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彭苏萍，赵惊涛,，盛同杰，杨 婕，陶俊宏
(1.中国矿业大学(北京) 煤炭资源与安全开采国家重点实验室，北京 100083；
2.中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院，北京 100083)
我国煤田绿色资源勘查总体处于发展阶段，面向煤炭智能化开采过程中，透明地质条件精细构建，包括煤岩层构造、含水体、采空区与地应力地质因素，直接影响煤矿智能化安全生产。我国煤矿近90%为地下开采，煤田地质条件复杂，隐蔽地质体探测难度大，煤矿灾害防治任务艰巨。煤矿隐蔽致灾因素具有突发性、时变性和隐蔽性三大特征，通常隐伏在煤层及其围岩内，在煤矿开采过程中或在采动作用下易引发严重的地质灾害[1-3]。早在1982 年，我国就成功地利用反射地震勘探方法查明了淮南煤田落差大于15 m 的断层，在1991 年至1994 年间完成了45 处矿井的地震勘探工作[4]。在矿井采区大力推广三维地震勘探[5]，对矿井的断层、陷落柱等致灾体的探查帮助极大[6-8]。油气地震勘探围绕油气藏地质目标，近年来在高密度采集、人工智能处理与解释上发展迅速，有效地提高了深层信号成像的信噪比与分辨率，该技术也为深部煤矿资源勘探提供了启发与思路。在“双碳”目标驱动下，矿井地质透明化对煤田地震勘探的探测能力提出了更高的要求，相比于石油地震勘探，巷道揭露的隐蔽地质体为煤田地震勘探的方法应用提供了天然的示范平台。
基于反射理论的地震勘探体系在致灾研究中形成了较为完整的技术体系[9]，已成为查明较大断层、陷落柱与采空区等地质构造和不良地质体的最佳手段，但对较小构造的探查分析精度不够，这也是当前我国灾害精准防治亟待解决的关键问题[10]。绕射波作为小尺度陷落柱、断层的地震响应，携带了隐蔽致灾体的关键信息，在理论上为高分辨率三维地震勘探提供了可能[11]，一定程度上能够解决矿井开采中小构造探查问题。绕射波成像逐渐成为识别地下岩溶、断层、尖灭、陷落柱等地质体的重要技术[12-14]，该类小尺度地质体与瓦斯、突水突出等地质灾害密切相关[15]。然而，传统的反射地震勘探在数据采集、资料处理与解释环节以反射信号为主要目标，而绕射波被忽略而无法有效利用，致使在成像剖面中难以准确定位和识别小尺度地质体。
近年来，利用绕射波识别小尺度不连续地质体的研究日益增多，一些特殊的小尺度地质体如陷落柱、断层和岩溶洞穴等成为研究热点。强能量的反射波往往会掩盖地震记录中的绕射波弱信号，因此，研究的关键步骤是绕射波的分离与成像，根据分离时地震数据所处的不同处理阶段，可分为三类：偏移前(数据域)、偏移中与偏移后方法。第一类绕射波分离与成像方法研究较早，利用信号变换等工具，在成像之前提取绕射波，然后再进行偏移成像，该类方法大多数利用数据域绕射波和反射波几何形态差异，移除线性的反射波，得到大曲率、连续性差的双曲绕射波。第二类绕射波分离与成像方法是通过修改偏移算子在成像过程中直接成像绕射波并去除反射波，该类方法基于偏移算子重新排布地震同相轴，对于地震波场相交情况下提取绕射波较为有效，但通常需要准确的速度模型才可达到良好效果。第三类绕射波分离与成像方法是利用反射与绕射波场在成像域的几何形态和振幅特征差异，通过信号处理等方法分离绕射波。
在绕射波速度建模上，现有的偏移速度分析方法，包括叠前时间和深度域，大多是基于Snell 定律建立的，该假设条件只能保证第一菲涅尔孔径之内的绕射波归位，使得外孔径的绕射波能量难以利用。关于绕射波偏移速度分析，国内外虽然有相关研究发表，但大多是在叠后数据上开展的，应用价值有限。S.Fomel 等[16]提出了基于速度延拓及局部最大峰值的绕射速度分析方法；
该方法随后被扩展到了三维方位各向异性速度分析上[17]。在倾角域中，反射波表现为双曲形态同相轴，当速度准确时绕射波则为拉平同相轴[18]，为地震绕射波速度分析提供了一种较好的空间。A.Berkovitc等[19]基于一种新的局部时间校正公式，将绕射波走时曲线参数化，推导了不依赖于倾角的均方根速度估计公式，提出了多聚焦的绕射波分离方法。T.A.Coimbra等[20]利用残余的绕射时差以极低的计算成本更新偏移速度，通过对未完全偏移的绕射波进行射线追踪完成局部速度修正。L.Decker 等[21]基于路径积分的思想，在斜率分解的剖面上计算相关性，利用绕射波聚焦谱计算绕射波分布概率以及能量梯度分配权重，最后进行权重求和。
在绕射波阻抗反演上，介质不均匀性和绕射会扭曲反射系数，使其偏离均匀介质的计算结果。常规地震阻抗反演方案假设地震道仅代表反射能量，总波场中的绕射分量通常没有应用于阻抗反演，导致散射物体附近的反演结果不够准确。地震绕射波能够揭示地下的不连续性和不规则性，因此，在叠后阻抗反演方案中考虑绕射波分量是有助于提高垂直和水平分辨率[22-24]。
综上所述，基于绕射理论的地震勘探技术不需要假定地下反射单元大于一个菲涅尔带，在理论上能够突破传统地震勘探分辨率瓶颈。地震绕射波成像技术作为前沿探索技术已在勘探行业权威期刊不断报道，以美国、俄罗斯和以色列为代表，已形成商业化软件，如俄罗斯CSP 技术，以色列Geomage 软件，Paradigm公司EarthStudy 360 技术等。国内石油工业界和科研院校也投入了大量研究工作，但尚未形成系统的自主软件。文献综述和技术调研表明，国外虽已有商业化软件，但未真正实现绕射地震勘探体系，因此，很难精细定位复杂地质背景下的小尺度地质异常体。笔者及其研究团队依托在国家科技部重点研发计划、国家自然科学基金项目、中国神华能源股份有限公司、阳泉煤业(集团)有限责任公司等，在国内外专家支持下，突破传统反射波勘探分辨率瓶颈，围绕上述地震绕射探测难题开展研究，发展了绕射波全方位−倾角域传播机制，开发了绕射波分离、成像与精细速度建模技术、提出了绕射波多属性融合技术，形成了具有工业化处理能力的绕射地震勘探软件，提高了地下空间小尺度隐蔽致灾地质体照明度，并深入典型矿区开展工程实践与推广应用。
通过系统研究绕射地震勘探理论与方法，有效捕获与隐蔽地质体有关的绕射波弱信号，构建基于点散射模型的地震资料处理、解释与反演系统，进而获取高分辨率成像结果与多属性参数并重构其地质特征，是煤田透明地质保障的基础。笔者通过绕射地震勘探体系，分析了煤田透明地质探测的关键地球物理问题,为广大地学工作者科研与工程实践提供参考。
