一种多波宽带多分量数据采集方法

一种多波宽带多分量数据采集方法

1多波多分量地震勘探中的前馈单环、负反馈问题随着新地震勘探方法的应用，以多波多分量为代表的新地震勘探方法提高了储层预测的精度，并对数据采集的质量提出了更高的要求。宽放数据采集逐渐成为地震勘探的发展趋势（姚耀，2005；陈祖斌等，2006；孙龙德等，2013；马生死等，2016）。地震资料的有效频率越高，高频信息越丰富，越有利于识别和岩石性质。当有效频率达到100hz时，其波阻抗剖面可以区分5.6m波层，甚至是2m的薄存储层。在高密度地震勘探中，当频率范围从10.100hz扩大到6.110hz时，不仅可以保证4.6m的薄互相层的精确成像，而且可以横向区分10m的裂缝发育区（张晓斌等，2014）。受机器宽度的限制，传统设备在高频率下容易分解的能力（王翠芳等，2010；滕云田等，2016）。即使使用了108屯、428nm和uniq等设备，也会出现宽幅度误差和有效信号丢失的现象。另一方面，山地环境复杂，地震波普遍受噪声干扰，有效信号振幅和频率带的规模也会发生变化，这是不可避免的。可以通过优化观测系统、滤波和数据校正来减少影响。另一方面，另一方面，由于设备（含检波器）带宽性能缺陷，有效信息（高频）丢失也是限制多波多分量勘探效果的重要因素。传统地震采集设备模数转换(AnalogtoDigitalConverter,ADC)主要采用∑Δ型集成芯片,基于高过采样率,可将量化噪声控制在极低水平,代表芯片有ADS1255/1256、AD1555/7765和CS5371/5372.这类芯片受输出频率影响较大,当低于100Hz时,其噪声频谱密度可达-150dB,动态范围达131dB,但仅能保证40Hz以下信号有效采集(Gaoetal.,2016),一旦输出频率(采样率)提高,过采样率降低,噪声整形受限,分辨率和动态范围就急剧下降.即便是TexasInstruments公司针对地震勘探推出的32位专用集成芯片ADS1281/1282,其SNR也仅能在采样率为250Hz时达到130dB,实际有效精度仍仅为24位,且每片高达32美元.在表层调查或薄储层成像中,为提高地层分辨率,往往需要更充分的高频信息,以小折射和微VSP为例,通常要求采样率为4kHz或更高,这对∑Δ型集成芯片提出了极大挑战.由于传统仪器性能缺陷,直接使用会导致部分高频有效信息缺失,当前实际多波多分量地震勘探效果一直不佳.为改善设备不足,研究人员提出了改进型前馈单环、负反馈闭环(Geertsetal.,2000;Xuetal.,2012)和双采样(Luoetal.,2013)等多种措施,通过提高仪器内部模数转换器中的调制模块频率或噪声抵消数字逻辑电路性能,使带宽缺陷有一定缓解.根据参考文献,“过采样率”越高,输出频率越低,噪声整形越明显,因此追求高分辨率必然导致带宽变窄,单纯通过提高过采样率对带宽性能改善非常有限.也有学者提出频域并行或时间交织模数转换结构(XuandDuan,2014),但前者受模拟滤波器影响较大,参数不易控制(BlackandHodges,1980;Kurosawaetal.,2001),后者器件失配又会导致转换精度降低(陈祖斌等,2006).滕云田等(2016)利用多通道分级采集方法,实现了动态范围达157dB的天然地震观测设备,但采样率仅为50Hz,仍很难满足宽频地震勘探需求.宽频数据采集是多波地震勘探的基础,直接影响“多种波场相互验证与补充”的实现.本文给出一种利用积分器、高频ADC、DAC和抽取滤波器构成的低成本宽频数据采集方案,通过二次整形和抽取滤波,实现精度和带宽性能的整体提升.2环路滤波器、滤波数据的二次整形如图1所示为一种宽频数据采集示意图,图中积分器、ADC、DAC组成多位“调制器”,同抽取滤波器共同构成信号采集通路.与单芯片数据采集不同,本方法利用高阶积分电路和反馈DAC构造环路滤波器,通过环路滤波,对原高频ADC(∑Δ或其它)输出数据二次整形,使量化噪声进一步减小,配合后级抽取滤波器,可实现更好的噪声抑制(尚文明,2013;程成,2014).量化噪声平均分布在整个采样区间,通过调制器过采样,有效频带内的量化噪声快速衰减,其信噪比和动态范围分别为其中N为量化位数,f2.1阶完全前馈单环调制器调制器是影响噪声整形的关键部件,如图2所示为多位调制器模型.输入信号x(t)经4阶前馈积分器和高频ADC,量化噪声e(t)被加入,延迟一个采样周期后,经DAC反馈到输入信号.与多级MASH和高阶单环反馈结构不同,本调制器在单环反馈积分器前增加前馈通路,并取消输出至第二、三、四级积分器的反馈回路,构成四阶完全前馈单环调制器.