УДК 550.053.510.2+550.053.681.3(571.16)
О ТОЧНОСТИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕННОГО ПОЛОЖЕНИЯ СЕЙСМИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ ПО ОЦЕНКАМ ИХ ФАЗОЧАСТОТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
В.П. Иванченков, А.И. Кочегуров, О.В. Орлов
Томский политехнический университет E-mail: [email protected]
Рассматриваются результаты исследований точности определения временного положения сейсмических сигналов фазочастотными методами. Приводятся аналитические выражения для дисперсии оценок временного положения сигналов для случая коррелированных и некоррелированных значений фазочастотных характеристик участков сейсмической трассы. Отдельно анализируется ситуация, когда форма регистрируемых сигналов неизвестна.
Ключевые слова:
Временное положение сейсмических сигналов, фазочастотные методы, фазочастотная характеристика, функция групповой задержки.
Key words:
Time position of seismic signals, phase-frequency methods, phase-frequency characteristic, function of group delay.
В [1,2] предлагаются фазочастотные методы для определения временного положения сейсмических сигналов, основанные на анализе фазочастотных характеристик (ФЧХ) регистрируемых записей.
В данной работе исследуется точность оценок, получаемых фазочастотными методами, причем считается, что в общем случае значения ФЧХ являются коррелированными. Построение фазовых алгоритмов основано на теореме запаздывания, согласно которой ф5(а,т)=фж(а)-ат, где временное положение сигнала т является параметром ФЧХ сигнала. Будем рассматривать лишь случай сильного сигнала, то есть величина отношения сигнал/помеха у(о)>>1 на частоте а.
Для модели участка сейсмотрассы
x(t;т)=s(t-т)+n(t), являющейся аддитивной смесью сильного сигнала s(t) и гауссовой помехи п(0, оптимальная оценка временного положения по коррелированной выборке ФЧХ составляет [3]:
Т opt — *
j V (т)[фх (œ)-фS (œ)]dœ IV (œ)dœ
V(œ) — IR '(œ,œ')œ' dœ',
(1)
(2)
где R(a,a) - положительно определенная матрица, составленная из элементов межчастотной корреляционной функции ФЧХ смеси; Q - анализируемая полоса частот; ф/ю) и ф^(ю) - ФЧХ смеси и сигнала.
Нетрудно показать, что дисперсия оценки (1) имеет вид
-1
D (т opt ) —
jjR 1(œ,œ)œœ'dœ dœ
В частном случае, когда значения ФЧХ статистически независимы, корреляционная матрица имеет диагональный вид
R(œ,œ') —
Y (œ)
S(œ -œ'),
(3)
где 8(а-а ) - дельта-функция.
Подстановка (3) и (2) в (1) дает выражение для оптимальной оценки при некоррелированной выборке ФЧХ смеси
¡Г2(а)[фх (а)-ф8 (а)] а?а
~ (4)
IY2(œ)œ2 dœ
или в дискретном виде
m
XY2(œk )œk M(œk )
Xy2k h
(5)
где Дф(ак)=фх(ак)-ф!(ак); ш=0./Да; Да - шаг дискретизации по частоте.
Дисперсия оценки (5) составляет
-1
D (т opt ) —
XY2(œk)œ
Сравнение (1) и (4) показывает, что для случая сильного сигнала наличие корреляции значений ФЧХ в выборке смеси приводит лишь к изменению весовых коэффициентов при оптимальной обработке.
Для случая слабого сигнала найти оптимальную оценку временного положения сигнала удается только при некоррелированных значениях ФЧХ. Такая оценка получена в [1] и определяется путем максимизации функции правдоподобия вида
ln Г(т) — X Y(œk ) cos(A ф (œk ) + œkT ).
(6)
Если в выражении (6) принять все у(ак)>>1 (сильный сигнал), то можно считать, что
_ к—1
opt
к—1
k —1
С08(Дф(ю*) + ткт) и 1-^(Дф«) + акт)2. (7)
Подставляя (7) в (6) и решая уравнение правдоподобия
дТ1п Г(т)
дт
= 0
нетрудно получить выражение (5), определяющее оптимальную оценку при сильном сигнале.
Таким образом, при отсутствии корреляции между значениями в выборке ФЧХ, оптимальная процедура оценки временного положения слабого сигнала, является оптимальной и для сильного сигнала. Тогда дисперсию оценки для слабого сигнала можно приблизительно записать
т "1-1
& (т орг) '
Х^2(Ю*)Ю
1п Г(т) = X С0Б(Дф(юк) + юкт).
