本申請(qǐng)涉及地震資料處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種匹配追蹤地震譜分解方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著油氣勘探開(kāi)發(fā)的不斷深入，小斷層、薄儲(chǔ)層和巖性閉圈的識(shí)別與解釋成為地震資料精細(xì)解釋的重點(diǎn)。地震譜分解技術(shù)不僅可以提高地震資料對(duì)薄儲(chǔ)層的解釋與預(yù)測(cè)能力，而且可從地震數(shù)據(jù)中獲得更為豐富的地質(zhì)信息，一經(jīng)推出便引起業(yè)界廣泛關(guān)注，并得到了快速發(fā)展。已在地層或沉積相解釋、油氣檢測(cè)等方面取得廣泛應(yīng)用。其基本原理是選取一組在時(shí)間域和頻率域均有限的基函數(shù)，通過(guò)觀察待分析信號(hào)在基函數(shù)上的投影，得到信號(hào)在時(shí)間域和頻率域的聯(lián)合分布。

最初的地震譜分解主要通過(guò)短時(shí)傅里葉變換(STFT)來(lái)實(shí)現(xiàn)，后來(lái)又逐漸出現(xiàn)了基于小波變換、S變換以及匹配追蹤算法(MP)等的地震譜分解方法。其中，基于匹配追蹤算法(MP)的地震譜分解方法在信號(hào)時(shí)頻分解時(shí)，具有簡(jiǎn)單、直接和有效的特點(diǎn)，在地震資料解釋領(lǐng)域得到了廣泛的運(yùn)用。匹配追蹤算法的出現(xiàn)使得利用過(guò)完備庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的稀疏表示在大多數(shù)情況下成為可能。但由于匹配追蹤方法是一種貪婪算法,且過(guò)完備庫(kù)一般非常龐大，尋找真正的最佳匹配在計(jì)算上是非常昂貴和不現(xiàn)實(shí)的。目前大多數(shù)情況下選擇過(guò)完備庫(kù)中相關(guān)性最大的當(dāng)前原子時(shí)，采用遍歷所有原子選擇內(nèi)積最大的那一個(gè)原子的做法，其缺點(diǎn)是不能適應(yīng)不同特征的地震信號(hào),而且計(jì)算效率和分解精度不高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本申請(qǐng)實(shí)施例的目的在于提供一種匹配追蹤地震譜分解方法及裝置，可以提高匹配追蹤算法用于地震譜分解的計(jì)算效率、分解精度以及適應(yīng)性。

為達(dá)到上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種匹配追蹤地震譜分解方法，所述方法包括：

(1)獲取地震信號(hào)，并將所述地震信號(hào)作為當(dāng)前信號(hào)；

(2)根據(jù)所述當(dāng)前信號(hào)，確定待搜索原子的中心頻率；

(3)使用匹配追蹤算法搜索預(yù)設(shè)過(guò)完備庫(kù)中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，選擇所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號(hào)最相關(guān)的原子，獲取所述當(dāng)前信號(hào)在所述最相關(guān)的原子處的對(duì)應(yīng)投影分量，并獲取所述當(dāng)前信號(hào)與所述對(duì)應(yīng)投影分量的信號(hào)殘差；所述第一預(yù)設(shè)條件為所述原子的中心頻率等于所述待搜索原子的中心頻率；

(4)將所述信號(hào)殘差作為新的當(dāng)前信號(hào)，重復(fù)步驟(2)至(4)，直至當(dāng)前得到的所述信號(hào)殘差小于預(yù)設(shè)閾值為止；

(5)根據(jù)所有所述對(duì)應(yīng)投影分量，得到所述地震數(shù)據(jù)的地震譜分解結(jié)果。

為達(dá)上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種匹配追蹤地震譜分解裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取地震信號(hào)，并將所述地震信號(hào)作為當(dāng)前信號(hào)；

中心頻率確定模塊，用于根據(jù)所述當(dāng)前信號(hào)，確定待搜索原子的中心頻率；

搜索模塊，用于使用匹配追蹤算法搜索預(yù)設(shè)過(guò)完備庫(kù)中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，選擇所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號(hào)最相關(guān)的原子，獲取所述當(dāng)前信號(hào)在所述最相關(guān)的原子處的對(duì)應(yīng)投影分量，并獲取所述當(dāng)前信號(hào)與所述對(duì)應(yīng)投影分量的信號(hào)殘差；所述第一預(yù)設(shè)條件為所述原子的中心頻率等于所述待搜索原子的中心頻率；

重復(fù)模塊，用于將所述信號(hào)殘差作為新的當(dāng)前信號(hào)，重復(fù)執(zhí)行所述中心頻率確定模塊至所述重復(fù)模塊，直至當(dāng)前得到的所述信號(hào)殘差小于預(yù)設(shè)閾值為止；

