技術(shù)特征：

1.一種高分辨率轉(zhuǎn)換波裂縫預(yù)測方法，所述方法包括：采集轉(zhuǎn)換波地震數(shù)據(jù)，進行預(yù)處理和疊前偏移后得到轉(zhuǎn)換波偏移剖面，在轉(zhuǎn)換波偏移剖面上取n道地震記錄x(x,t)，x＝1,2,…,n；

在偏移剖面上建立稀疏約束和波阻抗約束的多薄層目標(biāo)函數(shù)；

對多薄層目標(biāo)函數(shù)利用頻域映射與L1范數(shù)聯(lián)合優(yōu)化算法求取高精度反射系數(shù)；

構(gòu)建高頻子波同時保持該高頻子波具有確定的頻率寬度，用高頻子波與高精度反射系數(shù)得到高分辨率轉(zhuǎn)換波偏移剖面；

利用改進的第三代特征值相干體計算法，對高分辨率轉(zhuǎn)換波偏移剖面進行相干數(shù)據(jù)體切片提取，從而實現(xiàn)裂縫預(yù)測；

其中，

所述目標(biāo)函數(shù)為下式(1)：

$O(r_e,r_o)=\left|\right|\left[\begin{array}{c}{a}_e(b_e-A_e\×r_e)\\ a_o(b_o-A_o\×r_o)\end{array}\right]|{|}_2^2+\mathrm{\λ}||r_e+r_o|{|}_1+\∂\left|\right|\frac{{(Cr-{\mathrm{\ξ}}_p)}^T(Cr-{\mathrm{\ξ}}_p)}{2}|{|}_1,$

其中，r表示反射系數(shù)，a_e代表反射系數(shù)的偶分量比例，a_o代表反射系數(shù)的奇分量比例，r_e為反射系數(shù)的偶分量，r_o為反射系數(shù)的奇分量，A為變換矩陣，b為地震數(shù)據(jù)和子波相關(guān)矩陣，λ為稀疏因子，為阻抗因子，C為積分算子矩陣，ξ_p為縱波波阻抗矩陣。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高分辨率轉(zhuǎn)換波裂縫預(yù)測方法，其中，

$\left\{\begin{array}{c}{A}_e=\left[\begin{array}{cccc}\cos \left({\mathrm{\πT}}_1{f}_1\right)& \cos \left({\mathrm{\πT}}_2{f}_1\right)& ...& \cos \left({\mathrm{\πT}}_{N/2}{f}_1\right)\\ \cos \left({\mathrm{\πT}}_1{f}_2\right)& \cos \left({\mathrm{\πT}}_2{f}_2\right)& ...& \cos \left({\mathrm{\πT}}_{N/2}{f}_2\right)\\ ...& ...& ...& ...\\ \cos \left({\mathrm{\πT}}_1{f}_M\right)& \cos \left({\mathrm{\πT}}_2{f}_M\right)& ...& \cos \left({\mathrm{\πT}}_{N/2}{f}_M\right)\end{array}\right]\\ A_o=\left[\begin{array}{cccc}\sin \left({\mathrm{\πT}}_1{f}_1\right)& \sin \left({\mathrm{\πT}}_2{f}_1\right)& ...& \sin \left({\mathrm{\πT}}_{N/2}{f}_1\right)\\ \sin \left({\mathrm{\πT}}_1{f}_2\right)& \sin \left({\mathrm{\πT}}_2{f}_2\right)& ...& \sin \left({\mathrm{\πT}}_{N/2}{f}_2\right)\\ ...& ...& ...& ...\\ \sin \left({\mathrm{\πT}}_1{f}_M\right)& \sin \left({\mathrm{\πT}}_2{f}_M\right)& ...& \sin \left({\mathrm{\πT}}_{N/2}{f}_M\right)\end{array}\right]\end{array}\right.,$

$\left\{\begin{array}{c}{r}_e={\[r_e\left(t_1\right),r_e\left(t_2\right),\mathrm{.....},r_e\left(t_N\right)\]}^T\\ r_o={\[r_o\left(t_1\right),r_o\left(t_2\right),\mathrm{.....},r_o\left(t_N\right)\]}^T\end{array}\right.,$

