geophystechГеофизические технологииRussian Journal of Geophysical Technologies2619-1563IPGG SB RAS10.18303/2619-1563-2022-1-49geophystech-212Research ArticleСтатьиСовершенствование алгоритма адаптивного разделения вибросейсмического сигнала и его гармоник с учетом наличия аддитивных помех повышенной интенсивностиImprovement of the algorithm for adaptive separation of the vibroseis signal from its harmonics in case of strong additive noiseДенисовМ. С.DenisovM. S.

Доктор физико-математических наук, директор по науке ООО «ГЕОЛАБ». Основные научные интересы: разработка алгоритмов обработки данных сейсморазведки.119071, Москва, ул. Орджоникидзе, 12/4

Ordzhonikidze Str., 12/4, Moscow, 119071

denisovms@gmail.comЗыковА. А.ZykovA. A.

Геофизик ООО «ГЕОЛАБ», аспирант ИФЗ РАН. Основные научные интересы: обработка данных сейсморазведки, инженерная геофизика, e-mail: zyrokin@yandex.ru.119071, Москва, ул. Орджоникидзе, 12/4

Ordzhonikidze Str., 12/4, Moscow, 119071

ООО «ГЕОЛАБ»РоссияGEOLAB LtdRussian Federation202214122022014975Copyright © Денисов М.С., Зыков А.А., 20222022Денисов М.С., Зыков А.А.Denisov M.S., Zykov A.A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rjgt.ru/jour/article/view/212

Алгоритм разделения вибросейсмического сигнала и его гармоник подразумевает предварительное прогнозирование гармоник с последующим их адаптивным вычитанием из коррелограммы. Для получения оценок фильтров адаптации используется статистический критерий, обеспечивающий минимум энергии результата вычитания. Амплитуды сигналов на трассе затухают за счет эффекта геометрического расхождения, что приводит к статистической неоднородности при формировании функционала. Следовательно, повышение надежности оценивания должно быть связано с увеличением амплитуд сигналов на больших временах регистрации. С другой стороны, на виброграммах всегда присутствует аддитивная помеха, и отношение сигнал/шум на больших временах понижается. С целью обеспечения компромисса между ростом амплитуд сигналов и сохранением удовлетворительного отношения сигнал/шум в окне настройки оператора в функционал включаются самонастраивающиеся весовые функции. Предлагается способ модификации функционала, позволяющий сохранить повышенное быстродействие алгоритма.

An algorithm for separating a vibroseis signal from its harmonics implies preliminary prediction of harmonics with their subsequent adaptive subtraction from the correlogram. To obtain the adaptation filter estimates, a statistical criterion is used that minimizes the energy of the subtraction result. The amplitudes of the signals in a seismic trace decay due to geometrical spreading, which leads to statistical inhomogeneity in the objective formed. Therefore, an increase in the statistical reliability of estimation should be associated with an increase in signal amplitudes at large recording times. On the other hand, the source records always contain additive noise, and the signal-to-noise ratio decreases at longer times. In order to provide a compromise between the growth of signal amplitudes and maintaining a satisfactory signal-to-noise ratio in the operator adjusting gate, self-tuning weighting functions are included into the objective. A method for modifying the objective is proposed, which enables increased performance of the algorithm.