围绕煤田隐蔽致灾地质探测与智能开采地质问题，系统阐述了基于绕射理论框架的地震勘探理论与方法。通过球坐标系中绕射传播规律研究，分析了弱信号捕获模式；
利用反射波与绕射波多域差异特征，探讨了国内外主要绕射波分离方法；
基于散射点模型研究了绕射波精细速度建模方法；
在绕射波解释上，探索了绕射波多属性智能融合与阻抗反演技术。
1.1 绕射特征与信号采集
煤田隐蔽致灾体主要为反射地震勘探难以探查到的小型地质构造，包括小断层、小褶皱、陷落柱、采空区和冲刷带(侵入岩、沉积岩)等[25-26]。通常情况下煤矿隐蔽地质体指煤层底板起伏形态和波幅小于5 m 的褶曲[27]、长轴直径小于30 m 的陷落柱和落差小于5 m的断层[28]。在反射地震勘探中，通常同相轴弯曲、强相位转换、同相轴分叉合并等也能用于辅助判别陷落柱构造[29]。除此之外，断层和陷落柱的区分问题也常常被讨论，成像后，断层断点部分的左右极性反转，而陷落柱顶点的散射点并不会产生此类现象[30]。上述工作并未对绕射波传播规律开展定量研究，因此，在数据采集与资料解释上存在不确定性。
国内外学者针对绕射波传播规律提出了多种理论，其中渐近理论被广泛应用于绕射波的波场模拟中[31]，但该理论形式复杂难以计算，且只能表征绕射波随偏移距衰减特性，缺少方位角−倾角信息。发展具有角度表征的渐近理论对地震绕射波数据采集、处理与反演具有重要意义。笔者研究团队基于经典渐近理论和小波算子矩阵，提出了方位角−倾角空间绕射系数计算方法，解决了在反射波与绕射波相切处绕射波奇异值问题，构建了相应的绕射系数雷达关系图。与传统笛卡尔坐标系绕射系数方程相比，新理论能够清楚表征绕射波方位−倾角域动力学特征，并拓展了其应用价值。该项研究建立了全方位−倾角空间绕射波的特征规律，能够为绕射波观测系统设计和波场分离提供理论基础。
在三维球坐标系中，断层绕射波场的绕射系数可引入方位角参数：
式中：d为小波系数；
F为m阶方阵；
Dm、Dm(t)均为m阶Harr 小波矩阵。其中绕射系数的符号反转是判断断层的一个重要标志[32]。
对球坐标系中绕射系数结果进行三维数值模拟，所述三维数值模型如图1 所示，模型的空间范围为800 m×800 m×400 m，包含一个断层和半空间边界。断层在水平面上的投影如图1 中红色直线所示，数值模型的背景速度为常速度2 000 m/s。
图1 三维断层模型及地震观测方式[32]Fig.1 The 3D geologic fault model and its seismic survey[32]
通过选取2 个不同位置的炮点来研究炮点位置对绕射系数在三维空间传播的影响，炮点S1 距离断层在水平面上的投影100 m，炮点S2 位于断层正上方。当入射线由震源S1 和S2 激发，传播到断层边界时，会在三维空间中产生绕射波，这些绕射波场可由水平面上的检波点采集。由于绕射能量与反射波相比微弱且衰减快，因此，选取距离炮点偏移距为100 m 范围内的检波点接收的绕射波进行分析，以减小距离对绕射系数产生的影响。绕射系数随方位角的变化情况如图2所示。在图2a 中，绕射系数最大值与最小值的差为0.8，绕射系数的值为负值，并且变化剧烈。随着检波点与断层边界距离的减少，绕射系数的值随之增大。当检波点接近断层在水平面上投影时，绕射系数值达到最大值，而绕射系数的最小值出现在方位角为240º与300º。这是由于当入射线以一定角度传播到断层边界上时，由断层边界产生的绕射波的波前面是以断层边界为中心轴的圆锥面，当入射角为90º时，绕射波的波前面为圆柱面，因此，圆柱面上的绕射系数的值大于两侧绕射系数的值。这也就很好地解释了绕射系数为什么出现在距离断层边缘最远的检波点两侧。
图2 绕射系数随方位角变化[32]Fig.2 The azimuth edge-diffraction coefficients[32]
通过共炮点、共中心点和共检波点域绕射波特征研究发现，当位于断层正上方或断层边界处时，绕射系数达到最大值，并且出现极性相反，这一结论可用于偏移成像过程中断层识别。随着检波点域断层投影距离的减小，绕射系数的值逐渐增加，当检波点位于断层正上方时，绕射系数的值达到最大。绕射系数的变化在共炮点域中比另外2 种叠前域更加敏感。
在几何地震理论中，通常将反射波连续存在的区域称为主要照明区，将反射波场为零的区域称为主要阴影区。在1984 年，K.D.Klem-Musatov 等[33]提出了第二阴影边界的概念，即除了反射边界外，绕射波场处处连续的区域即为第二照明区域，在绕射波场为零的区域称为第二阴影区域，同时，这种阴影只存在于边缘绕射波中，而尖端绕射波是连续的。第二阴影边界只存在断层的绕射中，不存在于褶皱和陷落柱的绕射波场中，因此，绕射波场的观测系统设计应结合断层特征，避开主要阴影区与第二阴影区，尽可能将检波器布设在断层的照明区域，充分捕获小构造绕射波场。
绕射波响应与煤岩体内不连续地质体有关，以惠更斯次震源球面波形式传播，理论上需要布设高密度规则化排列的检波器，以采集具有全方位特征的有效信号，因此大大增加了采集成本。基于压缩感知理论，通过贪心贯序算法，设计一个与稀疏基不相关的非规则观测矩阵在理论上可有效降低采集成本，捕获丰富的绕射波弱信号。
1.2 绕射勘探数据系统化处理
1.2.1 绕射波场分离与成像
在地震记录中，绕射波通常比反射波弱10～1 000 倍[34]，致使绕射波经常被反射波掩盖，在成像剖面中难以准确识别。另外，常规的反射地震数据处理以反射信号为主要目标，而绕射波作为噪声遭到压制，分离波场是绕射波成像的必要步骤。现有的绕射波分离与成像方法可以分为3 类：偏移前、偏移中与偏移后。
1)偏移前绕射波分离方法
