地震资料数字处理方法.docx

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地震资料数字处理方法

地震资料数字处理方法

Themethodforseismicdataprocessing

张白林

更多资料：

地震资料数字处理的目的、任务和特点

利用数字计算机对野外地震勘探所获得的原始资料进行加工.改造,以期得到高质量的.可靠的地震信息,为下一步资料解释提供可靠的依据和有关的地质信息.

特点:

借助于计算机或数字化设备

根本目的:

提高信噪比、提高分辨率、提供岩性参数

无论方法多么先进,技术如何发展,地震资料数字处理的根本目的仍然是:

提高信噪比.提高分辨率.提供岩性参数

第一章数字滤波

第1-1节数字滤波基础

第1-2节二维滤波

第1-3节二维滤波的实现

频谱：

组成一个复杂振动的所有简谐振动成份的振幅、初相位与频率关系的总和。

信号按随时间变化的特点

频谱分析：

就是利用付立叶方法（付氏级数、付氏积分）来振动信号进行分解并进而对它进行研究和处理的过程。

反射波与面波、声波和微震等干扰波，在频谱上有明显差别，故利用这种差别，可进行频率滤波，以便减少干扰波的能量，提高信噪比。

滤波：

对信号（或波形）进行加工、改造的过程。

不同类型的波具有不同的频率分布范围,我们可以利用有效波和干扰波在频谱上的差异,去掉干扰波,保留有效波,最终达到提高信噪比的目的;

频率滤波:

对信号的频谱进行修正的过程.

方法:

物理频率滤波：

利用电子元器件的组合对信号频谱进行改造的过程；

数字频率滤波：

利用数学手段,在计算机上对信号的频谱成分进行修正的过程.

其目的:

压制干扰信号,突出有效信号,也即是提高信噪比.

数字频率滤波的实现:

①时域褶积:

x（t）*h（t）=y（t）

②频域乘积:

X（f）•H（f）=Y（f）

地震资料数字滤波的关键是选择恰当的滤波器，也即确定h（t）或H（f）。

实现数字滤波的步骤

⑴时域

①根据工区内有效波和干扰波的频谱分布情况设计滤波器的频率特性H（f）；

②由H（f）作傅氏反变换，得到h（t）；

③褶积：

y（t）=x（t）﹡h（t），其中x（t）是待处理的地震道，y（t）是滤波后的地震道。

类似地，也可得到频率域实现滤波的相应步骤。

先决条件:

有效信号和干扰信号的频谱截然分开

数字滤波与物理滤波相比,有几个优点:

灵活性强,不受信号动态范围的限制;能实现零相位滤波.

存在的不足：

由其特殊性所造成的两个特殊现象:

Gibbs现象、伪门现象.

信号数字处理具有两大特点:

有限性、离散性。

Gibbs现象：

由于滤波因子的有限性而造成滤波器频率响应曲线发生畸变的现象.

导致Gibbs现象产生的原因

内因：

理想滤波器的频率特性曲线是一不连续函数的图形（由于它的有限性，造成对应的时间函数的无限性）；

外因：

滤波因子hM（t）或hM（n）的有限性（数字信号处理的必然）→造成有限性和无限长的矛盾

Gibbs现象造成的危害

由于Gibbs现象使得滤波器频率特性曲线发生畸变，使得原来设想通过滤波器滤掉的干扰波得不到完全的压制，而原来想保留的有效波发生畸变，从而不能完全达到滤波的目的——压制干扰波，突出有效波。

减小Gibbs现象影响的方法

针对Gibbs现象产生的原因可以采用以下方法设法减小其影响：

①针对其内因是原“门式”滤波器的频率特性曲线H（）的不连续性，考虑将其改造成一连续函数——频域“镶边”法；

②针对其在时间域由于只能取有限长而进行截断而造成的截断误差，设法降低截断误差——选择合适的“窗”函数进行截断，以减小截去部分对截断误差的影响，即所谓的“窗函数”法。

但应注意:

由于有限性是数字处理的固有特点,所以Gibbs现象只能减小其影响,无法根本消除.

“伪门”现象

产生的原因：

由于滤波因子的离散化而造成其对应的频域周期化（时域离散化<=>频域周期化）。

由此可知：

伪门现象就是由于滤波因子离散化而导致的滤波器频率特性发生周期性变化的现象。

给数字滤波带来的危害：

使干扰波有可能从“伪门”通过,从而达不到所设想的滤波效果→使滤波效果变差

注意:

伪门现象也是数字滤波固有的,无法根本消除,只能设法减弱其影响.

