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提高地震资料的信噪比是地震资料处理的关键,叠前去噪是进行噪声压制的主要处理技术。小波变换方法由于具有同时在时间域与频率域分析的特点,在信号的分析处理方面得到广泛的应用;笔者采用小波变换把叠前地震数据分为不同的频段,并对包含干扰波的频段采用中值滤波消除干扰,再运用小波反变换来重构去噪后的记录;该技术不仅实现了噪声压制,还达到了保持宽频带的目的,应用于实际资料处理中,取得了很好的去噪效果。 相似文献
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在地震记录中,随机噪声严重影响了有效信号的提取,为此必须进行消噪处理。这里首先使用小波包变换对不同频段的信号进行精细分离,有效信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同特性,然后根据这种不同特性进行去噪处理,对小波包分析法处理后的剩余地震信号再进行KL(Karhunen-Loeve)变换,提取相关有效信号,最后对提取的有效信号进行中值滤波处理,进一步去除剩余噪声。经合成地震剖面和实际地震剖面处理实验证明,小波包分析、KL变换和中值滤波联合去噪方法,能有效地消除较强的随机噪声,提高地震剖面信噪比和分辨率。 相似文献
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基于经验模态分解(EMD)的小波熵阈值地震信号去噪 总被引：1，自引：0，他引：1
针对EMD阈值去噪算法中阈值由经验选取以及无法有效区分各固有模态函数上有用信息的不足,本文对各固有模态函数进行小波变换,对各层小波系数进行相关处理,以突出有效信息,抑制噪声;将细节系数的有效信号和突变点置零并等分为若干区间,选取小波熵最大子区间的高频小波系数平均值作为噪声方差计算得到阈值。该阈值选取方法依据小波熵的特点,自适应地根据对应尺度上信号自身的能量特征确定该尺度阈值。将该算法应用于仿真信号和实际地震信号去噪,结果表明该方法优于基于EMD的小波阈值去噪,在提高去噪效果的同时,也更好地保护有效信号。 相似文献
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《物探化探计算技术》2018,(6)
针对具有较强随机噪声干扰的地震波形无法准确拾取初至走时的问题,提出在运用自动拾取算法前对地震随机噪声进行压制处理的思想。采用完备集合经验模态分解(CEEMD)联合小波阈值对地震信号进行噪声压制,与小波阈值法的联合使用可有效改善CEEMD方法中直接舍弃部分IMF高频分量,造成去除高频噪声的同时也将相应分量上的有效信息一并去除,进而导致信号失真的问题。采用改进滑动时窗能量比联合AIC信息准则法对去噪后的地震波拾取初至走时,该方法首先根据改进滑动时窗能量比法识别地震事件并大致确定初至时刻,然后在该时刻前后取一时窗,使用AIC方法计算AR模型在该时窗范围内的极小值,得到精确的初至波走时。合成及实际地震资料处理结果表明,在拾取初至走时前进行地震随机噪声压制,可有效提高初至波走时的拾取精度。 相似文献
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由于随机噪声是一种频带较宽的干扰波,因此依靠单一的去噪处理方式往往难以获得清晰反映目标体的地震信息。小波变换能够较好的去除高斯噪声,保留有效波中、高频成分,提高记录的信噪比,但去除脉冲噪声的效果却并不理想;中值滤波具有良好的边缘保持特性,虽低频去噪声效果有限,但去除脉冲噪声效果明显。因此可利用二维小波变换与中值滤波优势互补的方法,进行叠前去噪处理,达到去除宽频随机噪声的目的。首先运用二维小波变换的理论,采用自适应门限阀值方法进行去噪,同时结合中值滤波方法联合去噪。模型与实际数据的应用效果表明,联合去噪方法可有效压制噪声能量、保留高频有效信号、提高地震记录信噪比与分辨率。 相似文献