偏移前绕射波分离方法在数据域中执行，该类方法对偏移速度的依赖性较小，计算量有限，同时获取的绕射波数据可用于绕射波速度分析等后续处理。在叠后或共偏移距地震记录中，反射波呈拟线性特征，绕射波则表现为拟双曲形态，这种运动学差异是叠后或共偏移距域绕射波分离的重要依据。局部平面波模型可有效表征反射波，J.F.Claerbout[35]基于此模型提出了平面波破坏算子，作为一种时间−空间域预测误差滤波器，对于线性信号能够起到良好的压制作用，可去除反射波。然而应用于非平稳地震信号时，通常需要对数据加窗，难以获得良好的效果。随后，J.F.Claerbout 等[36]提出了多维时空域预测误差滤波器，在处理非平稳信号表现良好，但构建滤波器需要设置大量参数，易导致滤波器性能下降。S.Fomel[37]基于局部平面波方程的隐式有限差分格式，构建了平面波破坏滤波器(Plane-Wave Destruction，PWD)，其中局部平面波斜率定义为平滑可变连续函数，因此，对于非平稳信号无需加窗操作。局部平面波模型可有效描述线性连续的同相轴，但难以准确地描述双曲同相轴，因此平面波破坏滤波器能够预测反射波，而绕射波则作为预测误差项。S.Fomel 提出的平面波破坏滤波器参数设置简单直观，并且是数据驱动的，即倾角估计和滤波过程仅与数据相关，与速度等地质参数无关，因此广泛应用于绕射波分离。M.T.Taner 等[38]在平面波剖面中利用平面波破坏滤波器分离了绕射波。S.Fomel 等[16]利用平面波破坏滤波器提取了叠加数据中的绕射波，并通过最大方差法在绕射波数据中拾取了绕射波偏移速度，进而完成了绕射波成像。平面波破坏滤波器是一种求导滤波器，导致分离出的绕射波两翼易出现极性反转问题，不能保持绕射波原有的极性特征[39]。另外，平面波破坏滤波器将绕射波作为预测误差输出时，仍有大量连续性较好的绕射波残留在预测的反射波中，所以分离的绕射波能量弱、振幅保真性差，同时地震数据中的噪声也会作为预测误差输出，导致分离的绕射波信噪比低。基于平面波破坏滤波器的绕射波分离方法依赖准确的局部斜率场，然而当地下存在不连续地质体时，局部平面波模型难以有效描述反射波场，平面波假设失效，此时局部斜率的估计成为具有解的模糊性和不稳定性的病态问题，求解的局部斜率场可能不准确。
Lin Peng 等[40]基于正则化思想改进了平面波破坏滤波器，在局部斜率估计问题中引入小波变换和L1范数正则化，增强了局部斜率求解的稳定性和准确性，提升了在复杂波场中平面波破坏滤波器分离出的绕射波的完整性，残留反射也更少。虽然该方法提升了局部斜率场的准确性，但没有解决平面波破坏滤波器直接用于分离绕射波导致的极性反转问题。Yu Caixia等[41]提出了一种基于局部平面波方程的优化正则化方法，通过Sobolev 罚函数和差分算子2 个约束，建立了局部斜率的稳定估计模型，可快速准确地求解局部斜率，该方法可估计复杂地质情况下的局部斜率场，提升了绕射波分离的完整性，避免了极性反转问题。Zhao Jingtao 等[42]利用在线字典学习算法进一步提升了低信噪比情况下的绕射波分离质量；
该方法可以有效分离绕射波和噪声，但在线字典学习算法计算复杂度高，导致该方法耗时较长。
在叠后或共偏移距域中，拟线性的反射波具有低秩特性，因此在正交多项式变换中反射波对应低阶系数，而拟双曲线的绕射波对应高阶系数，基于这一特性，Li Chuangjian 等[43]提出了基于正交多项式变换(Orthogonal Polynomial Transform，OPT)的绕射波分离方法。该方法首先使用平面波拉平方法增强反射波的低秩特性，对拉平后的地震数据使用正交多项式变换，在系数域选择低阶系数重构反射波，对重构的反射波使用平面波逆拉平方法，利用原始数据减去逆拉平后的反射波得到绕射波数据。根据反射波的低秩特性，奇异值分解(Singular Vaule Decomposition，SVD)方法可用于分离绕射波和反射波，通过计算地震数据的奇异值谱可知，对于线性信号，奇异值的大小与信号的能量强度成正比，线性信号的一个分量的能量越强，对应的奇异值就越大。由于反射和绕射的线性特征和能量不同，其对应的奇异值在奇异值谱中具有不同的空间分布，反射波对应奇异值谱上少数几个大奇异值，绕射波对应多数小奇异值。通过在奇异值谱上切除对应反射波的奇异值，选择表征绕射波的奇异值重建地震信号，即可得到绕射波数据。基于奇异值分解方法的分离绕射波具有良好的保真性和抗噪性，但在复杂波场情况下，奇异值谱上的奇异值是连续变化的，无法明显区分绕射波和反射波的奇异值，错误地选择奇异值会导致重构的绕射波顶点能量损失或反射波残留，奇异值优化选择问题成为SVD 类绕射波分离方法的主要研究方向。Lin Peng 等[44]研究了基于多道奇异谱分析(Multichannel Singular Spectrum Analysis，MSSA)的绕射波分离方法(图3)，通过傅里叶变换转换时域地震数据，得到对应的频率域地震数据，基于此数据生成Hankel 矩阵，使用SVD 算法分解Hankel 矩阵，得到奇异值谱。在此基础上，利用差分曲率法选择绕射波对应的奇异值重构绕射波，最后执行逆傅里叶变换得到时域绕射波数据。相比于直接使用SVD 方法，多道奇异谱分析方法分离的绕射波形态更加完整，差分曲率法也为奇异值的选择提供了参考，然而多道奇异谱分析方法作为一种变换域方法，逆变换往往会导致分离出的绕射波数据中出现伪影。不同深度地质体产生的反射波能量差异可能会导致奇异值谱上反射波和绕射波对应的奇异值识别错误。为解决该问题，Lin Peng等[45]在多道奇异谱分析的基础上，通过结合能量强度与平滑曲率，自适应地估计出了反射波和绕射波对应的奇异值，分离出的绕射波更加完整，反射残留也更少，可适用于三维地震数据。该方法在处理大规模地震数据时，由于需要SVD 分解，因此计算效率较低。Lin Peng 等[46]使用随机奇异值分解(Randomized Singular Value Decomposition，RSVD)代替多道奇异谱分析方法中的常规SVD 方法，对重构后的Hankel 矩阵使用均值滤波以减少逆变换后的绕射波数据中的噪声。随机奇异值分解方法通过2 个小矩阵来估计整个矩阵的奇异值，从而减少计算时间，提升了绕射波分离方法的计算效率。除上述提到的方法外，优化降秩方法[47]、低秩矩阵近似方法[48]、自适应局部降秩方法[49]也被提出用于选择奇异值。此外，利用动校正方法将炮集中的反射波平坦化后，奇异值分解方法也可被扩展至叠前数据中分离绕射波[50]。
图3 基于多道奇异谱分析的绕射波分离方法[44]Fig.3 Diffraction wave separation using multichannel singular-spectrum analysis with the azimuth[44]