减轻“伪门”现象影响的方法有两种：

1．适当选择采样间隔，使“伪门”出现在干扰波频带之外；

2．在资料进行处理前，先通过“去假频”滤波器滤掉高频干扰部分。

一维数字频率滤波能够滤掉与有效波频谱截然不同的干扰波,达到提高信噪比的目的。

存在两个特殊问题:

Gibbs现象、伪门现象

使滤波效果受到影响，且只能削弱其影响，无法根本避免。

需要强调的是:

在地震勘探工作中,提高信噪比是一项贯穿始终的关键任务,无论是野外采集.资料处理还是资料解释阶段,都要考虑这一问题;而数字滤波是最常用的提高信噪比的方法,所以要在第一章中介绍。

提高信噪比的处理技术与资料采集中的提高信噪比的方法一样,有一个共性:

利用有效波和干扰波的差异.

资料采集中的提高信噪比方法:

组合法、多次覆盖法。

组合：

利用有效波和干扰波在传播方向上的差异

多次覆盖：

利用一次反射波和多次反射波在剩余时差上的差异;

频率滤波:

利用有效波和干扰波在频谱上的差异

地震勘探中的一维波数滤波是通过野外工作中的组合来完成的。

组合：

以多个检波器组成一个地震道的输入或多个震源同时激发构成一个总的震源，前者称为组合检波，后者称为组合激发。

组合法：

利用波的传播方向的不同来压制干扰的一种（野外工作）方法。

组合是一空间滤波,它是利用有效波和干扰波在传播方向上的差异来压制干扰波的;

但由于k*=f/v*的作用,组合又相当于一个低通频率滤波器,这就使得组合后输出信号频谱与组合前信号频谱不相同,即信号发生了畸变.

应注意的是:

我们不是,也不可能利用组合的这种频率选择作用来进行频率滤波

组合的这种低通频率滤波作用会给我们的地震勘探带来什么影响?

这种影响和野外采集中的那些参数有关?

如果有效波的视速度沿测线发生变化时,就会造成在不同地点组合时,其t随炮检距增大而变小,从而使组合后的波形延续时间加大.相位数增多,引起有效波的动力学特点改变,影响我们对地层岩性的研究.

由此可见,一维波数（空间域）滤波也存在缺陷,使得其应用不能保证把全部干扰波滤掉而且完整保留有效波的全部信息.这就势必需要引入新的滤波方法,这就是我们下面要介绍的二维滤波.

一维频率滤波：

不能滤掉与有效波频谱重叠的干扰波，且存在Gibbs现象、伪门现象，使滤波效果变差；

一维空间滤波（波数滤波、视速度滤波）：

只能压制视速度差异大的规则干扰波，且存在低通频率滤波作用，使滤波后信号发生畸变。

为什么要引入二维滤波?

原因很简单,因为两种一维滤波（频率、波数）都不能独立承担起滤掉全部干扰波的重任,而且本身又都存在一些缺陷,故而必须采用新的更全面的滤波方法来提高地震记录的信噪比.

由图可知,这个特殊信号的能量集中范围是依赖于视速度V*和最大炮检距xN的,特别是V*控制方向,xN控制分布范围.

一般地震信号,可以看成是由若干这些特殊信号的叠加,不过各组成分量的视速度和最大炮检距的范围不同.由于各分量的频波谱的能量集中范围依赖于V*和xN,,我们就可以根据这些量的不同,在频率-波数域把它们区分开来,并根据需要压制干扰成分,保留有效成分.这就是地震资料处理中二维滤波的基本设计思路.

如果不满足时域抽样定理,就会造成频域混叠现象

一维空间抽样定理:

若连续信号u（x）满足空间带限和空间抽样间隔不能超过信号最小波长的一半两个条件,则可以由其离散形式完全恢复出原始连续信号.

如果不满足这两个条件之一,则会产生所谓空间假频现象。

空间假频:

这是借助于时间域的假频之称谓对由于空间抽样间隔x选取不当所造成的一种虚假现象的命名.

