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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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对于低信噪比资料,压制随机噪声,增强有效信号是地震资料处理的首要任务。而传统的奇异值分解去噪算法,在有效信号横向相干性较强时,去噪效果明显,但当有效信号同相轴呈倾斜、弯曲或孤立状态时,其在压制随机噪声的同时,存在滤除部分有效信号的弊端,为此通过对不同时窗内的地震数据进行拉平、奇异值分解数据重构与反拉平等处理方法,对常规奇异值分解算法进行改进,以克服其对包含非水平连续信号资料去噪效果差的局限。理论数据和实际资料的去噪结果表明,改进后的算法去噪效果明显优于常规奇异值分解法,能在保证有效波不被滤除的前提下有效提高地震资料的信噪比。 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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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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地震信号去噪能有效提高信号的信噪比和分辨率。二代小波变换可以在不同尺度上对含噪信号进行小波分解和多分辨率分析,实现窗口宽度自适应调整的局部化分析。但小波变换阈值法在去噪过程中会在信号的不连续邻域会产生伪吉布斯效应,而平移不变量阈值去噪方法通过平移-去噪-平均的思想可以很好的解决该问题。因此本文在已有的二代小波变换阈值去噪的基础上将平移不变量这一改进方法应用于二代小波变换中,实现了对地震信号更加快速有效的去噪处理,并在模拟数据试算和实际数据试算中取得了良好的去噪效果。 相似文献
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《地学前缘》2017,(3):319-324
在地震勘探信号处理中,能否得到高信噪比的信号是正确解读实际勘探信号的关键。在实际勘探中,受到环境等因素的影响,检波器接收到的信号中夹杂着各种相干及随机噪声,降低接收信号的信噪比。鉴于传统傅里叶变换无法处理随机噪声,本工作提出利用改进的小波阈值法提高含随机噪声的信噪比,通过MATLAB仿真和勘探实验验证。建立仿真模型,比较了改进阈值函数与现有软、硬阈值法的去噪效果;信噪比和均方根误差结果显示,改进阈值函数去噪后的信噪比优于软和硬阈值函数的信噪比。利用地震雷克子波建立了地震正演模型,对比改进阈值函数处理前后的结果显示,改进阈值函数法能充分保留有用信号,有效地消减勘探信号中的随机噪声,可为勘探信号解释提供一种新的去噪方法。 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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随着常规油气藏资源不断枯竭,非常规油气藏的勘探开发已逐渐成为一种必然趋势,从而使得微地震监测技术快速发展。微地震事件的发生持续时间短、声波频率高,使得实际采集到的微地震数据信噪比较低。本文首先简要介绍了微地震监测技术能够在非常规油气藏开发中保证高效的增产,以及微地震噪声压制在微地震监测技术数据处理流程中是关键一步,直接影响着后续微地震研究的准确性和可靠性;并对地面微地震监测数据中的噪声源进行分析,归纳了地面微地震监测中常见噪声：强脉冲干扰、工业交流电干扰、钻井干扰、声波干扰、规则干扰等,分析了其各自的基本特点。然后,概述了地面微地震数据去噪方法已取得的成果,按频率、传播方向、空间分布区域等特性进行分类,分析各种去噪方法在实际应用过程中针对的噪声类型,以及在去噪过程中对有效信号造成的影响等。最后,基于深度学习具有更强的复杂函数表征能力,分析了3种典型深度学习模型的结构及特点;结合在其他相关领域数据去噪问题的成功应用,深度学习可以解决目前微地震数据噪声压制存在的问题,可以作为微地震数据去噪的一种新方法;考虑到目前微地震数据样本数量可能影响深度学习在微地震监测中大规模的应用,本文提出用生成式对抗网络来构建微地震数据样本库以解决该问题,并将其用于后续深度学习过程中的模型训练。 相似文献
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随着高精度地震勘探技术的发展,利用高保真的方法提高地震资料信噪比成为了去噪处理的关键。曲波域阈值法能够有效地压制随机噪声,但易产生伪吉布斯震荡现象,造成信号局部畸变,从而影响处理效果。针对这一问题,提出一种基于压缩感知理论（Compressing Sensing,简称CS）的地震信号去噪方法,该方法利用随机噪声和有效信号在曲波稀疏域稀疏表征的差异来分离随机噪声。其实现步骤为:将地震数据变换到曲波域;利用压缩感知理论和全变差正则化算法重构曲波系数;曲波逆变换得到压制噪声后的重构地震数据。理论模型和实际资料应用表明,该方法能够很好规避伪吉布斯现象带来的信号失真问题,进一步提高了资料的信噪比。 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
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浅层反射地震资料中面波一般比较发育,对有效信号形成干扰,现有压制面波等相千干扰的处理手段主要适用于中深部、深部地震勘探,但并不适用于浅层反射地震资料的处理。为此提出了倾角中值滤波法。该方法是基于叠前地震单炮道集上反射波与强线性干扰在￡吨域视速度上的差异,在多组视倾角范围内,求取一个最佳视倾角,将最佳视倾角的振幅序列的中值视为相干干扰,利用“减去法”,达到信噪分离。通过模型与实际资料的处理,汪明该方法能够有效分离强线性干扰,并保留了强线性干扰的特性,提高了资料的信噪比,保真度高,是浅层高分辨率地震勘探的一种理想的叠前信噪分离技术。 相似文献
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在陆上地震勘探中,多次波反射与其他干扰波一样,干扰了有效波反射信号并降低了资料的信噪比。根据陆上地震数据中多次波与一次波所表现的不同特点,提出利用动校正叠加技术和频率-波数(f-k)滤波方法相结合的策略以压制地震数据中的多次波。使用一次波速度的动校正叠加技术可以衰减地震数据中的一部分多次波能量;根据叠加剖面确定包含剩余多次波的CMP范围,将f-k滤波方法应用于这些CMP道集上进一步压制多次波。模型试算和实际数据处理结果表明,所提出的多次波压制策略,不仅能有效地衰减多次波能量,而且在处理过程中可以减少对有效波信号的伤害。 相似文献
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基于2007年某煤矿三维地震提交的地质报告中存在的疑问,对该采区开展了二次处理技术研究,在分析原处理流程中发现原资料消除线形干扰不够干净;另外复杂的地震地质条件,导致静校正问题突出。针对干扰问题,在保真的基础上通过T～X域相干分析,提取相干噪音,达到剔除线形干扰的目;针对静校正问题采用了层析静校正及迭代剩余静校正技术,以解决长波长静校正问题;另外为提高地震数据处理精度和地震成像质量,避免出现假破碎带、伪构造等情况,在二次处理中还采用了地表一致性反褶积加零相位反褶积组合技术、高精度速度分析及动校正技术、叠前时间偏移技术等,有效消除了原地震报告中的错误解释。 相似文献