基于Curvelet变换的地震资料信噪分离技术

在地震资料中,噪声干扰严重影响了有效信号的提取,为此必须进行信噪分离处理.本文提出一种基于Curvelet变换和KL变换相结合的软硬阈值折衷处理方法.首先对地震数据进行Curvelet变换,然后对各尺度系数选取适当阈值压制噪声干扰,再利用KL变换提取数据中的相干有效信号,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,该方法与小波变换法相比较,更能有效进行信噪分离,提高地震剖面信噪比和分辨率.     

基于波动方程预测和双曲Radon变换联合压制表面多次波

基于波动方程预测的表面多次波压制方法可处理复杂地下介质的地震资料,但计算成本较高.基于滤波的多次波压制方法计算效率较高,但其成功应用仅局限于一次波和多次波有明显时差差别的地震数据,对来自速度逆转等复杂介质数据则较难获得满意的压制效果.本文将波动方程预测的反馈迭代法和滤波法有效结合,采用GPU(图形处理器)和CPU协同并行加速计算粗略预测表面多次波,随后在双曲Radon域比较分析原始数据和预测的多次波,设计合理有效的Butterworth型自适应滤波器,滤出原始数据Radon域中的多次波能量,进行Radon反变换后,在时空域将多次波从原始数据中减去,得多次波压制结果.文中对理论模拟的单炮数据、复杂的SMAART模型以及实际地震数据进行了计算,结果表明,结合基于波动方程预测和双曲Radon变换的方法有效突破了两种方法各自的局限性,可高效高精度地压制复杂地下介质的表面多次波.     

三参数小波变换自适应阈值压制地震数据高频随机噪声

在有效压制高频随机噪声的基础上,最大限度保留有效信号一直是地震数据降噪处理中的难点.小波变换阈值降噪因其优秀的降噪效果和较高的计算效率受到地球物理学家们的青睐.在小波变换阈值降噪中,小波基、阈值函数以及阈值是影响降噪效果的3个关键因素.针对这3个关键因素开展相关研究：(1)采用更加适合地震信号分解的三参数小波作为母小波,可以更好进行信噪分离;(2)采用改进的阈值函数克服传统硬、软阈值函数的不足,基于改进阈值函数得到的降噪地震数据不仅波形光滑、连续,而且基本保持原始信号的特征,综合了硬阈值和软阈值函数的优点;(3)针对统一阈值“过扼杀”有效信号这一缺点,提出自适应阈值,自适应阈值不单以能量为标准进行有效信号和噪声的识别,还考虑有效信号小波系数的相关性,避免有效信号被当成噪声舍弃.最后通过模型试算和实际地震数据验证所提方法的有效性和实用性.     

基于平移不变量小波的全张量重力梯度数据滤波（英文）

全张量重力梯度(FTG)数据包含大量场源体的细节信息,其滤波处理对异常的反演和解释结果有重要影响,本文提出一种基于平移不变量小波的自适应混合阈值滤波方法,可有效压制随机噪声并保留数据细节信息。建立了新的混合阈值法,根据信号和随机噪声所对应小波系数的能量分布进行滤波。平移不变量小波能有效压制伪吉布斯现象,混合阈值方法相对传统阈值能得到更好的信噪小波系数的分离,同时,根据每个分解尺度上小波系数的统计特性,使用自适应贝叶斯阈值进行小波系数的处理。此外,应用二维离散小波变换直接处理网格数据,可以提高计算效率。模型数据和实测数据处理的结果表明,相对高斯滤波器,本文所提出的方法不仅能有效去除高斯白噪声,还能更好地保留FTG数据的高频细节信息,具有良好的实际应用前景。     

基于小波谱能量曲线EWT的面波压制算法

面波提取和压制是地震资料处理的关键问题之一,对地震资料处理的准确性具有重要影响.针对传统地震面波压制算法面波分离精度低、有效波损伤大的问题,提出一种基于小波谱能量曲线(Wavelet Spectrum Energy Curve,WSEC)经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的面波压制算法,该算法利用连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)精细化的时频分析能力得到地震信号的WSEC,从频率和能量两个维度对信号进行自适应分解,提高面波提取精度.首先对地震记录进行CWT,根据小波谱计算各频率点的能量得到WSEC;基于WSEC极大值点的频率及ε邻域法确定频谱分割边界进行改进EWT,得到依能量和频率分解的各固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);根据各子频带的频率和能量确定面波IMF,最后对面波IMF进行带通滤波以保护其中的有效波.仿真实验表明,算法能根据地震信号的频率和能量自适应分解,实现面波的精准分离与提取;实际地震资料处理表明,算法能准确分离面波,能最大限度保护有效波,提高资料信噪比,是一种有效可靠的面波压制算法.     

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.     

一种优化的复曲波变换压制混叠噪声方法

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.     