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文章针对松辽盆地西南部砂岩型铀矿地震资料噪声严重,干扰波能量比较强,资料频带窄、主频低、以及地震记录单炮之间、深浅层和远近道之间能量差异比较大的特点,在地震资料处理的叠前去噪、振幅补偿以及提高分辨率等关键环节开展了研究。在去噪环节,采用了叠前多域组合分步去噪方法,针对性地去除面波、线性噪声、强能量干扰以及次生干扰等,增强了目的层有效反射信号强度,提高地震资料信噪比。在振幅补偿中采用地表一致性振幅补偿和几何扩散补偿方法,可以明显消除远近道、浅层与深层之间以及道间能量差异。在提高分辨率环节通过地表一致性反褶积和预测反褶积方法,可消除地震波传播过程中子波变化引起的波形、频谱等特征的差异,压缩子波,缩小子波旁瓣,拓宽有效信号频带,提高地震资料分辨率。最后建立了一套地震资料的处理流程,并建立了相应环节的质量监控措施。通过与前人处理结果对比,此次建立的地震资料处理方法可以明显提高地震资料的品质。 相似文献
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去噪技术在地震资料处理中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
讨论了目前提高地震资料信噪比的方法及应用技术。通过对原始地震记录中普遍存在的噪声进行了分析。对于无规则噪声，应采用f-x域随机噪声衰减或多项式拟合的办法；对于有规则噪声，倾角滤波或FK滤波手段则更为有效。强调了在去噪过程中选择去噪参数的重要性。阐明了同相叠加技术也是一种提高地震资料信噪比的有效手段。总之。针对不同的噪声，应采用不同的去噪方法。实际地震资料处理表明，上述几种去噪方法对提高地震资料的信噪比是行之有效的。 相似文献
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小波分析在地震资料去噪中的应用 总被引：3，自引：1，他引：3
小波变换方法已广泛应用于信号处理领域。应用多尺度小波分析方法来消除地震观测信号中的噪声是一种行之有效的方法。这里从小波变换的基本原理出发,详细介绍了地震信号的阈值去噪原理,并根据模拟信号和实测地震信号的频谱分析,讨论了如何选择小波基及去噪过程中的阈值取值问题。从小波分解理论知道,利用多尺度分解方式对地震资料进行分析处理,相当于对实测地震资料进行不同尺度的细化分析,由于对不同地区、不同资料的精度要求不同,我们只要使用不同的尺度进行小波变换处理,就可以得到去除原信号的细部巨变(噪声干扰)特征的信号。同时,我们对小波变换处理后重构的地震信号与原信号进行了对比分析,误差结果分析表明该方法切实可行。我们还利用MATLAB语言及其小波工具箱,实现了对地震资料的去噪处理。 相似文献
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波场延拓法是最常用的反Q滤波方法,但其振幅因子的不稳定性致使深层的高频信息放大,从而影响反Q滤波的效果。本文通过推导证明了完全稳定振幅补偿只和Glim(增益限制)有关难以提高深层地震波分辨率,系统分析了波场延拓反Q滤波算法中不同振幅补偿算子的滤波特性,增益控制法对某一频率之后既不放大也不压制,正则化滤波和迭代滤波法不仅具有较强的抗噪声干扰能力,而且对深层地震波具有较好的振幅补偿能力。通过对理论模型和井间地震实际资料应用不同振幅补偿算子,发现正则化振幅补偿因子和迭代法振幅补偿因子不仅对高频干扰有较强的压制效果,而且对于地震记录的中深层部分和低Q能量衰减严重的地震记录,都有较好的补偿效果。 相似文献
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微地震监测数据时频域去噪方法 总被引：2，自引：0，他引：2
