地震勘探高分辨率資料處理的挑戰與對策

曹思遠，孫耀光，陳思遠

(中國石油大學(北京) 地球物理學院，北京 102249)

高分辨率數據是地震處理的重要目標，影響后續的地震解釋和儲層勘探。長久以來，以四分之一地震子波波長為分水嶺，它被粗分成二個方面。凡是以拓寬頻帶、壓縮地震子波長度的方法均稱為高分辨率處理方法。凡是超越四分之一波長的薄儲層、小斷層分析方法一般都稱為反演方法。通過這2 個方面的處理，使得地震資料的分辨率在整個波長范圍內均有了對應的解決方案。此外，還衍生出了很多屬性分析算法，大大提高了儲層分辨率和斷層分辨的精度。

從勘探早期到現在，提高地震資料分辨率的常見思路是，拓寬頻帶、壓縮子波，即減小地震子波的長度。其實現過程包括時間域、頻率域和時頻域同時處理3 個方面。根據數據的不同特征，特別是信噪比方面的差別，又分成了疊前與疊后資料的處理。

反褶積算法通過壓縮地震子波主瓣寬度達到提高分辨率的目的，側重于時間域的處理。按照所使用的數據類型不同分為疊前反褶積和疊后反褶積兩類；疊前反褶積作用于疊前地震數據，數據量大，信噪比低，需具備良好的抗噪性；常用的算法包括：基于維納濾波的最小平方反褶積[1]、脈沖反褶積[2]、致力于壓制多次波的預測反褶積[3]以及同態反褶積[4]等，這些算法均可以通過增加局部傾角約束或者橫向連續性約束，獲得相應的多道算法[5]，使得分辨率改善的同時還有較高的信噪比。疊后反褶積作用于疊加剖面，數據規模較小，其中以1979 年H.L.Taylor 等[6]提出基于L1范數的稀疏脈沖反褶積算法最受歡迎，此方法通過增強稀疏約束能力獲得反射系數的更準確估計，再通過褶積主頻稍高的地震子波獲得高分辨率地震數據。對反射系數為稀疏分布的不同約束，人們又提出了不同的約束方法，如Lp范數[7]；由于L2范數的假設服從高斯分布，而L1范數的假設又服從拉普拉斯分布，兼顧這兩者提出了柯西范數[8]；與疊前反褶積算法類似，橫向連續性的約束大大提高反褶積的質量[9]。此外，部分學者利用變換域閾值去噪作為反褶積正則化項，確保信噪比的同時實現了地震資料的分辨率的提高[10-11]。

譜白化方法全稱為地震頻譜白化處理，主要思路為均衡頻率域內高低頻能量。它無需反射系數的稀疏假設，通過拓寬振幅譜、提高主頻改善分辨率[12]。借助于傅里葉變換獲得地震數據振幅譜，通過算子均衡各個頻率組分的能量，使之成為“白噪聲”。它在全部數據上應用同一個算子，不具備時空變化特征，因此，譜白化處理又被歸到了時頻域，即對地震道進行時頻多尺度分解，均衡每個尺度的能量后進行重建。時頻分析方法包括：Gabor 變換[13]、小波變換[14]、S 變換[15]等，同時基于自適應分解的經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition，EMD) 算法和變分模態分解算法(Variational Mode Decomposition，VMD) 也被應用于高分辨率處理[16-17]。