带来的影响:

二维滤波后的输出剖面上出现与实际不相符的深同相轴.对于偏移剖面,则可能使得在错误的方向上移动具有空间假频的频率分量,从而产生削弱剖面质量的散射噪声.

造成空间假频产生的因素之一（x=25M）

在其它因素固定的前提下,频率越高,越容易产生空间假频;另一方面,倾角越陡,空间假频出现的频率越低。

注意:

空间假频在时间剖面上的反映：

产生一组方向相反的同相轴.

造成空间假频产生的因素之二（频率、道距不变）

在其它条件固定的情况下,倾角越大,越容易产生空间假频.

启示:

在t-x域中具有相同倾角的同相轴,不管其位置如何,在f-k域都表示为单一的射线.

影响产生空间假频的因素之三

在其它因素固定的情况下,道间距越大越容易产生空间假频.

可以在资料处理前利用空间高截去假频滤波器来消除折叠波数以外的虚假成分,从而避免空间假频的出现

归纳:

空间假频的产生与频率、倾角、速度和道距都有关系,但在实际生产中人们能够控制的只有道距,故而在考虑野外采集参数时,就应充分考虑到空间假频的影响,尽量减小其影响.

问题:

空间假频现象能否根本消除?

为什么?

现场生产中,往往通过①缩小道间距（势必增加道数）②道内插（trace-interpolation）来解决空间假频问题（特别是三维勘探中非纵测线方向的道间距问题）.

1.空间假频在时间剖面上的表现（给资料解释带来的陷阱）

2.倾角的规定（从小炮检距向大炮检距倾斜的方向为正）;

3.产生空间假频的因素多,但人们能控制的只有道距.

鉴于地震信号中有效波和干扰波主要是在产状（也即时间剖面上的倾角）的不同,故而人们常把f-k域滤波叫做倾角滤波.

第二章反滤波

第2-1节反滤波的概念

第2-2节反子波

第2-3节地震子波的提取*

第2-4节最小平方反滤波

第2-5节预测反滤波

第2-6节反滤波中的参数选择

第2-7节反滤波中的假设与实际*

由于震源爆炸是岩石破坏圈和岩石塑性圈的作用，使得震源发出的尖脉冲到达弹性区时变成了一个具有一定延续时间的稳定波形b（t）（通常称为地震子波）。

地层对震源脉冲的改造作用就相当于一个滤波器，通常叫做大地滤波器。

由于大地滤波器的作用，子波的高频成分损失，脉冲频谱变窄，从而使激发时产生的尖脉冲经过大滤波后其延续时间加大了。

这样一来，地震记录就变成了若干子波叠加的结果。

即地震记录等于地震子波与反射系数的褶积。

因为大地滤波器的作用，使地震脉冲变成了有一定持续时间的子波了，从而使本来可以清晰反映地层层序的尖脉冲序列“模糊化”了，降低了地震记录对地层的纵向分辨能力。

显然，要想利用地震记录划分岩层（主要是区分薄层），就必须去掉大地滤波器的作用，把延续几十至一百毫秒的地震子波压缩成原来的尖脉冲形式，地震记录变成反映反射系数序列的窄脉冲组合，这就是反滤波要完成的工作。

由此可知，反滤波的目的就是：

把地震子波压缩成尖脉冲，使地震记录变成反射系数序列（t）提高地震记录的纵向分辨率。

如已知子波，利用数学的方法求出a（t）,再让a（t）与地震记录x（t）做褶积,就可以求出反射系数序列（t）。

这样一个过程就叫做反褶积。

经过这样的处理,就可以达到把地震子波压缩成尖脉冲,从而提高地震记录纵向分辨率的目的。

反滤波仍然是一个滤波过程,不过由于其作用恰好和某个滤波过程的作用相反,所以就叫做反滤波.

由于滤波和反滤波在数学上都是通过褶积来实现的,所以,又可以把反滤波叫做反褶积。

子波反褶积:

已知子波b（t）求反子波a（t）,再用反子波a（t）和地震记录x（t）做褶积的过程.

1.Z变换法

求反子波最简单的方法就是利用A（）=1/B（）的Z变换A（Z）=1/B（Z）来完成a（t）的求取

2.最小平方法

引入该方法的原因:

Z变换法虽然简单,但实际计算并不容易,特别是现实生产中的地震子波往往都不只是两点序列,这样我们要能很快从一个较复杂的Z变换多项式推出其反变换是很不容易的,所以必须引入新的方法.

