3D Steerable Pyramid分解域地震资料随机噪声衰减

三维地震资料的去噪工作在油气地球物理勘探中处于至关重要的位置.本文分析了3D Steerable Pyramid分解及重构原理,在3D Steerable Pyramid分解域采用硬阈值降阈值+均值滤波的方法对三维地震资料中的随机噪声进行衰减.经过理论模型和实际资料实验,得出无论噪声水平的高低,在3D Steerable Pyramid分解域采用硬阈值降阈值+均值滤波方法均可以从噪声背景中识别出有效信号,并且保证信噪比有足够的提高;在去噪的同时,不但连续性好,反射强的同相轴得到了增强,而且连续性差,反射弱的同相轴也得到了有效的保留.采用本方法去噪伪影较少,数据的保真度较高,去噪结果干净,同相轴连续,波组关系清晰,断块成像清晰、断点干脆.     

基于非平稳相似性系数的构造导向滤波及断层检测方法

不连续地质体（如断层）的自动检测一直以来都是叠后地震数据解释中的关键问题之一,尤其在三维情况中尤为重要.然而,大多数边缘检测和相干算法都对随机噪声很敏感,随机噪声衰减是叠后地震数据解释的另一个主要问题.针对构造保护去噪和断层检测问题,本文基于非平稳相似性系数完善一种构造导向滤波方法并且提出一种自动断层检测方法,形成了一套匹配的处理技术.该构造导向滤波既能够有效地衰减随机噪声又可以很好地保护地震资料中的断层等信息不被破坏,增强地震剖面中弯曲、倾斜同相轴的连续性.根据地震数据局部倾角走向,利用相邻道构建当前地震道的预测,通过预测道的叠加得到参考道,计算预测道与参考道之间的非平稳相似性系数可以设计出数据驱动的加权中值滤波.另一方面,预测道与原始道之间的非平稳相似性系数能够用于带有断层指示性的相干分析.这两种方法都基于构造预测和非平稳相似性系数,但是使用不同的调节参数和处理方案.理论模型和实际数据的处理结果证明了本文提出构造导向滤波和断层检测方法的有效性.     

分形守恒定律在地震数据去噪与增强上的应用

分形守恒定律是一种基于偏微分方程的滤波方法.方程最显著的特征是将互为矛盾的两项——分形反扩散项与经典的扩散项结合在一起.反扩散项起信号增强的作用,而去噪的作用在扩散项中体现.通过分形指数,扩散与反扩散的系数可实现滤波器的调节.本文应用这个新颖的滤波模型来实现地震资料中随机噪声的消减,同时又能增强有效的地震信号.方程的求解基于傅里叶变换.对合成地震记录的测试表明。本算法在不同强度的噪声环境中(信噪比为-5 dB至10 dB)都能很好地恢复同相轴,提高信噪比.通过对实际共炮点资料的处理结果表明,基于分形守恒定律的新滤波方法能有效的压制随机噪声并改善同相轴的连续性.     

基于复数域混合SVD滤波方法及在随机噪声压制中的应用

在低信噪比地震资料处理中,压制随机噪声是其中的关键处理环节.传统的频率空间域预测滤波方法,容易使得去噪后高频段的有效信号严重畸变,不利于进一步提高分辨率.为此,提出了一种基于复数域混合SVD滤波法压制三维地震数据中随机干扰的方法,该方法首先在时空域对地震数据作傅里叶变换,再依据Eigenimage滤波法与Cadzow滤波法建立混合Hankel矩阵,然后对其运行奇异值分解,最后通过秩约化的方法来压制随机干扰.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随机噪声,保护有效波,明显地改善了叠后三维地震资料的信噪比.     

对地震图像进行保边滤波的非线性各向异性扩散算法

地震资料的噪音消除是地震资料处理的一个重要步骤,以往的地震资料滤波,都容易伤害地震资料的高频信号.原始地震图像属于线形纹理图像,地震同相轴表现为线条结构.基于偏微分方程的非线性各向异性扩散技术通过结构张量的特征向量控制扩散方向,利用扩散张量的特征值控制特征方向上的扩散量,对原始地震图像进行图像平滑处理,增强具有一致性的同向轴及其所反映的重要地质结构.     

