学科交叉的地震勘探.ppt

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1、学科交叉的地震勘探,一、地震勘探是学科交叉的产物二、生命科学对地震勘探方法的影响三、军事科学对地震勘探方法的影响四、现代信息处理技术改进地震资料处理方法五、物理学的最新进展对地震勘探方法的影响六、数学的最新发展对地震勘探方法的影响,一、地震勘探是学科交叉的产物,地球科学在长期的发展中，逐渐形成了三大主体学科：即地质学、地球物理学和地球化学。,在这三大主题学科中，地球物理学和地球化学都是边缘学科，是不同学科交叉的产物。,地质学,物理学,地球物理学,+,边缘学科的特点,一曰新、先进，肯定是在最基础的学科之后发展出来的，发展历史不会很长。,二曰基础广泛，本身没有太多独立的基础，真正的基础是物理学、数

2、学、地质学。,三、生命力强，发展前景非常乐观，其他学科的发展会带动它的发展。,地震方法是地球物理学中最重要的一种方法,根据所利用的地球物理场的不同，地球物理学有重、磁、电、震等各种不同的方法。,其中，地震方法是使用布设在不同地方的地震波接收器接收由人工震源或天然震源激发的地震波，分析地震波所携带的信息，推断地下岩石性质的一种方法。它所利用的是地震波场，所获得的是地下介质的弹性性质。,在各种地球物理方法中，地震方法分辨率最高、精度最高、用途最广。这是由其性质所决定的。,二曰基础广泛，本身没有太多独立的基础，真正的基础是物理学、数学、地质学。,三曰生命力强，发展前景非常乐观，其他学科中的任何发展都

3、会带动它的发展。,一曰新、先进，发展历史不很长，自19世纪末开始出现，到20世纪后半叶才形成完整的体系。,地震方法具有边缘学科的特点,地震勘探方法的发展离不开其他学科的发展。其他学科出现的新技术、新理论、新方法在地震勘探方法中都可以找到应用。地震勘探的发展史就是不断吸收其他学科新技术、新方法、新理论的历史。,因此，地震勘探方法的出现本身就是学科交叉的产物。,二、生命科学对地震勘探方法的影响,1、医学检测技术对地震探测技术的影响,众所周知，医学CT技术，又称为计算机辅助层析成像技术（Computerized Tomography）是一项获得巨大成功的医学检测技术，曾二次获得诺贝尔奖。,医学CT技

4、术以Bracewell于1956年公布的著名的富里叶投影切片定理（Fourier Projection Slice Theorem）为基础。,借鉴于医学CT技术，发展了地震CT技术。,层析成像（CT）与传统成像的区别,正如医学上CT技术不同于传统X光照相一样，地震方法中地震层析成像技术也不同于传统成像技术。,A,B,传统成像技术得到的是时间t，虽然也能反映介质内情况，但地震CT得到的是v,更为精细。,早期的地震CT技术完全套用医学CT技术。其基础为广义拉冬变换。它是波数域的富里叶投影切片定理的空间域形式。由于医学CT利用的是X射线，其波长极短，可以简单化地看作为是直线传播。早期地震CT也是假设

5、地震波直线传播的。故此时的CT技术完全为直射线CT。,但毕竟地震波的波长比X射线要长得多，地震射线不是直线传播的。根据地震射线理论，后来又发展了折射线CT。这一类地震CT技术统称为射线层CT。,地震射线是地震波在高频条件下的近似。一般情况下，地震波会有衍射现象。,Wolf于1969年发展了衍射层析成像。他用一阶Born近似将声波方程线性化，也可采用Iwate和Nagala引入的Rytov线性化。在此基础上，Devaney于1982年提出了被称为滤波反传算法的衍射层析成像算法。其本质都是只考虑一次衍射波。,由于Born近似和Rytov近似的限制和其他原因，目前实际工作中衍射层析成像远不如射线层析

6、成像应用得广泛。射线层析成像中的代数重构算法（ART）和联合代数重构算法（SIRT）是使用最为广泛的算法。,其他许多学者也都提出了各种不同类型的衍射层析成像算法。,资料采集方式上：医学CT可以全方位采集，地震CT只能有限角度采集。,医学CT的对象是人体，利用的是X射线；地震CT的对象是地球，利用的是地震波。所以虽然其基本原理相同，但一般情况下地震CT比医学CT要困难得多。,解的存在性上：医学CT具有唯一解，反射地震CT无唯一解。,算法上：医学CT为线性算法，地震CT只能是非线性算法。(因为X射线直线传播，地震射线折线传播）,2、生命科学基础理论的发展对地震方法的影响,此外，生命科学基础理论中对