最小平方法的基本思想:

已知子波,现要找一个二项的反滤波因子,使得该滤波器的实际输出与期望输出之间的误差平方和为最小——这种使实际输出与期望输出之间的误差在最小平方意义下达到最小的反滤波方法就叫做最小平方反滤波法,利用此法求出的反子波,就叫做最小平方反子波（最小平方反滤波因子）.

当子波是最小相位时,最小平方法求得的反子波进行子波反褶积效果要比Z变换法好,且所取的反滤波因子项数越多，与期望输出的误差能量就越小。

最小平方法的结果要比Z变换法好得多,但由于子波的非最小相位性,误差能量还是不理想.

子波反褶积,已知子波的反褶积方法;

做法:

由已知子波,求取反子波,再和地震记录褶积,最终获得反射系数序列;

有两种方法:

Z变换法和最小平方法,相比之下,后者明显好于前者;

效果好的先决条件:

子波必须是最小相位的

最小平方反滤波是地震勘探中最常用的一类反滤波方法,是维纳在1947年最先提出来的，所以又叫做维纳（反）滤波。

它是以这样的最佳准则来设计（反）滤波器的:

使（反）滤波器的实际输出与期望输出的误差平方和为最小（即在最小平方意义下使误差能量达到最佳）—因此又叫作最佳维纳滤波.只要我们根据实际需要改变输入、输出和期望输出,就可设计出各种类型的满足各类具体需要的反滤波方法。

基本方程—最小平方（反）滤波方程

最小平方反滤波的目的:

把地震子波压缩成尖脉冲,从而使地震记录能够直接反映地下反射界面的反射系数序列.

基本考虑:

已知输入为地震子波b（t）,要求设计一个滤波器a（t）,使得滤波后的实际输出c（t）=a（t）b（t）与期望输出—一个窄脉冲d（t）在最小平方意义下最接近,即选取适当的a（t）使实际输出c（t）与期望输出d（t）的误差平方和Q为最小.

反滤波（定义、目的、任务、如何实现）

与某个滤波过程作用相反的滤波过程

提高地震记录的纵向分辨率

压缩地震脉冲长度

设计反滤波因子a（t），与地震记录褶积

最小平方反滤波（反褶积）的基本思想

使（反）滤波器的实际输出与期望输出的误差平方和为最小——最小平方意义下的最佳滤波器

预测反滤波在某种意义上可以说是更广义的最小平方反滤波,它能包括脉冲反滤波,并能用于研究一般的反滤波问题.在地震资料数字处理中,预测反滤波主要是用来压制多次波.海上鸣震等规则干扰波.

预测滤波的原理

预测：

根据某个物理量已知的过去值和现在值,经过信息加工处理,求取该物理量在未来某个时刻的估计值.用数学语言来描述,即:

已知,xt-2,xt-1,xt,求xt+,这就是预测问题.

用滤波的观点来看,预测问题的实质就是根据从实践中和理论上总结出来的规律,设计一个算子——预测滤波因子,对已知物理量xt过去值（,xt-2,xt-1,等）和现在值（xt）进行加工处理,以获得未来某个时刻的估计值（xt+）,这个过程就是预测滤波.

未来时刻的实际值和估计值的差称为预测误差,求预测误差的过程叫做预测误差（反）滤波,有时也简称预测反滤波.

由上可知,要想对一个信号进行预测反滤波,首先应进行预测滤波,求出未来时刻的估计值,然后才能计算预测误差.显然,预测滤波的关键在于设法求得一个最佳预测滤波因子

求最佳预测滤波因子的方法与前面介绍的求最佳反滤波因子的方法类似,仍然是根据最小平方原理,使预测值和实际值之间的误差能量为最小.

预测（误差）反滤波原理

地震资料数字处理中的预测反滤波是:

利用预测的方法,根据地震记录中一次波和干扰波（主要指多次波等规则干扰）的信息预测出纯干扰部分,再由原始记录中减去纯干扰部分,就得到去除了干扰后的一次反射波信号,从而达到压制干扰、突出有效波的目的.