(9)
Найдем дисперсию оценки временного положения слабого сигнала для равновесного алгоритма (9). При переходе к равновесной обработке максимальные потери в суммарном отношении сигнал/помеха могут быть охарактеризованы параметром п [4]
Птах =
(
т
= Х (V* -<Ук-Г )2
(10)
где (дъ)2 - суммарное отношение сигнал/помеха, накапливаемое при равновесном фазочастотном алгоритме (9).
Сопоставляя (10) и (8), нетрудно получить выражение для дисперсии оценки временного положения слабого сигнала, определяемой фазочастотным алгоритмом с равновесной обработкой
т
4? (Vк -Тк-Г )2
0(т )>
2 2 пдх?«,
(11)
или, переходя к общепринятым обозначениям,
- 4
-0(торг) ~ 2 Г’ (8)
пдх?«
т
где дX =Х1у2(«к) - суммарное отношение сиг-
к =1
нал/помеха; - среднеквадратическая ширина спектра сигнала.
Как отмечалось в [1], получить оптимальную оценку временного положения слабого сигнала при коррелированных значениях ФЧХ не удается. Однако, сопоставляя выражения (1), (4), (5) и (6), можно предположить, что наличие корреляции значений ФЧХ, как и в случае сильного сигнала, не изменит существенно саму процедуру оценки и при слабом сигнале, а лишь приведет к изменению весовых коэффициентов. Тогда процедуру оценки временного положения сигнала, реализуемую путем максимизации выражения (6), можно считать универсальной для слабого и сильного сигналов, причем оптимальность оценок обеспечивается надлежащим выбором весовых коэффициентов.
На практике получить оптимальные оценки временного положения с помощью фазочастотных алгоритмов не удается, так как распределение отношения сигнал/помеха в анализируемой полосе частот П, формирующее весовые коэффициенты в (9), как правило неизвестно. Поэтому можно говорить только о некоторых квазиоптимальных оценках, определенных, например, с помощью фазочастотных алгоритмов с равновесной обработкой. Функция правдоподобия для таких алгоритмов имеет вид [3]:
Как и следовало ожидать, переход к равновесной обработке снижает точность получаемых оценок. Однако, при практически используемом числе частотных компонент т, это снижение не является очень значительным. Так, при т=1, максимальные потери составляют п,шх=1,58; а при т=20 соответственно Птах=1,754. В тоже время, ценность фазочастотных алгоритмов с равновесной обработкой (9) заключается в том, что в данном случае можно находить оценки временного положения сигналов с высокой точностью без знания формы сигналов.
Следует отметить, что на точность оценок, получаемых фазочастотными методами, также существенное влияние оказывает надежность расчета ФЧХ участков сейсмотрассы. Это связано с тем, что ФЧХ в общем случае является многозначной функцией
ф™ «)=фр(ю)+2Ч ’
(12)
где ф11ст(юк) и фр(юк) - истинное и расчетное значение ФЧХ; 4 - целое число.
Для устранения неоднозначности ФЧХ (определения I для каждого к в (12)) в настоящее время известен ряд процедур развертывания фазы, которые можно объединить в три подхода.
1. Метод Шафера
Основная идея данного метода заключается в сравнении главных значений ФЧХ на двух соседних частотах (юк,юк-1) и, в зависимости от результата сравнения, смещение отдельных значений ФЧХ на величину, кратную 2 п. Примером конкретной реализации метода Шафера может служить алгоритм развертывания фазы, предложенный в [5]:
фисш « ) = фисш (Юк-1) + ф (« ) -фр (« -1)] + А’
где
А =
0’ \фр «к ) -фр (Ю*-!^ <п
2п’ (фр«)-фр (Ю-1)) ^-п;
(фр «) -ф„ (Ю-1))
-2п,
фист (Ю1)=фр (Ю1); к = 2, т.
к =1
к=1
к=1
а б
ф(ю), отн. ед.
в
Рис. 1. Развертывание фазочастотной характеристики методом Шафера: а) амплитудно-фазочастотная характеристика (АФЧХ); б) развернутая ФЧХ (истинная); в) расчетная ФЧХ
На рис. 1 приведена иллюстрация развертывания фазы по Шаферу. Видно, что в данном случае удалось получить истинный фазовый спектр. Основным недостатком данного метода является то, что в процессе его реализации невозможно отделить скачки фазы, обусловленные природой процесса, например распространением сигнала через контрастные слои, от скачков, связанных с расчетом ФЧХ в области главных значений функции агС£. И в том и в другом случае ФЧХ будет развернута одинаковым образом, если эти скачки превышают величину п.
