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1.
地震数据本质上是时变的,不仅有效同相轴表现出确定性信号的时变特征,而且复杂地表和构造条件以及深部探测环境总是引入时变的非平稳随机噪声.标准的频率-空间域预测滤波只适合压制平面波信号假设下的平稳随机噪声,而处理非平稳地震随机噪声时,需要将数据体分割为小窗口进行分析,但效果不够理想,而传统非预测类随机噪声压制方法往往适应性不高,因此开发能够保护地震信号时变特征的随机噪声压制方法具有重要的工业价值.压缩感知是近年出现的一个新的采样理论,通过开发信号的稀疏特性,已经在地震数据处理中的数据插值以及噪声压制中得到了应用.本文系统地分析了压缩感知理论框架下的地震随机噪声压制问题,建立了阈值消噪的数学反演目标函数;针对时变有效信息具有的可压缩性,利用有限差分算法求解炮检距连续方程,构建有限差分炮检距连续预测算子(FDOC),在seislet变换框架下,提出一种新的快速稀疏变换域———FDOC-seislet变换,实现地震数据的高度稀疏表征;结合非平稳随机噪声不可压缩的特征,提出了一种整形迭代消噪方法,该方法是一种广义的迭代收缩阈值(IST)算法,在无法计算稀疏变换伴随算子的条件下,仍然能够对强噪声环境中的时变有效信息进行有效恢复.通过对模型数据和实际数据的处理,验证了FDOC-seislet稀疏变换域随机噪声迭代压制方法能够在保护复杂构造地震波信息的前提下,有效地衰减原始数据中的强振幅随机噪声干扰. 相似文献
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基于Bregman迭代的复杂地震波场稀疏域插值方法 总被引：2，自引：1，他引：1
在地震勘探中,野外施工条件等因素使观测系统很难记录到完整的地震波场,因此,资料处理中的地震数据插值是一个重要的问题。尤其在复杂构造条件下,缺失的叠前地震数据给后续高精度处理带来严重的影响。压缩感知理论源于解决图像采集问题,主要包含信号的稀疏表征以及数学组合优化问题的求解,它为地震数据插值问题的求解提供了有效的解决方案。在应用压缩感知求解复杂地震波场的插值问题中,如何最佳化表征复杂地震波场以及快速准确的迭代算法是该理论应用的关键问题。Seislet变换是一个特殊针对地震波场表征的稀疏多尺度变换,该方法能有效地压缩地震波同相轴。同时,Bregman迭代算法在以稀疏表征为核心的压缩感知理论中,是一种有效的求解算法,通过选取适当的阈值参数,能够开发地震波动力学预测理论、图像处理变换方法和压缩感知反演算法相结合的地震数据插值方法。本文将地震数据插值问题纳入约束最优化问题,选取能够有效压缩复杂地震波场的OC-seislet稀疏变换,应用Bregman迭代方法求解压缩感知理论框架下的混合范数反问题,提出了Bregman迭代方法中固定阈值选取的H曲线方法,实现地震波场的快速、准确重建。理论模型和实际数据的处理结果验证了基于H曲线准则的Bregman迭代稀疏域插值方法可以有效地恢复复杂波场的缺失信息。 相似文献
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在地震勘探中,野外施工条件等因素使观测系统很难记录到完整的地震波场,因此,资料处理中的地震数据插值是一个重要的问题。尤其在复杂构造条件下,缺失的叠前地震数据给后续高精度处理带来严重的影响。压缩感知理论源于解决图像采集问题,主要包含信号的稀疏表征以及数学组合优化问题的求解,它为地震数据插值问题的求解提供了有效的解决方案。在应用压缩感知求解复杂地震波场的插值问题中,如何最佳化表征复杂地震波场以及快速准确的迭代算法是该理论应用的关键问题。Seislet变换是一个特殊针对地震波场表征的稀疏多尺度变换,该方法能有效地压缩地震波同相轴。同时,Bregman迭代算法在以稀疏表征为核心的压缩感知理论中,是一种有效的求解算法,通过选取适当的阈值参数,能够开发地震波动力学预测理论、图像处理变换方法和压缩感知反演算法相结合的地震数据插值方法。本文将地震数据插值问题纳入约束最优化问题,选取能够有效压缩复杂地震波场的OC-seislet稀疏变换,应用Bregman迭代方法求解压缩感知理论框架下的混合范数反问题,提出了Bregman迭代方法中固定阈值选取的H曲线方法,实现地震波场的快速、准确重建。理论模型和实际数据的处理结果验证了基于H曲线准则的Bregman迭代稀疏域插值方法可以有效地恢复复杂波场的缺失信息。 相似文献
