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CN106415322B - 识别反射信号的方法 - Google Patents

识别反射信号的方法 Download PDF

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CN106415322B
CN106415322B CN201580008152.9A CN201580008152A CN106415322B CN 106415322 B CN106415322 B CN 106415322B CN 201580008152 A CN201580008152 A CN 201580008152A CN 106415322 B CN106415322 B CN 106415322B
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Abstract

公开了在反射信号在介质内反射之后识别其的方法、计算机程序和设备。方法包括获取由在测量周期期间执行的测量产生的返回信号(100)。测量周期包括子周期，返回信号包括反射信号和噪声。多个返回信号被划分成多组相等的基数或尽可能相等使得它们的基数相差不多于一(220)。返回信号的堆叠的相关值通过确定多组中的返回信号的平均值(230)以及确定在每个时间子周期期间的多组相关值(240)来确定(130)。随后，堆叠的相关值随着时间的变化中的峰值可被识别，并且堆叠的相关值随着时间的变化中的每个峰值可被赋予反射信号。

Description

识别反射信号的方法
技术领域
本发明涉及地震和/或雷达遥感领域，特别是涉及深层地下对象和/或结构的位置的地震和/或雷达遥感领域。更具体地，本发明涉及在这样的遥感操作期间识别反射信号的方法。
背景技术
使用脉冲波对地球资源的勘探广泛地用在工业中。这样的方法受到反射的分辨率的限制，反射的分辨率由距离以及杂波和噪声决定。广泛使用的方法(称作“堆叠(stacking)”)重复测量几次并对产生的测得的返回信号进行平均。在这种情况下，反射将在平均中相加，但是噪声将不会，导致更高的分辨率。
希望的是，提供用于识别非常弱以致于其即使在堆叠之后也不明显的反射的方法，从而扩展勘探的脉冲波方法的有效范围。
发明概述
本发明的实施例涉及以下方面：
在本发明的第一方面中，提供了在反射信号在介质内反射之后识别其的方法，所述方法包括：
获取由在测量周期期间执行的多个测量产生的多个返回信号，所述测量周期包括多个子周期，所述返回信号包括反射信号和噪声；
将多个返回信号划分成多组相等的基数或尽可能相等使得它们的基数相差不多于一；
通过确定所述多组中的所述返回信号的平均值以及确定在每个所述时间子周期期间的多组的相关值，确定关于所述返回信号的堆叠的相关值；以及
识别所述堆叠的相关值随着时间的变化中的峰值以及把所述堆叠的相关值随着时间的变化中的每个所述峰值赋予反射信号。
在一种实施方式中，所述多组返回信号包括第一组和第二组，并且所述确定关于所述多个返回信号的堆叠的相关值的步骤还包括：
将所述第一组和所述第二组随机地划分成多对第一子组和第二子组；
确定在每个时间子周期期间的所述多对第一子组和第二子组中的每对的相关值；以及
确定在前一步骤中计算出的相关值的平均值。
在一种实施方式中，所述第一组和所述第二组被划分成数量介于50和500之间的多对第一子组和第二子组。
在一种实施方式中，所述第一组和第二组被划分成数量介于50和150之间的多对第一子组和第二子组。
在一种实施方式中，所述方法还包括：
通过确定所述堆叠的相关值的标准偏差来确定关于每个时间子周期的堆叠的标准偏差值；以及
仅当在相应的时间在所述堆叠的相关值随着时间的变化中的峰值的值大于所述堆叠的标准偏差值，将所述在所述堆叠的相关值随着时间的变化中的所述峰值赋予反射信号。
在一种实施方式中，所述方法包括：
通过确定在所述多个子周期中的每个子周期期间的所有不同的返回信号对的相关值的平均值来确定关于所述多个返回信号的原相关值；以及
识别在所述原相关值随着时间的变化中的峰值，并且将所述在所述原相关值随着时间的变化中的峰值中的每个峰值赋予反射信号。
