基于压缩感知的小波阈值和CEEMD联合去噪方法

中深层地质条件复杂,地震资料品质差,主要表现为:地震资料信噪比低、有效信号弱.如何在去噪的同时有效保留弱有效信号,获取高信噪比的地震数据成为地震数据处理的关键问题.传统小波阈值与互补集合经验模态分解(CEEMD)联合去噪方法相比单一方法可以获取更高品质的地震数据.基于压缩感知理论的去噪方法利用地震数据在变换域中的稀疏特性,通过设定稀疏基矩阵和测量矩阵,可以将地震数据去噪问题转化成求解最优化问题,通过最优解重构原始信号,实现对地震资料的去噪处理.该方法能够在有效衰减随机噪声的同时最大限度的保留有效信号.本文基于压缩感知理论开展小波阈值去噪方法研究,并在此基础上结合CEEMD方法对含噪较多的固有模态分量进行有针对性的随机噪声压制.通过对含噪数据开展不同方法的去噪结果对比可见,本文方法可以在保证高信噪比的基础上更为有效的保留弱有效信号,数值试算验证了该方法对弱有效信号地震数据去噪具有显著优势.     

基于自相关函数特性的CEEMD全局阈值去噪方法研究

完备总体经验模态分解(CEEMD)克服了经验模态分解(EMD)的模态混叠问题,依据信号自身的特点,将待分析的复杂信号分解为一系列不同尺度的固有模态函数(IMF)的子信号,且各IMF分量的频率由高到低依次排列,是一种适用于分析处理非线性非平稳信号的强大的信号分析技术.地震资料中的随机噪声一般属于高频率的信号,在CEEMD中往往分布在前几个高频IMF分量,本文针对基于CEEMD的分频去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪等方法的不足,在前人基于EMD阈值去噪的基础上设计了自相关函数统计特性与CEEMD全局阈值联合去噪方法.该方法先对CEEMD分解的若干个模态分量进行自相关,寻找到噪声主导模态和信号主导模态,然后利用设计的全局阈值对噪声主导模态进行去噪,最后将处理后和未处理的固有模态函数进行重构,得到最终的去噪结果.模型试算和实际地震资料处理都验证了此方法在提高信噪比,保留原信号高频有效成分和弱信号信息上的有效性.     

曲波阈值法地震弱信号识别及去噪方法研究

深层勘探及小断裂、小幅度构造等隐蔽油气藏勘探是目前老油区增产的重要手段,而进行这类油藏勘探时所面临的共同问题是在相对较高的噪音中识别信号,即弱信号的识别问题.利用小波的多尺度特性,可以在——定程度上压制噪声,识别弱信号.但小波变换在处理二维数据时,对线性奇异性的边缘的识别有一定局限性,而曲波变换能较好地识别二维奇异性边...     

基于曲波变换的航空电磁数据去噪方法研究

航空电磁法作为一种地形复杂地区资源探测的有效方法,近年来得到了广泛的应用.然而,由于系统所处的动态环境,噪声干扰严重.为了改善航空电磁数据质量,提高地下电性反演的准确性,需要研发相关去噪技术.传统航电去噪大多针对特定噪声或单一测线上的信号进行处理,难以兼顾相邻测线之间观测信号的相关性.本文采用曲波变换进行二维航空电磁数据去噪.由于曲波变换具有多尺度和多方向性特征,可以在对噪声精细分析的基础上进行有效去除,同时还保证了整个测区内信号的相关性.进而,我们提出Sigmoid阈值函数对传统阈值函数进行改进,以进一步改善去噪效果.为了验证曲波变换方法对航空电磁数据去噪的有效性,将曲波变换和传统去噪方法分别应用于理论模型和实测数据进行对比.试验证明本文曲波变换用于航空电磁数据去噪具有明显的优越性.

     

基于曲波变换的航空电磁数据去噪方法研究

航空电磁法作为一种地形复杂地区资源探测的有效方法,近年来得到了广泛的应用.然而,由于系统所处的动态环境,噪声干扰严重.为了改善航空电磁数据质量,提高地下电性反演的准确性,需要研发相关去噪技术.传统航电去噪大多针对特定噪声或单一测线上的信号进行处理,难以兼顾相邻测线之间观测信号的相关性.本文采用曲波变换进行二维航空电磁数据去噪.由于曲波变换具有多尺度和多方向性特征,可以在对噪声精细分析的基础上进行有效去除,同时还保证了整个测区内信号的相关性.进而,我们提出Sigmoid阈值函数对传统阈值函数进行改进,以进一步改善去噪效果.为了验证曲波变换方法对航空电磁数据去噪的有效性,将曲波变换和传统去噪方法分别应用于理论模型和实测数据进行对比.试验证明本文曲波变换用于航空电磁数据去噪具有明显的优越性.     

