В сейсмологии , сбор первого перерыва является обнаружение или собирание наступления вступлений преломленных сигналов от всех сигналов , принимаемого приемник массивов и производства конкретного генерирования сигнала источника. Это также называется отбором по первому прибытию или обнаружением первого обрыва. Первоначальный комплектование может производиться автоматически, вручную или в сочетании обоих методов. С развитием информатики и масштабом сейсмических исследований часто предпочтение отдается автоматическому пикированию. [1]
Значимость
Во- первых размыкание кирка , связанная с преломленным временем прибытия используется в схеме инверсионной для изучения приповерхностных низко- скорости зоны и последующего определения статических поправок. Статическая коррекция - это коррекция, применяемая к геофизическим данным, особенно сейсмическим данным, для компенсации эффекта приповерхностных неровностей, различий в высоте выстрелов и геофонов или любого приложения для корректировки положения источника и приемников.
История выбора первого перерыва
Гельчинский и Штивельман [2] (1983) использовали корреляционные свойства сигналов и применили статистический критерий для оценки времени первого прихода.
Коппенс [3] (1985) вычислил отношение энергии сейсмограммы двух окон и использовал это для различения сигнала и шума.
Майкл Д. Маккормарк и др. [4] (1993) представил метод нейронной сети с обратным распространением (BNN). Сети Neural который редактирует сейсмические данные или получить первые разрывы обучались пользователями, которые только выбирающих и представления в сети примеры следовых правок или рефракции кирки. Затем сеть итеративно изменяет внутренние веса, пока не сможет точно воспроизвести примеры, предоставленные пользователями.
Fabio Boschetti et al. [5] (1996) представляют алгоритм на основе фракталов , который обнаруживает наличие сигнала путем анализа изменения фрактальной размерности вдоль трассы. Этот метод работает, когда отношение сигнал / шум невелик, но он значительно медленный.
Метод прямой корреляции был введен Джозефом и др. [6] (1999), который был разработан для использования в лабораторных сигналах с высоким разрешением по времени и с низким уровнем шума. В этом методе наибольшее значение коэффициента корреляции Пирсона между сегментами наблюдаемых сигналов вблизи начала импульса и при соответствующем эталоне служит критерием определения времени.
Зуолин Чен и др. [7] (2005) представил многооконный алгоритм для обнаружения первого взлома. В этом методе использовались три движущихся окна, и необходимо вычислить средние абсолютные амплитуды в каждом окне, затем отношения, основанные на средних значениях окон, обеспечивают стандарты для дифференциации сигналов от нежелательного шума.
Wong et al. [8] (2009) представил метод отношения STA / LTA. Этот метод аналогичен алгоритму Коппенса [3] . Разница состоит в том, чтобы вычислить соотношение двух средних значений энергии между краткосрочным окном и долгосрочным окном, которое обозначается как STA / LTA (краткосрочное среднее / долгосрочное среднее), вместо вычисления отношения энергия сейсмограммы двух окон в алгоритме Коппенса.
Методы автоматического отбора в первый раз
Метод соотношения STA / LTA [8]
Этот метод аналогичен алгоритму Коппенса (1985). Разница состоит в том, чтобы вычислить соотношение двух средних значений энергии между краткосрочным окном и долгосрочным окном, которое обозначается как STA / LTA (краткосрочное среднее / долгосрочное среднее), вместо вычисления отношения энергия сейсмограммы двух окон в алгоритме Коппенса. Числовая производная отношения может быть определена как,
где r i + 1 - это отношение STA / LTA во временном индексе i + 1 , а r i - это отношение STA / LTA во временном индексе i . Для сейсмограмм без шума максимальное значение численной производной отношения STA / LTA близко ко времени первого прихода.
Wong et al. (2009) модифицировали алгоритм метода энергетического отношения, назвав метод модифицированным энергетическим соотношением. В этом методе они определяют соотношение энергии как,
где x i - временной ряд, представляющий сейсмограмму с временным индексом i = 1, 2 ... N., а количество точек в энергетическом окне равно ne . Тогда модифицированное отношение энергии определяется как
Пик модифицированного отношения энергии er3i очень близок ко времени первых вступлений на сейсмограммах без шума.