在一种实施方式中，当确定相关值时，在子周期Δk期间的两个信号y(t)和z(t)的相关值C(y,z,k)如下定义：
Figure GDA0001315237630000031
其中
Figure GDA0001315237630000032
Figure GDA0001315237630000033
在一种实施方式中，时间t被离散地采样，并且积分由离散逼近替代。
在一种实施方式中，所述方法包括将所述测量周期划分成相等长度的所述多个子周期的步骤。
在一种实施方式中，所述多个子周期至少与期望的反射信号的时间范围一样大。
在一种实施方式中，所述方法包括发送第一信号至所述介质中使得所述第一信号在所述介质内反射以及测量在所述介质内的反射之后的所述多个返回信号的初始步骤。
在一种实施方式中，所述第一信号作为脉冲被发送。
在一种实施方式中，所述测量周期包括数量介于50和2000之间的脉冲。
在一种实施方式中，所述方法还包括使用所述方法的结果以有助于遥感操作中对地下体积的识别、监控、检测、优化以及预测的步骤。
本发明的其他方面包括计算机程序，该计算机程序包括计算机可读指令，其在运行在合适的计算机设备上时，使计算机设备执行第一方面的方法；包括包含所述计算机程序的计算机程序载体；以及包括特别适用于执行第一方面的任何方法的所有步骤的设备。
本发明的其他方面包括提供了一种适用于在反射信号在介质内反射之后识别所述反射信号的计算机设备，所述计算机设备被配置为：
获取由在测量周期期间执行的多个测量产生的多个返回信号，所述测量周期包括多个子周期，所述多个返回信号包括反射信号和噪声；
将所述多个返回信号划分成多组返回信号，所述多组返回信号具有相等的基数或尽可能相等使得所述多组返回信号的基数相差不多于一；
通过确定所述多组返回信号中的所述多个返回信号的平均值以及确定在所述多个子周期中的每个子周期期间的所述多组返回信号的相关值来确定关于所述多个返回信号的堆叠的相关值；以及
识别在所述堆叠的相关值随着时间的变化中的峰值，并且将所述在所述堆叠的相关值随着时间的变化中的峰值中的每个峰值赋予反射信号。
在一种实施方式中，所述多组返回信号包括第一组和第二组，并且所述计算机设备被配置为通过以下操作确定堆叠的相关值：
将所述第一组和所述第二组随机地划分成多对第一子组和第二子组；
确定在每个时间子周期期间的所述多对第一子组和第二子组中的每对的相关值；以及
确定在前一步骤中计算出的相关值的平均值。
在一种实施方式中，所述第一组和所述第二组被划分成数量介于50和500之间的多对第一子组和第二子组。
在一种实施方式中，所述第一组和第二组被划分成数量介于50和150之间的多对第一子组和第二子组。
在一种实施方式中，所述计算机设备还被配置为：
通过确定所述堆叠的相关值的标准偏差来确定关于每个时间子周期的堆叠的标准偏差值；以及
仅当在相应的时间在所述堆叠的相关值随着时间的变化中的峰值的值大于所述堆叠的标准偏差值，将所述在所述堆叠的相关值随着时间的变化中的峰值赋予反射信号。
在一种实施方式中，所述计算机设备还被配置为：
通过确定在所述多个子周期中的每个子周期期间的所有不同的返回信号对的相关值的平均值，确定关于所述多个返回信号的原相关值；以及
识别在所述原相关值随着时间的变化中的峰值，并且将所述在所述原相关值随着时间的变化中的峰值中的每个峰值赋予反射信号。
在一种实施方式中，在子周期Δk期间的两个信号y(t)和z(t)的相关值C(y,z,k)如下定义：
Figure GDA0001315237630000051
其中
Figure GDA0001315237630000052
Figure GDA0001315237630000053
在一种实施方式中，时间t已经被离散地采样，并且积分由离散逼近替代。
在一种实施方式中，所述计算机设备被配置为将所述测量周期划分成相等长度的所述多个子周期。
在一种实施方式中，所述多个子周期至少与期望的反射信号的时间范围一样大。
在一种实施方式中，所述计算机设备被配置为初始地发送第一信号至所述介质中，使得所述第一信号在所述介质内反射，并且测量在所述介质内的反射之后的所述多个返回信号。
在一种实施方式中，所述第一信号作为脉冲被发送。