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地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤,双稀疏字典提供了两层稀疏模型,比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示,然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法（fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA）对初始字典系数进行更新,接着采用数据驱动紧标架（data-driven tight frame,DDTF）在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数,最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数,并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明：与固定基变换去噪方法相比,该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示,在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比;与字典学习去噪方法相比,该方法不仅拥有较快的去噪速度,而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点. 相似文献
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传统的地震数据采样必须严格遵循Nyquist采样定理,而野外实际数据的采集可能由于施工条件或者地表障碍物的限制,不一定能记录到完整的地震波场,所以地震资料处理中的数据重建是非常重要的问题.压缩感知理论最先来自信号处理领域,它所包括的问题类型有信号的稀疏表征和数学组合优化,它给地震数据重建这类问题指明了思考方向.而其中如何选择最优的迭代算法是数据重建中的关键问题.本文将地震数据插值问题归纳到约束最优化问题,选择能有效稀疏表征地震波场的傅里叶变换,对于压缩感知理论框架下的混合范数反问题,再用Bregman迭代方法去求解,在地震数据的重建过程中,传统的阈值参数收敛慢,为了降低迭代次数并且提高地震数据恢复的精度,总结出改进型指数衰减规律的阈值参数,选择用硬阈值算子来重建恢复地震数据．通过对理论模型和实际地震资料的处理结果表明该方法可以快速、有效的恢复地震波场的缺失数据． 相似文献
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《地球物理学进展》2016,(4)
反射地震采集的单炮数据中常有死道、坏道及空白道.又因深地震反射的地表条件更为复杂,所以这种现象更为常见.通过波场重建来提高原始单炮数据的利用率很有必要.基于变换域的重建方法计算速度快,对数据要求少,可以处理规则或不规则采样的数据,所以该方法适用于深地震反射数据的波场重建.Curvelet变换是一种方向性强的多尺度变换方法,因此地震数据在Curvelet域中可以稀疏的表示.利用压缩感知的原理,在Curvelet域中对深反射地震单炮记录中坏道及死道进行波场重建,并用阈值滤波技术去噪处理,结果显示该处理流程效果明显.与各向同性且均匀的介质模型检验结果区别之处是该方法能够很好地重建深层的波组抗界面的同相轴相位,但难以100%地恢复能量.这可能与地下的真实介质为各向异性的非均匀性质有关. 相似文献
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由于野外采集环境的限制,常常无法采集得到完整规则的野外地震数据,为了后续地震处理、解释工作的顺利进行,地震数据重建工作被广泛的研究.自压缩感知理论的提出,相继出现了基于该理论的多种迭代阈值方法,如CRSI方法（Curvelet Recovery by Sparsity-promoting Inversion method）、Bregman迭代阈值算法（the linearized Bregman method）等.CSRI方法利用地震波形在Curvelet的稀疏特性,通过一种基于最速下降的迭代算法在Curvelet变换域恢复出高信噪比地震数据,该迭代算法稳定,收敛,但其收敛速度慢.Bregman迭代阈值法与CRSI最大区别在于每次迭代时把上一次恢复结果中的阈值前所有能量都保留到本次恢复结果中,从而加快了收敛速度,但随着迭代的进行重构数据中噪声干扰越来越严重,导致最终恢复出的数据信噪比低.综合两种经典方法的优缺点,本文构造了一种新的联合迭代算法框架,在每次迭代中将CRSI和Bregman的恢复量加权并同时加回本次迭代结果中,从而加快了迭代初期的收敛速度,又避免了迭代后期噪声干扰的影响.合成数据和实际数据试算结果表明,我们提出的新方法不仅迭代快速收敛稳定,且能得到高信噪比的重建结果. 相似文献