受前馈通路影响,输入信号x(t)直接进入高频ADC,与前两种结构相比少了一个时间延迟,提高了对输入信号的拾取能力(徐灿,2014;范文杰,2015),并减小相位失真,经反馈回路后,与输出信号y(t)相减,仅剩余量化噪声e(t)通过积分器,量化电平ΔV=V从传递函数可知,输入信号x(t)通过全通滤波器,量化噪声e(t)通过高通滤波器,在有效信号频带内,输入信号被保留,量化噪声被调制到高频段.由于噪声传递函数具有“高通”特性,可以通过构造高通滤波器来实现该模型.考虑阻带衰减和过渡带宽,本系统采用四阶巴特沃斯滤波器.为保证积分器不出现饱和,并避免电容比例过大,利用系数a2.2明名等的筛选通过环路滤波,量化噪声被调制到高频段,但噪声总功率仍保持不变,直接输出并不能提高信噪比,必须对频带外量化噪声滤除,降低输出频率,才能实现精度提高(杨明名等,2014;辛维等,2015).针对地震勘探的实际应用需求,抽取滤波器主要指标如表1所示.单一滤波器很难同时实现大倍数抽取和高阻带衰减,通常采用多级级联结构.如图3所示为一种抽取滤波器级联模型.高频数据流先经过一个积分梳状滤波器(CascadeIntegratorCombFilter,CIC),实现8倍抽取,产生64kHz数据流,后经4级或5级半带滤波器,分别产生4kHz和2kHz低频数据流,最后分别通过FIR精细滤波器输出.2.2.1叠检系统的fpga为降低后级滤波器工作频率,首级滤波器重点考虑抽取功能.对于L阶调制器,为产生足够大的量化噪声衰减,CIC级联数应不低于L+1,鉴于调制器为4阶,CIC级联级数设置为5.由于CIC滤波器通带具有衰减特征,误差容限随阶数呈指数增长,过高的阶数(抽取率)会导致通带特性变差,本系统采用8阶.对于512kHz的工作频率,有效地震信号(主要集中在0～800Hz)通带衰减仅为0.009dB,满足误差容限.如图4所示为8阶5级级联积分梳状滤波器的FPGA(FieldProgrammableGateArray)实现结构,其由工作在高频区域的积分器和工作在低频区域的差分器组成,中间为抽取器,抽取率为8.抽取器置于积分器和差分器之间,不但可以减少延迟单元数目,进而降低逻辑资源消耗,而且还能大大降低差分器工作频率.设输入信号m2.2.2半带滤波器参数CIC滤波器产生的64kHz数据流,直接进行精细滤波则需要通带非常窄、过渡带非常陡的高阶FIR滤波器,这样的高阶滤波器会引起较大的相位延迟,因此,进行精细滤波之前,采用半带滤波器对信号进一步抽取.半带滤波器主要完成过渡带控制和阻带衰减,其通带特性比较平坦,滤波器系数有一半为零,在利用乘积相加实现时,所需存储滤波器系数的寄存器数量减半.由于前级CIC滤波器输出速率为64kHz,至少需要4级半带滤波器级联.如表2所示为各级半带滤波器参数,其中第5级为2kHz采样率输出专用,图5为各级半带滤波器频率响应图.图中K表示级数,可见越靠后的半带滤波器,过渡带越短,阶数越高.2.2.3滤波器设置及原理FIR滤波器可以设计为任意幅频特性,具有严格的线性相位,作为该系统最后一级,用于精细滤波.考虑地震信号主要能量集中在0～800Hz频带内,FIR滤波器1通带截止频率设置为800Hz,阻带截止频率为1200Hz,通阻带纹波为0.001,FIR滤波器2通带截止频率设置为500Hz,阻带截止频率为800Hz,通阻带纹波为0.001.如图6所示为采用凯塞窗设计的FIR低通滤波器频率响应.如图6所示,低通滤波器1的3dB带宽约为953Hz,阶数为37,滤波器2的3dB带宽约为616Hz,阶数为25,由于采用线性相位输出,滤波器1的相位延迟为4.6ms,滤波器2的相位延迟为6.25ms.3fpga系统及芯片的配置为测试方案性能指标,设计宽频数据采集站BMWS-01,电路结构如图7.整个系统以FPGA和ARM控制器为核心,FPGA主要完成ADC、DAC时序控制以及抽取滤波,ARM控制器完成数据存储和网络通信.其中FPGA将ADC输出数据抽取滤波后,通过SPI发送给ARM控制器,按标准格式存储.ARM系统为飞思卡尔i.MX6Q四核CotexA9平台,40nm工艺,最高运行主频1.2GHz,内存2G,嵌入多媒体存储卡(EmbeddedMultiMediaCard,eMMC)容量为8G,外扩256GTF卡,集成千兆以太网、WiFi、USB等通信接口;FPGA选择EP2C8Q208C8N,配置芯片为EPCS4SI8N,运行主频50MHz;高频模数转换器选择为ADS8382,数模转换器为DAC9881.