基于小波分频与径向道变换的联合压制面波方法（英文）

面波是地震记录上严重的干扰波。基于小波变换的面波衰减方法考虑了面波频率低的特点,但是当有效信号和面波干扰存在频率重叠时,其压制效果不理想。径向道变换考虑了面波与有效信号视速度差异,有利于去噪,但是在去除面波的同时也会损害有效信号的低频分量。本文根据面波和有效信号在视速度以及小波域能量的差别,将小波变换的局部分析能力与径向道变换的去噪优势相结合,提出了基于小波分频与径向道变换的联合面波压制方法。首先应用小波变换,将地震记录分解为不同频段,对出现面波的频段作径向道变换,然后再作低切滤波处理,最后利用径向道反变换后的记录与其他频段的记录进行小波重构得到去除面波的记录。两种方法的联合使用提高了小波分频去除面波的能力,同时也较好的保护了有效信号。通过模型数据实验分析和实际资料数据处理的结果表明,本文提出的方法具有较强的去噪能力和良好的保幅性能。     

基于S变换的软阈值滤波在深地震反射数据处理中的应用

深地震反射原始单炮数据是非平稳的弱能量反射信号,信噪比较低.如何提高信噪比一直是深地震反射数据前处理中的一大难题.S变换是一种适用于分析非平稳信号的时频变换方法.同其他分析时变信号的方法相比,S变换的基本小波不必满足小波在时间域均值为零的容许性条件,它的时频分辨率与分析信号的频率有关,且其在时间域的积分可以得到傅里叶频谱,其反变换也简单.因此,S变换容易表示深地震反射信号复杂的时频特性.本文在S变换的基础上,利用软阈值滤波方法对深地震反射数据进行处理,实验结果表明,该方法有效地提高了信噪比,压制了有效频带范围内的混频干扰,突出了弱反射信号,使得波组信息更加丰富,有利于连续追踪有效反射波组和识别薄地层,特别是提高了深部Moho界面反射层位的分辨率,为深地震反射剖面后续处理和准确解释奠定了基础.     

基于小波分频叠前相干噪声压制方法

基于小波分析的去噪方法在地震资料叠前处理中得到了广泛应用.本文主要介绍利用小波变换的分频特性来压制相干噪声.通过小波分频技术将叠前地震信号分解为不同频带,然后利用有效波和相干干扰波的频谱差异来区分有效信号和噪声,最后利用加权方法去掉不需要的噪声信息来达到去除相干噪声的目的.实际资料的处理结果表明：基于小波分频方法能很好地压制相干噪声,从而提高地震资料信噪比和分辨率.     

面波压制的Ridgelet域方法

面波压制是地震数据处理中的一个重要问题. 常规的处理方法虽然能在一定程度上压制面波，但是在处理过程中只是单一的利用面波的一种特性,例如频率域滤波中利用面波与有效信号频率之间的差别，因此难以有效地压制面波. 利用Ridgelet变换可将原始地震记录拓展到（a,τ,p）三维空间，从而可以同时利用地震记录的视速度、时间和尺度域特性差别，实现有效信号与面波的分离. 文中通过理论合成记录及实际地震记录的算例，证实了基于Ridgelet变换的面波压制方法是有效且可行的.     

基于分数阶小波域GSM模型的地震信号随机噪声压制方法

地震信号中的随机噪声是一种干扰波,严重降低了地震信号的信噪比,并影响着资料的后续处理和分析.本文根据地震信号中有效信号和随机噪声的差异,结合分数阶B样条小波变换与高斯尺度混合模型提出了一种地震信号随机噪声压制方法.首先利用分数阶B样条小波变换将含噪地震信号映射到最优分数阶小波时频域内,然后对各小波子带系数分别建立高斯尺度混合模型,由贝叶斯方法估计出源地震信号小波系数,最后使用分数阶B样条小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.利用本文方法对合成地震记录和实际地震信号进行降噪处理,实验结果表明本文方法能够有效地压制地震信号中的随机噪声,并且较好地保留了有效信号.     

基于经验模态分解的分数维地震随机噪声衰减方法

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.     

基于非二次幂Curvelet变换的最小二乘匹配算法及其应用

本文提出了基于非二次幂Curvelet变换的最小二乘匹配算法.首先,根据输入地震信号的频谱和方向等特征进行非二次幂Curvelet变换,根据其特征不同,最大程度地将有效信号和噪声分开;然后,在噪声能量集中的非二次幂Curvelet子记录上对输入数据和预测的噪声模型进行最小二乘匹配滤波处理.本方法提高了常规最小二乘匹配算法在时间空间域内进行信噪分离的稳定性和准确性.对含有面波的实际地震数据进行测试,其结果表明本方法可以有效地压制面波干扰,特别是当面波和有效信号有交叉或重叠等现象出现时,能较好地保护反射同相轴信息.本方法还可用于对含自由表面多次波和层间多次波等地震数据进行自适应信噪分离.     