CEEMD与小波变换联合去噪方法研究

作为经验模态分解(EMD)的改进型算法,完备总体经验模态分解(CEEMD)不但有效解决了EMD的模态混叠问题,同时也保留了EMD处理非平稳信号的优势,如自适应性、二进滤波特性等.CEEMD能自适应地将一个复杂信号分解为一系列本征模态函数(IMF)分量,且IMF分量满足从高频到低频系列分布,随机噪声往往分布在第一个或前几个高频IMF分量.考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对CEEMD直接舍弃高频IMF分量去噪容易造成高频有效信息损失以及小波阈值去噪方法存在的不足,本文提出了一种基于CEEMD的小波阈值去噪方法.该方法首先引入自相关曲线判别出含噪较多的高频IMF分量,然后对CEEMD直接去噪要舍弃的这些含噪高频分量进行小波阈值降噪,以保留这些分量中的高频有效信息,最后与不含噪声的其他IMF分量一起重构原信号.模型和实际地震数据试算结果表明,该方法在显著提高地震数据信噪比的同时,能有效地保留原信号中的高频有效成分和弱信号信息,是一种相对保幅的有效去噪方法.     

接收函数的曲波变换去噪

压制横向非均匀地壳介质引起的散射波场对于基于水平分层介质模型的接收函数地壳结构成像及其地震各向异性研究至关重要.虽然通过数据叠加和低通滤波,在一定程度上能够压制散射波场,但也有可能导致不希望的波形畸变、信息丢失或数据分辨率降低.为了避免上述问题,本文将近年来快速发展的曲波变换理论用于远震接收函数的散射噪声压制.与勘探地震学不同,我们面临的主要问题在于地震台站和震源的空间缺失导致的接收函数空间不均匀采样.为此,我们将压缩感知理论与曲波变换去噪相结合,在对缺失数据进行波场重建的同时,实现散射噪声的压制.为了论证方法的可行性,本文进行了噪声压制和波场重建的理论检验.并将本文方法用于处理IRIS全球台网固定台站和川西台阵远震接收函数.结果表明:1)地壳介质横向不均匀引起的散射噪声可以得到有效压制,接收函数的信噪比得到提高,震相的可追踪性得到改善,从而利于进一步的接收函数反演和地震各向异性研究; 2)缺失数据可以正确重建; 3)本文的方法既可用于单台-多事件的数据集,也可用于单个事件-阵列观测的数据去噪,但单台-多事件数据集的结果优于阵列观测的情况.     

基于小波自适应阈值去噪的MT信号处理方法

针对常用大地电磁(magnetotelluric,MT)信号小波阈值去噪中阈值函数和阈值选取的不足,选取一种新的阈值函数,并提出了基于小波变换多分辨Stein无偏风险估计,自适应的获得最优阈值的方法;给出了新函数和自适应阈值的确定方法;在与小波硬、软阈值去噪、小波模极大值法去噪结果对比的基础上,用仿真实验验证了方法的可行性;最后用内蒙某地实测的大地电磁数据进行了去噪效果的对比研究.结果表明:本文选取的新函数和自适应阈值的确定方法是正确、有效的,克服了常用小波硬、软阈值去噪的缺点;去噪后大地电磁信号变得平稳,估算的响应参数方差减小,曲线更为圆滑、连续,为后续的地质解释和评价提供了更为准确的信息.     