2. Метод численного интегрирования
групповой задержки
В этом подходе избавиться от многозначности ФЧХ позволяет переход в область производных
Фист (Кк ) = Фист (К -1) + Дф(К X где приращение
Дф(юк) = /(Ф'Р К X Фр (ю -Л Д®=к-к-1)
может быть вычислено одним из методов численного интегрирования, например, методом трапеций; к=2,т; ф11ст(ю1) - заданное начальное условие.
При этом
фрК) = К РК) =
В'(к )Л(юк) - Л'(юк )В(юк) Л2(тк) + В\юк) ’
где Л(ак) и В(юк) - соответственно реальная и мнимая части ^дискретного преобразования Фурье (ДПФ); к=2,т; 1гр(ак)=фр(юк) - групповая задержка на частоте юк, определяющая задержку максимума огибающей на этой частоте.
Данный метод позволяет полностью развернуть ФЧХ сигнала, однако погрешность метода существенно зависит от величины шага интегрирования Дю. К сожалению, невозможно заранее определить, какой должна быть величина т для ДПФ, чтобы точно развернуть фазу. Особенно большие погрешности могут накапливаться при восстановлении ФЧХ, если на какой-либо частоте юк наблюдалось высокое значение производной. На рис. 2 приведены истинная ФЧХ и ФЧХ, развернутая по методу численного интегрирования групповой задержки для АФЧХ, представленной на рис. 1, а. Из рис. 2 видно, как с ростом частоты накапливается погрешность.
Дополнительным преимуществом метода численного интегрирования групповой задержки является то, что переход в область производных позволяет реализовать эффективные алгоритмы определения временного положения сигнала непосредственно на основе анализа статистик групповой задержки. Оптимальная оценка в этом случае находится из функции правдоподобия вида [6]:
т
1п 1(Т) =^Р(юк ) СОБ(юк Мр (юк ) + юкт) (13)
к=1
где в(юк) = ^( к) - отношение сигнал/помеха в Ик
области производных [7]; Ик =-
- отношение
частоты экстремумов помехи к частоте экстремумов сигнала; Д4р(юк)=Д4Дюк)-Д/Дюк) - отклонение групповой задержки смеси от групповой задержки сигнала на частоте юк.
0
п
2п
з К Ю, рад
-2л
-Зп
ч а
N б
\
ф(ю), отн. ед.
Рис. 2. Развертывание фазочастотной характеристики методом: а) Шафера; б) численного интегрирования групповой задержки
Дисперсия оценки по аналогии с (8) для слабого сигнала составляет
4
В (Т опт ) !
пРК
(14)
где в2 =Хв2(®к) - суммарное отношение сиг-
к=1
нал/помеха в области производных.
Переход к равновесному суммированию в (13) (в(юк)=1 для к=1,т), как и в случае анализа значений ФЧХ (14), увеличивает дисперсию оценки [5]:
В(т ),
т
4^Ык -л/к-Г)2
к=1___________________
(15)
Сопоставляя (8) и (14), (11) и (15), нетрудно увидеть, что алгоритмы определения временного
положения сигналов, основанные на анализе групповых задержек, обеспечивают более низкую точность, чем ранее рассмотренные фазочастотные алгоритмы. Однако эти алгоритмы используют априорную информацию только о форме ФЧХ и не требуют развертывания ФЧХ во всей анализируемой полосе частот.
3. Объединенный метод с адаптацией
величины шага интегрирования
В [8] предложен алгоритм развертывания фазы, в котором построена числовая схема, объединяющая информацию из групповой задержки и главных значений ФЧХ. Так, для определения величины I для каждого к в формуле (12), авторы предлагают использовать следующее соотношение:
!ФК)-фрК)+2п4|<порог<п, (16)
где ф(юк) - значение ФЧХ на частоте юк, восстановленное по методу численного интегрирования групповой задержки; к=1,т.
Целое значение 1к, при котором неравенство (16) выполняется, принимается за истинное. Если ни при каком значении 1к для частоты юк неравенство не выполняется, шаг Дю=юк-юк-1 уменьшается до тех пор, пока не будет найдена согласованная оценка !к. Адаптация шага интегрирования по частоте, соответствующая области резкого изменения ФЧХ, позволяет восстановить истинную фазу в ситуациях, когда возможно неоднозначная интерпретация поведения ФЧХ. Например, неясно направление движения АФЧХ. Кроме того, объединенный метод не зависит от погрешности интегрирования, так как ф(юк) в формуле (16) используется только для нахождения величины 1к, а истинная фаза определяется как фист(юк)=фр(юк)+2п1к.
В качестве примера на рис. 3, а, приведена АФЧХ сложного сигнала, а на рис. 3, б, ФЧХ, развернутая по объединенному методу. Из рисунков видно, что с помощью данного метода удалось точно восстановить истинную ФЧХ сигнала, которую затруднительно построить другими методами.
