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常规预测反褶积方法需要假设反射系数是不相关的白噪声序列,利用维纳-霍夫(WH,Wiener-Hopf)方程求解滤波器,消除地震记录中的相关成分,从而实现衰减多次波和提高分辨率的目的。实际上,一次波反射系数序列存在一定的相关成分,不满足白噪声假设,处理后反射系数序列的相关成分也被消除掉,导致有效信号失真。针对这一问题,本文提出了一种改进方法。首先,利用谱模拟方法直接从地震记录中估计子波自相关;其次,利用估引计的子波自相关构建包含多次波相关信息并避免一次波反射系数相关信息的自相关函数;最后,将构建的自相关函数带入WH方程,计算预测滤波算子进行预测反褶积处理。文中对该方法进行了模型试算和实际资料处理,并于与传统预测反褶积进行对比,结果表明:本文方法能够适应非白噪的反射系数序列,处理后不改变反射系数序列的统计特性,与传统预测反褶积相比,本方法在不降低多次波衰减能力和数据分辨率提升水平的前提下,大大降低了处理噪声,提高了处理的保真性。 相似文献
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针对常规多次波压制(SRME)方法存在的缺陷进行了改进.首先在多次波模型道预测阶段,采用数据相关和迭代更新的策略预测多次波模型道,该方法降低了SRME方法采用数据空间褶积对输入数据要求严格的限制,提高了对近偏移距缺失和空间假频数据的适应性.在匹配相减阶段,本文设计了一种非因果非平稳的匹配滤波器,该滤波器可以对整道多次波模型进行处理,而且当预测多次波模型道滞后于实际多次波时,也能够对多次波模型道进行很好的匹配.模型数据和实际数据试算证明该方法在多次波模型道预测和匹配相减阶段的优越性. 相似文献
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多次波压制方法的研究一直都是地震数据处理中非常重要的一个课题.由于常用的多次波匹配方法主要针对多次波模型和实际多次波存在的振幅或相位的差异进行匹配校正,而无法直接校正多次波模型和实际多次波存在时移误差.本文构建了一种复曲波变换的算法,利用复曲波变换的时移不变性质,通过调整复曲波系数的振幅和相位实现对多次波模型振幅和时移误差的校正.为了更好地保护有效信号,在一次波和多次波分离前,引入一个非线性屏蔽滤波器,可以事先分离出大部分有效波,然后再将剩余部分数据作为输入数据,在复曲波域进行剩余一次波和多次波分离.最后通过模型试算和实际资料处理验证了本文提出的一次波和多次波分离方法的有效性. 相似文献
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高密度宽方位地震勘探技术是解决复杂构造区成像和复杂储层预测的有效手段.但该技术使得采集成本急剧升高.提高作业效率和降低生产成本成为地震勘探行业的发展趋势.因此,东方地球物理公司(BGP)创新了一种可控震源超高效混叠采集技术,并在业界首次进行工业化应用.该技术综合了动态滑动扫描技术与独立同步扫描技术(ISS)的优点,通过优选合适的激发时间-距离规则,使得震源间距和滑动时间大幅减小,作业效率显著提高,是地震采集技术发展过程中又一突破.该技术成功应用的关键在于地震采集作业管理、连续记录数据实时质控和海量数据现场处理.为此,BGP自主研发的数字化地震队(DSS)系统、连续记录数据实时质控(KL-RTQC)软件和海量数据现场处理(GEOEAST)软件,解决了生产中的难题并实现了野外高效作业生产.中东某项目采用该技术生产以来,平均日效达到3万炮以上,最高日效达54947炮,技术水平和作业能力达到国际领先水平. 相似文献
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高密度采集可以提高地震资料品质,改善成像精度,但也会增加地震采集成本.为了提高采集效率降低生产成本,混采技术得到了推广应用.但是该采集方式会产生严重的混叠噪声,降低地震数据的信噪比.针对此问题,本文结合中值滤波、动校正(NMO)和复曲波变换阈值去噪的优势,设计了一种优化的复曲波变换压制混源噪声方法.该方法首先采用大步长中值滤波对经过NMO处理的数据进行滤波,再利用基于复曲波域的阈值去噪方法提取剩余信号,计算滤波结果的伪分离记录和原始混叠数据的差值,再将该差值返回到第一步进行迭代,每次迭代中值滤波步长逐步减小,直到达到初始设定的期望信噪比为止.与基于F-K域和curvelet域的迭代阈值方法相比,本文方法可以在压制混叠噪声的同时,更好的保护有效信号,由于本文方法仅需较少的迭代次数,计算效率也可以大大提高. 相似文献
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针对高阶统计量混合相位地震子波提取方法的局限性, 提出一种基于矢量预测的单输入多输出系统(SIMO)的混合相位地震子波提取方法. 该方法利用二阶循环平稳统计量包含的系统相位信息, 将CMP道集视为一个单输入多输出系统的输出, 利用道集中相邻两道或多道数据通过矢量预测来构建反子波计算的方程式, 进一步进行混合相位子波提取. 利用提取出的子波相位信息对CMP道集进行纯相位滤波, 能够替代相位校正技术, 并且利用获取的反褶积算子对CMP道集进行反褶积处理, 使提高分辨率后的不同道子波振幅、 频率、 波形相一致, 提高叠加的质量. 模型试算和实际资料处理结果表明, 文中方法适用于任意相位的子波提取及反褶积处理, 且处理精度较高, 具有较高的实际应用价值. 相似文献
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针对曲波阈值去噪方法阈值选取单一造成的有效信号损失或随机噪声压制不完全的问题,笔者提出了一种基于经验模态分解的曲波阈值去噪方法。该方法首先对带噪信号进行经验模态分解得到一系列固有模态函数,根据每个固有模态函数所含噪声强弱的不同,选取不同的阈值分别对分解得到的含噪固有模态函数进行曲波阈值降噪处理;最后将去噪后的固有模态函数与不含噪声的固有模态函数进行信号重构得到最终压噪的结果。由于引入经验模态分解,对分解得到的不同含噪程度的固有模态函数,选取不同的阈值进行处理,这样能够有效减小直接曲波阈值方法阈值选取单一产生的问题。模型和实际数据试算表明,该方法在提高数据信噪比的同时,能够有效地保留有效信号,是一种相对保幅的去噪方法。 相似文献
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