基于快速字典学习的压缩感知地震数据重建

地震数据的稀疏性是压缩感知地震数据重建的重要前提,其直接影响地震数据的重建精度,因此研究高效的地震数据稀疏表示方法具有重要意义.针对经典K-SVD算法稀疏编码时无法得到全局最优解,不能保证收敛从而影响重建精度的问题,这里提出快速字典学习算法稀疏表示地震数据的方法.快速字典学习将稀疏表示目标优化问题转换为两个可直接求解最...     

基于高精度字典学习算法的地震随机噪声压制

地震勘探中的随机噪声会对有效信号产生严重干扰,甚至会导致信号畸变.为了满足高精度的地震勘探要求,应用高精度字典学习算法压制随机噪声.该算法基于超完备稀疏表示理论,对传统的字典学习算法从字典训练和稀疏编码两个方面进行了改善:在字典训练阶段,保持支集完备的情况下,对字典进行循环更新,使字典更好地适应数据;在稀疏编码阶段,选用上一轮更新的部分大系数作为新一轮迭代的初始系数,充分利用大系数表示有效信号的特点.对理论数据和实际含噪地震资料的处理结果表明,与传统算法相比,高精度字典学习算法在去噪的同时能保护有效信息,明显改善去噪精度,对地震记录信噪比的提高有显著优势.     

基于匹配小波包算法的地震信号去噪

地震资料的信噪比是影响地震资料质量的关键因素之一。目前的去噪方法中,在滤波的同时会损伤有效信号,因此提出基于匹配算法的去噪方法,利用和地震信号匹配的小波包对信号进行分解,用选出的波形代表有效信号达到去噪的效果。实验分析表明,利用匹配小波包算法能够很好地压制地震信号白噪声,提高信噪比。当噪声能量小于有效信号周期能量时,小波包算法去噪效果比小波收缩阈值法好,信噪比提高5 dB ±。     

基于改进K-SVD字典学习方法的地震数据去噪

为实现更好的地震数据去噪技术,笔者引入一种新的算法:快速迭代收缩阀值法(FISTA),通过FISTA和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新K-SVD字典,利用更新得到的K-SVD字典对地震数据进行稀疏表示,去除稀疏系数中较小的数值,使数据中的随机噪声得到压制。对层状模型合成地震记录,Marmousi模型合成地震记录以及实际地震数据进行对比实验,得出FISTA算法较OMP算法能更好地提高地震数据的信噪比,同时有效地保护了反射信号。     

去噪技术在地震资料处理中的应用

讨论了目前提高地震资料信噪比的方法及应用技术。通过对原始地震记录中普遍存在的噪声进行了分析。对于无规则噪声，应采用f-x域随机噪声衰减或多项式拟合的办法；对于有规则噪声，倾角滤波或FK滤波手段则更为有效。强调了在去噪过程中选择去噪参数的重要性。阐明了同相叠加技术也是一种提高地震资料信噪比的有效手段。总之。针对不同的噪声，应采用不同的去噪方法。实际地震资料处理表明，上述几种去噪方法对提高地震资料的信噪比是行之有效的。     

主成分分析和字典学习联合地震数据去噪方法

为能获得高信噪比的地震数据,笔者提出了一种基于K-SVD字典学习和主成分分析(PCA)相结合的主成分字典学习算法。与K-SVD算法对误差项直接采用奇异值分解来更新字典原子不同,笔者采用PCA算法分解误差项,并使用第一主成分作为字典原子的更新。通过对复杂模型合成地震记录与实际地震记录进行对比实验,得出该方法较K-SVD算法信噪比大约提高1～1.5 dB,能更好地保护有效信号。     

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。     

双边滤波在探地雷达数据去噪处理中的应用

在探地雷达数据的采集过程中,受外界因素影响会不可避免地混入噪声,严重干扰有效回波的识别与解译.为此,利用双边滤波算法进行探地雷达数据的去噪处理,通过在探地雷达正演记录加入高斯白噪声来模拟实测的探地雷达记录,利用双边滤波器对含噪声的合成记录进行滤波处理,结果表明双边滤波算法能除去大部分高斯噪声,突出有效回波信息,峰值信噪...     

LIFT去噪方法在低信噪比资料处理中的应用

传统去噪一般都是通过各种方法将原始数据分离为有效信号和噪声,从而达到去噪目的,在去噪的过程中,忽略了信号保真的处理原则,在去掉噪声的同时有可能也损害了有效信号。这里从传统去噪方法存在的问题入手,通过对传统去噪方法的原理分析,研究了LIFT去噪技术。LIFT去噪的核心是首先建立信号模型,然后将原始地震信号和信号模型相减,求得剩余信号。通过对剩余信号进行针对性的去噪处理,去除剩余信号中存在的噪声,然后再与信号模型进行合并重构,得到新的具有高信噪比、高保真的地震信号。将该方法在低信噪比地震资料处理中进行了实例测试,取得了理想的应用效果。     