在一种实施方式中，所述测量周期包括数量介于50和2000之间的脉冲。
附图说明
现在将参考附图仅以示例的方式描述本发明的实施方案，其中：
图1是描述根据本发明的实施例的方法的流程图；
图2是更详细地描述图1的方法的计算步骤的流程图；以及
图3是显示图1的方法的示例性结果的曲线图。
具体实施方式
公开内容是用于识别波脉冲的弱反射的方法，该波脉冲被发送至用于识别对象和/或特征的区域中。波脉冲可以是声脉冲或电磁脉冲。在典型的应用中，电磁或声脉冲从表面被发送至地下，并且返回信号在表面处被测量。随后，针对来自地面以下结构的反射的存在分析返回信号，如果(平均)波的传播速度是已知的，则该地面以下结构的反射可随后被定位。
在一些情况下，返回信号是足够弱的，使得反射被杂波和/或噪声掩盖，并且返回信号通过传统方法是不可识别的。这通常发生在试图勘探地球中的深层区域时。
一些反射可能如此弱以至于其即使在堆叠之后也不明显。这样弱的反射由于远的对象和/或结构发生。使用脉冲波方法识别它们的能力将导致在勘探深度中的显著增加。
图1是描述根据本发明的实施例的方法的流程图。该方法适用于波脉冲被重复地(N次，其中N可采用任何值；例如，N可介于10和5000之间，或介于100和1000之间；N＝500是典型的数值)发送至待勘探的介质中的情况。在步骤100处，测量每个脉冲的返回信号。这些返回信号由xi(t)表示，其中i＝1,…,N标记特定脉冲，0≤t≤T代表时间，以及T是测量的持续时间。在许多应用中，t被离散地采样。目的在于识别存在于所有N个信号中的但是对于通过xi(t)曲线图的视觉检查直接可见太微弱的反射。
在步骤110处，时间区间[0T]被划分成K个子周期。该划分可由时间序列t0<t1<...<tK-1<tK确定，其中t0＝0，tK＝T，以及其他时间可视情况选择。第k个子周期由Δk＝[tk-1tk]表示，其中τk＝1/2(tk-1+tk)。划分的选择取决于应用，并且通常被选择为具有至少与期望的反射信号的时间范围一样大的子周期。
遵循这个，为每个子周期计算三个参数。
在步骤120处，计算这些参数中的第一个，该第一个参数在此称作“原相关性”。这是在子周期期间的全部不同信号对xi(t)，xj(t)，i≠j的相关性的平均值。
通常，相关性被计算作为本文中公开的方法的部分，相关性C(y,z,k)可如以下计算；其中y(t)和z(t)是在子周期Δk期间相关的两个信号。
Figure GDA0001315237630000071
其中
Figure GDA0001315237630000072
Figure GDA0001315237630000073
应理解的是，一个或多个积分可以时间t应(如通常的情况)被离散地采样的标准方式由离散逼近替代。
特别地，“原相关性”Rk可如下在每个时间区间k(1≤k≤K)中在步骤120处被计算：
Figure GDA0001315237630000074
在步骤130处，这些参数的第二个，本文中称作“堆叠的相关性”被计算。图2是扩展该步骤的方法的流程图。
在步骤220处，如果N是偶数，N个信号的组被随机地分成相等大小为N/2的两个不相交的组，或者如果N是奇数，N个信号的组被随机地分成大小为(N+1)/2和(N-1)/2的两个不相交的组。在步骤230处，跨两组的平均值信号被计算。在步骤240处，它们在每个时间子周期中的相关性被计算。该过程被重复M次(步骤250)，之后结果被进行平均(步骤260)。
更具体地，步骤130可包括让[IJ]表示使1,...,N成为具有相等大小的两个不相交组I和J的随机划分，或者如果N是偶数由|I|和|J|基数性地表示(即，|I|＝|J|)，以及如果N是奇数以J比I包含多一个元素基数性地表示(即，|J|＝|I|+1)。M个不同的随机划分可产生，由[ImJm]表示，m＝1,...,M。M可以是任何值，例如M可介于10和1000之间，或介于10和500之间。M典型的值是100。“堆叠的相关性”Sk如下对于每个时间区间k(1≤k≤K)定义：
Figure GDA0001315237630000081
其中
Figure GDA0001315237630000082
