分频扫描的优化方法等。
[1] | CANDES E J, ROMBERG J, TAO T. Robust uncertanty principles:exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2006, 52(2): 489-509 DOI:10.1109/TIT.2005.862083 |
[2] | DONOHO D L. Compressed sensing[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2006, 52(4): 1289-1306 DOI:10.1109/TIT.2006.871582 |
[3] |
周松, 吕尧, 吕公河, 等. 基于压缩感知的非规则地震勘探观测系统设计与数据重建[J].
石油物探, 2017, 56(5): 617-625 ZHOU S, LV Y, LV G H, et al. Irregular seismic geometry design and data reconstruction based on compressive sensing[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2017, 56(5): 617-625 |
[4] |
陈生昌, 陈国新, 王汉闯. 稀疏性约束的地球物理数据高效采集方法初步研究[J].
石油物探, 2015, 54(1): 24-35 CHEN S C, CHEN G X, WANG H C. The preliminary study on high efficient acquisition of geophysical data with sparsity constraints[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2015, 54(1): 24-35 |
[5] |
冯飞, 王征, 刘成明, 等. 基于Shearlet变换稀疏约束的地震数据重建[J].
石油物探, 2016, 55(5): 682-691 FENG F, WANG Z, LIU C M, et al. Seismic data reconstruction based on sparse constraint in the Shearlet domain[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2016, 55(5): 682-691 |
[6] |
崔永福, 郭念民, 吴国忱, 等. 不规则观测系统数据规则化及在相干噪声压制中的应用[J].
石油物探, 2016, 55(4): 524-532 CUI Y F, GUO N M, WU G C, et al. Regularization of irregular geometry seismic data and its application in the coherent noise suppression[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2016, 55(4): 524-532 |
[7] | ANDERSEN K D. Method for cascading sweeps for a seismic vibrator: 5410517[P]. 1995-04-25 |
[8] | ANDERSEN K D. Shaped-sweep technology: 5347494[P]. 1994-09-13 |
[9] | SALLAS J J, CORRIGAN D. Method and apparatus for source separation of seismic vibratory signals: 5719821[P]. 1998-02-17 |
[10] | SALLAS J J, CORRIGAN D, ALLEN K P. High fidelity vibratory source seismic method with source separation: 5721710[P]. 1998-02-24 |
[11] | KROHN C E, JOHNSON M L. Method for continuous sweeping and separation of multiple seismic vibrators: 7515505[P]. 2009-04-07 |
[12] | SAVIT C H. Methods for seismic exploration: 4545039[P]. 1985-11-01 |