共查询到19条相似文献，搜索用时 366 毫秒
1.
由于金属矿区地震记录中随机噪声性质复杂且信噪比低,常规降噪方法难以达到预期的滤波效果.时频峰值滤波(TFPF)方法是实现低信噪比地震勘探记录中随机噪声压制的有效方法,但其在复杂地震勘探随机噪声下时窗参数优化问题仍难以解决.本文充分利用地震勘探噪声的统计特性,结合Shapiro-Wilk(SW)统计量辨识地震勘探记录中的微弱有效信号,提出基于SW统计量的自适应时频峰值滤波降噪方法(S-TFPF).在S-TFPF方案中,对于有效信号集中区,S-TFPF方法根据信号频率特征,选择有利于信号保持的较短时窗长度;对于噪声集中区,按噪声方差自适应增加时窗长度,增强随机噪声压制能力.S-TFPF应用于合成记录和共炮点记录的滤波结果表明,与传统时频峰值滤波方法相比,S-TFPF方法可以有效抑制低信噪比地震勘探记录中的随机噪声,更好地恢复出同相轴. 相似文献
2.
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
3.
径向时频峰值滤波算法是一种有效保持低信噪比地震勘探记录中反射同相轴的随机噪声压制方法,但该算法对空间非平稳地震勘探随机噪声压制效果不理想.本文研究空间非平稳地震勘探随机噪声,即各道噪声功率不同的地震勘探随机噪声,其在径向滤波轨线上表征近似脉冲噪声,在径向时频峰值滤波过程中干扰相邻道滤波结果.为了减小空间非平稳随机噪声的影响,本文提出一种基于绝对级差统计量(ROAD)的径向时频峰值滤波随机噪声压制方法.该方法首先根据径向轨线上信号的绝对级差统计量检测空间非平稳地震勘探随机噪声,然后结合局部时频峰值滤波和径向时频峰值滤波压制地震勘探记录中的随机噪声.将ROAD径向时频峰值滤波方法应用于合成记录和实际共炮点地震记录,结果表明ROAD径向时频峰值滤波方法可以压制空间非平稳地震勘探随机噪声且不损害有效信号,有效抑制随机噪声空间非平稳对滤波结果的影响.与径向时频峰值滤波相比,ROAD径向时频峰值滤波方法更适用于空间非平稳地震勘探随机噪声压制. 相似文献
4.
有效地压制地震信号中的噪声是地震信号解释和后续处理的重要环节之一.本文建立两种双树复小波域双变量模型对地震信号中的随机噪声进行压制.地震信号经双树复小波变换后,同一方向实部与虚部系数、实部(或虚部)系数与对应的模之间存在较强的相关性.鉴于此,对同一方向实部与虚部小波系数建立双变量模型,从含噪地震信号小波系数中估计原始信号的小波系数,再基于双树复小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.进一步对同一方向实部(或虚部)系数与对应的模建立双变量模型,得到地震信号随机噪声压制的第二种双树复小波域双变量方法.最后对合成地震记录和实际地震资料中的随机噪声进行压制的实验结果证实本文两种方法都能够有效地压制地震信号中的随机噪声. 相似文献
5.
《应用地球物理》2017,(4)
常规的时间-空间域和频率-空间域预测滤波方法假设地震记录由地震信号和随机噪声两部分构成,即所谓的加噪声模型,但是,在对随机噪声进行估算时,又假设随机噪声可以通过预测误差滤波器由地震记录中进行预测,即所谓的源噪声模型。这种前后不一致的噪声模型降低了该类方法的去噪能力和保幅性能。为此,本文提出了一种基于反演的时空域随机噪声衰减方法。它首先从地震数据中估算预测滤波算子,该算子表征了地震信号的可预测性,自适应地描述了地震信号的空间结构。在得到预测误差算子之后,将该算子作为正则化约束引入到地震信号反演系统,由含有随机噪声的地震数据直接反演地震信号。不同于常规随机噪声衰减方法,该方法将随机噪声衰减问题归结为正则化约束下的地震信号反演问题,克服了常规方法噪声模型的不一致性问题。我们采用模型数据和实际数据进行了实验分析,并与常规方法进行了效果对比。实验结果表明:与常规方法相比,本文方法在噪声压制的同时,没有对有效信号产生明显伤害,具有更好的振幅保持能力。 相似文献
6.
