我们知道混合阶段数据不会给“真实”TWTT通过媒介。我们需要一个零相位小波,可以直接对应于时间旅行在一个给定的媒体。所以我的问题是我们如何将地震道小波转换为零相混合的阶段?必须有一个重要的加工过程。
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2答案
\ begingroup美元
\ endgroup美元
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我喜欢这样做的方法(我已经在地震数据处理和分析工作20多年)是:
- 开始小波理论(或概念)来源。
- 形状源小波零相位(或最小相位,这取决于您的应用程序)。
- 设计一个相互均衡滤波器,从步骤1的输入源和第二步作为目标。这可以在全球范围内应用于您的数据。
还有其他方法(如维纳反褶积)做一个统计估计的小波应该是什么样子,这被认为是可接受的在该行业多年。然而,这样的统计过程是不可接受的所有应用程序,如4 d(时间推移地震)分析,所以我喜欢过程是决定性的,而不是过程,依赖于一个随机的假设。
\ begingroup美元
\ endgroup美元
这取决于你开始你的地震数据信息。例如,如果您知道您的数据包含一个冲动(最小相位)源小波(即收购源炸药或一个大的锤、或其他脉冲源和没有被修改),那么您可以应用的工作流txpaulm或使用反褶积飙升。但意识到你正在一个假设子波的相位谱的形状,这是一个很好的假设大部分时间。
如果你不想让你的子波最小相位的假设(即你认为你有一个混合相位子波),你需要做一些其他的假设或合并其他一些信息。
一个非常受欢迎的方法估计混合小波是分阶段《瓦尔登湖》和白色(1998)。他们将额外的信息从一系列反射率计算好,然后找到最好的脉冲响应滤波器预测(最小二乘意义上的)地震数据提取沿着路径。
这里的诀窍是,假设你知道速度函数(身上带有曲线)沿着好正确比较好计算反射率系列(深度)与提取的地震数据(时间)。身上带有曲线中的错误传播到你的提取小波。你可以做的是先用一个简单的零相位近似真实的小波相位小波提取地震数据的自相关(或您可以使用合理的占主导地位的雷克子波频率如果你想)和制作合成地震记录。然后修改身上关系沿着路径(即拉伸和挤压你的合成)直到你是kinda-sorta配件。然后回去更好的固定相提取小波(堆垛机)通过自相关和试图修改固定相同时调整身上带有曲线沿。你应该已经接近正确的身上带有曲线,但这会让你相当接近答案。一旦你满意的位置你合成的地震数据,然后您可以应用的方法《瓦尔登湖》和白色(1998)得到最适合过滤,让你反射率的地震数据沿着路径。这个过滤器是你的混合相位子波(在一个好位置)。如果你这样做在两井和注意到小波相对一致,可以平均小波和应用txpaulm的方法使你的整个地震数据零相位。
那好吧,抱歉的很长的文本块……
现在,如果你没有井或不想用他们出于某种原因?
嗯,你仍然可以估计子波的相位谱直接从地震数据通过使用方法当你和Ulrych (1996)(和优化Misra和萨基(2007)基于四阶累积量之间的匹配地震道和一个全通滤波器。因为这是非线性的优化问题,该方法计算量,因为它需要一个全局优化算法(快速模拟退火),可以对噪声敏感。然而,由于该方法不需要,它可以用来测试的平稳性假设地震子波。
混合相位小波提取是一个非常受欢迎的领域的研究,你可以找到更多的信息通过凹陷和渴望在线图书馆。
好运！安东尼奥