Многооконный метод [7]
Этот метод требует вычисления средних значений абсолютных амплитуд по сейсмической трассе с использованием трех скользящих временных окон до и после каждой временной точки (выборки).
Когда мгновенная абсолютная амплитуда превышает автоматически регулируемый порог, отношения, основанные на средних значениях окон по предыдущим временным выборкам, обеспечивают стандарты для дифференциации сигналов от нежелательного шума.
Многооконный автоматический выбор фазы P работает во временной области. Он включает процедуры для определения: временных окон, стандартов, соответствующих пороговых значений и коррекции формы сигнала .
1. Средние значения абсолютных амплитуд в окнах BTA (до Term Average), ATA (After Term Average) и DTA (Delayed Term Average) соответственно определяются следующим образом:
Стандарты R 2 (t) и R 3 (t) используются для различения высокоамплитудных кратковременных и длительных шумов.
2. Пороги определяются как
где E m - среднее значение, а E sd - стандартное отклонение ; p - количество сдвинутых отсчетов; α - коэффициент для регулировки высоты первого порога, принимаемый равным 3. Из этого уравнения очевидно, что H 1 (t) автоматически регулируется с учетом дисперсии фонового шума.
3. H 1 (t) определен выше, чем большинство ранее существовавших уровней шума, а мгновенная абсолютная амплитуда в момент времени запуска выше, чем H 1 (t) , в соответствии с конфигурацией первого прихода события реальным время срабатывания должно быть раньше, чем момент срабатывания триггера. Для компенсации этого запоздалого времени начала следует использовать коррекцию формы волны. Для импульсного первого вступления высоту абсолютной амплитуды и характерный градиент в точке запуска можно использовать для выполнения коррекции.
Доступный код
Potash SU - это пакет, включающий коды в стиле Seismic Unix, разработанный Балашем Неметом, он предоставляет подпрограмму, называемую простым оконным выбором первого разрыва, на рисунке показаны сейсмические изображения до и после применения подпрограммы.
Будущий тренд темы
Методы пикирования: автоматическая пиковая выборка играет важную роль в обработке сейсмических данных и напрямую влияет на качество сейсмических разрезов. Из-за увеличения объема сейсморазведки необходимы более эффективные и быстрые методы первого взлома, причем предпочтение отдается параллельным методам.
Применение обнаружения первого прорыва: Традиционно геофизик использует первые разрывы для статической коррекции. Сигнал первого прорыва также можно использовать в качестве данных наблюдения для сопоставления истории.
Заметки
- ^ ÖZ, YILMAZ, (2000). Анализ сейсмических данных: обработка, инверсия и интерпретация сейсмических данных. Том I: Общество геофизиков-разведчиков.
- ^ Гельчинский Б. и Штивельман В., (1983). Автоматический подбор первых вступлений и параметризация кривых времени пробега. Геофизические исследования, 31, 915-928.
- ^ а б Коппенс Ф., (1985). Выбор первого прихода на коллекциях трасс с общим смещением для автоматической оценки статических поправок. Геофизические исследования, 33, 1212-1231.
- ^ Майкл Д. Маккормак и др., (1993). Пикировка рефракции и редактирование трасс сейсмических данных с помощью нейронных сетей. Геофизика, Том 58, № 1, С. 67-78.
- ^ Фабио Боскетти, Майк Д. Дентит и Рон Д. Лист (1996). Фрактальный алгоритм обнаружения первых вступлений на сейсмических трассах. Геофизика, Том 61, № 4, С. 1095-1102.
- ^ Джозеф Б. Молинье и Дуглас Р. Шмитт, (1999). Время первого перерыва: время начала прибытия по прямой корреляции. Геофизика, Том 64, № 5, С. 1492-1501.
- ^ a b Зуолин Чен и Роберт Стюарт, (2005). Многооконный алгоритм обнаружения первых вступлений сейсмических волн. [1]
- ^ а б Вонг Дж., Хан Л., Бэнкрофт Дж. К., Стюарт Р. Р., (2009). Автоматический выбор времени первых вступлений на зашумленных микросейсмических данных. [2]