地震记录（一次反射波+多次波）-预测出的多次波=只含有一次反射波的地震记录

由此可见,这里的预测值就是多次波,预测滤波的过程就是根据含有多次波的地震记录与多次波本身的关系（多次波的周期性等）,把多次波预测出来.而我们真正感兴趣的是真实值和预测值之差,即预测误差:

（t+）=x（t+）–x^（t+）也可以写成:

（t）=x（t）–x^（t）

这就是说,我们实际上进行的是预测误差反滤波,最后求得的结果是一预测误差序列.

为什么说多次波是可预测的,而一次反射波是不可预测的呢?

因为一次反射波是反射系数序列和子波的褶积,是不可预测的;而多次反射波是一种规则干扰波,根据其出现周期可以进行预测,换句话说:

地震记录x（t）=不可预测的一次波+可预测的多次波

对x（t）作预测反滤波,就是要设计一预测反滤波器c（t）,让x（t）通过它,即可得到可预测的多次波.然后让：

地震记录x（t）–预测出的多次波=不可预测的一次波

显然,预测反滤波因子c（t）的求取是整个过程的关键.

预测反褶积和脉冲反褶积有着密切关系：

脉冲反褶积可以说是预测反褶积的特例（预测步长为1时的特例）,而预测反褶积则是脉冲反褶积的推广（期望输出由尖脉冲向输入序列的预测值的推广）.

由于预测反褶积对反射脉冲有明显的压缩作用,所以它也能提高地震记录的纵向分辨率;另一方面,预测反滤波可以压制多次波等规则干扰波,所以它亦可以提高地震记录的信噪比.

在实际应用中,通常只能利用其一个目的.因此必须根据实际需要选择相关参数α

当预测反褶积用于单纯地压缩子波（等价于脉冲反褶积）时,其假设条件仍是:

子波是最小相位的;无噪。

如若不知道子波,则必须满足另一假设（效果不如已知的好）.

在几个假设都无法满足的情况下,反褶积的结果是不能接受的.

小结:

1.预测反滤波可以压制多次波等规则干扰波，提高信噪比;

2.预测反滤波可以把反射脉冲长度从原来的n点压缩为-1点→提高分辨率（特别是当=1时,预测反褶积就等价于脉冲反褶积,可以把子波压缩成零延迟的尖脉冲）

实际生产中如何通过选择参数来选择预测反褶积的作用呢？

1.子波是最小相位时

在已知子波情况下,反滤波因子长度越长,效果越好——实际输出与期望输出的误差越小,但长度越长,计算时间越长,效果并非线性增长;

在未知子波的情况下,反滤波因子长度不易过长（不易大于子波长度过多）,否则不满足“反射系数序列是白噪序列”,会使反滤波结果出现偏差;

2.子波是非最小相位时

无论子波是否已知.反滤波因子长度取长或短都不能获得好的效果;

最终有:

反滤波因子长度n反射脉冲（子波）长度

另外,脉冲反褶积要想效果显著,要求子波是最小相位的.

预白化:

为了避免反滤波因子的不稳定而人为地在子波振幅谱上加一小常数的过程

预白化的实施

在实际进行中,往往是通过给最小平方反滤波方程的系数矩阵（自相关矩阵）的主对角线（也即是xx（））上加一小常数来完成预白化的.其中这个小常数就叫做预白化因子,也叫做白噪系数,预白化百分比。

预白化因子定义:

为了保证反滤波算子的稳定性而人为加在反滤波方程主对角线上的一个小常数。

其作用相当于在子波振幅谱上加一常数谱.

的选择通常是根据试验来确定,随着的增大,输出信号的振幅谱逐渐变窄,从这点来说,的作用似乎与>1时的作用类似,都对高频端有抑制作用.但仔细比较一下就可以看到,二者还是有比较明显的区别的:

随的增大,即压制了高频分量,又改变了输出应具有的脉冲形式的波形

而随着的增大,虽然输出的谱的高频端也受到抑制,但其“箱状”没有改变,致使其输出信号仍具有尖脉冲形式,只是尾部增加了一些小“毛刺”.

最后强调一点,在实际生产中,对的选择一定要慎重,特别是资料的信噪比较低时,一定不能选择太大的,因为资料本身就含有噪声,如再加一较大的,二者相加就可能超过资料所能承受的限度,使资料信噪比降到无法忍受的地步。

实际生产中,都是针对工区内资料的不同品质,反复进行试验,选取合适的预白化因子.