随机噪声是影响地震勘探有效信号的主要因素,其存在大大降低了地震记录的信噪比.在噪声压制方法不断被改进的同时,对随机噪声特性进行研究,了解噪声的产生机制是对其进行压制的先决条件,目前对噪声的研究主要是特性研究以寻找规律性,对其进行定性定量的分析还比较少.本文根据塔里木沙漠地区实际采集环境,考虑到噪声的连续性给计算带来的不便,假设各类噪声源以点源的形式分布在检波器周围,依据相应理论确定各类噪声源的源函数,其激发的噪声经由波动方程传播,将随机噪声作为各类噪声源共同作用的综合波场,建立随机噪声的理论模型.通过分析不同种噪声对地震记录的影响,选取合适的滤波方法对其进行压制,实验结果表明,通过建立沙漠地区随机噪声的理论模型,为选择有效的滤波方法,提高地震记录信噪比起到理论指导作用. 相似文献
7.
本文将时频峰值滤波(TFPF)去噪技术应用于共炮点地震资料的随机噪声压制.时频峰值滤波技术是通过频率调制将信号调制成解析信号的瞬时频率,利用解析信号的Wigner-Ville分布的峰值进行瞬时频率估计,恢复有效信号,与其它去噪方法相比,TFPF具有在较少的约束条件下压制强随机噪声的优点.本文针对实际地震资料的非线性特性,利用加窗的Wigner-Ville分布实现TFPF,使得地震信号在一个窗长内近似满足线性瞬时频率条件,减小由地震信号非线性引起的偏差.本文对共炮点地震记录做时频峰值滤波处理,滤波结果表明在地震勘探资料中存在强随机噪声的情况下,利用局部线性化处理的时频峰值滤波技术可以有效地压制地震资料中的随机噪声,恢复出湮没在随机噪声中的地震反射信号.信噪比提高3～6 dB. 相似文献
8.
针对地震数据在采集处理过程中存在的随机噪声,本文从压缩感知的角度,给出了一种地震数据降噪方法.其基本思路是:首先对含有随机噪声地震数据通过离散余弦变换进行稀疏表示,然后选取随机高斯矩阵为测量矩阵,并计算出传感矩阵,在地震数据重构阶段,采用正交匹配追踪算法对地震数据进行重构;通过实验方法对比,本文方法的降噪效果在峰值信噪比、信噪比、均方误差指标上均优于对比方法,证明了本文方法对地震数据中的随机非平稳噪声有较好的压制效果,提高了地震数据的信噪比. 相似文献
9.
针对强随机噪声地震资料背景下经典维纳滤波方法在信号的保幅及高维数据空间求解过程中产生病态矩阵的问题,提出利用核函数主分量维纳滤波压制强地震勘探随机噪声.首先利用线性核函数将地震信号映射到特征空间,再通过主分量分析方法提取地震数据主分量进行数据降维,并得到核主分量维纳滤波因子,从而进行核主分量维纳滤波（K-WPC）.正演仿真及对实际地震资料处理表明,该方法对随机噪声有较好的压制作用,保幅效果也令人满意. 相似文献
10.
随机噪声的压制在提高地震资料信噪比方面发挥重要作用.考虑到传统去噪方法在构造复杂地区难以取得理想的去噪结果,本文提出基于Hessian矩阵特征值对应的线性目标关系在多个尺度上对随机噪声进行压制.该方法将地震信号看作不同尺度的曲线,从而利用Hessian矩阵在曲线检测方面表现出的良好性能实现信噪分离.该方法与传统方法相比不受地层倾角的限制,因此能够处理构造较为复杂地区的地震数据.利用模型及实际资料对该方法进行了验证并与传统方法F-X反褶积的去噪结果做对比,结果表明基于Hessian矩阵的随机噪声压制方法在构造复杂地区能够保持有效信号的完整性. 相似文献
11.
在地震勘探领域,随机噪声一直是影响地震信号信噪比的主要因素之一,如何从被干扰的地震信号中有效去除随机噪声并保护有用信号具有重要的意义.针对经典小波变换在计算效率方面的缺陷,本文推荐应用提升算法实现第二代小波变换的构建,分析和对比了提升算法(Lifting Scheme)下不同小波变换方法的特性,选取更加符合小波域去噪原理的CDF 9/7双正交小波变换作为基本算法,同时应用了简单、有效的百分位数(Percentiles)软阈值进行信噪分离.通过理论模型处理,本方法可以在去噪能力和保护有用信号之间找到很好的平衡点.实际剖面的处理效果表明,此方法不仅能有效的滤除随机噪声,而且很好地保护有用信号,提高地震数据分析的精确性. 相似文献
12.
