压制空间非平稳地震勘探随机噪声的ROAD径向时频峰值滤波算法

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.     

基于SW统计量的自适应时频峰值滤波压制地震勘探随机噪声研究

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.     

用时频峰值滤波方法消减地震勘探资料中随机噪声的初步研究

时频峰值滤波算法是一种新颖的基于时频分析的信号增强算法,能够有效地消除随机噪声,恢复有效波信息.本文将这种时频分析算法用于消除地震勘探资料中的随机噪声,对淹没于随机噪声下的40道共炮点记录进行时频峰值滤波,恢复出来的共炮点记录可以清楚地表现原始记录同相轴的位置.经过对40道中任选两道（即第21道和第7道）滤波前后的子波形态Wigner\|Ville分布、傅立叶振幅谱等的比较,可知仅在谷值和峰值点误差较大,子波带宽相对误差小于25％.仿真试验表明信噪比可达－7dB,说明该方法可以有效地消减地震资料中的随机噪声.     

时频峰值滤波去噪技术及其应用

本文将时频峰值滤波(TFPF)去噪技术应用于共炮点地震资料的随机噪声压制.时频峰值滤波技术是通过频率调制将信号调制成解析信号的瞬时频率,利用解析信号的Wigner-Ville分布的峰值进行瞬时频率估计,恢复有效信号,与其它去噪方法相比,TFPF具有在较少的约束条件下压制强随机噪声的优点.本文针对实际地震资料的非线性特性,利用加窗的Wigner-Ville分布实现TFPF,使得地震信号在一个窗长内近似满足线性瞬时频率条件,减小由地震信号非线性引起的偏差.本文对共炮点地震记录做时频峰值滤波处理,滤波结果表明在地震勘探资料中存在强随机噪声的情况下,利用局部线性化处理的时频峰值滤波技术可以有效地压制地震资料中的随机噪声,恢复出湮没在随机噪声中的地震反射信号.信噪比提高3～6 dB.     

基于源波场重构的子波自适应频移算子

地震信号中的多尺度信息对于分辨率、成像精度和反演结果有非常重要的意义,本文提出一种基于直达波模拟波场重建震源子波的地震数据频移算子,以期能应用于基于波动的地震信号多尺度分频.频移过程主要分为两步,第一步利用直达波反传构建震源子波,第二步借助震源子波和频移算子进行多尺度分频.与常规数字滤波器相比,频移算子突破了滤波造成信号波形特征改变和震源子波形态畸变的限制,频移地震数据与数值模拟地震数据完美匹配,同时频移算子具有理论子波自适应功能,更易于后续波动类应用展开.最后通过层状模型和实际资料进行测试,并与常规滤波器结果对比证明本方法的准确性和稳定性.     

利用多分辨率小波网络方法进行伪井反演

利用小波网络,对地震资料和小波多尺度分解属性资料,进行了虚井声波时差反演.讨论了利用地震信号的小波分解和网络学习、训练的理论方法.为了提高反演分辨率和精度，研究了信号分段相似小波时—频分析技术方法.在对对这些技术方法综合研究和算法的实现设计以后，对实际资料进行了反演计算，并对反演结果进行验证.取得了很好的效果.     

强随机噪声条件下时窗类型局部线性化对TFPF技术的影响

为了更广泛地应用时频峰值滤波方法消减地震勘探记录中强随机噪声,本文比较详细地探讨了该方法在应用时需要处理的时窗选取、一个时窗内局部线性化等主要基础技术问题.经过时变时窗的仿真计算,运用多项指标比较,包括整体背景强弱、振幅谱、信噪比、均方误差、有效子波波峰波谷幅值、畸变程度,综合评价出（L₀+L_x）时窗滤波的效果较理想.对于三角波这类简单类型的周期波,其时频峰值滤波效果与边线段平均曲率变化、时窗长度等条件有关,即三角波边线段平均曲率越大,滤波结果的均方误差越大;另外,边线段平均曲率增大时,选取的时窗长度有变小的趋势.总之,在地震勘探中应用时频峰值滤波方法消减强随机噪声时,一方面要合理地选取时窗参数,另一方面时窗参数又不能变化过大,以避免对有效子波波形产生畸变影响.     