局部相关加权中值滤波技术及其在叠后随机噪声衰减中的应用

随机噪声的衰减和同相轴连续性的提高可以极大地改善地震资料解释的精度.本文提出一种新的滤波技术,既能够有效地衰减随机噪声又可以很好地保护地震资料中的断层等信息不被破坏,增强地震剖面中弯曲、倾斜同相轴的连续性.该方法结合新的加权中值滤波技术和两种构造信息保护滤波策略,实现基于预测数据体和基于倾角走向的加权中值滤波.通过设计...     

基于分数阶傅里叶变换的混合Cadzow滤波法

常规频率域SVD滤波法在随机噪声压制处理时,容易造成弯曲同相轴损伤。针对这一问题,本文提出一种基于分数阶傅里叶变换的混合Cadzow滤波法压制三维地震数据中随机噪声的方法。首先应用分数阶傅里叶变换,将地震数据变换到时频面,再依据Eigenimage滤波法与Cadzow滤波法建立混合的高维Hankel矩阵,然后对其运行奇异值分解,最后通过秩约化的方法来压制随机噪声。此方法用于四川某地区的地震数据处理,结果表明该方法可有效地去除随机噪声,保护有效信号,提高叠后地震数据的信噪比。     

非线性各向异性扩散滤波器用于三维地震资料噪声衰减与结构特征增强

消除地震资料中的干扰噪声,增强地质沉积特征,对地震资料的后继处理和解释都有重要的意义.本文重点论述一种基于偏微分方程的非线性各向异性扩散滤波技术.采用梯度结构张量估计局部地层方向,度量地质特征的规则程度,以此约束扩散滤波器沿着地层方向作扩散滤波,并且通过控制在断层和河道等不连续性区域的滤波程度,使得扩散滤波器具有优异的保持边缘特性.对大庆油田的一块实际地震资料的处理结果表明,该方法可有效消除非相干噪声,增强地震反射同相轴的连续性,突出地质沉积特征,提高资料的信噪比,整体改善地震资料的品质.     

叠前时间偏移技术在淮北某煤矿采区三维地震勘探中的应用与效果

淮北某煤矿采区三维地震勘探地质条件极为复杂,区内褶皱、断层构造发育,常规叠后时间偏移处理很难准确成像,给后期资料解释工作带来不利影响.针对这一问题,采用叠前时间偏移技术,结合煤田地震勘探特点,对影响叠前偏移处理质量的关键步骤（预处理、静校正、叠前去噪、时间域速度模型建立）进行了研究,取得了显著效果.利用叠前偏移数据体解释,最终圆满完成了地质任务.本文通过应用实例,说明了煤田地震勘探资料处理利用叠前时间偏移技术对复杂构造成像效果较好,信噪比提高,断点解释更可靠.     

SVD与EMD联合去噪方法在地震勘探数据处理中的研究与应用

将基于倾角扫描的奇异值分解与经验模式分解法相结合应用到地震资料随机噪声压制中。首先利用经验模式分解法消除部分噪声,增强地震道有效信号的相关性,再利用奇异值分解对地震信号进行同相轴自动追踪,截取小时窗数据体,并进行同相轴拉平处理,经SVD计算小时窗数据中心点的值来代替计算样点的值,最终实现随机噪声的压制。理论模型试算和实际资料处理表明,本文提出的EMD-SVD方法简单易行,比单一的SVD方法去噪效果更显著有效地消除了地震资料中的随机噪声,提高了地震资料的信噪比,并改善了叠加剖面的质量。     

中心式火山通道边界精细识别技术研究——以渤海A油田为例

渤海A油田火山岩广泛发育,火山通道相的精细识别直接影响着储量计算和后续开发井的实施.针对油田地震资料品质较差,难以对火山通道进行准确刻画的特点,摸索出了叠后去噪、高精度相干、边缘检测等技术方法,对油田发育的中心式火山通道边界开展了精细研究.考虑到常规去噪方法对于火山通道边界信息损失较大的缺点,引入了扩散滤波去噪技术,该方法在有效压制随机噪声的同时,对火山通道边界的信息予以保留,一定程度上实现了保边去噪;根据小波变换的多尺度特征,选择合适的频率区段进行重构,并加入倾角信息约束,最终得到的高精度相干体对火山通道边界的刻画更精确;基于计算机图形学的边缘识别技术,一定程度上能够抑制噪声,降低边缘模糊程度,从而辅助识别火山通道边界;通过设置相干阈值,最终实现目标油田火山通道的空间立体刻画.     