随着陆地地震勘探工作的加深,勘探环境变得越来越复杂,获得的地震信号信噪比越来越低,这给地震成像和数据解释带来了巨大的困难.为了解决这一技术难题,本文针对云南山地金属矿区的勘探环境提出了一种基于自适应阈值递归循环平移的Shearlet变换去噪算法（Recursive Cycle Spinning Shearlet Transform,RCSST）.首次将递归循环平移与Shearlet变换相结合,利用Shearlet变换的多尺度多方向特性对平移后的地震资料进行分解变换,之后,我们又提出了一种全新的自适应阈值,避免了信号系数被过度扼杀,同时也保护了有效信号.实验表明基于自适应阈值的RCSST算法克服了传统Shearlet变换去噪算法在低信噪比下易出现假轴的弊端并且能够有效地保护信号的幅度.在处理较低信噪比的模拟和实际云南山地地区地震资料的过程中,本文方法能够较好的压制随机噪声和保护有效信号. 相似文献
13.
时频峰值滤波算法是一种新颖的基于时频分析的信号增强算法,能够有效地消除随机噪声,恢复有效波信息.本文将这种时频分析算法用于消除地震勘探资料中的随机噪声,对淹没于随机噪声下的40道共炮点记录进行时频峰值滤波,恢复出来的共炮点记录可以清楚地表现原始记录同相轴的位置.经过对40道中任选两道（即第21道和第7道）滤波前后的子波形态Wigner\|Ville分布、傅立叶振幅谱等的比较,可知仅在谷值和峰值点误差较大,子波带宽相对误差小于25％.仿真试验表明信噪比可达－7dB,说明该方法可以有效地消减地震资料中的随机噪声. 相似文献
14.
Seismic directional random noise suppression by radial‐trace time–frequency peak filtering using the Hurst exponent statistic 
下载免费PDF全文
下载免费PDF全文 Radial‐trace time–frequency peak filtering filters a seismic record along the radial‐trace direction rather than the conventional channel direction. It takes the spatial correlation of the reflected events between adjacent channels into account. Thus, radial‐trace time–frequency peak filtering performs well in denoising and enhancing the continuity of reflected events. However, in the seismic record there is often random noise whose energy is concentrated in certain directions; the noise in these directions is correlative. We refer to this kind of random noise (that is distributed randomly in time but correlative in the space) as directional random noise. Under radial‐trace time–frequency peak filtering, the directional random noise will be treated as signal and enhanced when this noise has same direction as the signal. Therefore, we need to identify the directional random noise before the filtering. In this paper, we test the linearity of signal and directional random noise in time using the Hurst exponent. The time series of signals with high linearity lead to large Hurst exponent value; however, directional random noise is a random series in time without a fixed waveform and thus its linearity is low; therefore, we can differentiate the signal and directional random noise by the Hurst exponent values. The directional random noise can then be suppressed by using a long filtering window length during the radial‐trace time–frequency peak filtering. Synthetic and real data examples show that the proposed method can remove most directional random noise and can effectively recover the reflected events. 相似文献
15.
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
16.
当野外噪声很强,即使使用组合震源地震也无法获得满意信噪比的地震数据时,本文提出了一种基于可控震源阵列的定向照明控制方法,采用该方法可形成定向地震波.通过仿真研究合成了8激震器可控震源阵列分别采用简单组合及定向照明技术得到的单炮地震记录,可以看出采用合适的延时参数,定向照明单炮地震记录的反射波信噪比高于组合地震情况.定量的计算结果表明,实验条件下采用0.89 ms延时参数,各反射波信噪比分别提高了10.19 dB,3.23 dB和1.02 dB.由此可见,可控震源定向照明地震技术是一种提高原始地震资料信噪比的有效方法. 相似文献
17.
基于非稳态多项式拟合的地震噪声衰减方法研究(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
基于非稳态多项式拟合理论,针对地震数据中同相轴振幅变化这一特征,我们提出了一种地震噪声衰减的新方法。非稳态多项式拟合系数是时变的,通过整形正则化约束多项式拟和系数的光滑性,自适应的估计地震数据的相干分量。基于动校正后的共中心点道集(CMP)中地震信号的相干性,利用非稳态多项式拟合估计有效信号,从而衰减随机噪声。对于线性相干噪声,如地滚波,首先利用径向道变换(RadialTraceTransform,RTT)将地震数据变换到时间一视速度域,在时间—视速度域利用非稳态多项式拟合估计出相干噪声,然后减去相干噪声。该方法可以有效的估计振幅变化的相干分量,不需要相干分量振幅为常量的假设。模拟和实际资料处理结果表明,与传统的稳态多项式拟合和低切滤波相比,该方法可以更为有效的衰减地震噪声,同时保真了地震有效信号。 相似文献
18.
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