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1.
《Comptes Rendus Geoscience》2015,347(1):2-12
Time-frequency peak filtering (TFPF) is an effective method for seismic random noise attenuation. The linearity of the signal has a significant influence on the accuracy of the TFPF method. The higher the linearity of the signal to be filtered is, the better the denoising result is. With this in mind, and taking the lateral coherence of reflected events into account, we do TFPF along the reflected events to improve the degree of linearity and enhance the continuity of these events. The key factor to realize this idea is to find the traces of the reflected events. However, the traces of the events are too hard to obtain in the complicated field seismic data. In this paper, we propose a Multiple Directional TFPF (MD–TFPF), in which the filtering is performed in certain direction components of the seismic data. These components are obtained by a directional filter bank. In each direction component, we do TFPF along these decomposed reflected events (the local direction of the events) instead of the channel direction. The final result is achieved by adding up the filtering results of all decomposition directions of seismic data. In this way, filtering along the reflected events is implemented without accurately finding the directions. The effectiveness of the proposed method is tested on synthetic and field seismic data. The experimental results demonstrate that MD–TFPF can more effectively eliminate random noise and enhance the continuity of the reflected events with better preservation than the conventional TFPF, curvelet denoising method and F–X deconvolution method. 相似文献
2.
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
3.
基于改进混沌果蝇优化小波阈值法地震信号随机噪声压制 总被引：1，自引：0，他引：1
由于野外采集地震资料往往带有较多的随机噪声,给资料解释造成困难。针对小波阈值去噪的阈值选取通常需要对信号进行先验估计,带有较强猜测性,阈值选取难以获得最优结果。本文提出基于改进混沌果蝇优化的小波阈值法,将基于广义交叉验证(GCV)函数设定为阈值选取目标函数,在混沌果蝇优化算法中引入调节系数实现对该目标函数的迭代寻优,在无先验信息前提下,获取最优小波阈值。通过将本文算法用于合成地震记录和实际地震记录进行去噪处理,并对比常用小波阈值去噪算法,证明了本文算法的有效性。 相似文献
4.
以数学形态学和稀疏信号理论为依据,采用形态分量分析(MCA)方法去除地震数据中的随机噪声。应用MCA方法的关键在于选取合适的字典,从地震数据的特点和计算复杂性出发,选取UWT字典和Curvelet字典,一个用来稀疏表示地震数据的局部奇异部分,一个用来稀疏表示地震数据的线状变化部分。采用BCR算法求解目标函数,通过将数据分解为形态特征不同的2个分量,舍弃在字典中不能有效稀疏表示的随机噪声来达到去噪目的。作为一种二维去噪方法,MCA去噪方法在时间和空间方向上都具有很强的随机噪声抑制能力;由于UWT字典和Curvelet字典能够比传统的小波变换有更强的稀疏表示能力,MCA去噪方法对有效信息的损害较小,是一种保真保幅的去噪方法。模型测试和实际资料处理验证了该方法的有效性。 相似文献
5.
High-resolution deconvolution can mathematically be viewed as a regularized inverse problem. Besides, the result of the high-resolution deconvolution is generally accepted as reflectivity series of the layered media. On the other hand, lateral continuity is frequently poorer than vertical resolution on post-stack seismic section after application of any high-resolution deconvolution. However, because of the ill-posed inherent of the deconvolution problem, the Cauchy norm regularization term, a non-quadratic prior-information is widely used to provide the stability and uniqueness of the problem. But, it does not provide adequate quality of deconvolution if the noise in the data is strong. In this study, a stable and high-resolution deconvolution of post-stack seismic data was accomplished by an iterative inversion algorithm incorporating the Cauchy norm regularization with FX filter weighting. Cauchy norm regularization was utilized to force the solution to a spikiness structure, while the effective random noise reduction was performed by using the FX filter. Applications to synthetic and real post-stack data showed that the resolution in the vertical direction and continuity in the lateral direction are better improved. Thus, we think that this process makes seismic sections obtained especially from thin layered sedimentary basins more interpretable. 相似文献
6.
地震勘探的有效信号常受到随机噪声的干扰而难以识别,需要进行随机噪声和有效信号的分离。传统Shearlet全局阈值不随方向与尺度变化,在去噪的同时也会损失许多有效信号。Shearlet变换作为一种新的多尺度多方向时频分析方法,具有最优的稀疏表示能力、局部化特征和方向敏感性。本文将含噪地震信号通过Shearlet分解后计算各尺度与方向上Shearlet域系数的L2范数,并对其进行数据重排后发现,随着方向改变L2范数不断减小,进而提出一种基于L2范数的尺度方向自适应阈值计算方法。将其与小波变换、曲波变换、Shearlet全局阈值去噪方法对比,模拟数据与实际地震记录去噪结果表明,本文方法在去除随机噪声的同时,深部弱信号也得到了很好的恢复,地震数据的信噪比比其他3种方法有所提高,在0.929 9 dB条件下提升至11.565 1 dB。 相似文献
7.