7、人脑思维活动机理的研究推动了人工神经网络的发展，也在地震资料的处理、解释中得到了广泛的应用。,以基因、染色体等为代表的现代生物工程是生命科学在二十世纪最伟大的成就之一。遗传算法源于生物工程中的遗传理论。它的出现对地震非线性反演方法的发展有很大影响。1975年前后，以John Holland和他在密歇根大学的同事和学生提出了这一方法。目前已经在地震反演中得到使用。,三、军事科学对地震勘探方法的影响,借鉴军事科学的控制论发展地震反演方法,控制论是研究自动机器与生物机器中控制与通讯的共同规律的一门科学。它起源于军事科学中的导弹控制。目前，导弹运行轨迹的控制有事前寻的和事后寻的二种。无论是哪一种方式，

8、必然要求导弹运行的轨迹是最优的。由大量信息计算最优轨迹就是控制论的基本内容。,控制论,地震反演,描述受控系统的常微分方程组,描述波传播过程的正演方法,评价系统质量优劣的指标泛函,评价可接受标准的目标函数,求目标函数最小的物性参数,求指标泛函最小的最佳轨迹,控制论又称为最优控制理论。是研究如何能达到最优的科学。地震反演问题的求解也往往是希望达到最优解。故地震反演方法大量借鉴控制论中的方法。比较一下二者的基本特点更容易看出这一问题。,梯度法计算流程图,给定一个初始控制点,计算指标函数梯度值,正向积分常微分方程组计算指标函数值,结 束,符合要求,解决最优控制问题的一系列方法，如梯度法又称最速下降法、

9、共轭梯度法、牛顿法、变尺度法又称拟牛顿法、平行切线法等都在地震反演中都得到了广泛的使用。,据指标函数梯度值确定新点,控制论的发展也影响到地震反演方法的发展 由经典控制理论到现代控制理论,应用上：由线性控制系统向非线性控制系统发展 由单变量控制系统向多变量控制系统发展,特点,方法上：不用传递函数或频率特性，而用状态变量、状态 方程来表述动态系统。,代表：随机控制与估计,四、现代信息处理技术改进地震资料处理方法,1、滤波、反滤波技术,二次世界大战中，由于雷达的发明和防空炮火控制任务的要求，大量物理学家和数学家参与到信息处理技术的研究中来，出现了许多重大的科学成果。数学家维纳所提出的滤波理论是其中之

10、一。维纳滤波，或称最佳滤波、最小平方滤波就是从获得的信号与干扰中尽可能地滤除干扰，分离出所期望的信息的一种滤波方法。其基础是用统计学方法来描述和研究作为信息流的时间序列。,维纳滤波需要将用到的全部数据都储存起来，且每一时刻均要对它们进行计算才能得到输出，难以实现实时处理；它假设时间序列是平稳随机过程，只能是线性滤波，与实际有一定差距。二十世纪五十年代中，空间技术的飞速发展，对滤波方法提出了更高要求。为此，人们将滤波问题以微分方程表示，提出了一系列新算法。卡尔曼和布西于1960年和1961年成功地提出了一种递推滤波算法。这就是卡尔曼滤波理论，或称为卡尔曼滤波。卡尔曼滤波不要求保留过去值，只需使用

11、新数据和前一时刻的输出，即可得到输出；而且它突破了平稳随机过程的限制，是一种非线性滤波技术。,维纳滤波和卡尔曼滤波在地震数据处理中都得到了广泛的应用。地震资料的滤波处理和反滤波处理直接应用了维纳滤波和卡尔曼滤波方法，如最小平方滤波、递归滤波、最小平方反滤波、预测反滤波等。地震反演理论和方法也大量利用了维纳滤波和卡尔曼滤波的思想。当然，目前在地 震方法中最为流行的还是维纳滤波的思想，即最小平方误差的思想。但在地震数据处理中应用卡尔曼滤波的思想是一个有意义的发展方向。,2、模式识别、人工智能技术,模式识别是人工智能中的一个重要内容。是根据对某一事物的某些观测，对事物的某种性质进行判别的科学。通常将