ВибросейсгармоникифильтрацияадаптацияVibroseisharmonicsfilteringadaptationАвторы благодарят И.Р. Ягудина и Р.М. Гафарова (Башнефтегеофизика) за предоставленные полевые виброграммы и разрешение на их демонстрацию.ReferencesБоганик Г.Н., Гурвич И.И. Сейсморазведка. – Тверь: АИС, 2006. – 744 с.Boganik G.N., Gurvich I.I. Seismic Exploration [in Russian]. – AIS, Tver, 2006. – 744 p.Ведерников Г.В., Максимов Л.А., Жарков А.В. Исследование кратных гармоник вибросигналов // Геофизика. – 2001. – Спецвыпуск к 30-летию «Сибнефтегеофизики». – С. 33–38.Denisov M.S. Efficient and robust estimators of autocorrelation functions // Geology, Geophysics and Development of Oil Deposits. – 1992. – Vol. 12. – P. 12–16.Денисов М.С. Эффективные и робастные оценки корреляционных функций // Геология, геофизика и разработка нефтяных месторождений. – 1992. – № 12. – С. 12–16.Denisov M.S., Finikov D.B. Method for aliasing attenuation during seismic data summation (on the example of modeling multiple reflections) // Geofizika. – 2005. – Vol. 1. – P. 12–16.Денисов М.С., Фиников Д.Б. Способ подавления шумов дискретизации при суммировании сейсмических трасс (на примере моделирования кратных волн) // Геофизика. – 2005. – № 1. – С. 12–16.Denisov M.S., Shneerson M.B. Utilization of harmonics to broaden the bandwidth in Vibroseismic. Part 2. // Seismic Technologies. – 2017. – Vol. 3. – P. 36–54.Денисов М.С., Шнеерсон М.Б. Использование гармоник для расширения спектрального состава волн в вибрационной сейсморазведке. Часть 2 // Технологии сейсморазведки. – 2017. – № 3. – С. 36–54.Denisov M.S., Shneerson M.B. Nature of harmonics in the Vibroseis method and the possibility of their utilization to broaden the signal frequency band // Geofizika. – 2018. – Vol. 3. – P. 24–27.Денисов М.С., Шнеерсон М.Б. О природе гармоник в вибросейсмическом методе разведки и возможности их использования для расширения спектра сигнала // Геофизика. – 2018. – № 3. – С. 24–27.Denisov M.S., Egorov A.A. Constructing a model of vibroseis signal complicated by harmonics // Russian Journal of Geophysical Technologies. – 2019а. – Vol. 1. – P. 72–83, doi: 10.18303/2619-1563-2019-1-72.Денисов М.С., Егоров А.А. Построение модели вибросейсмического сигнала, осложненного гармониками // Геофизические технологии. – 2019а. – № 1. – С. 72–83, doi: 10.18303/2619-1563-2019-1-72.Denisov M.S., Egorov A.A. Optimization-based recursive filtering for vibroseis harmonic noise elimination // Russian Journal of Geophysical Technologies. – 2019b. – Vol. 2. – P. 23–53, doi: 10.18303/2619-1563-2019-2-23.Денисов М.С., Егоров А.А. Оптимизационная рекурсивная фильтрация как способ подавления гармоник в методе вибросейс // Геофизические технологии. – 2019б. – № 2. – С. 23–53, doi: 10.18303/2619-1563-2019-2-23.Denisov M.S., Zykov A.A. Study of properties of real vibroseis signals contaminated by harmonic noise // Russian Journal of Geophysical Technologies. – 2022. – Vol. 1. – P. 30–48, doi: 10.18303/2619-1563-2022-1-30.Денисов М.С., Зыков А.А. Исследование особенностей реальных вибросейсмических сигналов, осложненных гармоническими помехами // Геофизические технологии. – 2022. – № 1. – С. 30–48, doi: 10.18303/2619-1563-2022-1-30.Denisov M.S., Egorov A.A., Shneerson M.B. Testing the optimization-based recursive filtering algorithm to suppress harmonics on model and field correlograms // Russian Journal of Geophysical Technologies. – 2019. – Vol. 2. – P. 54–66, doi: 10.18303/2619-1563-2019-2-54.Денисов М.С., Егоров А.А., Шнеерсон М.