結(jié)果獲得模塊，用于根據(jù)所有所述對(duì)應(yīng)投影分量，得到所述地震數(shù)據(jù)的地震譜分解結(jié)果。

由上述本申請(qǐng)實(shí)施例所提供的技術(shù)方案可知，本申請(qǐng)實(shí)施例在使用匹配追蹤算法進(jìn)行地震譜分解時(shí)，通過(guò)當(dāng)前信號(hào)確定了過(guò)完備庫(kù)中需要搜索的原子的中心頻率，不同于現(xiàn)有技術(shù)的搜索所有原子的做法，提高了計(jì)算效率。另一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例只搜索預(yù)設(shè)過(guò)完備庫(kù)中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，從中確定用于表示地震信號(hào)的原子，最終得到的用于表達(dá)地震信號(hào)的過(guò)完備庫(kù)與地震信號(hào)之間更加匹配，提高了匹配追蹤算法地震譜分解的分解精度和對(duì)不同地震信號(hào)的適應(yīng)性。

附圖說(shuō)明

此處所說(shuō)明的附圖用來(lái)提供對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請(qǐng)實(shí)施例的一部分，并不構(gòu)成對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例的限定。在附圖中：

圖1為本申請(qǐng)實(shí)施例的一種匹配追蹤地震譜分解方法示意圖；

圖2為本申請(qǐng)實(shí)施例的主頻為30HZ的Ricker子波示意圖；

圖3為本申請(qǐng)實(shí)施例的小波變換時(shí)頻分解的結(jié)果示意圖；

圖4為本申請(qǐng)實(shí)施例的S變換時(shí)頻分解的結(jié)果示意圖；

圖5為本申請(qǐng)實(shí)施例的常規(guī)匹配追蹤算法時(shí)頻分解的結(jié)果示意圖；

圖6為本申請(qǐng)實(shí)施例的改進(jìn)匹配追蹤算法時(shí)頻分解的結(jié)果示意圖；

圖7為本申請(qǐng)實(shí)施例的某一道地震道的地震信號(hào)示意圖；

圖8為本申請(qǐng)實(shí)施例的對(duì)圖7所示的地震信號(hào)使用CWT分解的結(jié)果示意圖；

圖9為本申請(qǐng)實(shí)施例的對(duì)圖7所示的地震信號(hào)使用常規(guī)匹配追蹤分解的結(jié)果示意圖；

圖10為本申請(qǐng)實(shí)施例的對(duì)圖7所示的地震信號(hào)使用改進(jìn)后的匹配追蹤分解的結(jié)果示意圖；

圖11為本申請(qǐng)實(shí)施例的改進(jìn)匹配追蹤算法產(chǎn)生的10HZ頻率剖面；

圖12為本申請(qǐng)實(shí)施例的改進(jìn)匹配追蹤算法產(chǎn)生的30HZ頻率剖面；

圖13為本申請(qǐng)實(shí)施例的改進(jìn)匹配追蹤算法產(chǎn)生的50HZ頻率剖面；

圖14為本申請(qǐng)實(shí)施例的改進(jìn)匹配追蹤算法分解獲得的10Hz、30Hz和50Hz沿層切片多譜圖像合成結(jié)果；

圖15為本申請(qǐng)實(shí)施例的短時(shí)快速傅里葉變換(FFT)分解獲得的10Hz、30Hz和50Hz沿層切片多譜圖像合成結(jié)果；

圖16為本申請(qǐng)實(shí)施例的單CPU情況下改進(jìn)匹配追蹤算法和短時(shí)窗FFT算法耗時(shí)對(duì)比圖；

圖17為本申請(qǐng)實(shí)施例的CPU多線程下改進(jìn)匹配追蹤算法和短時(shí)窗FFT算法耗時(shí)對(duì)比圖；

圖18為本申請(qǐng)實(shí)施例的一種匹配追蹤地震譜分解裝置示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本申請(qǐng)實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面結(jié)合實(shí)施例和附圖，對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例做進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。在此，本申請(qǐng)實(shí)施例的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本申請(qǐng)實(shí)施例，但并不作為對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例的限定。

為了更清楚的介紹本申請(qǐng)實(shí)施例所提供的技術(shù)方案，首先在這里對(duì)匹配追蹤算法做一個(gè)介紹。匹配追蹤算法是信號(hào)稀疏表達(dá)的一種方式，實(shí)質(zhì)是將信號(hào)在過(guò)完備庫(kù)上進(jìn)行分解。