原始微地震监测数据的信噪比相对较低,监测数据品质决定了微地震有效信号的定位精度,提高监测数据信噪比是微地震处理的关键环节。改进S变换对窗函数进行能量归一化处理,解决了常规S变换时频谱中频率定位不准的问题,具有更高的时频分辨率精度。利用改进S变换的良好二维时频域聚焦特性,设计时变的二维时频域滤波器,将时频域去噪方法引入到微地震监测数据的去噪处理中。利用改进S变换对微地震监测数据进行时频分析,能够更加准确地分析不同信号分量的振幅能量以及频率随时间的变化情况,实现微地震有效信号分量与噪声干扰分量的有效分离。通过合成模拟信号和实际井中微地震监测数据的试处理和对比分析,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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近年来,随着鄂尔多斯盆地苏里格气田开发规模的不断扩大,全数字三维地震得到广泛应用,数字检波器的高灵敏性使得地震资料噪声极其发育。因此,全数字三维地震资料叠前去噪是资料处理的关键。针对全数字三维地震资料的特点,结合盲信号分离技术的最新发展,特别是神经网络技术的最新发展应用到研究中来,建立适合于理论地震记录的盲信号分离的算法模型,对已知反射地震数据实施盲分离技术,将地震信号变换到小波域中,并用Fast ICA算法进行盲分离去噪,然后将去噪后的信号从小波域变换到时间域信号。试验结果表明,该方法得到的去噪效果较时间域内直接去噪效果好。 相似文献
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在双正交小波分析下,实现了重磁异常数据高精度的导数计算。该算法是在小波分析得到的系数基础上,采用Monte-Carlo方法进行噪声的估计,根据获得参数分别进行去噪处理。理论计算结果表明:算法的计算效率高,计算的结果精度高,抗干扰能力强。实际数据处理结果表明:采用基于小波变换的方法完成导数处理,结果对地质填图中地质体边界的划分和磁性地层参数分析提供了重要的资料,也为采用基于导数的位场数据反演解释方法提供了优良的基础数据。 相似文献
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在海上地震资料采集过程中,涌浪噪声是一种常见的噪声干扰,这类噪声一般表现为低频、强能量、长周期,使用一般的方法很难在去噪的同时达到信号保真的效果。笔者针对该噪声的特征,选取了基于波动方程炮检距连续(offset continuation,OC)算子的OC-Seislet变换方法进行消噪处理;该方法应用OC算子来表征复杂波场,对含噪声数据进行压缩,在变换域通过软阈值处理实现信噪分离,再将结果反变换到数据域,从而达到去除涌浪噪声的目的。通过对模型数据和实际数据的处理,验证了OC-Seislet变换方法能够在去除原始数据中涌浪噪声的同时,最大程度地保护复杂构造下的地震波信息。 相似文献
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《物探化探计算技术》2019,(5)
为提高叠后地震资料预测薄层的精度,改善常规方法提高分辨率的同时却降低信噪比和求解不稳定的问题,按照提取时变子波、分频段处理、反褶积的研究思路,提出一种提高地震记录分辨率,压制噪声,以恢复反射系数为目标的反褶积方法,该方法用高频、中频、低频三个数据约束子波反褶积,运算过程加入分频去噪功能,实现了分辨率与信噪比同时提高。实际资料的薄层预测验证了该方法的有效性。 相似文献
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提高地震数据的信噪比是地震资料处理的重要目标之一。传统的地震去噪方法虽然可以有效压制随机噪声,但对非高斯分布的异常值噪声压制效果欠佳。本研究展示了一种基于稳健主成分分析的地震数据异常值噪声压制方法。该方法在频率-空间域通过对地震数据实施稳健低秩近似来求取理想无噪声数据。在目标函数构建方面,采用核范数最小化模型求取理想的低秩近似数据,并使用l1范数最小化模型来估计异常值噪声。此外,运用增广拉格朗日乘子法求解该反演问题。最后,模型数据和实际资料的去噪结果验证了本研究方法的有效性,与传统F-XY域预测滤波法去噪结果进行对比,也显示本研究方法在有效压制异常值噪声的同时能更好地保护有效波能量。 相似文献