В объединенном методе особое внимание следует обратить на процедуру уменьшения шага по частоте
п
ю
к
0
а б
Рис. 3. Развертывание фазочастотной характеристики комбинированным методом: а) амплитудно-фазочастотная характеристика; б) фазочастотная характеристика
Дю. При ДПФ для уменьшения шага по частоте необходимо увеличивать длительность сигнала. В такой ситуации анализируемый участок сейсмотрассы может быть дополнен нулями. Однако значения ФЧХ в этом случае будут коррелированными. Кор-релированность значений ФЧХ, как показано выше, приведет к изменению весовых коэффициентов в алгоритмах обработки, которые на практике найти сложно. Однако, учитывая, что сама процедура обработки не меняется, переход к алгоритмам с равновесной обработкой позволяет избежать возникших трудностей и получить оценки временного положения сигналов с достаточно высокой точностью.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Иванченков В.П., Кочегуров А.И. Определение временного положения сейсмических сигналов по оценкам их фазочастотных характеристик // Геология и геофизика. - 1988. - № 9. -С. 77-83.
2. Иванченков В.П., Вылегжанин О.Н., Орлов О.В., Кочегуров А.И. Методы фазочастотного анализа волновых полей и их применение в задачах обработки данных сейсморазведки // Известия Томского политехнического университета. - 2006. -Т. 309. - № 7. - С. 65-70.
3. Иванченков В.П., Кочегуров А.И. Фазочастотные алгоритмы оценки местоположения пространственно- временных сигналов в условиях априорной неопределенности // Известия высших учебных заведений. Физика. - 1995. - Т. 38. - № 9. -С. 100-104.
4. Поиск, обнаружение и измерение параметров сигналов в радионавигационных системах / Под ред. Ю.М. Казаринова. -М.: Советское радио, 1975. - 296 с.
При проведении сейсморазведочных работ методом вертикального сейсмического профилирования (ВСП) скорости продольных волн оценивают по времени первого вступления на наблюденном волновом поле с ближнего пункта возбуждения (ПВ) [1, 2]. Так как анализ проводится по одно-
Проведенный анализ способов развертывания ФЧХ показал, что каждый из них наряду с несомненными достоинствами, имеет и недостатки. В целом, предпочтение следует отдать методу Шафера, т. к. он прост в реализации, а возникающие погрешности при развертывании ФЧХ в анализируемой полосе частот можно контролировать путем анализа исходной записи.
Таким образом, фазочастотные методы обеспечивают достаточно высокую точность оценок временного положения сигналов даже при наличии корреляции в выборке ФЧХ сейсмической записи.
5. Долгополов Д.В., Пасторов А.И. О разделении двух наложившихся импульсов // Применение ЭВМ в сейсмологической практике. Методические работы ЕССН. - М.: Наука, 1985. -С. 86-91.
6. Кочегуров А.И., Быстров В.Н. Определение временного положения сложных сигналов в среде с дисперсией и поглощением // Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. -2002. - Т. 45. - № 3-4. - С. 50-54.
7. Гольдин С.В. Смещение нулей и экстремумов сейсмических сигналов под воздействием помех // Геология и геофизика. -1964. - № 10. - С. 130-144.
8. Tribolet J.M. A new phase unwrapping algorithm // IEEE Transaction on acoustics, speech and signal processing. - 1977. - V. 25 (2). - P. 170-177.
Поступила 13.11.2009 г.
кратному наблюдению, полученному с помощью перестановки приемников и многократного возбуждения, и наблюденное поле осложнено помехами, оценка интервальных скоростей обычно обладает значительными погрешностями. Последующие процедуры обработки полей ВСП (приведение
УДК 550.8.053:519.2
КОРРЕКЦИЯ СКОРОСТНОГО ЗАКОНА ПО ДАННЫМ НЕПРОДОЛЬНОГО ВЕРТИКАЛЬНОГО СЕЙСМИЧЕСКОГО ПРОФИЛИРОВАНИЯ
Д.Ю. Степанов, М.С. Речкин
Томский политехнический университет E-mail: [email protected]
Предложен алгоритм коррекции скоростного закона по данным непродольного вертикального сейсмического профилирования. Рассмотрены модели ошибок в определении статических поправок, показано, что данный алгоритм позволяет минимизировать влияние погрешности определения статических поправок и тем самым повысить точность оценки интервальных скоростей.
Ключевые слова:
Вертикальное сейсмическое профилирование, интервальные скорости, статическая поправка.
Key words:
Vertical seismic profiling, interval velocities, static correction.