反Q 濾波是基于譜比法、質心頻移法等估計地下各層位的品質因子，進行深層高頻衰減補償，由N.D.Hargreaves 等[18]在1991 年首次提出。算法要求利用地下Q 場分布，構造衰減矩陣。它是一種非穩態地震資料的處理手段?；谠撍枷耄琙hang Changjun等[19](2007)利用最小二乘反演，提高了反Q 濾波的穩定性；Wang Shoudong 等[20](2014)利用稀疏L1范數作為約束，通過壓縮感知理論完成吸收衰減補償；Jiang Y.等[21](2018)實現了準確的Q 值計算，進行高頻恢復和相位校正；Xue Yajuan 等[22](2019)將同步擠壓變換代替傳統Gabor 變換和S 變換等，在時頻域實現穩定的衰減補償。需要說明的是，反Q 濾波自出現以來普遍應用于VSP(Vertical Seismic Profile，VSP)數據和疊后地震數據中。Liu Guochang 等[23](2020) 對疊前Q 值估計以及反Q 濾波開展相關研究，證明了地震道集在時間和空間方向均存在衰減，這是地震道集在橫向上，主頻和頻帶寬度存在差異的主要原因。

由于人工智能算法的發展，深度學習逐漸被應用到地震資料處理與解釋中，它在同一地區具有高度的泛用性、魯棒性。常用的神經網絡有卷積神經網絡和循環神經網絡，是一種提取圖像特征的有效方法。循環神經網絡借助循環核從時間維度提取信息，實現預測等操作。U-Net 網絡結合了2 種神經網絡的特性[24]，被用來進行醫學圖像分割；孫永壯等[25](2021)將目標區塊的構造作為訓練集，得到的高分辨率結果能清晰指示地下構造；Chen D.等[26](2020)利用對抗網絡(Generative Adversarial Networks，GAN)輸入地震數據，輸出高分辨率的反射系數；同年，D.Pereg 等[27]考慮低信噪比的地震數據，利用遞歸神經網絡(Recursive Neural Network，RNN)實現復雜構造的地震數據反褶積處理；Chai Xintao 等[28](2021)利用深度學習提高了傳統稀疏脈沖反褶積的橫向連續性；S.Phan 等[29](2021)基于自編碼神經網絡實現非穩態地震數據的反褶積處理；同年，Gao Zhaoqi 等[30]打破了傳統卷積模型的桎梏，利用深度學習計算傳統褶積理論和真實地震記錄的誤差項，獲得能準確指示地下復雜構造的廣義卷積模型，提高了地層分辨率。深度學習的關鍵在于訓練數據和標簽數據的制作和選擇，需要大量已知數據作為訓練集。最理想的訓練數據為大量井數據，當測井數據不足時，可使用數據集擴充的方式進行數據增廣。而無井地區的訓練數據通?；诔Ｒ幩惴?，預先通過反褶積、頻譜白化等算法的處理結果作為訓練集樣本。

隨著實際生產對薄層精度需求進一步提高，國內外學者提出許多新的理論方法用于薄層識別，并且成功應用于實際生產中。早在1973 年，M.B.Widess 等[31]客觀評價了薄層反射系數振幅與地層厚度的關系，將1/4 波長以下的地層視為薄層。1994 年李慶忠[32]研究薄層的傅里葉譜，并解釋了多種影響地震響應的因素。2001 年汪恩華等[33]研究薄層反射系數譜與入射角、入射條件下的關系，并推導得到不同頻率下反射系數譜之間的公式。2003 年J.P.Castagna 等[34]基于奇偶分解理論，提出了譜反演原理，突破了傳統地震分辨率極限，使地層分辨達到1/8 波長至1/16 波長。2003 年高靜懷等[35]應用廣義S 變換來識別復雜薄層，并應用于多種薄層模型和實際資料，效果整體較好。2008 年C.I.Puryear 等[36]基于楔形體模型來研究地層反射奇偶分解的頻譜特征，發現薄層反射系數的奇偶頻譜與地層厚度呈現周期性變化關系，在頻率域開展反射系數反演更易于恢復調諧厚度以內的薄層。2018 年張繁昌等[37]對稀疏反射系數頻率域正余弦分量協同反演方法開展研究。