多道地震波阻抗反演预处理技术的改进及应用（英文）

叠后地震数据波阻抗反演是储层预测的一种有效方法。目前所常用的叠后反演处理通过递归积分公式在单道上求得波阻抗,不能进行横向正则化约束。采用多道波阻抗反演方法,并对波阻抗模型进行高维(二维或三维)边缘保持平滑滤波预处理,从而将边缘保持先验信息引入地震反演中。经边缘保持平滑滤波预处理后的阻抗模型具有块状化特点(反演出的波阻抗具有清晰的地层边界与边缘,即具有边缘保持性质)。反演得到的波阻抗剖面具有清晰的构造界线与地质体边缘,并具备鲁棒性。然后,通过两个地层波阻抗模型验证了该方法的可行性与稳定性。最后,应用该方法处理了中国西南某三维地震工区数据并进行解释,精确揭示出本工区目的层含气生物礁储层段。     

基于广义Beta小波稀疏域混合约束优化的地震去噪方法研究

地震随机噪声压制是鄂尔多斯盆地黄土塬、沙漠、戈壁滩等复杂地表区域低信噪比地震资料处理的一项重要任务.稀疏反演去噪是地震随机噪声压制的常用方法之一.?₁范数和全变分(Total Variation, TV)正则化是稀疏变换域去噪方法中常用的两种正则化项.但是,?₁范数是对?₀范数的松弛,难以提供更稀疏的去噪结果;基于TV正则化项的方法容易引起阶梯状异常结果.因此,为了避免上述缺点,本文提出了一种基于广义Beta小波稀疏域混合范数优化的地震随机噪声压制方法和算法流程实现.首先利用广义Beta小波紧标架加快计算,获得具有更高局域化性的稀疏时频表示.其次是引入包括?_p范数和TV正则化的混合约束项,克服单一正则化项的缺点.最后,利用鄂尔多斯盆地黄土塬区的合成地震数据、三维叠后地震数据和共反射点道集数据验证了本文去噪方法的有效性.结果表明：本文提出的去噪方法既能够有效抑制随机噪声、显著提高信噪比,让地震同相轴连续光滑;又能够准确保护有效信号,保持波组间的相对幅值,突出有利微小断层和含油气层的振幅形态.     

基于结构自适应中值滤波器的随机噪声衰减方法

本文提出一种保护断层、裂缝等地层边缘特征的结构自适应中值滤波器,用于衰减地震资料中的随机噪声.基于地震反射同相轴局部呈线型结构的假设,采用梯度结构张量估计地层倾向,分析地层结构的规则程度,在此基础上引入地震剖面中线型和横向不连续性两种结构特征的置信度量.结构自适应中值滤波器根据这两种置信度量调整滤波器窗函数的尺度和形状,根据地层倾角调整滤波器窗函数的方向,从而使得滤波操作窗能够最佳匹配信号的局部结构特征.将本文方法用于合成和实际数据的处理,并与两种常用中值滤波方法进行对比,结果表明,该方法能够更好地解决地震剖面的随机噪声衰减和有效信号保真的问题,在增强反射同相轴的横向一致性的同时有效保持了剖面内的地层边缘和细节特征,显著改善了地震资料的品质.     

基于深度卷积自编码网络地震数据去噪方法

在采集得到地震数据中,随机噪声常常与有效信号混合在一起,并且毫无规律,使用常规去噪方法不能够达到理想的效果,影响后续的地震数据处理工作.为有效压制地震数据中的随机噪声,本文根据深度学习的相关理论,提出了一种基于深度卷积自编码网络的数据驱动的去噪方法,可以解决随机噪声难以去除的问题.在卷积自编码器的基础之上,网络使用了较多的层数并加入跳跃连接构造,从而增加了网络的深度,能够提取并结合数据中深层与浅层特征,增强对随机噪声的处理能力,更好地恢复有效信号的细节.经过实验证明该方法对于不同水平的随机噪声的压制均有优异的表现,在去噪的效果上远超中值滤波、小波变换等传统去噪方法,同时也比经典的DnCNN网络更加优秀,能够完整地保留有效信号,极大提升地震数据的质量.     

