基于中值滤波和seislet阈值法联合压制混叠噪声方法

混采技术可以实现多台震源同时激发产生地震波场,有效提高采集效率,但是混采技术会产生严重的混叠干扰,降低地震数据的信噪比。针对此问题,引入多级中值滤波,设计了一种基于seislet域阈值去噪和多级中值滤波相结合的混叠噪声压制方法。该方法首先采用大步长中值滤波和seislet域阈值去噪相结合的方法得到初始压制混叠噪声的地震数据,再利用混叠算子计算去混叠噪声后地震数据的伪分离数据,然后求取该伪分离数据和原始混叠地震数据的差值,再次应用较小步长中值滤波提取剩余信号,并与上一步骤得到的去混叠后的地震数据相加,并再次进行seislet域阈值去噪,依次循环,直到信噪比达到期望值。通过模拟数据测试,并与F-K域迭代阈值去噪方法和常规seislet域迭代阈值方法相比,本方法在压制混叠噪声的同时,可以更好地保护有效信号。     

Radon域下的K-SVD字典的混采分离

基于地震反演来分离混采数据的方法,笔者提出用K次迭代奇异值分解(K-SVD)来更新Radon域下混叠信号中的字典原子的方法:在同步源采集和地震稀疏反演的背景下,将混合地震信号的分离视为稀疏反演问题,将共检波点域的数据表示在Radon域内,此时有效信号同相轴收敛;对数据阈值滤波后进行分块字典学习,进一步稀疏地表示地震数据;最后,固定字典,更新恢复信号和稀疏系数完成分离。模拟和实际资料处理结果表明:该方法对于混采数据的分离相对中值滤波、小波变换等更有效、分离质量明显提升,可应用于实际混叠数据中。     

基于反距离加权法的混采地震数据分离方法

为将混合地震记录分离为单炮地震记录,笔者采用基于反距离加权的迭代分离方法,在非共炮点域对伪分离数据进行混叠噪声的压制,将其变换回共炮点域,得到分离后的单炮地震记录。模拟数据和实际数据的处理结果证明,本方法能够有效地实现混合数据分离。相较于单独使用多级中值滤波方法,本分离方法能更好的保留有效信息。     

基于多t-x域联合的多震源地震数据混叠噪声分离方法

随着多震源同时激发采集方法在地震油气勘探领域的应用逐年增加,许多学者对其关键技术多震源地震数据混叠噪声分离进行了研究,就目前为止,仍需开展保真度更高的方法研究。基于以下设想:对多震源地震数据做正常时差校正(NMO),可以加强反射信号的线性分布程度(尤其在共中心点CMP道集内),并扩大反射信号和混叠噪声的分布差异;单域分离混叠噪声,仅针对混叠噪声和反射信号的某一分布特性差异进行分离,多t-x域联合分离可综合利用各t-x域内混叠噪声和反射信号在各域内的分布差异,其分离效果更好。首先,通过对多震源数据CMP道集做NMO以强化反射信号的线性程度、扩大随机分布混叠噪声的离散程度,利用中值滤波分离大部分混叠噪声,再在其他t-x域内(如共炮点CSG道集、共检波点CRG道集和共偏移距COG道集等)根据残余混叠噪声分布特征利用随机噪声衰减等方法进一步分离,并在整个分离处理中使用保幅处理方法。提出的多t-x域联合分离混叠噪声方法,经理论数据验证,相较于单域分离方法可以有效且保真分离多震源数据中的混叠噪声,并对其他噪声和横波有一定的压制作用;实际数据应用效果表明,该方法比单域方法分离效果较好,叠后成像效果品质较高。多t-x域联合分离混叠噪声方法,能够稳定、可靠和保真地分离多震源地震数据中的混叠噪声。      

基于F-K域和Curvelet-中值滤波联合去噪的混采数据分离方法

由于炮分离过程会不可避免地损失部分有效信息,为解决这一问题,笔者建立模型试验,将混采数据转至频率域进行F-K滤波预处理,在保护地震同相轴的同时压制大部分混合噪声;并变换回时间域共偏移距道集进行小时窗中值滤波,同时设计迭代公式在共检波点道集进行Curvelet阈值迭代去噪;通过不断优化得到最后分离结果。模拟数据和实际数据处理结果证明:经本文方法分离后的单震源记录清晰,具有较好的实际应用价值。     