拓寬頻帶、壓縮子波，可以達到提高分辨率的目的。但實際生產中，常常會碰到這樣的情況，即頻帶展寬了，子波沒有被壓縮。出現這種情況的主要原因是在信號處理時，時間窗口過大，導致頻率能量的集中度不夠。為此，選擇了較小的高斯窗或其他的時間窗進行處理，使小窗口里不同頻率成分的能量實現譜展寬；同時，又根據反射系數的頻譜特性，對展寬后的頻譜形態進行約束，盡可能把子波的長度壓縮。事實表明，用這樣的方法得到的高分辨率剖面，頻帶最寬、子波的長度最短。這一過程看上去盡善盡美，實現了頻帶拓寬、子波長度變短的理想。但在實際資料處理時，這種剖面的局限就出現了，就是井震標定的相關系數很小。經過空間上的成像效果分析，發現要想讓這樣一個高分辨率地震剖面得到更廣泛的應用，現在的處理過程還很不完善，還需要解決好高分辨率處理中的四大矛盾，即信噪比與分辨率、低頻信息與常規分析技術、高分辨率與高保真、衰減理論與實際資料之間的矛盾?；诖耍疚奶岢隽薍HT 點譜白化技術和薄儲層精細刻畫方法，突破四分之一波長分辨率的極限，以期實現高保真高分辨率處理。

1 高分辨率處理面臨的挑戰

1.1 高信噪比與高分辨率

信噪比與分辨率是一對矛盾，這是由于地震資料中頻譜兩端對應的地震資料信噪比較低。如何判斷信噪比低是從哪個頻率開始和這個頻率成分是否能用，還是問題。在地震資料處理中，分頻技術可以很好地分析信號和噪聲隨著頻率和時間的特征差異。圖1 是某油田地震資料的分頻剖面，以4.5 Hz 分頻剖面為例(圖1a)，該剖面中心頻率較低，但是整體存在著較高的信噪比，同相軸橫向連續性較好。而由圖1b 可以看出，該分頻剖面的主頻較高，達到了60.57 Hz，但剖面的信噪比降低，尤其是1 100 ms 以下幾乎沒有連續的同相軸，可用信息較少；而1 100 ms 以上的同相軸連續性較好，地震有效信息較多。因此，信噪比分析不僅要看哪個頻段，更要看目的層在這個頻段的具體位置。

圖1 東部油田一地震資料2 個不同尺度的信息Fig.1 Two different scales of seismic information in the eastern oilfield

1.2 低頻信息與常規分析技術

現在的寬頻勘探，主要是指頻帶向低頻方向拓展。首先，傅里葉變換中的窗口問題是首要難題，因為是低頻信息，也就是10 Hz 以下，窗口本身加上鑲邊的長度，確定了窗口不能太大。但窗口太小了，吉普斯現象又很明顯，引起的誤差就比較大。因此，低頻信息的多尺度分解就成了問題的關鍵。目前利用小波變換，尋找合適的小波函數，可以解決這一問題。

圖1a 中低頻尺度的相關參數為主頻4.5 Hz，頻寬0.35 Hz，這說明現在的低頻高精度分析是可以實現的。由圖2 可知，其不同尺度對應的主頻值相差很小，頻寬不到0.02 Hz，但它們對應的分頻結果特征相差不少；尺度0.79～4.51 Hz 的信息很好地給出了地震波初至的信息，最左邊的原始數據中是不易看清的。這也說明，低頻信息相當精細，在處理中要盡可能地給予保護。由于提高低頻能量需要研究低頻信號的傳播規律和傳播特征，而目前國內外地震資料處理的很多系統還不能提供這方面的相關技術，這就導致了寬頻處理中低頻信息與常規分析技術之間的矛盾。

圖2 超低頻分解時不同尺度間的主頻分頻結果特征Fig.2 In super-low frequency decomposition,the characteristic difference in dominant frequency between different scales.

