參數(shù)化地震子波模型定階方法研究.pdf

1、高分辨率地震子波提取技術(shù)是油氣地震勘探領(lǐng)域高分辨率處理技術(shù)亟待解決的重要研究課題。針對(duì)目前子波提取技術(shù)所存在的子波求解精度不高和運(yùn)算成本過高的缺陷，本文深入研究地震記錄特性及假設(shè)條件和邊界約束，詳細(xì)分析地震子波的各種屬性和特征，突破MA(Moving Average)模型假設(shè)的地震子波提取技術(shù)，提出一種階數(shù)吝嗇的ARMA(Autoregressive Moving Average)模型對(duì)地震子波進(jìn)行參數(shù)化準(zhǔn)確建模的方法。其中對(duì)子波ARM

2、A模型定階方法進(jìn)行深入研究，首先采用基于自相關(guān)的奇異值分解法確定AR(Autoregressive)部分階數(shù)，然后將信息量準(zhǔn)則函數(shù)融入高階累積量MA定階法中，提出一種新的MA定階方法，提高子波ARMA模型MA定階準(zhǔn)確率。在保證子波精度的前提下盡可能地降低模型階數(shù)，提高運(yùn)算效率，最終實(shí)現(xiàn)高效率高精度的子波模型定階。
　　 高階累積量理論上可以完全抑制高斯噪聲，保留信號(hào)的相位信息等特點(diǎn)，但是高階累積量對(duì)特殊切片敏感，在確定ARMA模

3、型AR階數(shù)時(shí)需采用特殊切片構(gòu)造矩陣，將AR定價(jià)轉(zhuǎn)換為求解矩陣的有效秩，此時(shí)切片選擇困難，AR定階不穩(wěn)定。而基于自相關(guān)函數(shù)的SVD法確定ARMA模型AR階數(shù)成熟且易操作，仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法運(yùn)算速度快，可在適宜的噪聲環(huán)境中使用。
　　 高階累積量在數(shù)據(jù)充足的情況下樣本估計(jì)值較理想，但是實(shí)際資料數(shù)據(jù)總是有限的，導(dǎo)致應(yīng)用高階累積量確定ARMA模型MA階數(shù)時(shí)穩(wěn)定性差。為此本文提出一種新的MA模型定階方法，將基于自相關(guān)函數(shù)的信息量準(zhǔn)則函數(shù)引

4、入到基于累積量的MA定階方法中，修正由高階累積量引起的定階偏差。仿真實(shí)驗(yàn)表明，新方法可有效提高M(jìn)A定階的穩(wěn)定性及準(zhǔn)確性。
　　 在模型定階的基礎(chǔ)上，分別采用SVD-TLS算法和累積量法估計(jì)ARMA模型AR參數(shù)及MA參數(shù)。由于在短時(shí)數(shù)據(jù)下高階累積量對(duì)模型定階及參數(shù)估計(jì)效果不理想、ARMA模型的反因果部分定階不穩(wěn)定等，導(dǎo)致地震子波ARMA模型參數(shù)估計(jì)存在一定的偏差，本文采用非線性優(yōu)化算法對(duì)模型階數(shù)所對(duì)應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步提高模型