$\left\{\begin{array}{c}{b}_e=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Re}\[\frac{S\left(t,f_1\right)}{W\left(t,f_1\right)}{e}^{-i2{\mathrm{\πf}}_1\mathrm{\Δ}t}\]\\ \mathrm{Re}\[\frac{S\left(t,f_2\right)}{W\left(t,f_2\right)}{e}^{-i2{\mathrm{\πf}}_2\mathrm{\Δ}t}\]\\ ...\\ \mathrm{Re}\[\frac{S\left(t,f_M\right)}{W\left(t,f_M\right)}{e}^{-i2{\mathrm{\πf}}_M\mathrm{\Δ}t}\]\end{array}\right]\\ b_o=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Im}\[\frac{S\left(t,f_1\right)}{W\left(t,f_1\right)}{e}^{-i2{\mathrm{\πf}}_1\mathrm{\Δ}t}\]\\ \mathrm{Im}\[\frac{S\left(t,f_2\right)}{W\left(t,f_2\right)}{e}^{-i2{\mathrm{\πf}}_2\mathrm{\Δ}t}\]\\ ...\\ \mathrm{Im}\[\frac{S\left(t,f_M\right)}{W\left(t,f_M\right)}{e}^{-i2{\mathrm{\πf}}_M\mathrm{\Δ}t}\]\end{array}\right]\end{array}\right.,$

其中，t為時間，t₁、t₂、……、t_N分別表示第1、2、……、N個時間，f為頻率，f₁、f₂、……、f_M分別表示第1、2、……、M個分析頻率范圍內(nèi)的頻率，T₁、T₂……、T_N/2分別表示1、2、……、N/2個時間厚度，Δt表示時移量，Re表示頻率域下反射系數(shù)R(f)的實部，Im表示頻率域下反射系數(shù)R(f)的虛部，S表示頻率域下地震記錄x(x,t)，W表示頻率域下地震子波；

其中，t₀表示初始時間，t_M-1表示結(jié)束時間；

C的離散形式表示為

3.如權(quán)利要求1所述的高分辨率轉(zhuǎn)換波裂縫預(yù)測方法，其中，所述求取高精度反射系數(shù)的步驟包括：

A、將多薄層目標(biāo)函數(shù)式(1)的求解問題轉(zhuǎn)化為式(2)：

其中，υ為極小權(quán)重值，G為復(fù)數(shù)集合；

B、引入變量q∈G^m，則式(2)等價于式(3)：

$\underset{x\∈G^n,r\∈G^m}{min}\left\{\frac{1}{2\mathrm{\υ}}\right|\left|q\right|{|}_2^2+\left|\right|x|{|}_1:Ax+q=b\};$

C、式(3)對應(yīng)的增廣拉格朗日子問題表示為式(4)：

其中，y^T表示乘子的共軛轉(zhuǎn)置運算，β為罰參數(shù)；

D、利用式(4)進行頻域映射與L1范數(shù)聯(lián)合優(yōu)化算法求取高精度反射系數(shù)。

4.如權(quán)利要求3所述的高分辨率轉(zhuǎn)換波裂縫預(yù)測方法，其中，所述步驟D包括步驟：

1)令k＝0對r^k，x^k，y^k賦初始值，并給定υ，β常數(shù)值，然后進行下面步驟2)至5)的算法運算，若滿足終止準則，則完成運算，否則，進行步驟2)；

2)令x＝x^k，y＝y(tǒng)^k，求解r的子問題得到是(5)：

$r^{k+1}=\frac{\mathrm{\υ}\mathrm{\β}}{1+\mathrm{\υ}\mathrm{\β}}(\frac{y^k}{\mathrm{\β}}-({\mathrm{Ax}}^k-b\left)\right);$

3)令r＝r^k+1，y＝y(tǒng)^k則關(guān)于x的極小化問題式(4)等價于式(6)：

$\underset{x\∈G^n}{min}\left|\right|x|{|}_1+\frac{\mathrm{\β}}{2}||Ax+r^{k+1}-b-\frac{y^k}{\mathrm{\β}}|{|}_2^2,$

那么可以通過式(7)近似求解來完成對式(6)的精確求解，式(7)為：

$\left\{\begin{array}{c}\underset{x\∈G^n}{\min }{\left|\right|X\left|\right|}_1+\mathrm{\β}({\left(g^k\right)}^T(x-x^k)+\frac{1}{2\mathrm{\τ}}{\left|\right|X-X^k\left|\right|}_2^2)\\ g^k\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{A}^t({\mathrm{Ax}}^k+r^{k+1}-b-\frac{y^k}{\mathrm{\β}})\end{array}\right.,$

其中，τ為大于零的鄰近參數(shù)，g^k為x＝x^k時二次項的梯度，那么式(7)通過式(8)求解得到x^k+1，式(8)為：

其中，о表示逐元素相乘，Shrink(,)表示一維收縮算子；

4)令x＝x^k+1，r＝r^k+1，求解y的子問題得到式(9)：

y^k+1＝y(tǒng)^k-γβ(Ax^k+1`+r^k+1-b)，

其中，γ為大于零的常數(shù)。

5)令k＝k+1，重復(fù)步驟1)～步驟4)進行迭代運算。