1.3 高分辨率與高保真

地震資料的“高分辨率”與“高保真”之間是存在矛盾的。圖3 顯示是東部某油田“十二五”(圖3b)和 “十三五”(圖3a)攻關后的結果。從分辨率上看，圖3b“十二五”的結果似乎要更好些，同相軸稍多，連續性也相當不錯，同相軸分得也比較開，它們之間的距離比圖3a 的要大一些。

在這一段地震剖面上，有8 口井，因此，處理結果完全可以由井資料來驗證。圖3b 右側第二口井處，油田技術人員標定為井震矛盾。對比圖3a 的結果，發現這2 個結果中對應位置的同相軸(較粗)走向是不同的。圖3a 顯示的同相軸是往右側傾鈄，因為從這個方向上看到的井資料(伽馬曲線)，它們之間是相互匹配的。如果按圖3b 同相軸走向，研判對應的井信息，它們之間是不相關的。

圖3 東部一油田高分辨率和高保真結果之間的差異Fig.3 Difference between high-resolution and high-fidelity results in eastern oilfield

分析縱向分辨率可以發現圖3b 的資料要高些。同相軸要更細一些，間隔也要大一些。視覺效果上來看，圖3b 的資料分辨率與信噪比更高。但是，加上所在位置的井信息后發現，圖3b 資料的橫向分辨率比較低。圖中所示部分的區域河流相發育，砂壩之間為非連續狀態。而圖3b 中，河道砂的同相軸連了起來，已經分不清它們的特征、也判別不了砂體的具體位置。從這個角度來說，圖3a 結果與井上的結果對得更準、橫向分辨率更高。此外從左往右的第三、第四口井上的河道砂也證明，圖3a 的資料保真度更高，實鉆結果表明這部分的河道砂更窄，遠沒有圖3b 資料顯示的那么寬。

那么為什么會出現“高分辨”不能“高保真”的情況呢？由圖4 可知，窗口越小，分辨率越高，這是因為窗口中的頻譜能量均衡后，窗口中的低頻能量受到改變、從而對應的低頻信號的形態也起了變化。實際上，低頻信號在窗口中的形態是由低頻信號在整個地震道中的形態決定的，它在這個窗口中的能量可能就是小的，如果非要把這部分能量進行加強，就改變了它在整個地震道中的相對能量的占比。窗口中的這個形態變化破壞了它的整個走勢，導致了橫向分辨率的降低。此外，實際中的窗口函數也通常不是圖4 左邊所顯的門型窗口，更多是右邊的高斯型窗口。這種小的高斯窗也改變了低頻在整個地震道中的走勢。在地震資料處理中，低頻能量的重要性，與它在反演中扮演的角色相當，確定了整個地震剖面的大背景，這可從寬頻處理的剖面中看到。這里要特別說明，如果在小時窗進行去噪等相關處理，則不會出現低頻被扭曲的情況，因為小時窗的分解和重建，在數學上是有保障的。

圖4 地震數據加時間窗Fig.4 Diagram of seismic data adding time windows

1.4 衰減理論與實際資料之間的矛盾

當地震波在地下介質中傳播時，波前面隨著傳播距離的增加不斷地擴張，而地震波激發產生的總能量是一定的，波前面上單位面積的能量密度不斷減小，振幅隨著傳播距離增大逐漸減弱，這種現象稱為波前擴散。此外，欠壓實的近地表地層對地震波具有強烈的吸收衰減效應，改變了有效信號的反射能量。不同于幾何擴散補償和地表一致性振幅補償，近地表吸收除了與傳播路徑有關之外，還與地震波的頻率有關，頻率越高，吸收衰減越嚴重，因此，近地表吸收補償除了對反射振幅的能量進行恢復之外，還能消除地層吸收對地震資料分辨率的影響。地震波的衰減理論表明，近地表的地震波振幅一般比較強。在地震資料處理這個環節上，如果做了幾何擴散補償、地表一致性振幅補償和近地表吸收補償3 種補償后，地震波的振幅會出現淺層能量與深層能量相近。如果處理不好，會出現淺層能量略強于深層、或深層能量略強于淺層的特殊情況，這時候還需要適當調整。