边界和振幅特性保持的自适应噪声衰减方法(英文)

由于地震数据中包含的噪声在不同频率或者频带数据中的分布强度存在差异,使得全频带数据上进行的噪声衰减处理改变了地震反射波信号的动力学特征,干扰后期的地震资料解释、储层预测、油气检测等问题,提出边界和振幅特性保持自适应噪声衰减方法。首先应用小波包变换对全频带地震数据进行多频段划分,然后对分频段数据进行非线性各向异性倾角导向边界保持自适应滤波处理。在该方法中,由结构张量计算的扩散张量实现自适应地确定平滑滤波方向,加入的不连续结构置信度量和不连续性算子自适应地控制不连续结构特征的保持程度,引入的去相关滤波迭代停止准则自适应地确定滤波迭代次数。这些参数的引入具有减少处理人员的干预和人为的主观性,且执行简单的特点。对合成地震记录和实际地震记录处理结果表明,提议的方法能够自适应地衰减地震数据中噪声,同时既能保持地震反射波中有效的不连续性信息,也能有效地保持有效信号的频率分布规律。能够为后期的地震资料解释和分析提供高品质的基础数据。     

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.     

基于匹配滤波的多次波压制方法研究

常规滤波方法对浅海多次波压制不能取得理想效果.通过改变模型表面边界条件，求解波动方程实现多情景地震数值模拟.利用自由边界条件模拟时获得含海平面强反射多次波地震记录，而利用吸收边界条件时得到理想条件下无多次波地震记录.对比分析多次波对有效地震信号的影响得到海平面强反射多次波改变了有效地震信号的振幅、频率和相位.利用归一化方法计算得到压制多次波滤波器算子，并作用于含海平面强反射多次波地震记录.叠加地震剖面对比分析表明，归一化滤波器算子较好的压制了地震记录中的多次波，提高地震资料分辨率.最后，根据多次波产生条件，给出了利用实际区域简化地质模型的地震数值模拟结果计算归一化滤波器算子的方法，从而利用该方法压制实际地震数据中多次波.     

基于Contourlet域自适应Wiener阈值的同时震源波场分离

同时震源数据包含了多炮之间的串扰噪声,不能直接用于常规数据处理流程.因此,需要对混叠的波场进行分离得到常规采集的单炮记录.本文基于稀疏迭代反演分离,提出了一种具有尺度与空间自适应的Wiener阈值选取方法.该阈值选取方法能够根据不同迭代环境计算不同尺度下串扰噪声的方差和不同空间位置有效信号的方差,从而自适应调整阈值大小,最终通过对变换域系数进行收缩来达到去除串扰噪声的目的.理论模型数据和实际数据测试结果表明,本文方法能够快速有效地压制串扰噪声和保护弱有效信号,取得了比Contourlet域子带一致Wiener阈值方法和Curvelet域指数衰减阈值方法更好的分离效果.     

多分量地震数据矢量滤波面波压制方法（英文）

针对陆上三分量地震资料去噪处理中面临的面波噪声能量强、有效信号能量弱、转换波与面波主频叠置、非矢量保真处理等问题,本文基于多分量数据中有效信号与强面波噪声在极化属性、振幅能量、视速度三方面的特征差异,提出了一种时频域压制多分量数据强面波的去噪方法,并设计了相应的矢量滤波器。该方法利用小波变换将地震信号变换到时频域,并基于时频域瞬时极化率公式计算出各点极化率参数,然后根据面波视速度划分出有效信号区和面波噪声区,并据此对有效信号进行能量均值统计,最后联合极化率、能量、频率特征对噪声识别和分频、分区压制。理论模型和实际资料处理验证了本文方法的正确性和有效性,为解决低信噪比陆上多分量资料面波压制提供了又一种有效手段。     

一种基于同相轴追踪的炮混叠记录分离方法的研究与应用

海上地震勘探中为提高采集效率会采取连续采集方案,导致地震记录尾端与下一炮起始记录重合,这种现象对浅层地震处理影响不大,但是会完全掩盖深层地震信号.由于混叠噪声与真实信号属于同方向及同震源采集,其频谱完全重叠,常规的噪声压制方法无法完全压制混叠噪声.本文提出了一种基于同相轴追踪的混叠记录分离方法,利用时域上混叠噪声与真实地震信号时距曲线的曲率差异得到混叠噪声的模型,再利用最小平方约束反演方法进行自适应相减,使有效信号误差最小,最终完成混叠炮集分离.通过理论分析与正演测试,混叠衰减的关键在于求取可靠的混叠模型,而自适应衰减则控制细微振幅与相位差异.通过对实际地震资料进行处理,并与F-K滤波方法进行了对比,证实了该方法的有效性.