In this paper, we present a method for attenuating background random noise and enhancing resolution of seismic data, which takes advantage of semi-automatic training of feed forward back propagation (FFBP) artificial neural network (ANN) in a multiscale domain obtained from wavelet packet analysis (WPA). The images of approximations and details of the input seismic sections are calculated and utilized to train neural network to model coherent events by an automatic algorithm. After the modeling of coherent events, the remainder data are assumed to be related to background random noise. The proposed method is applied on both synthetic and real seismic data. The results are compared with that of the adaptive Wiener filter (AWF) in synthetic shot gather and real common midpoint gather and also with that of band-pass filtering on real common offset gather. The comparison indicates substantially higher efficiency of the proposed method in attenuating random noise and enhancing seismic signals. 相似文献
8.
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
9.
在探地雷达探测工作中,为了尽可能多的获取回波信息,通常采用宽频带记录,这就不可避免地将各种干扰波也记录下来,其中随机噪声由于其频带较宽,分布于整个数据剖面,常规滤波方法对随机噪声的压制效果往往不佳。由于小波变换具有较强的分频和局部分析能力,根据需要选择合适的小波基函数和去噪方法,可较好地压制随机噪声,提高信噪比。基于二维小波变换理论,提出了采用自适应分层阈值法对探地雷达数据进行压制随机噪声的方法。通过不同模型、不同信噪比下正演模拟数据的验证以及对实测数据的处理,并与中值滤波法和全局阈值法的去噪效果进行了对比分析,结果表明自适应分层阈值法去噪效果更好,实用性更强。 相似文献
10.
基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。 相似文献
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基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。 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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改善地震勘探记录的4项技术 总被引：6，自引：5，他引：1
为改善地震勘探记录、提高信噪比,近年来提出了基于混沌理论的混沌振子滤波技术（CVM）、基于多道最小平方原理和CVM的时空域双曲滤波技术（HTDF）、基于时频分析和Wigner-Ville分布的时频峰值滤波技术（TFPF）以及基于独立分量分析（ICA）的多次波消减技术。用CVM技术可以在强随机噪声背景中确定同相轴的时空位置;HTDF是CVM的后续处理,使湮没在噪声中的同相轴显现出来。大量仿真实验和实际资料处理表明,TFPF技术可应用于消减地震记录中的随机噪声。基于ICA的多次波消减技术可确定输出信号的振幅和次序。上述4项技术若应用于实际资料,尚需要分别解决诸如计算时间、辅助性处理、因子振幅谱补频、变时窗技术、处理流程的系统工程等问题。 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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天然气水合物地震勘探的实际工作,需要在三维空间对天然气水合物矿体进行精细刻画,为此必须获得高分辨率的地震资料,而反褶积处理是提高地震资料分辨率的主要手段之一。本研究设计的改进子波反褶积算法,对地震记录的对数功率谱进行滤波,不但可有效识别BSR,同时可克服反射系数非白噪声的影响;采用谱间的互相关平均代替算术平均,可有效提高地震资料的分辨率;在提取子波的过程中,采用希尔伯特变换算法,提取子波简单、方便。通过对南海北部海域HS621测线的地震数据进行处理,证明该算法不但能稳定、清晰地追踪BSR,并且能有效地提高地震数据分辨率,满足天然气水合物地震资料精细处理的要求。 相似文献
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勘探地震学数据处理中的三种反褶积技术 总被引：5，自引：0，他引：5
在地震数据中，反褶积是用来提高分辨率的必要手段，但同时往往会降低资料的信噪比，当地震资料不满足最小相位和白噪声的约束条件时，常规的反褶积方法也将不再适用。从这两个问题出发，混合相位未知脉冲最小平方反褶积，多分辨率地震信号反褶积，神经网络子波反褶积等三种改进的方法分另运用多次迭代，二进小波变换和神经网络技术，对常规方法的不足予以改善。 相似文献
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Radon变换利用信号的横向相关性和信号根幅随炮检距变化的特征,提取有效反射信号同相轴,同时提取的零炮检距地震剖面,保留了地震记录的高频信息,达到了提高分辨率的目的。叠前反Q滤波是以FUTTERMAN衰减模型为理论基础,校正地震子波相位拉伸,补偿地震波频率和振幅的损失,达到提高地震资料分辨率和信噪比及改善同相轴连续性的目的。 相似文献
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地震干涉技术可以将任意2个检波器接收到的数据合成为在若干检波器之间传播的波,就好像其中的一个检波器作为一个虚拟震源来发挥作用。它可以从混沌无序的地震信号中发现有用信息,从地震噪声中提取有用信号以此推断地震波穿过介质的地质构造。基于反褶积算法,对其理论公式进行了较详细的推导,实现被动源地震干涉成像,证明了反褶积算法的可行性;并将其结果与互相关算法的结果进行对比,分析了2种方法在信噪比和分辨率方面的差异。数值计算表明,反褶积算法的纵向分辨率比互相关算法的高。对其进行的加噪试算表明,震源叠加后的反褶积算法呈现出高信噪比的特点。 相似文献