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人工地震数据总是受到随机噪声的干扰,地震数据时-空变的特性使得常规去噪方法处理效果并不理想,容易导致有效信号的损失.目前广泛应用的预测滤波类方法存在处理时变数据能力不足的问题.随着压缩感知理论的不断完善,稀疏变换阈值算法能够解决时变地震数据噪声压制问题,但是常规的稀疏变换方法,如傅里叶变换,小波变换等,并不是特殊针对地震数据设计的,很难提供地震数据最佳的压缩特征,同时,常规阈值算法容易导致去噪结果过于平滑.因此开发更加有效的时-空变地震数据信噪分离方法具有重要的工业价值.本文将地震数据信噪分离问题归纳为数学基追踪问题,在压缩感知理论框架下,利用特殊针对地震数据设计的VD-seislet稀疏变换方法,结合全变差(TV)算法,构建seislet-TV双正则化条件,并利用分裂Bregman迭代算法求解约束最优化问题,实现地震数据的有效信噪分离.通过理论模型和实际数据测试本文方法,并且与工业标准FXdecon方法进行比较,结果表明基于seislet-TV双正则化约束条件的迭代方法能够更加有效地保护时-空变地震信号,压制地震数据中的强随机噪声. 相似文献
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传统地震数据稀疏重建方法面临着:(1)叠前共炮点道集或CMP道集反射波为双曲线型同相轴,地震数据重建会损害有效波;(2)地震信号存在噪声和畸变,要求重建方法具有较好的噪声鲁棒性.针对这两个问题,提出一种基于L_1-L_1范数稀疏表示的共偏移距道集地震数据重建方法.该方法利用了共偏移距道集中地震波为水平同相轴,无道间时差,满足空间重建要求,和L_1-L_1范数稀疏表示具有较好的噪声鲁棒性.首先抽取共偏移距道集地震数据,并根据地震采集信息构造复合采样矩阵,然后采用L_1-L_1范数稀疏表示对数据稀疏重建后,再将数据反变换回共炮点道集或CMP道集,能够同时实现地震信号稀疏重建和随机噪声压制.理论模型和实际数据试算结果验证所提方法具有较好重建精度和噪声鲁棒性. 相似文献
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复杂地表和复杂介质条件下,随机噪声往往严重影响着复杂地震信号的信噪比,同时深层地球物理目标探查中弱地震信号总是被随机噪声所掩盖,如何有效地压制随机噪声干扰、恢复有效地震信号仍然是高精度地震勘探中的关键问题.压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理的限制,利用有效地震信号的可压缩性和稀疏性,提供了从不可压缩随机噪声中进行有效信号分离的数据原理.本文系统分析压缩感知框架下地震随机噪声压制的稀疏优化反问题,提出了基于迭代软阈值算法的"采集-重建-修复"方案对该问题进行求解.在实现高度稀疏表征的基础上进行地震数据的压缩感知随机观测,通过迭代反演对有效地震信号进行重构,有效提高复杂地震数据的信噪比,同时,当求解稀疏优化问题时,如果出现正则化项引起重构信号衰减现象,可以匹配除偏对衰减的有效信号进行修复.通过与工业标准 f-x预测滤波方法进行比较,理论模型和实际数据处理的结果表明,压缩感知迭代噪声压制方法对复杂地震数据中的随机噪声有较好的压制效果,可以有效恢复出被较强非平稳随机噪声干扰的时空变同相轴信息. 相似文献
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多次波预测与自适应相减是基于波动方程表面多次波压制的两个重要环节.文中利用具有并行计算优势的GPU加速表面多次波预测,使得预测效率大为提高.在自适应相减算法中,文中将预测的多次波道、预测多次波道的Hilbert变换道、预测多次波道的高频重建道、以及它们的平移道用作自适应相减中的多次波模型道.Hilbert变换道用以补偿预测多次波的相位信息,高频重建道用以改善预测多次波的高频信息,补偿频带能量差异.文中在预测和相减过程中均采用迭代算法,迭代预测,可较好地获得多次波的运动学特性,迭代相减,可较好地获得多次波的动力学特性,迭代预测与相减使预测的多次波与地震数据中实际的多次波更好地匹配.将该方法应用于理论模拟的SMAART模型和实际海洋数据中,测试结果表明,该方法预测多次波效率较高,在保持有效波振幅条件下可有效地压制地震数据中的表面多次波. 相似文献