接收函数曲波变换去噪与偏移成像

增强接收函数偏移图像的垂向分辨率意味着提高参与叠加的接收函数的频率,但是采用高频接收函数通常伴随着对接收函数质量和参考速度模型的更高要求.通过叠加处理可去除部分接收函数中的随机噪声干扰,但同一台站的接收函数之间经常存在难以通过简单叠加消除的噪声信号.压制接收函数随机噪声的干扰可加强成像效果和提高图像分辨率,对推进叠加偏移成像质量的提高有重要的实际意义.本文利用在川西地区布设的31个流动台站所记录的远震波形数据,使用曲波变换去噪后信噪比增强的接收函数进行共转换点叠加（CCP）,获得沿北纬31°线下方800 km深度范围内速度间断面图像.研究结果表明：（1）对接收函数进行曲波变换去噪,可压制随机噪声,增强转换震相的追踪性,提高数据信噪比;（2）通过去噪处理,大幅提高接收函数用于偏移成像的主频率;（3）偏移结果确认了接收函数反演得到的松潘和川滇块体下方具有厚度约10~20 km的过渡性Moho的认识;（4）上地幔过渡带的结果预示在龙门山断裂带以西的小范围内有可能存在下地壳或上地幔物质的拆沉.

     

基于EMD小波阈值滤波的地磁数据去噪分析

采用小波阈值滤波、经验模态分解滤波和基于经验模态分解的小波阈值滤波3种方法,对磁通门磁力仪观测数据进行去噪,有效去除或抑制郫县地震台地磁数据的地电干扰.     

南方海相地震资料脊波非线性阈值去噪方法

小波分析方法在数据处理中已得到成功广泛的应用,这主要得益于它的局部时频分析能力,但是小波分析对方向的表征能力有限。脊波变换具备优越的方向选择性能,能更好地处理含有线状变化特征的信号。本文针对低信噪比地震记录,尝试研究利用脊波变换方法对其进行处理,提高剖面资料信噪比,突出同相轴信息。在对南方某油田的实际地震资料的处理中,可以发现处理后的地震剖面同相轴品质及连续性有了明显改善,信噪比增强,分辨率相应提高,体现出了该方法相对常规小波分析方法的优越性。     

小波与曲波变换探地雷达数据去噪对比分析

探地雷达勘探工程目标及观测工程环境越加复杂给其精确的数据处理带来极大挑战,高效的探地雷达数据去噪算法是当前关注的重要研究领域.基于阈值去噪思想,小波变换和曲波变换去噪算法在探地雷达数据去噪应用中受到限制,有必要开展上述两种去噪算法适用性和实用性系统评价及改进.基于传统高阶相关统计阈值和块状复数域阈值函数,本文开展了小波变换及曲波变换去噪算法在合成含噪数据去噪效果对比分析;提出窗口高阶相关统计阈值小波变换去噪算法、探讨了块状复数域阈值函数取值变化对曲波变换去噪效果影响规律.通过对实测数据去噪分析,验证了窗口高阶相关统计阈值小波变换和估计块状复数域阈值函数曲波变换去噪算法的可行性及有效性.     

基于稀疏表达的OBS去噪方法

海底地震仪（OBS）采集数据的去噪处理是开展OBS震相分析及后续处理反演的基础.本文结合曲波（Curvelet）变换及压缩感知提出一种稀疏化表达的OBS去噪方法,并通过与小波变化对比等探讨去噪效果.曲波变换具有抛物尺度及识别线性异常的优点,可以稀疏地表示OBS数据,再结合压缩感知思想对稀疏表达OBS数据进行去噪处理和重构.通过对变换后的系数进行基于L₁范数的冷却阈值迭代滤波,获得最优的变换系数,本文指出基于曲波变换的冷却阈值迭代法能够很好地对OBS数据去噪.对比小波和曲波两种变换在相同迭代次数下对理论模型数据进行去噪处理,表明曲波变换得到的结果信噪比更高.利用本文方法对渤海地区采集的OBS数据进行去噪处理获得了更加清晰连续的震相,噪声压制效果更明显,为震相拾取及后续速度模型反演奠定了良好的基础.

     

元谋地电场观测数据小波阈值去噪

为了解决元谋地电场观测数据的噪声干扰问题,采用小波阈值去噪的方法,根据元谋地电场观测数据特征,选取适当的阈值及不同的小波函数、分解层数进行研究。综合各小波函数去噪效果,通过对相对误差、均方根误差、信噪比等指标进行评价,确定适合元谋地电场观测数据去噪的阈值为软阈值函数、分层阈值;最优小波函数分别为Sym4、Sym5、db6和db8;分解层数分别为5、7、9。最后应用研究结果处理实际地电场观测数据,取得了较好的去噪效果。     