双曲拉东变换能够聚焦时域中的双曲信号，这一性质可用于绕射波分离。然而，反射波能量远强于绕射波能量，直接对地震数据进行拉东变换，即使绕射波在拉东域聚焦，强反射能量也会掩盖弱绕射波。Li Chuangjian 等通过希尔伯特变换获得瞬时相位剖面，在该剖面中绕射波和反射波的相位幅度具有相同的数量级，更利于识别绕射波。在瞬时相位剖面中，使用移动顶点拉东变换定位绕射波顶点位置，再根据绕射波顶点位置将地震数据划分为两部分，然后分别使用拉东变换以保留分离出的绕射波极性特征。拉东变换使绕射波聚焦于绕射波顶点位置，而反射波仍为拟线性，仅对顶点位置的数据进行逆拉东变换即可得到分离后的绕射波[51](图4)。双支拉东变换方法能有效地提取绕射波并保留边缘绕射波的极性，并具有抗噪性，可用于低信噪比的地震数据。然而，分离后的绕射波是由拉东域中的能量点逆拉东变换产生的，其振幅与原始的绕射波振幅不一致。
图4 基于双支拉东变换的绕射波分离方法[51]Fig.4 Diffraction wave separation using double-branch Radon transform[51]
时域绕射波和反射波之间的动力学和运动学差异导致两者在频率域同样具有不同的特征，因此，除了在时域中分离绕射波，也可以在频率域分离绕射波和反射波。在频率−空间域中，反射波呈带状分布，其能量集中在一个狭窄的水平区域，而绕射波则表现为圆形，能量在整个圆形中分布，如图5 所示。变分模式分解(Variational Mode Decomposition，VMD) 将信号分解为有限个带宽的模态函数，可用于预测具有线性形态的反射波。Lin Peng 等[52]提出了基于变分模式分解的绕射波分离方法，在频率−空间域通过变分模式分解预测反射波，利用原始数据与预测的反射波相减，得到绕射波数据。变分模式分解方法对参数的选择依赖性较弱，在频率域中具有自适应性，在空间域中具有全局性，有利于反射波的预测。然而，由于绕射波是通过原始波场和预测的反射波场相减得到的，对于复杂波场情况下，分离的绕射波场中存在部分残留反射波和噪声，一般而言需要进一步对分离出的绕射波进行中值滤波以去除残留反射和噪声。在频率−波数域中，强反射波沿某个倾角方向线性集中，而绕射波由于在时空域中的变化倾角而分布在较宽的波数范围。基于傅里叶变换的几何模式分解算法，可自适应将地震数据分解为由线性特征组成的分量，从而表示具有方向和线性几何特征的信号，因此也可用来预测反射波。基于反射波和绕射波在频率−波数域中的形态差异，Lin Peng 等[53]利用基于傅里叶变换的几何模式分解算法，在频率−波数域中预测强反射波，通过与原始数据相减得到分离后的绕射波。
图5 频率−空间域中反射波和绕射波的形态特征[52]Fig.5 The reflection and diffraction wave features in f-x domain[52]
A.Berkovitch 等[19]基于多聚焦方法获得了绕射波，提出了一种新的局部时间校正公式，用于绕射波走时参数化，局部时间校正公式与绕射波的波前曲率和入射角有关。基于局部时间校正公式聚焦地震波场，在此过程中绕射波被相干叠加，而反射波经历非最佳求和，因此被压制。S.Dell 等[54]探讨了基于共反射面元理论(Common Reflection Surface，CRS)的绕射波分离方法，利用走时特征对反射波和绕射波进行参数化，然后利用二者在走时参数域中的不同特征进行分离。共反射波面元理论利用界面上点源的波前曲率半径、界面的曲率半径和上行垂直界面的射线出射角度等参数对反射波和绕射波进行表征，由于反射波的界面曲率和波前曲率半径相差较大，而绕射波的2 个曲率半径较为相近，进而构建了用于压制反射波的衰减函数，实现绕射波分离。该方法提高了绕射波分离数据的信噪比，但准确获得弱绕射波在参数域中的最优解是工业化应用的难点。上述绕射波分离方法通常需要地震处理人员经验、大量参数调整或反复测试才能达到较好效果，该过程十分耗时且主观性强，无法满足高效智能的大数据处理。近年来深度学习飞速发展，在绕射波分离方面也有应用。Sheng Tongjie 等[55]使用空洞卷积和残差学习构建了绕射波分离卷积神经网络(图6)；
卷积神经网络从训练数据中学习叠后或共偏移距域中的绕射波特征，实现了自适应的绕射波分离。该方法对陡倾角反射波去除效果良好，并且分离过程是端到端的，避免了繁琐的人工调试。然而，该方法依赖训练数据集，当训练数据集不能表征测试数据时，网络性能将大幅下降，为了表征测试数据，往往需要大量训练数据。S.Kim 等[56]提出了基于Unet 网络的绕射波分离方法，在构建训练数据集时，使用t-分布邻域嵌入(t-SNE)算法衡量测试数据与训练数据集之间的相似性，为构建能够表征测试数据的训练数据集提供了参考，并使用迁移学习算法来应对当训练数据集无法表征测试数据时网络需要重新训练的问题。然而，t-SNE 的计算复杂度很高，当训练数据量很大时，评估训练数据集和测试数据之间的相似性需要花费大量时间。
图6 基于卷积神经网络的绕射波分离方法[55]Fig.6 Diffraction wave separation using convolutional neural network[55]
在叠后数据中提取绕射波，忽略了叠前信息，同时需要观测系统规则化，在地震波场交叉或相切情况下，分离出的绕射波振幅损伤较大，相比于叠后数据，叠前数据中波形的一致性和连续性更好，因此，在叠前域中进行绕射波分离是一个更好的选择。V.Khaidukov 等[57]将反射波聚焦至虚震源处，切除聚焦后的反射波，再将切除后的道集反变换得到绕射波炮集；
然而在复杂的地质条件下，反射波无法聚焦为一点，而是聚焦在一个区域，切除反射波时也可能会对绕射波造成较大损伤。在炮集中，绕射波和反射波都表现为拟双曲线形态，运动学差异不明显，为叠前绕射波分离带来一定挑战。Zhao Jingtao 等[58]提出了一种叠前炮集绕射波离方法，通过动校正算子拉平炮集数据的反射波同相轴，利用平面波破坏滤波器与空变中值滤波器预测反射波，通过减去法获得绕射波数据。该方法分离出的绕射波具有良好的波形一致性，但依赖于动校正速度。刘建等[59]研究了中值阻滤波绕射波分离方法，获得的绕射波成像结果能够更加清晰地刻画出陷落柱的轮廓、规模等信息。为解决波场相切或交叉情况下绕射波分离问题，赵惊涛等[11]提出了三维叠前炮域多参数稀疏优化绕射波分离方法，通过动校正使三维炮集中反射波表现为线性，再基于PWD 和曲波稀疏变换，生成多参数稀疏最小二乘目标函数，该方法分离的绕射波具有波形完整性和一致性，能够有效提高小尺度地质体成像分辨率，可应用于煤矿中的陷落柱等隐蔽致灾地质体的探测。