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同时震源数据包含了多炮之间的串扰噪声,不能直接用于常规数据处理流程.因此,需要对混叠的波场进行分离得到常规采集的单炮记录.本文基于稀疏迭代反演分离,提出了一种具有尺度与空间自适应的Wiener阈值选取方法.该阈值选取方法能够根据不同迭代环境计算不同尺度下串扰噪声的方差和不同空间位置有效信号的方差,从而自适应调整阈值大小,最终通过对变换域系数进行收缩来达到去除串扰噪声的目的.理论模型数据和实际数据测试结果表明,本文方法能够快速有效地压制串扰噪声和保护弱有效信号,取得了比Contourlet域子带一致Wiener阈值方法和Curvelet域指数衰减阈值方法更好的分离效果. 相似文献
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人工地震方法由于受到野外观测系统和经济因素等的限制,采集的数据在空间方向总是不规则分布.但是,许多地震数据处理技术的应用（如：多次波衰减,偏移和时移地震）都基于空间规则分布条件下的地震数据体.因此,数据插值技术是地震数据处理流程中关键环节之一.失败的插值方法往往会引入虚假信息,给后续处理环节带来严重的影响.迭代插值方法是目前广泛应用的地震数据重建思路,但是常规的迭代插值方法往往很难保证插值精度,并且迭代收敛速度较慢,尤其存在随机噪声的情况下,插值地震道与原始地震道之间存在较大的信噪比差异.因此开发快速的、有效的迭代数据插值方法具有重要的工业价值.本文将地震数据插值归纳为数学基追踪问题,在压缩感知理论框架下,提出新的非线性Bregman整形迭代算法来求解约束最小化问题,同时在迭代过程中提出两种匹配的迭代控制准则,通过有效的稀疏变换对缺失数据进行重建.通过理论模型和实际数据测试本文方法,并且与常规迭代插值算法进行比较,结果表明Bregman整形迭代插值方法能够更加有效地恢复含有随机噪声的缺失地震信息. 相似文献
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对于被动源地震数据,运用常规的互相关算法得到的虚拟炮记录中,不仅含有一次波反射信息,还包括了表面相关多次波.然而,通过传统的被动源数据稀疏反演一次波估计(EPSI)方法,可以求得只含有一次波,不含表面相关多次波的虚拟炮记录.本文改进了传统的被动源数据稀疏反演一次波估计问题的求解方法,将被动源稀疏反演一次波估计求解问题转化为双凸L1范数约束的最优化求解问题,避免了在传统的稀疏反演一次波估计过程中用时窗防止反演陷入局部最优化的情况.在L1范数约束最优化的求解过程中,又结合了2DCurvelet变换和小波变换,在2DCurvelet-wavelet域中,数据变得更加稀疏,从而使求得的结果更加准确,成像质量得到了改善.通过简单模型和复杂模型,验证了本文提出方法的有效性. 相似文献
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随着当今勘探难度的增加,地震数据处理的精度也逐步提升,因此,对数据的完整度也提出了更高的要求.本文基于形态分量分析,采用离散余弦变换(DCT)字典和Shearlet字典的组合形式用于地震数据恢复重建,相比于其他稀疏变换具有更高的稀疏性、更强的稀疏表示能力.在MCA框架下,首先通过对地震数据中的局部奇异分量与平滑状分量分别采用DCT字典和Shearlet字典进行稀疏表示;而后,在重建的算法中加入指数阈值模型和指数阈值函数的块坐标松弛(BCR)算法来得到各个分量;最后,将不同字典得到的结果合并得到最终重建结果.通过合成数据实验和实际数据实验均表明,该方法能够有效地重建缺失地震数据,并且重建精度高于Curvelet字典与DCT字典组合、单一Shearlet字典、Shearlet字典与Curvelet字典组合.同时,通过对含噪数据以及不同信噪比的数据处理结果均验证了该方法具有较强的适应性. 相似文献
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实际地震信号通常可表示为具有波形特征差异的多种基本波形信号的线性组合,如叠前道集中的工频干扰噪声与有效波信号、面波噪声与体波信号等.选择单一数学变换方法,往往不易实现地震信号的稀疏表示.近年来发展的形态成分分析理论,通过联合多种数学变换,可实现对复杂信号的稀疏表示.本文根据单道地震记录中面波与体波信号波形结构特征的差异性,提出一种基于形态成分分析的面波噪声衰减方法.针对面波的低频、窄带以及频散特性选择一维平稳小波变换作为其稀疏表示字典,而针对体波波形的局部相关特性选择局部离散余弦变换作为其稀疏表示字典,建立基于双波形字典的形态成分分析模型,通过求解该稀疏优化问题获得最终的信噪分离结果.理论模型和实际地震资料处理证实该方法不仅能够衰减单炮地震记录中的强面波干扰噪声,同时能够更好地保护有效信号的波形特征与频谱带宽,为地震资料的后续处理和分析提供良好的数据基础. 相似文献