給定一個(gè)過(guò)完備庫(kù)D∈R^n×k，其中它的每列表示一種原型信號(hào)的原子。給定一個(gè)信號(hào)y，它可以被表示成這些原子的稀疏線性組合。即，信號(hào)y可以表示成：y＝Dx，或者y≈Dx。過(guò)完備庫(kù)的過(guò)完備性指的是原子的個(gè)數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于信號(hào)y的長(zhǎng)度。匹配追蹤算法的基本思路為：從過(guò)完備庫(kù)D中，選擇一個(gè)與信號(hào)y最匹配的原子構(gòu)成一個(gè)稀疏逼近，并求出信號(hào)殘差，然后繼續(xù)選擇與信號(hào)殘差最匹配的原子，反復(fù)迭代，信號(hào)y可以由這些原子來(lái)線性和，再加上最后的殘差值來(lái)表示。很顯然，如果殘差值在可以忽略的范圍內(nèi)，則信號(hào)y就近似是這些原子的線性組合。

上述過(guò)程中，在選擇與信號(hào)y最匹配的原子時(shí)，可以計(jì)算信號(hào)y與過(guò)完備庫(kù)中每一個(gè)原子的內(nèi)積，選擇內(nèi)積絕對(duì)值最大的一個(gè)原子，它就是與信號(hào)y在本次迭代運(yùn)算中最匹配的。該過(guò)程用公式表達(dá)可以為：令信號(hào)y∈H(H表示希爾伯特空間)，從過(guò)完備庫(kù)中選擇一個(gè)最匹配的原子，滿足其中，r₀表示一個(gè)過(guò)完備庫(kù)矩陣的列索引。這樣信號(hào)y就被分解為在最匹配原子的垂直投影分量和殘差兩個(gè)部分，即：

對(duì)殘差R₁f進(jìn)行同樣的分解，并依次對(duì)后續(xù)每一次得到的殘差進(jìn)行同樣的分解，那么第k步可以得到：其中滿足可見(jiàn)信號(hào)y經(jīng)過(guò)K+1步分解之后為：

上述R_if表示殘差，i＝1，2，3…

上述就是常規(guī)匹配追蹤算法的簡(jiǎn)單介紹，下面結(jié)合附圖，對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。

參考圖1所示，本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種匹配追蹤地震譜分解方法，可以包括以下步驟。該方法可以用于地震信號(hào)的時(shí)頻分解。

步驟S101，獲取地震信號(hào)，并將所述地震信號(hào)作為當(dāng)前信號(hào)。

其中，所述地震信號(hào)可以為地震數(shù)據(jù)采集得到的原始時(shí)域地震信號(hào)。為了使得分頻的結(jié)果更加平滑，在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，所述地震信號(hào)可以為經(jīng)過(guò)平滑處理的地震信號(hào)，這樣就能減輕噪聲對(duì)分解結(jié)果的影響。

步驟S102，根據(jù)所述當(dāng)前信號(hào)，確定待搜索原子的中心頻率。

由于本實(shí)施例中所介紹的改進(jìn)匹配追蹤方法是一個(gè)循環(huán)執(zhí)行的過(guò)程，每一次執(zhí)行循環(huán)體時(shí)都需要一個(gè)當(dāng)前信號(hào)。具體的，所述當(dāng)前信號(hào)可以為獲取的地震原始信號(hào)或者是按照匹配追蹤算法執(zhí)行完每一次循環(huán)后，得到的信號(hào)殘差。所述待搜索原子的中心頻率可以為所述當(dāng)前信號(hào)在瞬時(shí)能量最高時(shí)刻所對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)頻率。在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，可以通過(guò)計(jì)算得到當(dāng)前信號(hào)的解析信號(hào)，并通過(guò)解析信號(hào)得到瞬時(shí)能量最高的時(shí)刻，該時(shí)刻的瞬時(shí)頻率可以作為待搜索原子的中心頻率。具體的，若當(dāng)前信號(hào)為c(t)，則解析信號(hào)為c(t)+iH[c(t)]，再根據(jù)以下公式得到待搜索原子的中心頻率。

首先，根據(jù)以下公式得到所述解析信號(hào)瞬時(shí)能量最高的時(shí)刻。

t_n＝argmax||c(t)+iH[c(t)]|| (1)

式中，t_n表示瞬時(shí)能量最高的時(shí)刻，c(t)表示當(dāng)前信號(hào)，H[·]表示希爾伯特變換；

當(dāng)前信號(hào)在t_n處的瞬時(shí)頻率為待搜索原子的中心頻率。

式中，ω_n表示待搜索原子的中心頻率。

步驟S103，使用匹配追蹤算法搜索預(yù)設(shè)過(guò)完備庫(kù)中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，選擇所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號(hào)最相關(guān)的原子，獲取所述當(dāng)前信號(hào)在所述最相關(guān)的原子處的對(duì)應(yīng)投影分量，并獲取所述當(dāng)前信號(hào)與所述對(duì)應(yīng)投影分量的信號(hào)殘差；所述第一預(yù)設(shè)條件為所述原子的中心頻率等于所述待搜索原子的中心頻率。