Lin Peng 等[60]将平面波破坏滤波器的适用域扩展至叠前域，提出了基于平面波破坏滤波器的叠前绕射波分离流程，首先对拉平后的炮集数据使用正则化的倾角估计方法估计局部斜率，再通过平面波破坏滤波器分离绕射波。该方法仅依赖于局部斜率，不需要其他速度信息，参数设置简单，但多次使用平面波破坏滤波器会导致分离出的绕射波振幅衰减。在炮集数据中直接使用PWD 估计局部斜率，很难区分双曲的反射波和绕射波，Li Chuangjian 等[61]基于CMP 道集中的速度分析和叠后数据中的射线参数，获得了炮集数据中的局部斜率，避免了在炮集中直接估计局部斜率带来的问题，利用所求的局部斜率在炮集中直接使用PWD 分离绕射波。该方法在波场复杂的数据中表现良好，但需要动校正速度和射线参数。炮集中反射波和绕射波具有不同的聚焦特性，反射波可以视为来自地下的虚震源。Li Chuangjian 等[62]将来自同一虚震源的反射波进行排列构建共虚震源道集，在共虚震源道集中反射波表现为拟线性，绕射波仍为拟双曲线性，通过中值滤波器在共虚震源道集中分离绕射波，最后通过共虚震源逆变换得到绕射波炮集(图7)。该方法得到的绕射波振幅保留完整，波形一致性强，但由于将炮集数据转换至共虚震源道集时需要计算反射波走时，对速度具有一定的依赖性。
图7 基于共虚震源变换的绕射波分离方法[62]Fig.7 Diffraction wave separation in the common virtual source gather[62]
2)偏移中绕射波分离方法
偏移中绕射波分离方法在偏移过程中执行，一定程度上缓解了地震波场相交情况下绕射波分离的困难，但对偏移速度具有一定的依赖性。反射波能量主要集中在菲涅尔带内，通过将偏移孔径限制在反射点周围的菲涅尔带内，可用来增强反射波，这种偏移方法被称为稳相偏移法[63]。T.J.Moser 等[64]根据稳相偏移法的思想，提出了反稳相滤波器，将反稳相滤波器作为Kirchhoff 偏移的权重函数，通过精确计算菲涅尔带，反稳相滤波器可以有效地衰减菲涅尔带内的反射波。然而，在实际数据中菲涅尔带的计算是困难的，不准确的菲涅尔带会导致绕射成像剖面中残留强反射能量，干扰对小尺度地质体的识别。为进一步压制残留反射波，Li Chuangjian 等[65]在反稳相滤波器的基础上，提出了基于自适应相位滤波器的绕射波成像方法，通过结合余弦衰减函数和反极性滤波器构建了自适应相位滤波器，避免了菲涅尔带的计算，在有效压制反射波的同时增强了边缘绕射波，提升绕射成像对小尺度断层的分辨率。当照明倾角等于反射层真倾角时，反射波可以被观测，而绕射波可以被视为二次源，在较大的照明方向可以被观测。根据这种运动学差异，Li Chuangjian等[66]在Kirchhoff 反偏移过程中使用倾角滤波器去除反射波，得到绕射波数据。与在反偏移过程中使用反稳相滤波器压制反射波相比，倾角滤波器对反射波的去除作用更明显，绕射数据中的残留反射更少，但会改变边缘绕射波和散射波的极性，导致与断层成像增强，而与岩溶成像被削弱[66]。在上述研究的基础上，Li Chuangjian 等[67]提出了一种绕射体识别方法，利用反偏移产生的绕射数据生成倾角道集，在倾角道集中通过相干测量得到绕射体图像。不同于绕射成像中绕射体因偏移弧呈现“X”形，该方法得到的绕射体图像中绕射波收敛，没有偏移弧干扰。该方法的执行不需要精确的速度场和局部斜率场，为绕射体的识别提供了新方向，然而绕射体图像中边缘绕射波和散射波形态相似，限制了该方法在复杂地质条件下的应用。
大多数绕射分离与成像方法聚焦于去除反射波，而增强绕射波能量的工作则相对较少。绕射波的振幅和走时之间的关系可用均匀渐近理论描述，但该理论中的菲涅尔积分难以计算，因此，很难运用到实际数据。Zhao Jingtao 等[68]基于双指数函数的最小二乘拟合方法，代替一致性绕射理论中的菲涅尔积分以计算绕射波振幅衰减函数，进而修改传统的Kirchhoff 成像公式，得到了绕射成像公式。不同于传统的Kirchhoff 成像算子，该绕射成像公式考虑了边缘绕射波的极性反转特性，在成像过程中去除反射波并增强绕射波。惠更斯原理将反射波定义为基本绕射的包络，沿着炮域中基本绕射走时提取振幅时，反射波具有强能量带，绕射波在远离几何阴影边界时急剧减小并极性反转，散射波无能量带且振幅近似均匀变化。基于不同波场沿基本绕射走时的振幅差异，可去除反射波并增强绕射波和散射波。Zhao Jingtao 等[69]提出了一种基于马氏距离的绕射成像方法，沿着炮域中的基本绕射走时提取振幅形成振幅集合，对集合中每一个振幅求马氏距离，反射波具有较大的马氏距离，而绕射波的马氏距离较小。基于马氏距离构建的双指数衰减函数为反射波分配低权重，为绕射波分配高权重，在Kirchhoff 偏移过程中，通过该衰减函数去除反射波并增强绕射波、散射波。该方法可以自动处理菲涅尔孔径，克服了计算菲涅尔孔径的困难，并且对于偏移速度误差具有一定鲁棒性，适合于炮集数据的高分辨率绕射波成像。
在偏移过程中合理利用绕射波的波场传播特征能够有效提升绕射波成像精度，因此，绕射波的波场传播特征的研究也是绕射波成像的一个重要方向。对绕射波的波场传播特征的研究，基本都是基于柱坐标系或笛卡尔坐标系，难以描述绕射波在三维空间中随方位角、出射角变化的规律。Liu Qiannan 等[32]提出了一种在球坐标系中确定三维绕射系数的计算方法，在球坐标系中计算得到的绕射波场具有方位角、出射角等角度信息，可以直观地描述绕射系数在三维空间中随各个角度的变化特点。将绕射系数作为振幅加权函数加入偏移成像过程中，可更好收敛绕射波，提高地震勘探横向分辨率。
3)偏移后绕射波分离方法
偏移后绕射波分离方法在成像数据或偏移后生成的道集中执行。地下空间小尺度地质体具有孤立分布特征，因此，在成像数据中绕射波表现为稀疏性。赵惊涛等利用平面波破坏滤波器预测成像数据中的强反射波，通过减去法获得包含绕射波和噪声的残差数据。为进一步抑制残差数据中的噪声，对残差数据进行非线性增强滤波，并基于绕射波的稀疏性，构建L1稀疏反演模型，求解绕射成像数据[70]。该方法考虑了绕射波的稀疏先验信息，有效提高了反演结果信噪比。Zhao Jingtao 等[71]提出了基于求解混合L1-L2范数最小化问题的最小二乘绕射波成像方法(图8)，通过求解混合L1-L2范数最小化问题获得绕射波成像结果。该方法可以消除陡倾角反射波，增加绕射波聚焦性，可用于低信噪比地震数据的绕射成像。