利用直达波提取地震子波进行相关滤波

利用可控震源进行地震勘探时,通常都需要进行相关滤波,相关滤波结果的好坏取决于所选取的子波与有效反射波的相关性.海洋地震勘探常用的电火花震源激发能量通常可以调控,理论上,同一激发能量产生的震源子波应当是一致的,因此可以仿效可控震源资料的处理手段,对单道地震资料进行相关处理.但在复杂多变的海洋环境下,震源参数也要随勘探条件的变化而改变,采用理论计算或实验环境下获得的子波模型进行相关滤波往往难以达到预期的效果,需要寻找与实际勘探中激发的地震波相似度更高的地震子波.单道地震记录中直达波的能量较强,波形畸变较小,与震源子波较为接近.本文建立了一种利用直达波提取地震子波的方法,并应用到实际资料.实际资料的地震子波提取和相关滤波处理结果显示,利用直达波提取地震子波进行相关滤波能够有效地压制干扰波、突出有效波,提高了地震记录的信噪比.需要注意的是:1)提取子波的过程中要降低环境因素的影响,可利用统计平均的方法来实现;2)相关滤波时要根据实际处理效果的改善程度选择相关子波长度.     

基于相移和相位滤波的面波压制方法（英文）

三维地震空间采样间隔偏大造成面波往往存在假频,给面波压制方法带来困难。本文提出对地震记录进行线性相移处理,解决假频面波与有效信号FK_XK_Y域混叠的问题;通过相位滤波和FK_XK_Y滤波逐次衰减面波能量,对存在空间假频的面波能量具有较好的压制效果。理论模型数据和实际数据处理表明:基于相移和相位滤波的面波压制方法能够消除面波及其假频能量,同时保护了有效信号低频能量。     

地震勘探信号时频分析方法对比与应用分析

针对地震勘探信号,对非平稳信号时频分析几种适效方法:短时Fourier变换、小波变换、S变换、Wigner分布、平滑伪Wigner分布、锥形核时频分布、AOK(adaptive optimum kernel,自适应最优核函数)分布等进行对比与应用研究.在阐明各种方法基本原理的基础上,进行数值分析与应用研究.首先对非平稳地震勘探模拟信号进行试算及时频属性提取,结合各类方法的信号表示理论,在时频局部化的精度和交叉项抑制等方面对计算结果进行对比分析;进一步应用于实际二维地震数据,提取瞬时频率和瞬时带宽等时频属性,进行比较研究.研究表明:对于地震勘探信号,就本文涉及的几种时频分析方法而言,AOK分布是时频局部化精度最高、交叉项抑制最好、时频匹配最优的方法,值得在地震勘探信号分析和地震属性提取、频谱分解等应用中深入研究和应用.     

低信噪比地震资料FDOC-seislet变换阈值消噪方法研究

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.     

GHM类正交多小波变换及其在地震资料去噪中的应用

多小波是对小波理论的一个新发展,它可以同时满足正交性、对称性、短支撑等良好的特性要求。文中介绍了多小波基本理论、多小波变换具体过程及预处理方法,提出了基于GHM类多小波变换的地震资料软阈值去噪方法,通过对合成数据和实际资料进行处理分析,表明多小波变换在有效压制随机噪声的同时,能较好地保留原信号的特征信息,是一种行之有效的去噪方法     