所述預(yù)設(shè)過(guò)完備庫(kù)可以為一種列數(shù)大于行數(shù)的矩陣，又可稱為過(guò)完備字典。如果能夠確定需要搜索的原子的中心位置，就可以大大減少需要搜索的原子數(shù)量，確定待搜索原子的中心頻率實(shí)質(zhì)上是將預(yù)設(shè)過(guò)完備庫(kù)中的原子進(jìn)行了一個(gè)刪選，刪選得到的原子都是滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，在這些滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中根據(jù)匹配追蹤算法得到與當(dāng)前信號(hào)最相關(guān)的原子，匹配追蹤的每一次循環(huán)都得到了一個(gè)最相關(guān)的原子，這些最相關(guān)原子可以用來(lái)表示地震信號(hào)。選擇滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號(hào)最相關(guān)的原子，可以為找出所有滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中，與當(dāng)前信號(hào)的內(nèi)積最大的那一個(gè)原子。

在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，將過(guò)完備庫(kù)表示為：G＝{g_n(t)}，g_n(t)表示原子，其中n＝0，1，2，3，…

所述當(dāng)前信號(hào)在所述最相關(guān)的原子處的對(duì)應(yīng)投影分量可以為當(dāng)前信號(hào)在最相關(guān)的原子上的垂直投影a_n，具體可以表示為：<c(t),g_n(t)>g_n(t)，其中c(t)為當(dāng)前信號(hào)。當(dāng)前信號(hào)與該投影分量的差信號(hào)為所述信號(hào)殘差。

步驟S104，將所述信號(hào)殘差作為新的當(dāng)前信號(hào)，重復(fù)步驟S102至S104，直至當(dāng)前得到的所述信號(hào)殘差小于預(yù)設(shè)閾值為止。

匹配追蹤時(shí)頻分解的目的為將信號(hào)表示成原子的稀疏線性組合。每一次迭代過(guò)程中，原子的線性組合與原始信號(hào)之間都存在一定殘差，當(dāng)殘差可以忽略不計(jì)時(shí)，我們就可以認(rèn)為地震信號(hào)時(shí)頻分解完成了。所述預(yù)設(shè)閾值可以為預(yù)先設(shè)定的一個(gè)可以忽略不計(jì)的界限，當(dāng)信號(hào)殘差小于這個(gè)界限時(shí)，可以認(rèn)為地震信號(hào)可以通過(guò)各個(gè)原子的線性組合表示。

步驟S105，根據(jù)所有所述對(duì)應(yīng)投影分量，得到所述地震數(shù)據(jù)的地震譜分解結(jié)果。

所述地震譜分解結(jié)果可以為地震信號(hào)在各個(gè)原子上投影分量的和，該過(guò)程用公式表達(dá)可以為：

式中，s(t)表示原始地震信號(hào)，a_n表示原始地震信號(hào)在每個(gè)原子上的投影長(zhǎng)度。

由圖1所示的實(shí)施例可知，本申請(qǐng)實(shí)施例在使用匹配追蹤算法進(jìn)行地震譜分解時(shí)，通過(guò)當(dāng)前信號(hào)確定了過(guò)完備庫(kù)中需要搜索的原子的中心頻率，不同于現(xiàn)有技術(shù)的搜索所有原子的做法，提高了計(jì)算效率。另一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例只搜索預(yù)設(shè)過(guò)完備庫(kù)中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，從中確定用于表示地震信號(hào)的原子，最終得到的用于表達(dá)地震信號(hào)的過(guò)完備庫(kù)與地震信號(hào)之間更加匹配，提高了匹配追蹤算法地震譜分解的分解精度和對(duì)不同地震信號(hào)的適應(yīng)性。

時(shí)頻分析時(shí)，過(guò)完備庫(kù)中的原子一般都是基于已知形式的小波構(gòu)建的原子，具體的可以包括雷克子波(Ricker子波)和Morlet子波等。在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，使用雷克子波(Ricker子波)構(gòu)建過(guò)完備庫(kù)。原子的一般表達(dá)式可以為：

