基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法

摘要

本发明涉及一种基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法，是根据勘探测线上已有炮点的地震记录，确定需要定向的目标炮点位置，在其临近位置选取奇数炮地震记录，根据炮点到目标炮点的距离，目标层位速度以及地震主波束方向范围确定延时参数取值范围，再利用离散微粒群算法从中查找最优延时参数，最后应用此最优延时参数合成定向地震记录。有效地解决了不等间距炮点排列下，合成定向地震记录困难的问题，相比于等间距炮点排列下的合成定向地震记录方法，本方法能更好地适应野外起伏山地以及经过沟壑、河流等复杂地形的数据处理。

主权项

一种基于离散微粒群算法的定向地震记录合成方法，其特征在于，包括以下步骤：A、取勘探测线上原始地震记录，记为：U＝{R₁(z，t)，R₂(z，t)，...，R_i(z，t)，...R_n(z，t)}，其中i为测线上炮点的顺序号，1≤i≤n，R_i(z，t)为第i个炮点对应的地震记录，z为地震记录中的道号集合，t为地震记录的时间，n为地震记录的个数，为合成第i炮的定向地震记录，需选取以第炮为中心的连续m炮地震记录，m一般取值为大于2小于n的奇数，将第i炮作为目标炮点，将此m炮地震记录记为：U′＝{R_{i‑(m‑1)/2}(z，t)，...，R_i‑1(z，t)，R_i(z，t)，R_i+1(z，t)，...，R_i+(m‑1)/2(z，t}，在U′中每一炮地震记录的目标反射同相轴上选取一个时窗，由此得到对应m个时窗的记录$G=\{r_{i\frac{(m-1)}{2}}(z^{\prime },t^{\prime }),...,r_{i-1}(z^{\prime },t^{\prime }),r_i(z^{\prime },t^{\prime }),r_{i+1}(z^{\prime },t^{\prime }),...,r_{i+\frac{(m-1)}{2}}(z^{\prime },t^{\prime })\},$其中z′∈[z₁，z₂]，t′∈[k₁，k₂]，z₁，z₂为时窗中第一个和最后一个检波器道号，k₁，k₂为时窗中时刻的起点和终点；B、取此地区已有的地震叠加速度资料作为上覆介质的平均速度v；C、将集合G中的m个记录重新编号，得到：G′＝{w₁(z′，t′)，...，w_j‑1(z′，t′)，w_j(z′，t），w_j+1(z′，t′)，...，w_m(z，t)}，其中$w_j(z^{\prime },t^{\prime })=r_{i-\frac{(m-1)}{2}+j-1}(z^{\prime },t^{\prime }),$1≤j≤m。令$g=\frac{m+1}{2},$此时目标炮点i对应的时窗记录即为G′中的w_g(z′，t′)，G′中各记录对应的炮点到目标炮点i的距离记为d1，d2，...d_j...，d_m；D、令对应w_j(z′，t′)的延时参数τ_j＝d_jcosθ/v      (1)为地震波主波束方向的轴向方向角。又根据0≤cosθ≤1的范围，可得$0\le {\tau }_j\le \frac{d_j}{v}---\left(2\right)$公式(2)确定了候选延时参数的取值范围，接下来按公式(3)计算w_j(z′，t′)的候选延时参数个数公式(3)中为对向上取整；定义C_j＝{c₁，c₂，...，c_p，...，c_N}为相应w_j(z′，t′)的可选延时参数集合，1≤p≤N，F_s为采样率，c_p定义式如下：c_p＝(p‑1)/F_s             (4)E、对应w_j(z′，t′)的C_j＝{c₁，c₂，...，c_p，...，c_N}中一定存在最优延时参数t_j，使得定向效果最佳，t_j的求取采用离散微粒群算法，过程如下：该算法需要先定义微粒群中粒子及其适应值。