基于波动方程地震数据映射的随机噪声去除方法研究

一般的随机噪声去除方法都是通过信号分析和处理手段在信号变换空间对随机噪声进行压制,这些方法没有考虑地震信号本身所具有的特性,容易造成有效信号的损失,而本文的随机噪声去除方法是从地震波传播的角度,利用地震数据映射方法根据有效信号和随机干扰在成像空间和数据空间的不同表现进行相干加强处理去除随机干扰,可以在去除噪声的同时更好的保持有效信号.数据映射算子由频率波数域共偏移距相移法叠前时间偏移和反偏移算子两部分构成.在常规叠前时间域相移法的基础上,本文采用成像域相移法进行叠前时间偏移和反偏移,可以在一定程度上提高数据映射的计算效率,并采用自适应的变孔径方法来改善数据映射的成像质量.通过模型和实际资料处理表明,该去噪方法能有效提高资料的信噪比,改善同相轴的连续性.     

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.     

自适应非局部均值地震随机噪声压制(英文)

非局部均值滤波是一种基于图像信息冗余的去噪方法,其认为图像自身的有效结构具有一定的重复性,而随机噪声则不具备这一特点,通过利用图像本身的自相似性来达到压制随机噪声的目的,是一种全局的去噪方法。本文把这一思想引入地震数据随机噪声压制中,针对传统非局部均值滤波计算量过大的问题,文章采用分块非局部均值的方式来减少计算量;针对滤波参数选取会影响非局部均值滤波效果的问题,提出一种简单的自适应滤波参数地震数据分块非局部均值算法。模型和实际数据处理结果表明:相对于传统的去噪算法(如f-x反褶积),该方法在压制随机噪声的同时对有效信号保护地更好,具有更高的保真度,更有利于后续的处理和解释工作。     

倾角导向的相干加强技术在改善复杂断块地震资料中的应用

断层的识别是断块型圈闭勘探开发的一项重要研究内容,尤其是到了油田开发阶段,需要对断层组合关系、小断层发育程度及储层连通性提出风险认识.然而地震资料中的随机噪声严重制约了断层的识别,无法满足开发阶段对小断层精细刻画的要求,需要对其进行衰减处理.常规的相干加强滤波方法在去噪过程中会损伤大量高陡地层的反射能量并造成断点模糊,为此本文提出了一种基于倾角导向的相干加强去噪方法,该方法首先运用平面波破坏滤波技术估算出地震体的倾角信息,然后将其作为倾角导向相干加强滤波的输入进行约束去噪.针对渤海KL油田在开发方案设计阶段的实际地震资料,利用本文提出的方法对其进行了处理,通过对比分析倾角导向滤波前后的剖面、方差切片以及振幅属性表明该方法在提高地震资料信噪比的同时很好地保护了断层等地震反射信息,对断块型油气藏中断层识别十分有利,展示了较好的实际应用价值.     

基于Noise-to-Noise自监督学习的地震数据去噪方法

在地震勘探采集到的地震数据中不可避免的存在随机噪声,而高信噪比的地震数据是地震资料反演和解释的基础.因此随机噪声压制一直是地震资料处理中的重要工作.近些年来,随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的地震数据去噪方法已经取得了丰硕的成果.常规的监督学习策略需要获取无噪数据作为标签,然而从实际地震数据中获取无噪数据只能通过传统去噪方法进行预处理,以此方法构建标签数据的监督学习去噪网络必然受构建数据集的去噪方法影响.针对此问题,本文提出了一种基于Noise-to-Noise自监督学习的地震数据去噪方法,该方法通过对实际地震数据添加不同等级的噪声构建训练数据集,仅需要含噪地震数据即可训练去噪网络.合成数据测试和实际数据测试表明,本文方法可以有效去除地震数据中的随机噪声,性能优于受数据集构建方法所限的监督学习去噪方法和传统去噪方法.