在對實際資料的深入分析過程中，發現在低頻時，深層能量大于淺層。深、淺層的這種能量關系還是尺度的函數，也就是不同尺度的分頻剖面，深層能量與淺層能量的比是不同的。圖5 是某西部油田地震剖面14 個尺度的分頻結果。分成3 個部分：低頻4 個尺度，中頻3 個尺度，高頻7 個尺度。從低頻的4 個尺度看，深層的能量明顯高于淺層，但隨著分頻剖面頻率的增加，淺層能量不斷變大。所以，由圖5 可知，傳統的地震波吸收衰減理論并不能概述這種狀況，地震振幅不是一概而論的淺層能量強、深層能量弱，而是高低頻不同頻率的振幅呈現出了不同的相對關系。對于低頻，深層能量高于淺層；對于高頻，則淺層能量強于深層。

圖5 某地震剖面的14 個尺度的分頻結果(從左往右，頻率由低到高)Fig.5 14-scale frequency division results (from left to right,with frequencies ranging from low to high)

綜上所述，要處理好地震資料，實現真正的高保真高分辨率處理，必須尋找能同時解決這四大矛盾的方法，否則地震反演、屬性提取、儲層分離只能是一句空話。最終只能是鉆井成功率低，生產成本大。

2 高保真高分辨率處理方法?HHT 點譜白化技術

HHT 點譜白化技術具體原理如圖6 所示：(1)將地震道進行高精度的時頻分析；(2)對不同頻段的地震記錄進行高信噪比處理；(3)求取時間域上的每一點的頻譜；(4)將每一點的頻譜進行展寬。這四步不僅提高地震資料的縱向分辨率還能提高橫向分辨率。

圖6 HHT 點譜白化方法原理Fig.6 Priniciple of HHT point spectrum whitening method

傳統的EMD 算法具有非線性特征，利用改進的EMD 方法，可降低它的非線性屬性，再將地震信號進行多尺度分解。依據不同尺度的信號特征，統計它們的吸收衰減規律，補償后進行高精度重建。由此得到的結果，很好地解決了上面所述的四大矛盾，最終得到地震剖面，不僅縱向分辨率得到大的提高而且橫向分辨率也有大的改善，使得原先看不見的小斷層變得清晰。因此，本方法特別適合斷層發育的地區。如果從地震子波的角度來看，處理后的地震子波，無論子波旁瓣之間的距離，還是它的絕對值，和處理前相比均有大的壓縮。

圖7a 是某東部油田地震數據A 的點譜白化處理前后結果。這個資料的處理難點是：原資料儲層處地震資料能量強，頻率低，特征非常鮮明。傳統的高分辨方法處理后通常不是高保幅。對比處理前的地震剖面，950～1 100 ms 的地方頻率低，能量強，但在處理后這部分的能量有了些變化。和井資料比起來，這部分也確實不是儲層，也就是說，這部分的低頻是上邊儲層強低頻的旁瓣，而處理后能量依然強的地方恰恰是儲層所在。至于縱向分辨率的提高，可比較剖面的中間部分。此外處理后的剖面與井上信息具有相當好的匹配性。

圖7 實際數據高分辨率測試Fig.7 High-resolution testing of real data

圖7b 是某西部油田地震數據的HHT 點譜白化處理前后的結果，小斷層比較發育。由于開發需求，在450～500 ms(相對位置)之間設計水平井。在實鉆過程中，經常發現對應同相軸很連續的地方鉆到斷層。大大影響了生產的進程。在處理后的結果中，450～650 ms 橢圓所示的強能量，是水平井實鉆的目的層位。處理后的結果顯示了幾處的斷點，經計算的斷距與鉆探揭露斷距非常接近，取得了比較好的效果。圖中650～900 ms橢圓所示的同相軸，處理的結果表明，原始數據體中很連續的地方，實際上有很多斷距很小的斷層。