在步骤140处，第三参数，本文中称作“堆叠的标准偏差”被计算。这包括对于每个时间子周期计算如在前一段中描述的被平均的量的标准偏差。因此，关于每个时间区间k(1≤k≤K)的“堆叠的标准偏差”Dk如下定义：
Figure GDA0001315237630000083
在步骤150处，三个参数Rk、Sk和Dk相对于时间子周期的中心时间τk绘图。在步骤160、170处，反射通过1)原相关性中的峰值，或2)位于堆叠的标准偏差之上的、堆叠的相关性中的峰值来识别。后者具有检测非常微弱反射的能力；峰值位于堆叠的标准偏差之上的位置越高，峰值越重要。
图3是基于模拟的数据显示示例性结果的曲线图。水平轴代表从0至大约6.5μs的时间。曲线310是堆叠的相关性的曲线，曲线320是原相关性的曲线，以及曲线330是堆叠的标准偏差。峰值350可在t＝1.8μs附近在原相关性曲线320上见到，代表强反射。均在堆叠的标准偏差曲线330之上的两个峰值340、360，可在t＝3.5μs和t＝6.2μs附近在堆叠的相关性曲线310上见到。这些峰值340、360指示弱反射。
本文中描述的方法和概念的一个或多个步骤可以用于运行在合适的计算机设备上的计算机可读指令的形式体现，或以至少包括用于存储程序指令的存储装置和用于执行指令的处理单元的计算机系统的形式体现，该程序指令体现本文中描述的概念。如传统的，存储装置可包括(任何类型的)计算机存储器和/或磁盘驱动器、光学驱动器或类似的。这样的计算机系统也可包括显示单元和一个或多个输入/输出设备。
本文中描述的概念发现在对地下体积的识别、监视、检测、优化以及预测的所有方面(实时或其他)具有实用性。纯粹通过示例的方式，其可用在油气藏的识别、监视、检测、优化以及预测中，并且可有助于用于从这样的油气藏和井系统提取油气的方法以及形成这些方法的部分。
因此可见，以上陈述的目标(包括从前面描述变得明显的目标)被有效地实现，并且因为可在执行以上的方法时和在所阐述的构造中做出某些改变，而不背离本发明的精神和范围，因此目的在于，包含在以上描述中并显示在附图中的所有内容应解释为说明性而并没有限制意义。

Claims (30)

1.一种在反射信号在介质内反射之后识别所述反射信号的方法，所述方法包括：
获取由在测量周期期间执行的多个测量产生的多个返回信号，所述测量周期包括多个子周期，所述多个返回信号包括反射信号和噪声；
对于每个所述子周期：
将所述多个返回信号划分成具有相等的基数或尽可能相等基数的第一组和第二组(220)，使得第一组和第二组返回信号的基数相差不多于一；
确定所述第一组中的所有信号的第一平均值，以及所述第二组中的所有信号的第二平均值(230)；
通过下列步骤确定关于所述多个返回信号的堆叠的相关值(130)：
将所述第一组和所述第二组随机地划分成多对第一子组和第二子组；
对于每个第一子组和第二子组的划分，确定在所述子周期期间的所述第一平均值和所述第二平均值的相关值(240)；
确定所述相关值的平均值(260)，以及
对于第一子组和第二子组的每个划分，通过确定所述堆叠的相关值在所述划分的数量上的标准偏差，确定每个子周期的堆叠标准偏差值(140)；以及
在随着时间的所述堆叠的相关值中识别峰值(170)，所述峰值在相应时间具有大于所述堆叠标准偏差值的值，并且把随着时间的所述堆叠的相关值中的所述峰值中的每个峰值赋予反射信号。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一组和所述第二组被划分成数量介于50和500之间的多对第一子组和第二子组。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一组和所述第二组被划分成数量介于50和150之间的多对第一子组和第二子组。
4.如任一前述权利要求所述的方法，其中，所述方法包括，对于每个所述子周期：
通过确定在所述子周期期间的所有不同的返回信号对的相关值的平均值来确定关于所述多个返回信号的原相关值(120)；以及
识别所述原相关值中的随着时间的峰值(160)，并且将所述在所述原相关值中的随着时间的峰值中的每个峰值赋予反射信号。