宽频去噪技术在地震资料处理中的应用

提高地震资料的信噪比是地震资料处理的关键,叠前去噪是进行噪声压制的主要处理技术。小波变换方法由于具有同时在时间域与频率域分析的特点,在信号的分析处理方面得到广泛的应用;笔者采用小波变换把叠前地震数据分为不同的频段,并对包含干扰波的频段采用中值滤波消除干扰,再运用小波反变换来重构去噪后的记录;该技术不仅实现了噪声压制,还达到了保持宽频带的目的,应用于实际资料处理中,取得了很好的去噪效果。     

基于Radon域阈值迭代的同时震源波场分离

由于同时震源数据包含串扰很难直接成像,因此需要对混叠的炮记录进行分离,为了将混叠的波场进行分离,笔者建立了基于稀疏域反演的阈值迭代模型,将混合采集数据的共检波点道集转换到Radon域进行稀疏表示,利用阈值算子进行约束,通过迭代反演得到分离结果。实验算例表明通过较少的迭代即可获得信噪比较高的分离结果,验证了反演方法的有效性,并且该算法对随机噪声有很强的压制效果。     

高密度宽方位地震资料处理技术研究进展

随着可控震源滑动扫描、独立同步扫描、高保真采集、点激发接收等高效采集技术的推出,高密度、宽方位地震勘探变得越来越经济可行,但随之也带来了高效采集噪声干扰、高保真采集数据分离等问题。这里着重论述了相关预测减去法谐波压制、多域压制邻炮干扰、线性反演拆分混叠数据等方法,同时展示了拟全三维和宽方位数据的处理成果。通过运用以上技术取得了较好的信噪分离效果,体现了宽方位数据在解决成像和方位各向异性问题上的优势。     

异常振幅衰减法压制海上船噪声干扰CSCD

海上船噪声干扰是海洋地震数据中的主要干扰波之一,由于其反射同相轴符合地震时距曲线规律,且其频谱与有效信号基本重叠,用滤波等常规噪声压制技术很难对其进行有效地压制。由于海上船相对于地震采集拖缆的位置具有随机性,共炮点域中的规则船干扰在共偏移距域内变为随机强能量噪音,为此提出一种用异常振幅衰减法压制海上船噪声干扰的方法,其思路是先将炮集抽成共偏移距道集,然后用异常振幅衰减法对船噪声干扰进行压制。通过对实际海洋地震资料进行处理,得到了良好的应用效果。     

一种基于压缩感知的随机噪声压制方法

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。      

基于Cadzow滤波法压制线性干扰

在低信噪比地震资料处理中,压制线性干扰是其中的关键处理环节。传统的频率域线性干扰压制方法容易产生假频及蚯蚓化现象,为此,提出了一种基于Cadzow滤波法压制线性干扰的方法。该方法首先在时间空间域对地震数据进行线性变换,再依据Cadzow滤波法建立二维Hankel矩阵,然后对其运行奇异值分解,最后通过减秩的方法来压制线性干扰。理论模型和实际地震数据的应用表明,该方法可有效地去除线性噪声,保护有效波,明显地改善了叠前地震资料的信噪比。     

基于小波包分析的地震资料联合去噪方法研究

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。     

基于倾角中值滤波法的浅层反射地震叠前信噪分离技术

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。     

异常振幅衰减法压制海上船噪声干扰

海上船噪声干扰是海洋地震数据中的主要干扰波之一,由于其反射同相轴符合地震时距曲线规律,且其频谱与有效信号基本重叠,用滤波等常规噪声压制技术很难对其进行有效地压制。由于海上船相对于地震采集拖缆的位置具有随机性,共炮点域中的规则船干扰在共偏移距域内变为随机强能量噪音,为此提出一种用异常振幅衰减法压制海上船噪声干扰的方法,其思路是先将炮集抽成共偏移距道集,然后用异常振幅衰减法对船噪声干扰进行压制。通过对实际海洋地震资料进行处理,得到了良好的应用效果。     

