一种基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法及系统与流程

技术特征：
1.一种基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法，其特征在于，该方法包括：获取初至数据；对所述初至数据进行线性动校正处理，得到初至样本，并将所述初至样本分成训练样本和判别样本；根据所述训练样本生成贝叶斯分类器；利用所述贝叶斯分类器，判断所述判别样本中的初至信息是否为有效折射波初至信息，根据判断结果得到有效折射波初至信息；根据所述有效折射波初至信息进行折射波静校正计算，得到炮点和检波点的折射波静校正量。2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法，其特征在于，获取初至数据，包括：读取工区内微测井提供的高速层速度数据、地震炮集数据对应的初至数据。3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法，其特征在于，根据所述训练样本生成贝叶斯分类器，包括：在训练样本中拾取有效折射波初至以及非有效折射波初至，其中，有效折射波初至为信号，非有效折射波初至为噪声；设置信号和噪声的先验概率p(ω1)与p(ω2)及信号和噪声的条件概率密度p(t|ω1)和p(t|ω2)，在设置的条件下利用概率函数估计方法预估信号样本和噪声样本的概率密度函数；根据所述概率密度函数生成贝叶斯分类器。4.根据权利要求3所述的基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法，其特征在于，利用所述贝叶斯分类器，判断所述判别样本中的初至信息是否为有效折射波初至信息，根据判断结果得到有效折射波初至信息，包括：根据所述判别样本中的初至信息，在先验概率p(ω1)与p(ω2)及条件概率密度p(t|ω1)和p(t|ω2)的条件下，利用贝叶斯公式把先验概率转换为后验概率；其中，样本总体概率密度p(t)分布为：p(t)＝p(t|ω1)p(ω1) p(t|ω2)p(ω2)；后验概率为：后验概率为：其中，p(ω1|t)为信号的后验概率，p(ω2|t)为噪声的后验概率；判断所述判别样本中的初至信息是否为有效折射波初至信息；其中，若p(ω1|t)＞p(ω2|t)，判断当前初至信息为有效折射波初至信息；若p(ω1|t)≤p(ω2|t)，判断当前初至信息为非有效折射波初至信息；根据判断结果得到有效折射波初至信息。5.一种基于贝叶斯判别的折射波初至优选系统，其特征在于，该系统包括：
数据获取模块，用于获取初至数据；线性动校正处理模块，用于对所述初至数据进行线性动校正处理，得到初至样本，并将所述初至样本分成训练样本和判别样本；训练模块，用于根据所述训练样本生成贝叶斯分类器；判断模块，用于利用所述贝叶斯分类器，判断所述判别样本中的初至信息是否为有效折射波初至信息，根据判断结果得到有效折射波初至信息；静校正计算模块，用于根据所述有效折射波初至信息进行折射波静校正计算，得到炮点和检波点的折射波静校正量。6.根据权利要求5所述的基于贝叶斯判别的折射波初至优选系统，其特征在于，所述数据获取模块具体用于：读取工区内微测井提供的高速层速度数据、地震炮集数据对应的初至数据。7.根据权利要求5所述的基于贝叶斯判别的折射波初至优选系统，其特征在于，所述训练模块包括：拾取单元，用于在训练样本中拾取有效折射波初至以及非有效折射波初至，其中，有效折射波初至为信号，非有效折射波初至为噪声；概率密度函数预估单元，用于设置信号和噪声的先验概率p(ω1)与p(ω2)及信号和噪声的条件概率密度p(t|ω1)和p(t|ω2)，在设置的条件下利用概率函数估计方法预估信号样本和噪声样本的概率密度函数；贝叶斯分类器生成单元，用于根据所述概率密度函数生成贝叶斯分类器。8.根据权利要求7所述的基于贝叶斯判别的折射波初至优选系统，其特征在于，所述判断模块包括：转换单元，用于根据所述判别样本中的初至信息，在先验概率p(ω1)与p(ω2)及条件概率密度p(t|ω1)和p(t|ω2)的条件下，利用贝叶斯公式把先验概率转换为后验概率；其中，样本总体概率密度p(t)分布为：p(t)＝p(t|ω1)p(ω1) p(t|ω2)p(ω2)；后验概率为：后验概率为：其中，p(ω1|t)为信号的后验概率，p(ω2|t)为噪声的后验概率；判断单元，用于判断所述判别样本中的初至信息是否为有效折射波初至信息；其中，若p(ω1|t)＞p(ω2|t)，判断当前初至信息为有效折射波初至信息；若p(ω1|t)≤p(ω2|t)，判断当前初至信息为非有效折射波初至信息；有效信息获取单元，用于根据判断结果得到有效折射波初至信息。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一所述方法。

技术总结
本发明提出了一种基于贝叶斯判别的折射波初至优选方法及系统，该方法包括：获取初至数据；对初至数据进行线性动校正处理，得到初至样本，并将初至样本分成训练样本和判别样本；根据训练样本生成贝叶斯分类器；利用贝叶斯分类器，判断判别样本中的初至信息是否为有效折射波初至信息，根据判断结果得到有效折射波初至信息；根据有效折射波初至信息进行折射波静校正计算，得到炮点和检波点的折射波静校正量；本方案可以有效地实现对大数据量、低信噪比地震资料的有效折射波初至信息的快速筛选以及静校正计算，能够大大提高初至判识的效率和准确度，提高折射波静校正的精度，具有良好的应用前景。好的应用前景。好的应用前景。


技术研发人员：李艳东 宋建勇 李文科
受保护的技术使用者：中国石油天然气股份有限公司
技术研发日：2020.07.31
技术公布日：2022/2/18