首先分别选取C_j中各候选延时参数对w_j(z′，t′)做延时滤波，延时结果记为M_p(z′，t′‑c_p)，根据H_p(z′，t′)＝w_g(z′，t′)+M_p(z′，t′‑c_p)                       (5)得到H_p(z′，t′)，既而得到U_H＝{H₁(z′，t′)，H₂(z′，t′)，...H_p(z′，t′)...H_N(z′，t′)}；设e_z′，t′为H_p(z′，t′)中第z′道，第t′时刻地震信号幅度，则e_z′，t′²为H_g，p(z′，t′)中第z′道检波器在第t′时刻接收的瞬时地震波能量，定义$E_p=\underset{z=z_1}{\overset{z_2}{\Sigma }}\underset{t=k_1}{\overset{k_2}{\Sigma }}{e}_{z^{\prime }},t^{\prime 2}---\left(6\right)$则E_p表示w_j(z′，t′)与w_g(z′，t′)采取延时参数c_p进行定向处理后目标时窗中地震信号能量；将N个延时参数C_j＝{c₁，c₂，...，c_p，...，c_N}定义为微粒群中的N个粒子，将每个粒子对应时窗中地震波的总能量值E₁，E₂，...E_p...E_N定义为粒子的适应值；F、设定微粒飞行查找的初始值。在N个粒子中随机选定两个粒子作为初始飞行位置，分别记为X_a(t″)，X_b(t″)，a，b分别代表选定的两个粒子的编号，其对应的适应值记为E_a，E_b，t″为粒子飞行的当前时刻。并且令两个粒子的初始飞行速度分别为V_a(t″)＝2，V_b(t″)＝２，两个粒子的初始最优位置P_a(t″)＝X_a(t″)，P_b(t″)＝X_b(t″)，比较E_a，E_b，若E_a＞E_b，则将E_a对应的X_a(t″)记为初始全局最优位置G(t″)，反之，将X_b(t″)记为G(t″)；G、粒子开始飞行查找，两个粒子在下一时刻的飞行速度和飞行位置均按照公式(7)计算：$\left\{\begin{array}{c}{V}_q(t^{\prime \prime }+1)=w{V}_q\left(t^{\prime \prime }\right)+c_1{r}_1(P_q\left(t^{\prime \prime }\right)-X_q\left(t^{\prime \prime }\right))+c_2{r}_2(G\left(t^{\prime \prime }\right)-X_q\left(t^{\prime \prime }\right))\\ X_q(t^{\prime \prime }+1)=X_q\left(t^{\prime \prime }\right)+V_q(t^{\prime \prime }+1)\end{array}\right.7---$公式(7)中q＝a或b；w为惯性权重，w取值为0.4至1.0范围内。c₁，c₂为加速因子，取c₁＝c₂＝２，r₁，r₂为[0，1]之间的随机数；其中t″+1表示粒子飞行的下一时刻；V_q(t″)和V_q(t″+1)为第q个粒子在t″和t″+1时刻的飞行速度；Xq(t″)和X_q(t″+1)为第q个粒子在t″和t″+1时刻的飞行位置；t″+1时刻，两个粒子对应的适应值记为E′_a，E′_b。对于a粒子，若E′_a＞E_a，则P_a(t″)＝X_a(t″+1)，反之，P_a(t″)＝X_a(t″)，对于b粒子，若E′_b＞E_b，，则P_b(t″)＝X_b(t″+1)，反之，P_b(t″)＝X_b(t″)；比较t″+1时刻a粒子与b粒子的最优位置对应的适应值，将适应值大的粒子对应的最优位置记为全局最优位置G(t″+1)。再按照公式(7)计算下一时刻粒子的位置和速度；针对两个粒子，当下一时刻粒子的适应值与上一时刻的粒子的适应值之差在误差范围内时，则认为两个粒子已经收敛到适应值最大的全局最优位置处，记此全局最优位置为W_j(z′，t′)对应炮点地震记录的最优延时参数t_j；反之，当二者之差超过误差范围内，重复执行步骤g继续进行查找，直到二者之差在误差范围内；H、针对j=1，2，3...m按照d～g步骤完成最优延时参数T＝{t₁，t₂，...，t_j，...，t_m}的求取；I、令$D_i=\underset{k=i-\frac{(m-1)}{2}}{\overset{i+\frac{(m-1)}{2}}{\Sigma }}{R}_k(z^{\prime },t^{\prime }-t_j)---\left(8\right)$则为根据离散微粒群算法获得的第炮的定向地震记录，为中炮点编号。