5.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，当确定相关值时，在子周期Δk期间的两个信号y(t)和z(t)的所述相关值C(y,z,k)如下定义：
Figure FDA0002204713800000021
其中
Figure FDA0002204713800000022
Figure FDA0002204713800000023
6.如权利要求4所述的方法，其中，当确定相关值时，在子周期Δk期间的两个信号y(t)和z(t)的所述相关值C(y,z,k)如下定义：
Figure FDA0002204713800000024
其中
Figure FDA0002204713800000025
Figure FDA0002204713800000026
7.如权利要求5所述的方法，其中，时间t被离散地采样，并且积分由离散逼近替代。
8.如权利要求6所述的方法，其中，时间t被离散地采样，并且积分由离散逼近替代。
9.如权利要求1-3、6-8中任一项所述的方法，包括将所述测量周期划分成相等长度的所述多个子周期的步骤。
10.如权利要求4所述的方法，包括将所述测量周期划分成相等长度的所述多个子周期的步骤。
11.如权利要求5所述的方法，包括将所述测量周期划分成相等长度的所述多个子周期的步骤。
12.如权利要求9所述的方法，其中，所述多个子周期至少与期望的反射信号的时间范围一样大。
13.如权利要求10或11所述的方法，其中，所述多个子周期至少与期望的反射信号的时间范围一样大。
14.如权利要求1-3、6-8、10-12中任一项所述的方法，包括发送第一信号至所述介质中使得所述第一信号在所述介质内反射以及测量在所述介质内的反射之后的所述多个返回信号的初始步骤(100)。
15.如权利要求4所述的方法，包括发送第一信号至所述介质中使得所述第一信号在所述介质内反射以及测量在所述介质内的反射之后的所述多个返回信号的初始步骤(100)。
16.如权利要求5所述的方法，包括发送第一信号至所述介质中使得所述第一信号在所述介质内反射以及测量在所述介质内的反射之后的所述多个返回信号的初始步骤(100)。
17.如权利要求9所述的方法，包括发送第一信号至所述介质中使得所述第一信号在所述介质内反射以及测量在所述介质内的反射之后的所述多个返回信号的初始步骤(100)。
18.如权利要求13所述的方法，包括发送第一信号至所述介质中使得所述第一信号在所述介质内反射以及测量在所述介质内的反射之后的所述多个返回信号的初始步骤(100)。
19.如权利要求14所述的方法，其中，所述第一信号作为脉冲被发送。
20.如权利要求15-18中任一项所述的方法，其中，所述第一信号作为脉冲被发送。
21.如权利要求19所述的方法，其中，所述测量周期包括数量介于50和2000之间的脉冲。
22.如权利要求20所述的方法，其中，所述测量周期包括数量介于50和2000之间的脉冲。
23.如权利要求1-3、6-8、10-12、15-19、21-22中任一项所述的方法，还包括使用所述方法的结果以有助于遥感操作中对地下体积的识别、监控、检测、优化以及预测的步骤。
24.如权利要求4所述的方法，还包括使用所述方法的结果以有助于遥感操作中对地下体积的识别、监控、检测、优化以及预测的步骤。
25.如权利要求5所述的方法，还包括使用所述方法的结果以有助于遥感操作中对地下体积的识别、监控、检测、优化以及预测的步骤。
26.如权利要求9所述的方法，还包括使用所述方法的结果以有助于遥感操作中对地下体积的识别、监控、检测、优化以及预测的步骤。
27.如权利要求13所述的方法，还包括使用所述方法的结果以有助于遥感操作中对地下体积的识别、监控、检测、优化以及预测的步骤。
28.如权利要求14所述的方法，还包括使用所述方法的结果以有助于遥感操作中对地下体积的识别、监控、检测、优化以及预测的步骤。
29.如权利要求20所述的方法，还包括使用所述方法的结果以有助于遥感操作中对地下体积的识别、监控、检测、优化以及预测的步骤。
30.一种专门适用于执行如权利要求1-29中的任一项所述的方法的步骤的计算机设备。
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