图8 基于最小二乘绕射波成像方法[71]Fig.8 Least-squares imaging of diffractions wave by solving a hybrid L1-L2 norm[71]
基于稳相原理，对偏移后生成的道集加权叠加，可获得成像数据[72]。类似地，可以在偏移后生成的道集中分离绕射波，并对分离出的绕射波道集叠加，得到绕射波成像数据。一些数据域的绕射波分离方法往往也可在偏移后生成的道集中使用，如PWD、SVD、拉东变换方法等，并且由于偏移算子对数据的重新排列，可以较好处理地震波场相交情况下绕射波分离问题。在偏移后生成的道集中开展绕射波分离对偏移速度同样具有依赖性，且偏移后生成的道集随地震数据量增大而剧增，处理大规模地震数据，计算成本往往大于前2类方法。反射波在偏移生成的倾角道集中表现为上凹的双曲形状，并在反射层倾角的位置具有稳相点，而绕射波在绕射点位置具有拉平线性特征，当偏离绕射点位置时，绕射波表现为没有稳相点的曲线，如图9 所示。根据这种形态差异，A.Klokov 等[73]使用平面波破坏滤波器和混合拉东变换在倾角道集中分离绕射波。在偏移生成的倾角道集中，反射能量主要集中在菲涅尔带，因此，在特定倾角值附近表现为高振幅，而散射波能量在很宽的倾角范围内都有分布且振幅较弱，边缘绕射波能量则在较宽的倾角范围内分布且发生极性反转。根据这种能量分布差异，Li Chuangjian 等[74]提出了基于二阶加权函数的绕射波成像方法，对反射波与绕射波分别施加低与高权重，利用绕射波和反射波的一阶导数差异，可更好移除反射波，对绕射波的振幅保护也更好。另外，该方法可有效去除陡倾角反射，衰减混叠效应，但二阶加权函数需要设置2 个阈值参数，在实际应用中可能需要多次调整阈值参数以达到最优效果。Li Chuangjian 等[75]利用绕射波和反射波在共成像点道集的能量分布差异，研究了基于数学形态学滤波的绕射波分离方法。在共成像点道集中，受Snell 定律限制，反射波的能量主要集中在稳相点附近，而绕射波不受Snell 定律约束，能量分布广泛。根据这种能量分布差异，Li 设置了一个与绕射特征相似的结构元素，通过数学形态滤波器(Mathematical Morphological Filter，MMF)提取与所设结构元素形态相似的信号成分，以压制反射信号得到绕射波信号。该方法无需局部斜率信息，在分离过程中与反射相切的绕射波部分能量损失小，在后续叠加中可以有效提升绕射波成像质量。现有二维绕射波分离方法扩展至三维数据时，往往忽略了反射波和绕射波的方位角差异，致使分离出的绕射波损伤严重，尤其是在波场相切或相交情况下。对于三维绕射波分离，在偏移过程中，可生成以方位角和倾角为维度的成像矩阵，即方位角−倾角成像矩阵。绕射波遵循惠更斯原理，能量在大范围的方位角和倾角内分布且高度相关，而反射波受Snell 定律约束，其能量被限制在特定的倾角和方位角内，因此，在方位角−倾角成像矩阵中，绕射波表现为低秩分量，而反射波表现为稀疏分量。Zhao Jingtao 等[76]提出了基于马氏距离的低秩−稀疏矩阵分解方法，利用低秩−稀疏矩阵分解获得低秩矩阵(对应绕射波)和稀疏矩阵(对应反射波)，同时马氏距离进一步衰减分离的绕射波数据中的残留反射。该方法在有效移除三维反射波的同时保护了三维绕射波振幅，有效解决了波场相交或者相切时绕射波分离的完整性，提升三维绕射成像分辨率。在偏移生成的全方位倾角道集中，反射波能量集中于第一菲涅尔内，绕射波能量广泛分布于方位角倾角范围内。Li Chuangjian 等[77]根据绕射波和反射波在全方位倾角道集中的能量分布特性，使用基于马氏距离和相位的衰减函数移除全方位倾角道集中的反射波并增强绕射波，有效提升了三维煤田勘探中断层、陷落柱等隐蔽致灾体的分辨率。方位倾角矩阵/全方位−倾角道集的生成具有较高的计算复杂度，其数据量也随地震数据的规模剧增，通常需要经过长时间的偏移计算才能生成，且需要大量的计算机存储空间。
图9 倾角道集中的绕射波和反射波Fig.9 Diffraction wave and reflection wave in migrated dip-angle gathers
1.2.2 绕射速度场建模
速度分析是地震数据成像的必备流程，也是地震数据处理的核心步骤，直接影响地震波场成像的效果。由于反射波和绕射波具有不同的传播规律，波场传播路径不同，且在传统反射处理中将绕射波视为干扰进行压制，通常会导致绕射点不能正确归位。
1) 基于波场延拓的叠后绕射波速度分析方法
S.Fomel 等[78]研究了基于速度延拓的偏移速度分析方法，在频率域利用相移滤波器实现多个速度的快速计算，通过叠加以及速度谱完成偏移速度分析。S.Fomel 等[16]提出了基于局部最大方差法，与常规反射波同相轴拉平分析不同，该方法利用速度延拓和局部峰值技术，通过聚焦分离后的绕射而非反射波建立速度分析准则。D.Merzlikin 等[79]提出了一种沿着速度维进行路径求和与成像的方法，避免了使用多个速度进行偏移，通过2 次傅里叶变换快速实现，该方法在成像的同时可通过双路径求和提取绕射偏移速度。L.Decker 等[80]利用分离的绕射波进行斜率分解，通过定向速度延拓(Oriented Velocity Continuation，OVC)替代传统的速度延拓，在时间−空间−斜率的坐标下高效并行地实现绕射偏移速度分析。L.Decker 等[21]基于路径积分的思想，应用OVC 进行了多个速度偏移，再根据绕射波聚焦谱计算绕射波分布概率以及能量梯度分配权重，最后进行权重求和，从概率的角度进行绕射波的偏移速度分析。该方法极度依赖绕射波，在绕射波发育较差的地质条件下难以取得良好的结果。
2) 角道集绕射波速度分析方法
偏移倾角域道集是绕射波分离和速度分析较为方便和有效的道集[81-85]，将倾角道集中绕射波的线性形态作为判断准则，可开展绕射波速度分析。当震源在地表激发后，多条入射和出射射线会经过同一成像点位置，每一对入射和出射射线分别对应一个炮点−检波点。对于绕射点位置，同样存在着大量不同角度的入射和出射射线对，因此，可以利用分离的绕射波构建含不同入射角度的偏移倾角道集。
由于分离的绕射波能量弱，数据信噪比低，导致速度谱中绕射波难以高精度叠加，影响绕射波偏移速度拾取的准确性。Lin Peng 等[34]基于角度域道集，发展了自适应最小方差波束的绕射波偏移速度分析方法，该方法通过最小方差波束聚焦方法生成高度聚焦的绕射波速度谱，从而可以拾取到准确的偏移速度，该方法速度分析前后的道集如图10 所示。基于倾角域绕射波走时校正公式可以将绕射波同相轴拉平，并通过最小方差波束聚焦方法对拉平后的绕射波进行高精度叠加，得到了高度聚焦的绕射波速度谱。绕射波与反射波的偏移速度对比结果，如图11 所示，图中反射波偏移速度数值稍大于绕射波偏移速度值。