3 薄儲層、河道、巷道的精細刻畫

地震油氣勘探過程中，河道是重要的地質體之一。同樣，在煤田、煤成氣儲層的勘探中，巷道、河道砂也是目標之一。由于河道交錯疊置、地層巖性橫向變化快，更由于河道相對薄、地震主頻不高等因素，識別與刻畫存在相當的困難。早期勘探中，能夠分辨河道的影子，資料品質就很高了，而河道之間的關系的辨識根本不可能。

使用地震數據研究地質沉積模式、預測薄層幾何形狀是近代地震解釋的關鍵和熱點。復雜的沉積環境及橫向薄河道砂體識別儲層的非均質描述也是地震處理與解釋的關鍵問題。在煤田地質勘探中，廢棄巷道、采空區的探測也是生產中要迫切解決的問題。在煤田三維地震資料中，剖面主頻比油氣勘探的高，也很少能看到廢棄巷道或采空區的解釋結果。

圖8 引自文獻[38] 的六層地質模型數據，圖8a為阻抗模型，圖8b 為相應的單砂體切片，河道A 和B的厚度為4 ms，夾層厚度為3 ms，河道C、D、E 和F的厚度為3 ms，夾層為3 ms，6 層河道下方存在2 層厚泥巖層。使用30 Hz 主頻的雷克子波與阻抗模型合成地震記錄，單剖面合成結果如圖8c 所示，基于該數據進行層位拾取。因此，針對該薄層砂體，可以通過切片之間的振幅關系進行河道刻畫，并基于分頻數據體計算相應的河道信息。

圖8 河道模型阻抗和形態Fig.8 Impedance and form of channel sand body model

(1)選擇砂體上的獨立點，利用層位切片上砂體之間的振幅關系描繪細河道砂體。

(2)實現高精度分頻分析，以獲得具有不同主頻的地震數據體，并引入具有厚度計算潛力的過零時間振幅切片[5]。

(3)采用多個分頻數據體計算，用更精確的層位估計獲得更穩定的結果。高精度分頻后數據震蕩多，多組零點和它的多組震蕩將使得計算結果更加準確。

基于上述理論，對數據層位切片進行處理，處理結果如圖9 所示。根據圖9a 的層位切片，得到相應的單砂體切片結果(圖9b)，此結果與圖8b 圖形結果是一樣。特別是它們的相對位置關系完全一致。

圖9 河道刻畫結果Fig.9 Channel sand body depiction results

圖9 中對應的層位還有一個特點。即，這些層位有些是連通的，有些是不連通的。有些在空間上很窄，變化也很劇烈。盡管得到的等時切片很復雜(圖9a)，但分離后清晰可辨。圖10 展示的是分頻前后計算零點厚度及真實砂體厚度的差異，高精度分頻后數據震蕩多，多組零點使得計算結果更加準確；多組震蕩也使得較薄的層位也可參與厚度計算。根據過零點時間信息，可得到儲層的中心位置，并通過楔狀體計算砂體實際厚度，在此基礎上可得到相應的夾層厚度。在圖10中，綠色的虛線是一對，紅色虛線是一對，它們分別指示了層位1 和層位2 的零線，即在這個時間點上，層位1 對應的值為0，切片上只能看到層位2。分頻后，從圖10 的右邊可以看到，對應的綠虛線對數變多了，對應的紅虛線對數也變多了，對應極值點的加權疊加，使得對應層位的能量得到加強，而不在這時間點的層位得到了消弱。因此分頻后的整體計算可使誤差更小。表1 是理論值與實際計算結果之間的誤差。儲層厚度為3 ms 和4 ms,均小于30 Hz 雷克子波的四分之一長度，處理后儲層的中心位置的最大相對誤差為0.43%，而儲層厚度的最大相對誤差為0.175%。