式中，L_n表示尺度參數(shù)，t_n表示小波的位移參數(shù)，表示構(gòu)成原子的母小波。

如果母小波為：

那么，將式(5)代入式(4)可以得到原子表達(dá)式為：

公式(6)所示原子的頻譜為：

已知Ricker子波的形式為：

式中，f₀表示Ricker子波的峰值頻率，ω₀＝2πf₀。

Ricker子波對(duì)應(yīng)的頻譜為：

式中，f表示頻率。

根據(jù)以上公式可知，利用Ricker子波構(gòu)建的原子表達(dá)式為：

令ω_n＝ω₀/L_n為小波的中心頻率，則：

其頻譜為：

由式(12)可知，此類原子頻譜的相位由小波的中心位置t_n確定，其振幅在小波中心頻率ω_n處最大。本實(shí)施例中，在根據(jù)以上公式確定原子表達(dá)式之后，可以按照?qǐng)D1所示的流程圖，進(jìn)行地震譜分解。

Ricker子波具有形式簡(jiǎn)單，零相位等優(yōu)點(diǎn)，在本實(shí)施例中，將其作為構(gòu)建原子的母小波，計(jì)算過(guò)程更加簡(jiǎn)單，也更接近爆炸子波。

在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，為了避免用來(lái)表示地震信號(hào)的各個(gè)原子之間的間距過(guò)小，引入了一個(gè)新的參數(shù)——最小原子間距，該變量規(guī)定了用于表達(dá)地震信號(hào)的原子之間可允許的最小間距，這樣在確定原子庫(kù)中與當(dāng)前信號(hào)最相關(guān)的原子時(shí)，除了要選擇內(nèi)積最大的原子，還需要滿足該原子與之前所有被選中用來(lái)表示地震信號(hào)的原子之間的位置間隔大于或等于預(yù)設(shè)最小原子間隔。

具體的，在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，S103中所述選擇所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號(hào)最相關(guān)的原子，可以包括以下兩個(gè)步驟。

(1)確定所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號(hào)的內(nèi)積絕對(duì)值最大的原子。

(2)判斷該內(nèi)積絕對(duì)值最大的原子與之前確定的最相關(guān)的原子之間的間距是否大于等于預(yù)設(shè)最小原子間隔，若判斷結(jié)果為是，則該內(nèi)積絕對(duì)值最大的原子為所述最相關(guān)的原子，若判斷為否，則將該內(nèi)積絕對(duì)值最大的原子從所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中剔除，重復(fù)以上步驟(1)～(2)，直至判斷結(jié)果為是為止。

在本申請(qǐng)的一個(gè)具體實(shí)施例中，之前按照?qǐng)D1所示流程，并同時(shí)考慮最小原子間隔，得到了用來(lái)表示地震信號(hào)的原子g₁(t)、g₂(t)和g₃(t)，此時(shí)，再根據(jù)S102中步驟確定了此次循環(huán)所要搜索的原子應(yīng)該滿足的第一預(yù)設(shè)條件，假設(shè)預(yù)設(shè)過(guò)完備庫(kù)中，滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子為g₄(t)、g₅(t)和g₆(t)。此時(shí)執(zhí)行S103時(shí)，首先確定g₄(t)、g₅(t)、g₆(t)中與當(dāng)前信號(hào)最相關(guān)的原子，假設(shè)為g₄(t)，再判斷g₄(t)與之前確定的每一個(gè)原子g₁(t)、g₂(t)和g₃(t)之間的間隔是否大于等于最小原子間隔，若不是，則舍棄g₄(t)，重新在剩下的原子g₅(t)和g₆(t)之間確定一個(gè)與當(dāng)前信號(hào)最相關(guān)的當(dāng)前原子，重復(fù)以上步驟，直至得到滿足最小原子間隔的當(dāng)前原子。

研究表明，原子間距是影響匹配追蹤計(jì)算效率和分解質(zhì)量的關(guān)鍵，但遺憾的是常規(guī)計(jì)算中，并沒(méi)有考慮這一因素，在本申請(qǐng)上述幾個(gè)考慮原子間隔的實(shí)施例中，將最小原子間隔考慮進(jìn)去有利于提高分解精度。

在本申請(qǐng)的一個(gè)具體實(shí)施例中，預(yù)設(shè)最小原子間隔為10，即按照?qǐng)D1的流程提進(jìn)行地震譜分解時(shí)，只有S103中選擇的與當(dāng)前信號(hào)內(nèi)積最大的原子滿足與之前得到的所有最相關(guān)原子之間的間隔大于等于10時(shí)，才可以留下該內(nèi)積最大的原子，作為最相關(guān)原子，用來(lái)表達(dá)地震信號(hào)。