图10 偏移速度分析前后的倾角道集[34]Fig.10 Dip-angle gathers before and after velocity analysis[34]
图11 反射波偏移速度和绕射波偏移速度对比[34]Fig.11 Comparison of reflection wave migration velocity and diffraction wave migration velocity[34]
相比于基于反射波的偏移速度分析方法，角道集绕射波速度分析方法构建的速度模型精度更高，细节特征更多。当然，绕射波速度分析也具有一定局限性，当地层沉积连续几乎无不连续地质体时，所产生的地震绕射波响应较少，此时基于绕射波的速度分析方法难以在全局起作用，只能在其产生绕射的地方进行局部特点刻画。绕射波与反射波是互补关系，反射波提供宏观背景模型，而绕射波则对局部细节特征进一步刻画，两者相互补充利用才能发挥更好的作用。
在地震勘探中，数据解释是不可缺少的一环，能够将地震成像转变为地质语言。绕射波因其小尺度的精度优势，契合地震勘探向高精度发展的需求，越来越受到科研工作者的重视。A.Schoepp 等[86]利用分离的绕射波进行多重聚焦，解释了非常规页岩气储层中天然裂缝的扩展网络。S.Tyiasning 等[87]对比了绕射波与反射波相干及曲率属性，发现绕射波在细节以及精度方面都远超反射属性的分辨率，但对边缘绕射波不能较好地处理。基于分离的绕射波对海相碳酸岩储层中裂缝、孔洞等小尺度地质体进行属性分析与高精度刻画，能有效地探测并解释传统反射波无法区分的非均质带[88-91]。朱立彬[92]对分离的绕射波进行稀疏脉冲反演，反演出了精细的溶洞及其地质体特征，但缺少低频信息，将绕射波同反射波结合起来才能发挥最大优势。肖曦等[93]基于L0稀疏反演和绕射波提取方法，对地震多属性进行了融合，研究发现绕射的成像解释能够识别更小尺度的断裂。
2.1 多属性融合绕射波解释技术
地震属性分析技术作为经典的解释技术，是反映地下断裂、裂隙构造的重要工具。然而，传统地震数据所利用的属性数据大多是由反射波数据成像获得，强反射面极易掩盖由小尺度地质体产生的绕射波信号。从地震数据中提取高分辨率的地震绕射波数据，进而计算多种绕射属性，在煤田的小尺度断裂、陷落柱等隐蔽致灾地质体刻画上具有良好的应用前景。
基于经典的U-Net 模型，通过增加空间注意力及通道注意力机制，可提升U-Net 模型对绕射波属性特征的定位与提取能力，进而建立绕射多属性融合网络。通过对绕射波属性进行优选和规范化处理，构建训练数据集，采用人工标注的小尺度地质体分布图作为对应的标签数据，对绕射多属性融合网络进行训练。将绕射波属性数据以多通道形式输入训练后的绕射多属性融合网络，能够获得小尺度地质体的分布图。与反射波属性分析结果对比，绕射波多属性融合对小尺度不连续地质体的刻画更为精细，分辨率得到了提升。多属性融合网络综合了各类绕射属性特征，相比于单一绕射属性分析，减少了解释不确定性。
作者研究团队提出了一种基于机器学习的绕射波多属性融合模型，网络架构图如图12 所示，包含了一个下采样通道以及上采样恢复通道，并将浅层的信息传递给深层信息进行精细化的刻画与映射。卷积注意力模块加强了网络对于核心信息的关注，能够自适应地调节网络通道的权重，提高网络的映射表现，降低网络特征错误映射带来的信息混乱与冗余，增强网络的映射能力以及鲁棒性。该网络使用二元交叉熵平均数作为损失函数对映射模型进行优化，对不同的绕射波属性进行归一化，以避免不同数值范围及量纲而造成的影响，同时对标签进行归一化处理。
图12 绕射波多属性融合U-net 构架[94]Fig.12 Architecture of U-net diffraction wave multi-attribute fusion[94]
2.2 叠后绕射波阻抗反演技术
Xiang Kun 等[24]提出了一种基于绕射波的叠后阻抗反演方案，输出的模型包含阻抗和低频模型，通过贝叶斯估计扰动，并利用运动学射线追踪将阻抗扰动重新映射到偏移域，能有效改善局部反射面不连续地质单元附近的波阻抗。与标准反演不同，绕射阻抗反演建模包括反射和绕射，流程包括子波估计、绕射点定位、模型构建与最优化求解。在绕射波模拟之前，需要估计偏移域中绕射点的位置，可通过绕射波成像或者不连续属性分析获得。反射数据模拟通过反射系数与地震子波的褶积模型，而绕射数据模拟通过绕射衰减系数与反射波计算。在此基础上，通过地震模拟数据(绕射波与反射波)与实际资料的零偏移距近似数据的误差定义目标函数，该函数表征了模型与非偏移数据之间的映射，能够提升波阻抗反演分辨率。在绕射波阻抗反演过程中，可利用渐近绕射理论中的绕射波衰减函数，计算总波场中的绕射波分量[95]。Zhao Jingtao等[68]提出了一种衰减函数的双指数近似公式，该简化形式无奇点，能够精确地计算菲涅尔积分，有效地计算绕射波振幅。
综上，绕射波在分离与成像、速度建模、反演解释的相关文献总结见表1。
表1 绕射波研究文献总结Table 1 Summary of diffraction wave research literature
3.1 煤田绕射地震勘探软件
Platform of Strata Prospecting(PSP)作为一种具有绕射地震勘探功能的平台，集教学、科学研究、生产为一体，能够为煤田、石油以及工程等领域提供技术服务和支撑，在地质构造和不连续元素，如断层、溶洞、裂缝和陷落柱探测上具有优势。PSP 勘探软件平台架构分为数据层，PSP 内核引擎，PSP 应用支撑层，应用层，如图13 所示。
图13 PSP 软件平台框架Fig.13 The architecture of PSP software
PSP 模块包括pspCore,pspRender,pspDataIo,pspAl,pspIo,pspProjIo,pspModulesMgr,pspAlgorithm,pspSI,pspUi,pspWidget，psp3DWidget 等12 个库。数据处理节点开发共包括振幅恢复、数据管理、反褶积、绕射波处理、观测系统、输入输出、噪声压制、信号处理、速度分析、地质雷达数据处理、静校正等12 个方面，共38 个节点。目前设计的PSP 勘探平台包括地震数据处理、测井、三维可视化、构造解释与地震反演等内容，涉及191 项功能。该系统可高效实现绕射分离与成像(图14)，绕射属性解释与可视化等功能。