内容小结

反滤波中的参数选择

①反滤波因子长度的选择（过长或过短会产生什么影响）

反滤波因子长度n反射脉冲（子波）长度

②预测步长α有什么作用?

α>1会出现什么情况?

预测步长具有调整分辨率的作用

当α>1时分辨率降低,输出信号的振幅谱高频端受到抑制

注意:

当预测反褶积用于压制多次波时,预测步长的选择与多次波的周期密切相关.

③预白化因子（白噪系数）的作用

为了避免反滤波因子的不稳定而人为地在子波振幅谱上加一小常数的过程→预白化

为了保证反滤波算子的稳定性而人为加在反滤波方程主对角线上的一个小常数→预白化因子

的增大也具有抑制输出信号谱的高频端的作用，但与α增大的影响略有不同，不会改变输出波形的脉冲性（仅增加些“小毛刺”）

选择原则：

慎重

第三章动静校正

第3-1节动校正

第3-2节静校正

动静校正又通称数值校正,是地震资料数字处理的基本内容之一,其目的就是为了从原始地震记录中消除由于非零炮检距引起的时间延迟和由于表层不均匀性引起的时间差异,使地震记录能真实地反映地下界面的情况,为后续的资料处理、解释提供可靠的信息。

动校正方法是以动校正量的计算和存储以及动校正的实现为主要内容的。

由几何地震学知道,当地面水平、反射界面为平面、界面以上的介质均匀的情况下一次反射波的时距曲线是一条双曲线。

它不能直接反映地下反射界面的起伏情况,尽管这时法线深度和界面的真深度一致,但也只有在激发点处接收到的t0时间,才能直观地反映界面的真深度;其它各点接收到的反射时间,除了与界面深度有关外,还与炮检距有关,只有消除了炮检距的影响,才能得到与地下反射界面产状一致的时距曲线,即才可以把时距曲线直接用于解释.

当界面为倾斜时,反射时距曲线也是一条双曲线,但是极小点向上倾方向偏移的双曲线,与水平界面情况类似,只有经过动校正消除了炮检距的影响后,其时距曲线才是一条直线,但不是水平的,而是一条与反射界面成镜像的倾斜直线.这时,它可以基本反映地下反射界面的形态.

在地面、反射界面为水平,界面以上介质为均匀的情况下,共反射点时距曲线也是一条双曲线,其极小点位于共反射点的正上方.要想进行共反射点叠加,最终获得水平叠加剖面,也必须对反射波时距曲线进行处理,消除炮检距的影响.

无论哪种情况,都必须消除炮检距的影响,才能应用时距曲线,所以,我们就把消除非零炮检距的影响——把非零炮检距反射时间t校正为零炮检距反射时间t0的校正过程叫做动校正。

注意:

对于共炮点记录和共反射点记录,动校正的原理和公式都是一样的,但其含义是不同的.对于共炮点记录来说,动校正是把各接收点处的反射时间校正为炮点处的自激自收时间;而对于共反射点记录来说,动校正是把各接收点处的时间校正为共中心点（共深度点）的自激自收时间.但不管怎样,动校正都是为了消除非零炮检距带来的时差影响而进行的一项校正工作.

其公式为ti=ti–t0=（t0²+xi²/v²）½-t0

称为正常时差（NMO—NormalMoveout）,所以,动校正又叫做正常时差校正（NMOCorrecalation）

1）界面埋藏深度越深,

动校正量越小（即对于同一接收点来说,浅层的动校正量大,深层的动校正量小）

2）固定t0,改变xi,也就是说,炮检距越大,

动校正量也越大（对于同一层来说,近道的动校正量小,远道的动校正量大）;

因此可知,动校正量ti即是自激自收时间t0的函数,也是空间位置xi的函数,即ti=ti（t0,xi）。

对于每一个地震道来说,ti是随时间变化的,这种校正量随时间变化而变化的情况,就称之为“动”校正.

这里也需提醒大家注意速度参数对动校正量的影响.由公式tixi²/2t0v²可知,如速度函数取得不恰当,也会使动校正量发生变化：

速度偏大（应用的速度比真实速度大）,会使双曲线未完全校平,这叫做动校正不足;速度偏小,会校正过量,从而在时间剖面上造成一些错误影像,给解释造成“陷阱”,这是在具体处理中需特别注意的.但这也给我们做速度分析提供了一个简单可行的判别标准

要想使数