12、模式识别问题抽象为分类问题，即根据得到的观测信息将事物分到几类中的一类。这种类别划分能反映所关心的事物性质。,解决 模式识别问题的方法很多。使用最多的传统方法是统计模式识别方法。其基本思想是根据对样本数据的统计分析来完成分类工作。,统计模式识别方法的基本步骤至少有三：,a、特征提取与处理。根据对事物的观测得到最能反映事物分类特征的信息。,b、分类器设计。依据某种准则函数设计和求取反映各个类别的判别函数的过程。,c、识别和分类决策。利用设计好的分类器对未知类别的样本进行分类的过程。,采用不同的准则函数即产生不同的模式识别方法。如最小错误率或最小风险准则的贝叶斯分类，Fisher准则的线性分类等。

13、,在分类器设计中，如果所利用的样本集是给定的、已知正确分类情况的样本，则分类器设计过程称为训练或学习，这种有已知样本训练的模式识别称为有监督（有导师）模式识别。相反，如果无法利用已知样本进行训练，则必须设法根据待分类样本集本身来设计分类器，可称作自学习，这种模式识别称作无监督（无导师）模式识别。,无论是有监督（有导师）模式识别，还是无监督（无导师）模式识别。在地震资料的处理和解释中都得到了广泛应用。,传统人工智能或模式识别以符号逻辑、法则、规则等为基础，可以方便地解决逻辑思维问题，但对人类智能中的形象思维问题则无能为力。自然界中的大量问题是形象思维问题，即“知其然不知其所以然”的问题。二十世纪

14、八十年代迅速发展起来的人工神经网络可以方便地解决这类问题，成为现代人工智能的重要组成部分。,经过适当学习的人工神经网络可以实现非常复杂的非线性映射关系，特别适合模式识别。与统计模式识别一样，人工神经网络模式识别也分为有监督和无监督学习二种类型。,统计模式识别和人工神经网络模式识别在地震方法中得到了广泛的应用，如同相轴的自动追踪、专家系统的建立等。,传统模式识别的问题,传统模式识别是以符号逻辑、法则、规则为基础的，故在学习之前首先要建立正确的法则、规则等。如建立油气藏预测专家系统时，需要专家将为什么是、为什么不是油气藏的原因讲清楚。实践中这往往是不可能的。人工神经网络可以反映非常复杂的非线性关系

15、，但无需将这种关系直接给出。如建立油气藏预测专家系统时只需专家说是或不是即可。而且，过于严格地遵守“规则”会得到错误的结论。,3、信号重构技术,信号重构技术是近年来发展十分迅速的一种信号处理技术。它主要研究如何从观测得到的部分数据重构出完整的信号。其基本问题可分为三种形式：,a、已知信号的振幅谱重构其相位谱的问题。,b、已知信号的相位谱重构其振幅谱的问题。,c、已知信号的部分谱信息和部分时域信息恢复其整个信号的问题。,利用测井资料的高频信息和地震剖面上的中低频信息重构高分辨率地震剖面就是这一技术在地震数据处理中的应用。,1、现代热力学、统计力学,五、物理学的最新进展对地球物理方法的影响,十九世

16、纪下半叶，统计物理学作为一门新兴的分支学科进入了物理学。玻尔兹曼著名的等概率原理和玻尔兹曼方程为统计物理学的创立奠定了基础。玻尔兹曼、麦克斯韦等人将概率语言引入被决定性理论统治的物理学，是物理发展史上的一场革命。整个二十世纪，量子力学、相对论和统计物理学的建立和发展代表了物理学的三个最主要前沿。二十世纪下半叶，非线性科学的蓬勃发展是统计物理学大大开拓了领域，得到了强劲的发展动力。,统计物理学与热力学都是研究由大量微观粒子组成系统的宏观性质的科学。与热力学从单纯宏观观点出发的研究方法不同，统计物理学由微观粒子的属性，如自旋、质量、相互作用的位能等出发，得到系统平衡时的几率分布，再应用统计平均的方

17、法求得系统的宏观性质。即统计物理学把物质的微观结构与其宏观性质联系起来了，是从微观层次更深入地揭示物质宏观特性物理本质的科学。,利用统计物理学的基本思想，在地震正、反演中发展了不少相关的先进方法，如模拟退火非线性反演方法，细胞自动机、格子气自动机等正演模拟方法等。,2、量子力学,如前所述，二十世纪，量子力学、相对论和统计物理学的建立和发展代表了物理学的三个最主要前沿。量子力学的出现也是物理发展史上的一场革命。它是研究微观粒子运动的一门科学，是深入了解物质结构及其特性的基础。近代物理学的许多分支，其基本理论几乎都依赖于量子力学原理。,量子力学的实验基础是物质的波粒二象性。人们首先发现了光的波粒二