图14 绕射分离与成像流程Fig.14 The flow chart of diffraction separation and imaging
3.2 典型案例应用
在矿井采掘活动前，查明开采区隐蔽致灾因素，可大幅减少煤矿事故，确保矿井安全生产。近几年来，煤炭工作者开展了大量科学研究与工程探索，但利用现有勘探技术，在查明落差小于3 m 断层、直径小于10 m陷落柱、探测采空区的空间几何形态等方面，仍然存在较大挑战。针对煤矿隐蔽致灾因素探测，研究绕射勘探理论方法和关键技术，有助于减少或避免矿井灾害的发生，为煤矿绿色智能开采提供技术支持。
本案例依托阳煤寺家庄煤矿基地，围绕煤层中小断层和陷落柱等小尺度地质体，研究绕射波分离与成像、多属性融合与解释等技术，形成一套针对隐蔽致灾地质因素精细探测的绕射地震勘探方法，圈定勘探区内的物探异常区，并对异常区进行解释。
3.2.1 绕射波成像处理
针对寺家庄矿隐蔽地质构造，采用中点激发的10线10 炮线束状三维地震采集系统，接收道数为960，道间距10 m，接收线距40 m，最小炮检距14.14 m，最大炮检距546 m。经观测系统加载、静校正、噪声去除、反褶积与偏移等常规处理后，得到的反射波成像数据体如图15 所示，图中煤层强反射清晰显示，而小尺度地质体分辨率不足。强反射层上的弯曲现象可一定程度揭示小尺度陷落柱和断层，但也可能是地层起伏引起，且无法准确定位小尺度断层和陷落柱的位置。三维绕射成像数据体如图16 所示，图中连续强反射被移除，不连续绕射响应清晰，但宏观地质特征缺失。为充分利用反射波与绕射波的多尺度成像特征，通过叠合绕射成像和反射成像，可揭示小尺度陷落柱和断层的地质规律，如图17 所示，图中主测线剖面的红色箭头指出了多个小尺度断层和陷落柱，联络测线剖面中红色箭头也指向了一个小尺度陷落柱。
图15 常规反射成像数据体Fig.15 The conventional reflection image cube
图16 绕射波成像数据体Fig.16 The diffraction wave image cube
图17 绕射波与反射波成像剖面叠合Fig.17 Superimposition diagram of diffraction and reflection wave imaging profile
3.2.2 绕射波多属性融合
传统地震属性分析大多是由反射波数据成像，其中强反射对绕射波信号具有屏蔽作用，不利于研究小尺度断裂与陷落柱，如图18a 中沿层反射相干属性所示。绕射波成像数据体属性分析一定程度上揭示了小尺度不连续地质体信息，但属性中混合的干扰信号给解释带来不确定性，如图18b 所示。为降低绕射波属性解释多解性，将多种绕射波属性及其标签数据输入U-Net 神经网络融合模型中，对优选后的绕射波属性进行学习与训练，当损失函数收敛到一个较小的值并处于稳定状态时停止网络模型训练，获得的绕射波多属性融合沿层结果如图19a 所示，图中圆框所示为揭露的2 个陷落柱KX10 和JX19，与巷道揭露的地质情况较为吻合(图19b)。陷落柱KX10 和 JX19 的绕射波成像剖面(图19c 和图19d)也一定程度上刻画了陷落柱的边界特征与内部情况，而这2 个陷落柱对应的反射波成像剖面(图19e 和图19f)中地震同相轴特征不明显。
图18 反射波与绕射波属性对比Fig.18 Seismic attrubutes of reflection and diffration wave imaging
图19 巷道揭露地质构造与绕射波、反射波成像Fig.19 The exposed geological structures in a mine roadway,reflection and diffraction wave images
与地震反射波属性相比，绕射波多属性融合结果能够精细刻画煤田中的小尺度断裂与陷落柱，与巷道揭露地质构造具有吻合性。
我国煤炭开采正在从综合机械化转向绿色智能化，与开采有关的煤岩层结构、构造、采空区与地应力等隐蔽地质因素极易突变为灾害。究其根源，主要是传统地震勘探在数据采集、处理、解释与反演上基于反射理论，分辨率受限于瑞利准则，勘探精度无法满足绿色煤炭资源勘查和评价的需要，煤矿精细地质构造和灾害源探测技术亟需进一步攻关。煤田绕射地震勘探是一种针对煤矿隐蔽致灾不连续地质体的地震勘探手段，从19 世纪30 年代提出断层与绕射波耦合机理，经历了绕射波场理论研究、波场分离、速度建模、偏移成像、地质解释与阻抗反演等阶段，但尚未形成一套系统的理论与方法体系。如何进一步发展绕射地震勘探，提升透明地质体构建精度，笔者认为在未来的勘探研究中需要加强如下研究。
a.在绕射数据采集上，结合地质背景与压缩感知理论，设计具有全方位特征的地震观测系统，捕获更多的绕射波与散射波，为高信噪比成像、分方位裂缝检测、流体识别等研究提供丰富的波场信息。
b.目前国内外关于绕射波成像的主要研究工作聚焦在绕射波分离上，出现了大量的叠后与叠前绕射波分离方法。如何结合实际地质问题开展方法优先，探索出具有良好技术效果的工业化绕射波分离系列，使之适用于不同行业、不同信噪比与信号特征的地震数据，是当前绕射地震勘探需要关注的核心技术问题。
c.综合解释绕射波成像与反射波成像。通过结合绕射波成像的小尺度地质特征与反射波成像的宏观地质背景，有利于确定成像结果中小尺度地质体的位置，并可根据极性反转判断成像结果中的断点和散射点，区分隐蔽致灾地质体的类型。
d.尽管绕射波成像在理论与实践中展现出了极高的分辨能力，但在其后续的地质解释中仍存在许多难题，如噪声与真实地质体如何去伪存真、绕射成像特征的地质分类解释等诸多问题。方位性是绕射波的重要波场特征，基于此特征结合深度学习技术构建绕射波多属性模型是未来一个重要研究方向。
e.拓展绕射勘探理论与方法的应用领域，结合能源勘探开发、工程物探与环境物探等行业地质问题，在探地雷达数据处理、微震弱信号提取与成像、时移地震监测等方向开展应用研究。
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