为实现数据实时输出,ARM系统加载嵌入式Linux3.01操作系统,运行FTP采集服务器.系统集成GPS授时系统,用于校准RTC时钟,使其可以应用在无缆存储式地震采集中.模拟信号调理电路为三路,可同时外接三个单分量检波器或一个三分量检波器.在FPGA控制下,由ADC输出的高频数据流,经延迟处理送入数模转换器1,后经反馈至积分器,再次送入高速ADC.为实现系统在线自检,由FPGA产生正弦信号数字序列,通过数模转换器2和低通滤波器后,生成30Hz正弦波,经阻抗匹配电路和多路选择器,交由模数转换模块处理.为全面测试系统性能,利用外部标准信号发生器,产生不同频率、幅值的正弦波信号,通过检波器接口送入采集站,采集后按照标准格式存储在FTP服务器中,远程终端(PC)通过以太网接口访问采集站,并进行数据处理.3.1测试结果和讨论利用外部高精度信号发生器产生频率为100Hz、振幅为1V的正弦差分信号,从检波器接口输入采集站,设置采样率为2kHz和4kHz,分别测试其采集数据波形和功率谱密度.其中2kHz采样率测试结果见图8,4kHz采样率测试结果见图9.从输出波形和功率谱密度图可知,对于低于100Hz的中低频信号,其谐波失真(TotalHarmonicDistortion)均低于一135dB,甚至在2kHz采样率时为—145dB,这已达或超过当前同类型集成模数转换芯片ADS1282在1kHz采样率时的水平,可见通过二次整形,可以实现更有效的噪声抑制.3.2等效噪声测试等效噪声影响系统分辨最小信号的能力,测试方法为将各通道检波器输入接口短路,分别采集2000点数据,计算功率谱密度.如图10为等效噪声测试波形,其中(a)采样率为2kHz,(b)采样率为4kHz,其对应的频谱如图11所示.根据等效噪声计算公式,当采样率为2kHz时,其等效噪声约0.45μV,当采样率为4kHz时,等效噪声约0.85μV.3.3各通道失真度测试对各通道分别输入频率为100Hz,振幅依次增大的标准正弦信号,测试其各通道失真度.经测试,当输入信号振幅小于4.8V时,其失真度小于—102dB,当振幅超过4.8V时,其输出信号质量快速变差,出现限幅失真,可以认为4.8V为仪器最大不失真输入信号值V3.4线性试验从线性度误差曲线可以看出,测量直流信号误差分布在正负2mV之间,考虑直流信号发生器误差为1mV,实际非线性度误差小于1mV.3.5系统总体性能分析通过前面各项指标测试和与同类集成芯片方案指标对比可知,通过构造环路滤波器,可将低精度模数转换器的输出噪声再次推向高频,配合多级抽取滤波器,可实现更高精度的模数转换和更宽的频带特征.尽管如此,这种以设计复杂度换取性能指标提高的方法仍然存在一些缺陷.首先模数转换部分采用非常复杂的积分电路和环路滤波器,相比单一集成芯片,功耗成倍增加,单通道模数转换部分功耗约150mW,采集站整体功耗为1.2W,功耗上仍然具有优化空间.其次是FIR滤波器相位延迟,考虑地震采集对“高保真”的要求,本设计滤波器统一采用线性相位输出,其相位延时与频率无关,虽无相位失真,但滤波器群延迟较大,其在2kHz输出频率时为6.25ms,4kHz输出频率时为4.6ms.另外,在实际电路设计过程中,参考电源纹波、电源噪声、以及调制器工作时钟抖动等都可能引入不同程度的系统噪声,因此在各元器件选择上需尽量选择精密电阻、电容、低噪声运放和高线性度ADC、DAC,并注意旁路电容和电源滤波器的应用,这增加了电路设计难度.从成本上说,采用ADS1281/1282专用高精度集成芯片解决方案,仅三分量采集站模数转换这一模块,至少需要3组芯片,包括参考电源、振荡器在内的所有硬件,总计成本约200美元,而本设计所采用电路虽然较为复杂,但都属于常规芯片,包括FPGA系统在内,总计成本约120美元,还是具有极大的市场推广价值.经第三方机构检测,最终实现的多波宽频采集站部分参数与同类仪器对比如表3.4观测系统参数如图13为西南某油气田勘探工地实测数据,其中左图(a)为Sercel428XL系列设备的采集数据,检波器(采集站)采用DSU3,集成三分量MEMS传感器,响应频带为0～800Hz,检波器动态范围为120dB.右图(b)为本采集站BMWS-01系统采集数据,检波器由三组正交MEMS传感器SF1600S组合而成,响应频带为0～1500Hz,动态范围为117dB(0～100Hz).从原始记录数据可以看出,相比传统设备,本系统反射波同相轴更加清晰,且能分辨更多的薄层反射信息.图14为不同设备采集数据的频谱分布,其中蓝色为常规设备采集数据频谱分布,红色为本系统频谱分布.从频谱对比图可以看出,本系