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科普:地震勘探中的信号处理问题 精选

已有 14716 次阅读 2013-3-30 22:03 |个人分类:探地寻油|系统分类:科普集锦|关键词:科普,地震勘探| 科普, 地震勘探

地震勘探(Seismic exploration)即人工激发地震波方式的地下矿产资源勘探技术,并非人们熟知的天然地震(Earthquake),属于重(力)、磁(法)、电(法)、震(地震)等四大地球物理勘探(业界简称物探)方法之一。目前,地震勘探已经成为最有效和普遍采用的石油、天然气勘探方法,它包括野外数据采集、资料处理、数据解释等三大环节。每一个环节均与数据采集仪器、数字信号处理、算法设计、软件编程等紧密相关。可以说,由于地下数据本身的复杂性(构造复杂、岩性多样、目标埋藏深、信噪比低等),在数理基础、信号处理理论、计算机应用等甚至比雷达探测、光电探测等对学生提出更高的要求。

然而,非石油、地质类院校的学生,往往对其了解不多,容易对专业方向造成误会。找工作时,如果自己介绍不清楚,招聘人员也会曲解,闹出笑话。比如2010年我实验室毕业研究生,在找工作面试时,介绍自己所参与的项目:“×××地震信号处理方法”,结果招聘单位人员的调侃是:是不是你们四川地震灾害多,汶川地震刚发生不久,所以你们实验室专门研究这方面的......结果,自然也被这家单位淘汰。今年毕业生找工作时,也遭遇类似问题,学生简历上写了几个参与的实验室有关地震信号处理的课题,也同样遭遇IT公司的冷落。其实这学生,工作踏实、勤奋,很能吃苦,录用她绝对是能干活的员工。后来,我叫她把简历稍微改了改,不要强调“地震”二字,很快就与单位签订了就业协议。

出现这样的事情,对实验室后来的学生也造成了一定影响。虽同为“信号与信息处理”专业,部分同学却认为雷达、光电系统中的信号处理、图像处理应用方向好找工作,地震信号处理方向不好找工作(因我校属非石油、地质类院校,学生很难进石油企业,大部分还得落实到IT相关的研究所、公司和企业等)。因此,大部分学生都不是很情愿做地震信号处理这方面的课题研究。当然,这也是因为地震数据采集成本高(没法随意获取原始数据),数据不直观(不像通用的数字图像数据),专业门槛高(涉及地质概念、地震勘探原理)等。因此,对学通用信号处理的学生来说,入门有一定难度。

为此,我也做过多次科普和解释,如地震勘探(地震波、机械波探测)与光电(子)探测、雷达(微波)探测的原理基本类似,仅仅数据来源、探测波段(采集仪器、传感器)、应用背景(地下目标、地面目标和空间目标)不一样而已。研究生(尤其硕士生)做课题仅仅是一个科研的训练过程,三者均涉及电子设备研制、硬件设计、软件开发,信号处理理论方法、算法设计等。地震勘探技术离不开电子、信号处理、计算机技术的发展;反过来,它也推进了其他领域的技术进展,如:

l     最早的层析成像(Tomography)概念来源于地球物理反演,后来被引入到生物医学工程,雷达成像等领域;

l     最早的小波变换Wavelet transform)的工程应用也是在石油地震勘探信号处理领域。如二十世纪70年代,在法国石油公司工作的年轻地球物理学家Jean Morlet提出小波变换(WT)的概念。80年代,他开发了连续小波变换(Continuous wavelet transformCWT),用于复杂地震信号的时频分析和谱分解。

l     较早把 Stockwell 变换(S变换)引入到工程应用,也是石油地震勘探的地震信号时频分析方面,主要用于地震信号的去噪声和地震波频域衰减属性分析等。后来,在电力、语音、雷达、医学影像、光学等信号处理领域得到广泛应用。

l    最大熵功率谱估计的提出者Burg也是一个研究地震信号的博士,由此出现了现代谱估计技术(据中国石油大学印兴耀教授补充)。J. P. Burg1967)首先提出这种方法并把它称为极大熵谱估计。极大熵谱估计最初应用于地球物理学领域地震记录数据的分析,后来在雷达、声纳、图像处理、语音分析以及生物医学等领域都有广泛的应用(百度百科)。

迄今,复杂地震信号去噪、复杂构造成像、波动方程(全波形)反演、波阻抗反演、储层预测及流体识别、大数据处理等问题,无一不涉及数学物理方程、矩阵理论、最优化理论、现代信号处理、多维信号处理、并行计算、计算机图形学、高维数据可视化等。

因此,地震勘探作为地球探测与信息技术学科的重要方向,已经与电子信息工程、自动控制、计算机技术等密不可分,是一个多学科交叉,与工业界紧密结合,具有鲜明特色的技术应用领域。其中,有很多的瓶颈问题,需要攻克,也有大量值得探索的学术问题。



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