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地震数据规则化重构是地震资料处理十分重要的基础性工作.压缩感知理论打破了香农采样定理的制约,利用信号在某个变换域的稀疏特性重构出完整的信号,在地震数据重构领域得到了很好的应用.深反射地震剖面大都布置在地质构造比较复杂的区段,复杂的地质构造使深反射地震剖面上的波阻特征复杂,采用单一稀疏变换不能最有效地表征数据的内部结构特征.MCA(形态成分分析)方法将信号分解为几种形态特征区别明显的分量来逼近数据的内部复杂结构,但是对各成分简单的叠加仍然无法有效地描述复杂构造数据的各种特征.结合两种方法的优点,本文提出了一种新的基于压缩感知的重构算法框架,在MCA方法的基础上对各稀疏字典进行加权,在迭代中不断更新各个稀疏字典的权值系数,对信号内部的各种特征进行最优描述,从而实现对信号的高质量重构.模型测试和实际资料处理结果表明:基于压缩感知的加权MCA方法不仅可以对地质构造复杂的地震数据进行高效的插值重建,而且可以很好的消除空间假频. 相似文献
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《应用地球物理》2016,(1)
地震数据中的面波是严重降低地震资料信噪比的干扰波,它的存在影响了后续地震资料的处理与解释。本文根据地震记录中面波与反射波信号形态结构的差异,采用基于二维字典形态成分分析方法对面波噪声与反射波进行分离。根据面波信号的低频、低视速度和频散的特性,选择二维非抽样离散小波变换作为面波的稀疏表示字典,根据反射波局部相关性较强的特点,选择二维局部离散余弦变换作为反射波的稀疏表示字典,构建地震记录在联合二维字典下的稀疏表示模型并采用块协调松弛算法进行求解,将地震记录分解为反射波部分和面波部分。对合成地震信号以及实际地震资料的处理结果表明本文方法不仅能有效压制强能量的面波干扰,而且还能很好保护反射波信号的波形。 相似文献
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随着地震勘探目标复杂化和精细化程度的提高以及"两宽一高"等采集技术的广泛应用,当前地震数据采集的时间越来越长、成本越来越高.针对此问题,本文基于压缩感知理论开展了地震数据高效采集方法的改进和探索研究.根据波动方程解的一般表示式,从波场传播的角度给出了地震数据具有稀疏性的数学物理依据及寻找适应地震数据稀疏变换的一般方案;在稀疏性先验信息的指导下,发展了具有"蓝色噪声"频谱特征的改进的分段采样方法,并基于最优化理论提出了地震数据重建方法.地震数据的稀疏性理论、稀疏约束下的高效采集方法以及地震数据的重建方法构成了相对完善的地震数据高效采集理论.把该理论用于指导地震数据采集,即利用稀疏约束的随机采样方法改变常规规则密集测网中炮点和检波点(或二者之一)的分布,设计了三种随机且均匀的高效采集测网,提出了利用相应测网获取的地震数据重建为常规规则密集测网地震数据的针对性方案,并使用重建精度、高效采集数据的直接成像和重建后再成像的结果对比证明了上述重建方案的有效性.基于Marmousi模型的高效采集试验检验了本文构建的基于稀疏约束的地震数据高效采集方法理论框架在提高当前地震数据采集效率、降低勘探成本上的优势以及方法的有效性和可行性. 相似文献
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基于POCS方法指数阈值模型的不规则地震数据重建(英文) 总被引：8，自引：3，他引：5
不规则地震数据会对地震多道处理技术的正确运行造成不良影响,降低地震资料的处理质量。本文将广泛用于图形图像重建的凸集投影方法应用到地震数据重建领域,实现规则样不规则道缺失数据的插值重建。对于整道缺失地震数据,将POCS迭代重建过程由时间域转移到频率域实现,避免每次迭代都对时间做正反Fourier变换,节约了计算量。在迭代过程中,阈值参数的选择方式对重建效率有重要影响。本文设计了两种阈值集合模型进行重建试验,试验结果表明:在相同重建效果下,指数型阈值集合模型可以有效减少迭代次数,提高重建效率。此外,分析了POCS重建方法的抗噪性能和抗假频性能。最后,理论模型和实际资料处理效果验证了本文重建方法的正确性和有效性。 相似文献