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1.
随机噪声的影响在地震勘探中是不可避免的,常规的随机噪声压制方法在处理中往往会破坏具有时空变化特征的非平稳有效地震信号,影响地震数据的准确成像.当前油气勘探的目标已经转变为“两宽一高”,随着数据量的增大,对去噪方法的处理效率也提出了更高的要求.因此,开发高效的非平稳地震数据随机噪声压制方法具有重要意义.预测滤波技术广泛用于地震随机噪声的衰减,本文基于流式处理框架提出一种新的f-x域流式预测滤波方法,通过在频率域建立预测自回归方程,运用直接复数矩阵逆运算代替迭代算法求解非平稳滤波器系数,实现时空变地震同相轴预测,提高自适应预测滤波的计算效率.通过与工业标准的FXDECON方法和f-x域正则化非平稳自回归(RNA)方法进行对比,理论模型和实际数据的测试结果表明,提出的f-x域流式预测滤波方法能更好地平衡时空变有效信号保护、随机噪声压制和高效计算三者之间的关系,获得合理的处理效果. 相似文献
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F-X域经验模态分解去噪方法在处理非稳态地震数据时存在两个局限,一是单纯剔除第一个固有模态分量将导致有效信号缺失及去噪能力偏弱问题,二是分解复信号时对实部和虚部分别分解存在分解数目不一致的风险。本文对上述两个方面进行了改进,提出了一种新的F-X域投影法复数经验模态分解预测滤波方法,首先采用基于空间投影的复数经验模态分解将F-X域地震数据直接分解为不同的复固有模态分量,然后再对这些分量分别进行F-X域预测滤波。合成记录及实际资料测试表明,本文的新方法能更好地衰减随机噪声,更有效地保持地震信号。 相似文献
3.
高频噪声压制是高分辨率地震数据处理中提高信噪比的关键性问题.本文针对f-x(频率-空间)反褶积空间预测滤波器无法处理非平稳、非线性信号的缺点,提出了一种基于高通滤波的频率-空间域经验模态分解(Empirical Mode Decomposition in the frequency-space domain,f-xEMD)压制地震剖面中高频噪声的方法.该方法采用全域高通滤波从原始数据中分离出含有部分有效信号的高频数据,将其变换到f-x域,然后在滑动的短窗口内提取每一个频率的空变数据序列进行EMD分解得到高频复本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)IMF1,将所有频率的IMF1序列反Fourier变换到时间域得到噪声剖面,将其与原始数据相减,达到高频噪声压制的目的.该方法可克服传统EMD分解方法中的模态混叠现象,保护陡倾角反射同相轴;压制后的噪声剖面中不包含有效信号能量,地震剖面的信噪比得到了提高.模拟数据和实际数据处理结果充分证明了该方法的有效性. 相似文献
4.
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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经验模态分解算法(EMD)是一种基于有效波和噪声尺度差异进行波场分离的随机噪声压制方法,但由于实际地震数据波场复杂,导致模态混叠较严重,仅凭该方法进行去噪很难达到理想效果.本文基于EMD算法对信号多尺度的分解特性,结合Hausdorff维数约束条件,提出一种用于地震随机噪声衰减的新方法.首先对地震数据进行EMD自适应分解,得到一系列具有不同尺度的、分形自相似性的固有模态分量(IMF);在此基础上,基于有效信号和随机噪声的Hausdorff维数差异,识别混有随机噪声的IMF分量,对该分量进行相关的阈值滤波处理,从而实现有效信号和随机噪声的有效分离.文中从仿真信号试验出发,到模型地震数据和实际地震数据的测试处理,同时与传统的EMD处理结果相对比.结果表明,本文方法对地震随机噪声的衰减有更佳的压制效果. 相似文献
6.
《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
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常规频率域SVD滤波法在随机噪声压制处理时,容易造成弯曲同相轴损伤。针对这一问题,本文提出一种基于分数阶傅里叶变换的混合Cadzow滤波法压制三维地震数据中随机噪声的方法。首先应用分数阶傅里叶变换,将地震数据变换到时频面,再依据Eigenimage滤波法与Cadzow滤波法建立混合的高维Hankel矩阵,然后对其运行奇异值分解,最后通过秩约化的方法来压制随机噪声。此方法用于四川某地区的地震数据处理,结果表明该方法可有效地去除随机噪声,保护有效信号,提高叠后地震数据的信噪比。 相似文献
8.
三维地震资料的去噪工作在油气地球物理勘探中处于至关重要的位置.本文分析了3D Steerable Pyramid分解及重构原理,在3D Steerable Pyramid分解域采用硬阈值降阈值+均值滤波的方法对三维地震资料中的随机噪声进行衰减.经过理论模型和实际资料实验,得出无论噪声水平的高低,在3D Steerable Pyramid分解域采用硬阈值降阈值+均值滤波方法均可以从噪声背景中识别出有效信号,并且保证信噪比有足够的提高;在去噪的同时,不但连续性好,反射强的同相轴得到了增强,而且连续性差,反射弱的同相轴也得到了有效的保留.采用本方法去噪伪影较少,数据的保真度较高,去噪结果干净,同相轴连续,波组关系清晰,断块成像清晰、断点干脆. 相似文献
9.