GNMF小波谱分离在地震勘探噪声压制中的应用

地震勘探资料噪声压制及信噪比提高是整个地震勘探信号处理过程中的重要任务,随着地震勘探深度的增加及其复杂性,人们对地震数据质量的要求越来越高.勘探环境的复杂化使得采集到的地震资料中有效信号被大量噪声淹没,无法清晰辨识,严重影响后续的数据处理与解释.小波去噪是地震勘探中常用且发展较成熟的一种方法,但是其涉及到的阈值函数选取问题一直令人困扰,虽然已有多种阈值函数被提出,但仍存在各自的缺陷.本文利用小波分解在时域及频域良好的信号细节体现特性,引入模式识别中的非负矩阵分解(NMF)谱分离思想,针对小波系数阈值优化问题,提出了一种小波域图非负矩阵分解(GNMF)消噪算法.该方法首先在小波分解基础上,利用GNMF算法实现小波分解系数谱中信号分量与噪声分量的谱分离,然后通过反变换重构各分离子谱对应的子信号,最后利用K均值聚类算法将得到的多个子信号划分为信号类及噪声类,最终得到重构信号及分离噪声.合成记录和实际地震资料的消噪结果验证了新方法在提高信号与噪声分离准确性和精度方面的有效性,同时新方法避免了阈值选取造成的噪声压制不理想或有效成分损失问题.与小波消噪结果的对比及数值分析也说明了新方法在噪声压制及有效成分保持方面的优势.     

Retrieval of super‐virtual refraction by cross‐correlation

Topography and severe variations of near‐surface layers lead to travel‐time perturbations for the events in seismic exploration. Usually, these perturbations could be estimated and eliminated by refraction technology. The virtual refraction method is a relatively new technique for retrieval of refraction information from seismic records contaminated by noise. Based on the virtual refraction, this paper proposes super‐virtual refraction interferometry by cross‐correlation to retrieve refraction wavefields by summing the cross‐correlation of raw refraction wavefields and virtual refraction wavefields over all receivers located outside the retrieved source and receiver pair. This method can enhance refraction signal gradually as the source–receiver offset decreases. For further enhancement of refracted waves, a scheme of hybrid virtual refraction wavefields is applied by stacking of correlation‐type and convolution‐type super‐virtual refractions. Our new method does not need any information about the near‐surface velocity model, which can solve the problem of directly unmeasured virtual refraction energy from the virtual source at the surface, and extend the acquisition aperture to its maximum extent in raw seismic records. It can also reduce random noise influence in raw seismic records effectively and improve refracted waves’ signal‐to‐noise ratio by a factor proportional to the square root of the number of receivers positioned at stationary‐phase points, based on the improvement of virtual refraction's signal‐to‐noise ratio. Using results from synthetic and field data, we show that our new method is effective to retrieve refraction information from raw seismic records and improve the accuracy of first‐arrival picks.     

S变换谱分解技术在深反射地震弱信号提取中的应用

在深反射地震资料处理中,当来自深部的有效弱信号和噪声干扰频带差异较小且难以区分时,传统滤波方法的应用会受到限制.谱分解方法是一种使用离散傅里叶变换,基于信号的频率-振幅谱等信息生成高分辨率地震图像的方法,通常用来识别介质物性横向分布特征,处理复杂介质内频谱变化和局部相位的不稳定性等问题,包括定位复杂断层和小尺度断裂等.S变换作为一种新的时频分析方法,具有自动调节分辨率的能力,近些年来被广泛应用到勘探地震、大地电磁等数据处理中,逐渐成为地球物理方法中噪声压制的有效方法之一.与常规石油反射地震资料相比,深反射主动源地震为了探测深部结构信息,常采用大药量激发方式、长排列观测系统等,导致深部有效信号基本湮灭在噪声干扰之中.针对深反射数据特点,本文结合谱分解和S变换技术,首先设计了简单的脉冲函数实验数据,证实S变换方法的有效性,同时说明谱分解方法的效果受所用时频分析方法影响较大,而其中决定分辨能力的变换窗函数的选取尤为重要.在此基础上,分别应用到深反射地震资料的单道和叠加剖面实际数据上,对比分析了传统变换谱分解和S变换谱分解的应用效果,单道资料对比结果表明:相比传统谱分解,S变换谱分解方法具有自动调节分辨率的能力,能够精确的标定深反射地震资料中弱信号不同时刻的频率分量;叠加剖面资料应用结果表明:由S变换谱分解得到的剖面结果与其他谱分解方法结果整体上具有较高的一致性,同时清晰地刻画出原叠加剖面上被噪声湮灭的低频细节特征,提高了剖面的分辨率及同相轴连续性;对比结果明显看出,Gabor变换谱分解方法得到的结果同相轴较为破碎,分析原因认为这是由Gabor变换的时频分解方法的定长窗函数所致,窗口大小不会随着信号频率的变化来调节长度,只能在处理的过程中根据一定的记录长度范围选取窗函数参数,而S变换谱分解方法在窗函数的选取时,通过时变信号的局部频率特征自动调节窗口长度,能够更好的刻画各个频段的细节特征,在深反射剖面成像应用中效果尤为明显.本文结果表明S变换谱分解技术在深地震叠加剖面上的应用有效地提高了来自深部弱反射信号的信噪比和分辨率,并刻画出了叠加剖面上所不具有的低频细节特征,在实际深反射地震资料处理中能有效保护低频弱信号获得更好的成像效果.本文为深地震反射资料中弱信号的保护处理找到一种有效的方法.     