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。     

改进的F-X域EMD去噪在井间地震数据处理中的应用

井间地震作为一种高分辨率地震方法在数据采集时存在大量的随机噪声。笔者采用改进的F-X域经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法,将信号转换到F-X域后分解成一系列固有模态函数,进而通过滤波来达到去噪目的。通过对理论数据和实际井间地震数据的处理与分析,得出如下结论:此方法不依赖于基函数的选择,具有很强的自适应性,对于消除井间地震数据中的噪声以及提高地震数据的信噪比有较好的效果。     

基于小波域的FastICA算法的非常规油气藏地震资料去噪

近年来,随着鄂尔多斯盆地苏里格气田开发规模的不断扩大,全数字三维地震得到广泛应用,数字检波器的高灵敏性使得地震资料噪声极其发育。因此,全数字三维地震资料叠前去噪是资料处理的关键。 针对全数字三维地震资料的特点, 结合盲信号分离技术的最新发展,特别是神经网络技术的最新发展应用到研究中来,建立适合于理论地震记录的盲信号分离的算法模型,对已知反射地震数据实施盲分离技术,将地震信号变换到小波域中,并用FastICA算法进行盲分离去噪,然后将去噪后的信号从小波域变换到时间域信号。试验结果表明,该方法得到的去噪效果较时间域内直接去噪效果好。     

基于小波域的FastICA算法的非常规油气藏地震资料去噪

近年来,随着鄂尔多斯盆地苏里格气田开发规模的不断扩大,全数字三维地震得到广泛应用,数字检波器的高灵敏性使得地震资料噪声极其发育。因此,全数字三维地震资料叠前去噪是资料处理的关键。针对全数字三维地震资料的特点,结合盲信号分离技术的最新发展,特别是神经网络技术的最新发展应用到研究中来,建立适合于理论地震记录的盲信号分离的算法模型,对已知反射地震数据实施盲分离技术,将地震信号变换到小波域中,并用Fast ICA算法进行盲分离去噪,然后将去噪后的信号从小波域变换到时间域信号。试验结果表明,该方法得到的去噪效果较时间域内直接去噪效果好。     

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。     

塔里木盆地沙漠区低信噪比地震资料静校正和去噪方法

针对塔里木沙漠地区低信噪比地震资料的特点,提出了一套适应沙漠地区低信噪比地震资料处理方法,主要解决了该区静校正、叠前去噪等问题。实际处理中见到了良好的效果。     

小波分析在地震资料去噪中的应用

小波变换方法已广泛应用于信号处理领域。应用多尺度小波分析方法来消除地震观测信号中的噪声是一种行之有效的方法。这里从小波变换的基本原理出发,详细介绍了地震信号的阈值去噪原理,并根据模拟信号和实测地震信号的频谱分析,讨论了如何选择小波基及去噪过程中的阈值取值问题。从小波分解理论知道,利用多尺度分解方式对地震资料进行分析处理,相当于对实测地震资料进行不同尺度的细化分析,由于对不同地区、不同资料的精度要求不同,我们只要使用不同的尺度进行小波变换处理,就可以得到去除原信号的细部巨变(噪声干扰)特征的信号。同时,我们对小波变换处理后重构的地震信号与原信号进行了对比分析,误差结果分析表明该方法切实可行。我们还利用MATLAB语言及其小波工具箱,实现了对地震资料的去噪处理。     

自适应倾斜面元法及在煤田地震资料处理中的应用

自适应倾斜面元法(ADA)采用智能信号处理方法,以面元估计代替CMP法的点估计,等效地增加了叠加次数,自适应地确定叠加方向并对资料自动地进行剩余动、静校误差补偿,有效地提高广信噪比。间断点的认识和非线型处理,正确地保留了断点。实际处理结果表明,使用ADA叠加比常规CMP叠加在提高讯噪比方面有显著的效果     

基于重构信号模型的去噪技术

面波和多次波等噪音的产生是海上地震勘探的突出特点,如何高保真地对其进行压制一直是信号处理工作的难题。基于重构信号模型的去噪技术通过不同的方法,充分考虑不同入射角度和横波地震信息,重构信号模型,分离出剩余信号,然后针对剩余信号进行去噪处理,利用建立的信号模型和剩余有效信号结合,得到有效地震信号,达到突出有效信号衰减噪声的目的。     

基于经验模态分解(EMD)的小波熵阈值地震信号去噪

针对EMD阈值去噪算法中阈值由经验选取以及无法有效区分各固有模态函数上有用信息的不足,本文对各固有模态函数进行小波变换,对各层小波系数进行相关处理,以突出有效信息,抑制噪声;将细节系数的有效信号和突变点置零并等分为若干区间,选取小波熵最大子区间的高频小波系数平均值作为噪声方差计算得到阈值。该阈值选取方法依据小波熵的特点,自适应地根据对应尺度上信号自身的能量特征确定该尺度阈值。将该算法应用于仿真信号和实际地震信号去噪,结果表明该方法优于基于EMD的小波阈值去噪,在提高去噪效果的同时,也更好地保护有效信号。