本文提出一种保护断层、裂缝等地层边缘特征的结构自适应中值滤波器,用于衰减地震资料中的随机噪声.基于地震反射同相轴局部呈线型结构的假设,采用梯度结构张量估计地层倾向,分析地层结构的规则程度,在此基础上引入地震剖面中线型和横向不连续性两种结构特征的置信度量.结构自适应中值滤波器根据这两种置信度量调整滤波器窗函数的尺度和形状,根据地层倾角调整滤波器窗函数的方向,从而使得滤波操作窗能够最佳匹配信号的局部结构特征.将本文方法用于合成和实际数据的处理,并与两种常用中值滤波方法进行对比,结果表明,该方法能够更好地解决地震剖面的随机噪声衰减和有效信号保真的问题,在增强反射同相轴的横向一致性的同时有效保持了剖面内的地层边缘和细节特征,显著改善了地震资料的品质. 相似文献
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基于ARMA模型非因果空间预测滤波(英文) 总被引：3，自引：1，他引：2
常规频域预测滤波方法是建立在自回归(autoregressive,AR)模型基础上的,这导致滤波过程中前后假设的不一致,即首先利用源噪声的假设计算误差剖面,却又将其作为可加噪声而从原始剖面中减去来得到有效信号。本文通过建立自回归-滑动平均(autoregres sive/moving-average,ARMA)模型,首先求解非因果预测误差滤波算子,然后利用自反褶积形式投影滤波过程估计可加噪声,进而达到去除随机噪声目的。此过程有效避免了基于AR模型产生的不一致性。在此基础上,将一维ARMA模型扩展到二维空间域,实现了基于二维ARMA模型频域非因果空间预测滤波在三维地震资料随机噪声衰减中的应用。模型试验与实际资料处理表明该方法在很好保留反射信息同时,压制随机噪声更加彻底,明显优于常规频域预测去噪方法。 相似文献
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《地球物理学进展》2015,(4)
一般的随机噪声去除方法都是通过信号分析和处理手段在信号变换空间对随机噪声进行压制,这些方法没有考虑地震信号本身所具有的特性,容易造成有效信号的损失,而本文的随机噪声去除方法是从地震波传播的角度,利用地震数据映射方法根据有效信号和随机干扰在成像空间和数据空间的不同表现进行相干加强处理去除随机干扰,可以在去除噪声的同时更好的保持有效信号.数据映射算子由频率波数域共偏移距相移法叠前时间偏移和反偏移算子两部分构成.在常规叠前时间域相移法的基础上,本文采用成像域相移法进行叠前时间偏移和反偏移,可以在一定程度上提高数据映射的计算效率,并采用自适应的变孔径方法来改善数据映射的成像质量.通过模型和实际资料处理表明,该去噪方法能有效提高资料的信噪比,改善同相轴的连续性. 相似文献
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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
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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
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基于混合时频分析技术的地震数据噪声压制(英文) 总被引：2，自引：2，他引：0
针对复杂地质结构、陡倾角相干噪声、空间采样不均匀等情况下F-x域反褶积去噪技术的不足,提出首先应用具有时-频聚集性度量准则的广义S变换将时间-空间域的地震数据变换至时间-频率-空间域(t-f-x)的数据,在t-f-x域中对每一个频率切片应用经验模态分解(EMD),移除噪声占主导地位的本征模态函数以压制相干和随机噪声的滤波方法。模型分析表明第一本征模态函数表征的高频信息以噪声为主,移除第一本证模态函数可以达到压制噪声的目的。经广义S变换后形成t-f-x域中EMD滤波方法等效于具有依赖于空间位置、频率、高波数截断特征的自适应f-k滤波。此滤波方法考虑了数据的局部时-频特征,且具有执行简单的特点。与AR预测滤波方法比较,此法滤除的成分包含较少的低波数的信息,滤除的成分非常的局部化,且获得结果没有表现出过度平滑的特征。实际资料的应用表明在经广义S变换后形成t-f-x域中运用EMD滤波方法能够有效地压制随机和陡倾角相干噪声。 相似文献
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将基于倾角扫描的奇异值分解与经验模式分解法相结合应用到地震资料随机噪声压制中。首先利用经验模式分解法消除部分噪声,增强地震道有效信号的相关性,再利用奇异值分解对地震信号进行同相轴自动追踪,截取小时窗数据体,并进行同相轴拉平处理,经SVD计算小时窗数据中心点的值来代替计算样点的值,最终实现随机噪声的压制。理论模型试算和实际资料处理表明,本文提出的EMD-SVD方法简单易行,比单一的SVD方法去噪效果更显著有效地消除了地震资料中的随机噪声,提高了地震资料的信噪比,并改善了叠加剖面的质量。 相似文献
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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