Gauss linear frequency modulation wavelet transforms and its application to seismic phases identification

Introduction The accurate gradual change style seismic phases identification is an older new question for discussion. Wavelet transform has good localization properties in time-frequency domain, and is a effective tool to analyze seismic signal which has been applied to detection of many kinds of signal, picture processing and other fields. When a kind of new signal stack up another kind of signal, more high frequency signal components will happen at onset time of new signal. Based on the wave…     

高斯线调频小波变换及其在地震震相识别中的应用

基于地震渐变信号在起始点附近信号高频分量比较丰富，但信号幅度较小的特点，本文选取高斯线调频小波作为基函数，研究了不同小波参数和信号参数对其变换结果的影响规律，找出了直接利用变换峰值进行震相识别的误差来源，提出了一种从背景噪声中实现渐变地震震相识别的有效方法——定尺度小波变换比方法，给出了模拟数字信号和实际地震震相识别的实例．      

基于典型分解的地震勘探随机噪声模拟方法

随着矿产资源勘探的发展,地震勘探采集环境越来越复杂,接收到的反射地震记录中常常包含大量的干扰,从而造成野外地震资料信噪比低、面貌复杂、有效信息难以分辨,这对提取和利用地震记录中的有效信息造成了障碍。传统数值模拟的记录一般不具有包含各种成因的随机干扰噪声背景,虽然理论记录的处理效果都很好,但却很难处理实际低信噪比的地震资料。截至目前,地震勘探随机噪声模拟方法少有成形理论可以参考,对地震勘探随机噪声特性的认识存在一定的理想化和局限性。许多研究在进行噪声模拟时,添加的是在后续叠加处理时一般都能消除的白噪声,不能接近实际资料的处理。本文基于随机函数的典型分解理论,在用Marmousi模型记录的基础上,根据CMP道集的相干特性计算出可加性随机干扰,这种随机干扰因为与CMP道集记录具有类似的相干性而更接近实际地震资料的干扰背景。此方法可以指导地震勘探的野外观测系统的设计、地震数据的后期处理和解释。      

Weak Seismic Signal Extraction Based on the Curvelet Transform

Seismic signal denoising is a key step in seismic data processing. Airgun signals are easy to be interfered with by noise when it travels a long distance due to the weak energy of active source signal of the airgun. Aiming to solve this problem, and considering that the conventional Curvelet transform threshold processing method does not use the seismic spectrum information, we independently process the Curvelet scale layer corresponding to valid data based on the characteristics of the Curvelet transform of multi-scale, multi-direction and capable of expressing the sparse seismic signals in order to fully excavate the information features. Combined with the Curvelet adaptive threshold denoising the algorithm, we apply the Curvelet transform to denoising seismic signals while retaining the weak information in the signal as much as possible. The simulation experiments show that the improved threshold denoising method based on Curvelet transform is superior to the frequency domain filtering, wavelet denoising and traditional Curvelet denoising method in detailed information extraction and signal denoising of low SNR signals. The calculation accuracy of the relative wave velocity variation of underground medium is improved.