在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，為了驗(yàn)證以上本申請(qǐng)實(shí)施例所提的改進(jìn)匹配追蹤算法的有效性，進(jìn)行了相應(yīng)的數(shù)值驗(yàn)證試驗(yàn)。設(shè)計(jì)一個(gè)主頻為30HZ，延續(xù)長(zhǎng)度為200ms，子波峰值在70ms處的Ricker子波，然后分別用小波變換CWT，S變換，常規(guī)匹配追蹤算法以及圖1所示實(shí)施例所提供的改進(jìn)匹配追蹤算法對(duì)該Ricker子波進(jìn)行時(shí)頻分析，來(lái)測(cè)試各個(gè)分解算法的時(shí)頻局部性是否良好以及是否具有較高的時(shí)間頻率域分辨率。圖2是前面描述的主頻為30HZ的Ricker子波，圖3至圖6分別為小波變換CWT，S變換，常規(guī)匹配追蹤算法以及本申請(qǐng)實(shí)施例所提的改進(jìn)匹配追蹤算法進(jìn)行時(shí)頻分解的結(jié)果。圖3至圖6中縱坐標(biāo)均為時(shí)間，單位是ms。從圖3至圖6可以看出，分解后的圖像中，兩種匹配追蹤算法得到的結(jié)果在時(shí)間和頻率域的分辨率比小波變換CWT和S變換都要高，時(shí)頻局部性較好。

雖然由于本實(shí)施例中只輸入了一個(gè)Ricker子波，稀疏表示的原子數(shù)目較少，而且間距都比較大，改進(jìn)的匹配追蹤算法和常規(guī)匹配追蹤算法結(jié)果類似，但是圖3至圖6依然可以表明，改進(jìn)的匹配追蹤算法時(shí)頻局部性良好。

地震數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)高精度時(shí)頻分解后，結(jié)合圖形學(xué)、三維可視化等技術(shù)可精確的對(duì)儲(chǔ)層、油氣等特殊地質(zhì)現(xiàn)象開(kāi)展精細(xì)解釋。將本申請(qǐng)實(shí)施例所提出的改進(jìn)后的匹配追蹤算法運(yùn)用到來(lái)自于某探區(qū)碳酸鹽巖儲(chǔ)層中，地震信號(hào)采樣率1ms，主頻約35HZ，頻帶寬度約7-85HZ。圖7為某一道地震道的地震信號(hào)，橫坐標(biāo)為時(shí)間(單位ms)，縱坐標(biāo)為振幅。圖8為對(duì)圖7所示的地震信號(hào)使用CWT分解的結(jié)果，圖9為對(duì)圖7所示的地震信號(hào)使用常規(guī)匹配追蹤分解的結(jié)果，圖10為對(duì)圖7所示的地震信號(hào)使用改進(jìn)后的匹配追蹤分解的結(jié)果，圖8至圖10中顯示出不同的反射率，在時(shí)頻域可以精確的識(shí)別單個(gè)反射目標(biāo)。圖8至10中，橫坐標(biāo)為時(shí)間，單位ms，縱坐標(biāo)為頻率。對(duì)比圖8-10看可以得出改進(jìn)后的匹配追蹤算法較CWT方法、常規(guī)匹配追蹤具有較高的分解精度。

在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，圖11-13是用如圖1所示的改進(jìn)匹配追蹤算法產(chǎn)生的頻率剖面，圖11-13中橫坐標(biāo)表示地震剖面中的記錄號(hào)，縱坐標(biāo)表示時(shí)間，單位s。圖11-13分別對(duì)應(yīng)10Hz頻率剖面、30Hz頻率剖面和50Hz頻率剖面。在圖11-13中1.85s、2.25s處反射振幅從10HZ到50HZ逐漸增強(qiáng)并隨后減弱，30HZ左右最強(qiáng)。這種現(xiàn)象的出現(xiàn)要?dú)w結(jié)到儲(chǔ)層含氣特征，儲(chǔ)層含氣后，使共振頻率朝能量較高的一側(cè)遷移，當(dāng)照亮這些共振頻率時(shí)，就很容易識(shí)別。本實(shí)施例說(shuō)明，如圖1所示的改進(jìn)的匹配追蹤方法可以幫助實(shí)現(xiàn)在頻率域分辨單個(gè)目標(biāo)反射。