基于地震资料有效信息约束的深度网络无监督噪声压制方法

地震资料处理是地震勘探中的关键环节,由于地下构造和地表条件的复杂性,地震资料的处理需要经过一系列复杂流程,从而形成多种不同类型的地震数据。不同种类的地震数据具有不同的数据特征,充分利用和发掘其中的数据特征,不仅可以充分发挥处理方法的技术潜力,消除各类非地质因素对地震资料处理质量的影响,同时可以增强地震资料处理的可靠性,改善地震资料的资料信噪比及分辨率,在复杂油气藏勘探开发中具有非常重要的基础作用。叠前地震成像道集（CRP）中的有效信号同相轴近似水平,叠后地震成像数据因为地层沉积的规律性,有效信号相比于随机噪声、成像画弧噪声等干扰具有规律、简单等特点。具体表现为CRP道集及叠后地震资料有效信号具有多尺度自相似性的特征,其高维Fourier （FK或FKK）域主要能量集中在低频、低波数区域。针对上述地震数据的特点,提出一种基于先验信息约束的深度网络地震资料无监督噪声压制方法。受到深度图像先验（DIP）的启发,神经网络的结构可以视为一种特殊的隐式先验信息,合理设计网络结构可以使得网络具有多尺度自相似性特征的提取能力。由于叠前地震成像道集数据和叠后地震成像数据有效信号的多尺度自相似性,而噪声不具备这一特性,因此,特定结构的网络可以从原始数据提取出有效信号,从而达到噪声压制的目的。叠前成像道集和叠后成像的实际数据随机噪声压制试验结果表明,本文方法具有良好的保真性与鲁棒性。此外,由于本文方法具有强大的特征提取能力,因此,对常规方法不易压制的弧状成像噪声也有良好的效果。      

二维小波变换与中值滤波联合去噪方法研究

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。     

基于广义S变换的地震资料信噪分离方法

基于S变换具有良好的时频聚焦性和分时分频性,将可灵活选取窗函数的广义S变换引入到地震信号去噪处理中,系统研究了广义S变换在地震资料信噪分离中的应用。首先对地震数据进行广义S变换,然后对含噪频率剖面选取适当阈值压制噪声干扰,提取有效信号,最后重构得到去噪后的记录。经合成记录和实际地震资料处理实验证明,该方法能有效地进行信噪分离,提高地震剖面信噪比和分辨率。     

基于广义S变换时频滤波的MT数据去噪

针对油气勘探中大地电磁(MT)数据易受各类干扰的污染,且信噪难以分离的问题,把基于广义S变换的时频滤波技术应用于MT数据处理中来,得到MT数据的S域时频分布,分析受噪MT数据在S域的时频分布特征,再在S变换时频域进行时频阈值去噪,并对滤波后的S域时频谱进行逆变换重构,分离得到去噪后的MT数据。给出了基于广义S域时频滤波的方法原理与应用步骤,对被污染的仿真和实测MT数据进行了时频阈值滤波,并与小波阈值去噪方法进行了比较研究。结果表明：基于广义S变换的时频滤波方法可有效抑制MT数据中的干扰,从噪声信号中分离出有效的大地电磁数据,且减少了人为参与,提高了MT勘测的数据质量。     

基于改进迭代去噪法的多震源地震数据分离

多震源激发技术与单震源采集方法相比,极大地提高了地震勘探效率,其混合数据的分离是影响成像的关键因素。将多震源混合数据的伪分离记录从共炮道集分选到其他道集时,次震源地震信号表现为随机噪声,可通过迭代去噪的方法进行分离。本文对传统的迭代预测去噪法进行改进,在每次去噪前加入上一次分离结果来增加迭代去噪的稳定性,并结合多方向矢量中值滤波来进行随机噪声的去除。通过理论模型的多震源混合数据分离试验,表明本文提出的方法具有更好的分离效果,且更为强健,在不同滤波参数下均能保持一定的稳定性。将该方法应用于实际海洋混合地震数据的分离,同样能得到较好的分离结果,具有实际应用价值。     

基于双曲Radon变换的混采地震数据重建

采用多级中值滤波分离混采数据,可以很好地保持单炮的有效信息;对分离后的单炮数据,采用双曲Radon变换进行地震数据道重建,可以在Radon域获得极高的分辨率从而准确地重建地震数据。单炮道重建时,通过稀疏约束控制Radon变换来提高地震数据的重建精度。双曲Radon变换计算耗时较长,在算子求解时,本文采用快速迭代收缩阈值算法(FISTA),明显加快收敛速度,提高计算效率。模拟数据和实际数据表明,采用多级中值滤波和双曲Radon变换的方法重建混采地震数据可以获得较高的重建精度。