18、象性（干涉现象证明光有波动性而光电效应说明光有粒子性），随后又发现电子、原子、分子等所有的微观粒子都具有波粒二象性。,如，Born近似本是Born1926年为解决原子物理学中散射问题提出的一种线性近似，现已广泛应用于地震反演中。,又如，地震反演中使用的声波散射反演方程：,从波动理论而言，光是一种电磁波。地震方法利用的地震波虽与电磁波不同，但存在很多相似之处。显然，地震探测中利用量子力学的思想是顺理成章的。,就是量子力学中广泛应用的薛定谔类型方程。量子力学中发展的求解薛定谔方程的所有方法均可在此使用。,3、混沌理论,混沌理论是二十世纪末物理学的伟大发现。物理系统出现了第三态：混沌态。自然界中一些

19、典型的非线性现象，如相变、湍流、间歇振动和分叉等，在混沌理论中都有详细的说明和表征这类问题的方程。混沌理论是研究非线性系统演化的重要理论。,混沌理论的建立和发展促进了地震方法的发展。地震正演利用混沌演化模拟自然界中的地震波传播的非线性现象，而一种称为“混沌反演”的反演方法可以使地震反演达到最佳反演的效果。,1、分形分维,分形的概念是美国科学家B.Mandelbort于1967年在一篇地质文献中首次提出来的。但作为一个数学新分支的分形（或分维）几何学出现的起点却公认为是1975年。分形几何学突破了经典欧氏几何学的局限，能以更高的准确度和精确度来描述自然界中各种复杂的几何形态。,六、数学的最新发展

20、对地球物理方法的影响,目前，分形分维的发展已不仅仅局限于描述复杂的几何形态，自然界中许多体系、现象、过程都具有复杂的非线性性。分形分维成为描述这些复杂非线性问题的有力工具。,在非线性世界里，随机性和复杂性是其主要特征。即使一个最简单的非线性系统，要预见其发展过程中的每步细节是非常困难的，因为其动力学性质不一定简单。分形的意义在于它的自相似性和标度不变性，能描述自然界中的真实情况。因此，用分形来研究非线性动力学是分形发展的一个主要方向。由此而来分形与混沌理论建立了密切关系。,由混沌理论在地震中的应用不难发现分形分维在地震中的应用，而且范围更广泛。目前，除分形模拟（如油藏模拟、地震活动过程的模拟等

21、）外，用分形进行裂缝预测、储层预测、地震数据压缩、插值、滤波等方面都有所研究，并取得了一定的成绩。我们最近还发展了以分形为基础的反演方法。,2、小波变换。,小波变换虽然是数学中的一个新的分支，但这一概念的提出却是一个地球物理学家。1982年法国地球物理学家 J.Morlet首先提出了小波概念并将它用于信号分析中对信号进行分解。他找到了具有很好性质的一种Morlet小波。随后，理论物理学家Grossman对Morlet小波进行了理论研究。1986年Y.Meyer 建立了小波理论的主要框架，提出了小波正交基存在的证明，为小波理论的建立作出了最重要的贡献。1987年Mallat巧妙地将多尺度分析的思

22、想引入到信号按小波变换进行的分解和重构中来，从而初步建立了小波分析的系统理论。,小波变换是富里叶变换的进一步发展，是由地球物理学家提出来的，具有良好的局部时频分析能力。富里叶变换是信号处理中非常重要的工具，也是地震资料数字处理的重要工具。可以预见，小波变换必将在信号处理和地震资料数字处理中发挥重要作用。,虽然地球物理学家Morlt1982年提出了小波的概念，而且在1986年就应用于地震资料数字处理中。但小波变换在地震探测中的实际应用还是近十年之事。现在它已得到了广泛应用，主要用于地震资料的局部时频分析、地震数据的压缩或插值、相干噪声的去噪滤波、Q值补偿提高分辨率等。也可以提供时频图进行储层解释，进行波场延拓等。,上述介绍仅仅包括了极少一部分内容。地震方法从其他许多学科的发展中吸收了营养，促进了自身的发展。可以说，只要其他学科出现了最新的理论、方法或技术，很快就会引入到地震探测中来。也只有这样，地震方法、地震探测技术才具有生命力，才有广阔的发展前途。,上述介绍的内容所属的学科分类是不完整和不完全精确的。目前学科相互渗透的现象很多。同一内容可能在不同学科中都有表述。例如，小波变换既可以说是信号处理技术的发展，也可以说是数学理论的发展；卡尔曼滤波既是控制论中的成就，也是信号处理中的成绩。,Thank you!,