在本申請(qǐng)的另一個(gè)實(shí)施例中，利用如圖1所示的改進(jìn)的匹配追蹤方法識(shí)別一些特殊的地質(zhì)目標(biāo)，如河道、巖性異常體、低頻陰影等，并可進(jìn)一步利用時(shí)頻分解結(jié)果開(kāi)展基于圖像學(xué)的多譜圖像合成，離散型的頻譜分解數(shù)據(jù)也可以通過(guò)動(dòng)畫(huà)顯示幫助解釋人員了解潛在的地質(zhì)目標(biāo)，并對(duì)這些潛在目標(biāo)進(jìn)行分析解釋。這可以在部分程度上解決利用單一譜分量不能展示全部信息的缺陷，提高解釋精度，極大地挖掘有效信息。圖14和圖15為10Hz、30Hz和50Hz沿層切片多譜圖像合成結(jié)果。其中，圖14為使用本申請(qǐng)實(shí)施例所提的改進(jìn)的匹配追蹤方法分解獲得的結(jié)果，圖15為使用短時(shí)快速傅里葉變換(FFT)分解獲得的結(jié)果。合成后圖中儲(chǔ)層得到進(jìn)一步精細(xì)刻畫(huà)，可以很好的對(duì)其局部特征結(jié)合多種數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)分析。對(duì)比圖14和圖15可知，圖14中右上區(qū)域內(nèi)地層的非均質(zhì)性刻畫(huà)更加清晰，可以精細(xì)識(shí)別多個(gè)溶洞，另外可以看到北西南東方向的早期斷裂被后期發(fā)育的北東向斷裂所切割，斷裂系統(tǒng)更加清晰，特征明顯，更加有利于精細(xì)解釋。

相對(duì)于其它分解算法，匹配追蹤算法極其耗時(shí)，如何提高計(jì)算效率，分解效率和數(shù)據(jù)量存在密切關(guān)系，為了進(jìn)一步提高計(jì)算效率，在本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例中，在使用如圖1所示改進(jìn)的匹配追蹤算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)匹配追蹤算法的特點(diǎn)，采用CPU多線程策略，極大地提高了計(jì)算效率。以Xeon系列E5-2670處理器為例，其主頻2.30Hz，采用CPU多線程策略，極大地提高了計(jì)算效率。圖16為單CPU情況下對(duì)比圖1所示改進(jìn)的匹配追蹤算法與短時(shí)窗FFT算法，二者同時(shí)利用單線程對(duì)不同的樣點(diǎn)數(shù)進(jìn)行譜分解，在CPU主頻一定的情況下，隨著參與計(jì)算樣點(diǎn)數(shù)增加FFT與本方法的耗時(shí)都在近似線性增加，但本申請(qǐng)實(shí)施例所提的改進(jìn)的匹配追蹤算法的計(jì)算耗時(shí)的速度增大更快，相比較FFT在較多樣點(diǎn)數(shù)時(shí)更加耗時(shí)，這是由于本方法計(jì)算時(shí)使用大量冗余算子所影響。

在CPU主頻一定的情況下固定參與計(jì)算的樣點(diǎn)數(shù)，通過(guò)CPU多線程進(jìn)行并行改造，對(duì)兩種算法進(jìn)行耗時(shí)對(duì)比，如圖17所示，從圖中可以看到隨著參與運(yùn)算的線程的增多，兩種算法的計(jì)算效率得到大幅度提升，但隨著線程的增多耗時(shí)性能提升速率相對(duì)降低。本申請(qǐng)實(shí)施例所提的改進(jìn)的匹配追蹤算法與FFT算法都具有較好的并行化特征，通過(guò)多線程并行加速能夠達(dá)5-6倍的加速效果，且運(yùn)算的樣點(diǎn)數(shù)越多，并行加速效果越明顯。

本申請(qǐng)實(shí)施例中還提供了一種匹配追蹤地震譜分解裝置，如下面的實(shí)施例所述。由于該裝置解決問(wèn)題的原理與一種匹配追蹤地震譜分解方法相似，因此該裝置的實(shí)施可以參見(jiàn)一種匹配追蹤地震譜分解方法實(shí)施，重復(fù)之處不再贅述。

如圖18所示，本申請(qǐng)實(shí)施例所提供的一種匹配追蹤地震譜分解裝置，可以包括以下幾個(gè)模塊。

獲取模塊1801，用于獲取地震信號(hào)，并將所述地震信號(hào)作為當(dāng)前信號(hào)。

中心頻率確定模塊1802，用于根據(jù)所述當(dāng)前信號(hào)，確定待搜索原子的中心頻率。

搜索模塊1803，用于使用匹配追蹤算法搜索預(yù)設(shè)過(guò)完備庫(kù)中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子，選擇所述滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子中與所述當(dāng)前信號(hào)最相關(guān)的原子，獲取所述當(dāng)前信號(hào)在所述最相關(guān)的原子處的對(duì)應(yīng)投影分量，并獲取所述當(dāng)前信號(hào)與所述對(duì)應(yīng)投影分量的信號(hào)殘差；所述第一預(yù)設(shè)條件為所述原子的中心頻率等于所述待搜索原子的中心頻率。