圖10 分頻前后零點差異Fig.10 Zero-crossing times difference before and after frequency division

表1 模型信息計算結果Table 1 Calculation results of model information

圖11 所示的是東部一油田深度約1 800 m 的河道。圖11a 所示30 ms 內的6 個切片，從這些切片上可以看到，圖中的河道基本上是同期的，不同的時間段，顏色相同；從上到下，這些河道的極性同時從紅色變為藍色。圖11b 為分離結果。從圖11b1 中可以看到，橫跨幾條河道的河道3 消失了。在圖11b2 的箭頭處發現，處理后的結果內部細節更加豐富，提出的精細刻畫使得河道分布更加清晰。在圖11b3 中，箭頭所指的河道5 也消失了，從中可以看出河道上下是不同期的。河道的厚度薄，通過河道可挖掘地震資料橫向信息，確定地震等時信息，提高了河道刻畫的精度，而這些傳統的方法是難以做到的。由實例可知，儲層分離算法是可以實現河道的精細刻畫。

圖11 實際數據河道刻畫結果Fig.11 Channel sand body depiction in field data

4 地震資料高分辨處理技術對策

隨著人工智能的發展，各個學科的新成果不斷涌現，特別是數學、信號分析與處理等學科研究成果的引入，使得地震資料的信噪比得到進一步的提高。通過數學變換將地震記錄轉換到不同域，將規則噪聲轉化成隨機噪聲，使信號特征更加明顯，噪聲的壓制更加充分。這部分研究涉及的學科多、綜合性強、范圍廣，去噪的效果好。

(1) 地震記錄的低頻分析技術，只需要尋找合適的時頻分析方法，在充分理解其數學原理的基礎上就可編程實現。目前很多算法，包括有些商業化算法，還處在只是能實現信號的多尺度分解，但不能提供相關主頻和頻寬信息的階段。

(2) 高分辨率和高保真的研究難度比較大，研究人員目前能提供的方法還比較少，Q 值的高精度提取及相關補償方法，能看到一些效果，但由于Q 值本身的求取過程還存在很多局限，用這樣一個值實現高保真，無疑是不客觀的。目前，提高采集過程中低頻信息的信噪比、提高計算過程中低頻信息的完整性是一個相對可取的方法。

(3) 深部低頻信息不僅沒被吸收反而有不斷增強的異常現象，理想的做法是在預處理的早期，對單炮進行地層吸收和幾何擴散補償時應分別計算不同尺度信號的變化規律，再分尺度進行補償。但這樣做，目前的計算資源不許可，工作量巨大。在疊后資料上進行分頻補償，但也不失為一種高效快速的方法。

(4) 點譜白化方法是針對地震資料處理中的四大矛盾提出的，還不是很完善，但屬于當下可用的過渡性方法。隨著計算能力的提高、人工智能技術的深度融合，同時解決這四大矛盾的地震資料高分辨率高信噪比高保真處理流程必將越來越完善。

5 結論

a.傳統的地震資料分辨率分析，是以四分之一波長為極限準則。所有的高分辨率處理方法研究也是以壓縮地震子波為主要目標。對于小于四分之一波長的地質目標，通常采用反演方法來實現。但反演存在著多解性局限，反演的地質目標越薄，其精度就越小。

b.提出的點譜白化法實現了薄儲層、河道、巷道的精細刻畫。對于小于四分之一波長的模型數據，不僅能確定它的厚度還能確定它的位置；通過儲層屬性的優化，還可使空間不連續的目的層變得更為連續。c.地下河道的識別與分離開啟了一個新篇章，地下儲層的地震精細表征有了一個新方向，多學科的綜合發展與融合上了一個新臺階。這為薄小地質目標的高精度勘探指明了新的方向，為進一步開發和利用地震資料這座寶庫迎來了希望和光明。