基于提升算法和百分位数软阈值的小波去噪技术

在地震勘探领域,随机噪声一直是影响地震信号信噪比的主要因素之一,如何从被干扰的地震信号中有效去除随机噪声并保护有用信号具有重要的意义.针对经典小波变换在计算效率方面的缺陷,本文推荐应用提升算法实现第二代小波变换的构建,分析和对比了提升算法(Lifting Scheme)下不同小波变换方法的特性,选取更加符合小波域去噪原理的CDF 9/7双正交小波变换作为基本算法,同时应用了简单、有效的百分位数(Percentiles)软阈值进行信噪分离.通过理论模型处理,本方法可以在去噪能力和保护有用信号之间找到很好的平衡点.实际剖面的处理效果表明,此方法不仅能有效的滤除随机噪声,而且很好地保护有用信号,提高地震数据分析的精确性.     

逆时偏移去噪方法研究进展

逆时偏移(RTM)作为精度较高的深度域成像方法之一越来越受到人们的重视..基于双程波动方程的逆时偏移具有原理简单、无倾角限制、可以用于复杂区域和陡倾角构造成像等优点.本文概述了国内外逆时偏移的发展历程和现状,介绍了应用随机边界条件后逆时偏移基本原理以及存在的问题并分析了成像噪声的产生机制,重点给出成像后压制逆时偏移低频噪声的几种方法及特征并给出总体认识.     

匹配滤波和曲波去噪相结合的气枪主动源弱信号提取

提出由一维模板匹配滤波技术(MFT)和二维曲波(Curvelet)变换法穿插的数据处理方法,即先通过一维模板匹配滤波方法得到相关系数,将相关系数组成二维数据并用曲波变换法处理,最后将各道对应相关系数分别与模板信号褶积,得到高信噪比恢复信号。将该方法用于处理仿真数据和宾川主动源气枪信号,结果表明:在宾川主动源气枪信号的处理中,本方法较单一数据去噪方法恢复能力更好,可对气枪主动源的模拟与实际信号进行更好的数据提取与恢复,得到噪声干扰更少的地下介质波速变化,提高低信噪比数据的利用率与可分析性。     

基于奇异谱分析的联合去噪及规则化方法

在地震数据处理中,噪音压制和数据规则化研究直接影响后期的地震处理及解释效果.本文提出一种基于奇异谱分析的联合去噪及规则化方法,在迭代时自动在地震道缺失的位置进行插值,在含有地震数据的位置压制噪声,并通过分步插值改善数据相干性.通过合成地震记录和实际资料的联合去噪及规则化处理结果表明:联合方法能够在补全地震道的同时有效地压制噪声.     

地震数据智能去噪与传统去噪方法的对比及展望

在油气地震勘探中,提高地震资料的分辨率、信噪比、保真度一直以来都是地震资料处理环节的关键问题.一般来说,高信噪比是高分辨率的前提,只有信噪比达到一定的水平,地震资料处理才可能实现良好的保真度.当今的地震勘探正向着深层、复杂构造和岩性勘探的方向发展迈进,人们相应的对地震资料处理也提出了更高的要求.目前,业界比较流行的去噪手段包括f-x RNA法、f-x-y NRNA法、3D t-x-y APF法和t-x SOPF法等.本文将这些传统去噪方法与压缩感知去噪、卷积神经网络法等先进的智能去噪技术做了对比,并对智能去噪技术的前景做进一步的展望.     

基于频率域经验模式分解阈值滤波的核磁共振测井信号去噪

核磁共振测井信号易受到地层环境和测井设备的干扰,使得测井信号信噪比低下,严重影响后续T_2谱的反演和储层参数的计算.将经验模式分解与阈值滤波技术结合,首先通过Fourier变换将含噪的测井信号变换到频率域,再对实部和虚部分别进行经验模式分解后的阈值滤波,最后将去噪后的实部和虚部分量组合成新的复数序列,通过Fourier反变换恢复时域的测井信号,达到压制噪声的目的.应用该方法对仿真和核磁共振测井信号进行了分析,并与小波软阈值去噪结果进行了对比.结果表明:本文方法在消除噪声的同时,能很好地保留核磁共振测井信号的波形和特征,相比小波软阈值滤波方法,去噪后噪声抑制比由18.17提高到了24.33,幅值衰减比由21.54下降到了17.86,很好地保留了峰形特征,突出了反演的T_2曲线中被淹没的有用信息,为孔隙度、可动流体等储层参数的精确计算提供了保障,为核磁共振测井信号的去噪开拓了新思路.