重復(fù)模塊1804，用于將所述信號(hào)殘差作為新的當(dāng)前信號(hào)，重復(fù)執(zhí)行所述中心頻率確定模塊至所述重復(fù)模塊，直至當(dāng)前得到的所述信號(hào)殘差小于預(yù)設(shè)閾值為止。

結(jié)果獲得模塊1805，用于根據(jù)所有所述對(duì)應(yīng)投影分量，得到所述地震數(shù)據(jù)的地震譜分解結(jié)果。

由上述本申請(qǐng)裝置的實(shí)施例可知，本申請(qǐng)實(shí)施例在使用匹配追蹤算法進(jìn)行地震譜分解時(shí)，通過(guò)當(dāng)前信號(hào)確定了過(guò)完備庫(kù)中需要搜索的原子的中心位置和中心頻率，不同于現(xiàn)有技術(shù)的遍歷所有原子的做法，提高了計(jì)算效率。另一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例只使用了事先建立的過(guò)完備庫(kù)中滿足第一預(yù)設(shè)條件的原子去表示地震信號(hào)，相當(dāng)于根據(jù)地震信號(hào)重新得到了與該信號(hào)相匹配的新的過(guò)完備庫(kù)，提高了匹配追蹤算法的適應(yīng)性和分解精度。

本申請(qǐng)實(shí)施例中所描述的方法的步驟可以直接嵌入硬件、處理器執(zhí)行的軟件模塊、或者這兩者的結(jié)合。軟件模塊可以存儲(chǔ)于RAM存儲(chǔ)器、閃存、ROM存儲(chǔ)器、EPROM存儲(chǔ)器、EEPROM存儲(chǔ)器、寄存器、硬盤(pán)、可移動(dòng)磁盤(pán)、CD-ROM或本領(lǐng)域中其它任意形式的存儲(chǔ)媒介中。示例性地，存儲(chǔ)媒介可以與處理器連接，以使得處理器可以從存儲(chǔ)媒介中讀取信息，并可以向存儲(chǔ)媒介存寫(xiě)信息?？蛇x地，存儲(chǔ)媒介還可以集成到處理器中。處理器和存儲(chǔ)媒介可以設(shè)置于ASIC中，ASIC可以設(shè)置于用戶終端中?？蛇x地，處理器和存儲(chǔ)媒介也可以設(shè)置于用戶終端中的不同的部件中。

在一個(gè)或多個(gè)示例性的設(shè)計(jì)中，本申請(qǐng)實(shí)施例所描述的上述功能可以在硬件、軟件、固件或這三者的任意組合來(lái)實(shí)現(xiàn)。如果在軟件中實(shí)現(xiàn)，這些功能可以存儲(chǔ)與電腦可讀的媒介上，或以一個(gè)或多個(gè)指令或代碼形式傳輸于電腦可讀的媒介上。電腦可讀媒介包括電腦存儲(chǔ)媒介和便于使得讓電腦程序從一個(gè)地方轉(zhuǎn)移到其它地方的通信媒介。存儲(chǔ)媒介可以是任何通用或特殊電腦可以接入訪問(wèn)的可用媒體。例如，這樣的電腦可讀媒體可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盤(pán)存儲(chǔ)、磁盤(pán)存儲(chǔ)或其它磁性存儲(chǔ)裝置，或其它任何可以用于承載或存儲(chǔ)以指令或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和其它可被通用或特殊電腦、或通用或特殊處理器讀取形式的程序代碼的媒介。此外，任何連接都可以被適當(dāng)?shù)囟x為電腦可讀媒介，例如，如果軟件是從一個(gè)網(wǎng)站站點(diǎn)、服務(wù)器或其它遠(yuǎn)程資源通過(guò)一個(gè)同軸電纜、光纖電纜、雙絞線、數(shù)字用戶線(DSL)或以例如紅外、無(wú)線和微波等無(wú)線方式傳輸?shù)囊脖话谒x的電腦可讀媒介中。所述的碟片(disk)和磁盤(pán)(disc)包括壓縮磁盤(pán)、鐳射盤(pán)、光盤(pán)、DVD、軟盤(pán)和藍(lán)光光盤(pán)，磁盤(pán)通常以磁性復(fù)制數(shù)據(jù)，而碟片通常以激光進(jìn)行光學(xué)復(fù)制數(shù)據(jù)。上述的組合也可以包含在電腦可讀媒介中。

以上所述的具體實(shí)施例，對(duì)本申請(qǐng)的目的、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行了進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明，所應(yīng)理解的是，以上所述僅為本申請(qǐng)實(shí)施例的具體實(shí)施例而已，并不用于限定本申請(qǐng)的保護(hù)范圍，凡在本申請(qǐng)的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本申請(qǐng)的保護(hù)范圍之內(nèi)。