Б. Опробование алгоритма оптимизационной рекурсивной фильтрации для подавления гармоник на модельных и полевых коррелограммах // Геофизические технологии. – 2019. – № 2. – С. 54–66, doi: 10.18303/2619-1563-2019-2-54.Denisov M.S., Egorov A.A., Shneerson M.B. Optimization‐based recursive filtering for separation of signal from harmonics in vibroseis // Geophysical Prospecting. – 2021. – Vol. 69 (4). – P. 779–798, doi: 10.1111/1365-2478.13084.Джиган В.И. Быстрый многоканальный RLS-алгоритм с регуляризацией и стабилизацией // Электроника (Известия вузов). – 2004. – № 1. – С. 83–90.Djigan V.I. Fast multichannel RLS-algorithm with regularization and stabilization // Electronics (Izvestiya vuzov). – 2004. – Vol. 1. – P. 83–90.Кондратьев И.К. Линейные обрабатывающие системы в сейсморазведке. – М.: Недра, 1976. – 175 с.Guitton A., Verschuur D.J. Adaptive subtraction of multiples using the L1–norm // Geophysical Prospecting. – 2004. – Vol. 52 (1). – P. 27–38, doi: 10.1046/j.1365-2478.2004.00401.x.Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. – М.: Наука, 1974. – 832 с.Kondratiev I.K. Linear processing systems in seismic exploration [in Russian]. – Nedra, Moscow, 1976. – 175 p.Малкин А.Л. Негауссовская статистическая модель сейсмической записи // Геология и геофизика. – 1989. – № 1. – С. 105–115.Korn G., Korn T. Handbook of mathematics [in Russian]. – Nauka, Moscow, 1974. – 832 p.Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. – М.: Мир, 1990. – 584 с.Malkin A.L. Non-Gaussian statistical model of seismic trace // Russian Geology and Geophysics. – 1989. – Vol. 30 (1). – P. 105–115.Рапопорт М.Б. Вычислительная техника в полевой геофизике. – М.: Недра, 1993. – 352 с.Marple Jr. S.L. Digital spectral analysis and its applications [in Russian]. – Mir, Moscow, 1990. – 584 p.Робинсон Е., Трейтел С. Цифровая обработки сигналов в геофизике / В кн. Применение цифровой обработки сигналов. Под ред. Э. Оппенгейма. – М.: Мир, 1980. – С. 486–544.Rapoport M.B. Computing technology in field geophysics [in Russian]. – Nedra, Moscow, 1993. – 352 p.Шубик Б.М. Принципы построения самонастраивающихся процедур обработки сейсмических данных // Геология и минерально-сырьевые ресурсы Сибири. – 2011. – № 3. – С. 39–47.Robinson E., Treitel S. Digital signal processing in geophysics, in: Oppenheim E. (Ed.), Application of digital signal processing [in Russian]. – Mir, Moscow, 1980. – P. 486–544.Denisov M.S., Egorov A.A., Shneerson M.B. Optimization‐based recursive filtering for separation of signal from harmonics in vibroseis // Geophysical Prospecting. – 2021. – Vol. 69 (4). – P. 779–798, doi: 10.1111/1365-2478.13084.Rozemond H.J. Slip-sweep acquisition // 66th SEG Annual Meeting and Exposition: Expanded Abstracts. – Denver, 1996. – P. 64–67, doi: 10.1190/1.1826730.Guitton A., Verschuur D.J. Adaptive subtraction of multiples using the L1–norm // Geophysical Prospecting. – 2004. – Vol. 52 (1). – P. 27–38, doi: 10.1046/j.1365-2478.2004.00401.x.Shubik B.M. Principles of building self-adjusting seismic data processing procedures // Geology and Mineral Resources of Siberia. – 2011. – Vol. 3. – P. 39–47.Rozemond H.J. Slip-sweep acquisition // 66th SEG Annual Meeting and Exposition: Expanded Abstracts. – Denver, 1996. – P. 64–67, doi: 10.1190/1.1826730.Vedernikov G.V., Maksimov L.A., Zharkov A.V. Study of multiple harmonics of vibroseis signals // Geofizika. – 2001. – Special Issue to 30th Anniversary of “Sibneftegeophysica”. – P. 33–38.Walden A.T. Non‐Gaussian reflectivity, entropy, and deconvolution // Geophysics. – 1985. – Vol. 50 (12). – P. 2297–2904, doi: 10.1190/1.50120001.1.Walden A.T. Non‐Gaussian reflectivity, entropy, and deconvolution // Geophysics. – 1985. – Vol. 50 (12). – P. 2297–2904, doi: 10.1190/1.50120001.1.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.