基于多t-x域联合的多震源地震数据混叠噪声分离方法

随着多震源同时激发采集方法在地震油气勘探领域的应用逐年增加,许多学者对其关键技术多震源地震数据混叠噪声分离进行了研究,就目前为止,仍需开展保真度更高的方法研究。基于以下设想:对多震源地震数据做正常时差校正(NMO),可以加强反射信号的线性分布程度(尤其在共中心点CMP道集内),并扩大反射信号和混叠噪声的分布差异;单域分离混叠噪声,仅针对混叠噪声和反射信号的某一分布特性差异进行分离,多t-x域联合分离可综合利用各t-x域内混叠噪声和反射信号在各域内的分布差异,其分离效果更好。首先,通过对多震源数据CMP道集做NMO以强化反射信号的线性程度、扩大随机分布混叠噪声的离散程度,利用中值滤波分离大部分混叠噪声,再在其他t-x域内(如共炮点CSG道集、共检波点CRG道集和共偏移距COG道集等)根据残余混叠噪声分布特征利用随机噪声衰减等方法进一步分离,并在整个分离处理中使用保幅处理方法。提出的多t-x域联合分离混叠噪声方法,经理论数据验证,相较于单域分离方法可以有效且保真分离多震源数据中的混叠噪声,并对其他噪声和横波有一定的压制作用;实际数据应用效果表明,该方法比单域方法分离效果较好,叠后成像效果品质较高。多t-x域联合分离混叠噪声方法,能够稳定、可靠和保真地分离多震源地震数据中的混叠噪声。      

基于中值滤波和seislet阈值法联合压制混叠噪声方法

混采技术可以实现多台震源同时激发产生地震波场,有效提高采集效率,但是混采技术会产生严重的混叠干扰,降低地震数据的信噪比。针对此问题,引入多级中值滤波,设计了一种基于seislet域阈值去噪和多级中值滤波相结合的混叠噪声压制方法。该方法首先采用大步长中值滤波和seislet域阈值去噪相结合的方法得到初始压制混叠噪声的地震数据,再利用混叠算子计算去混叠噪声后地震数据的伪分离数据,然后求取该伪分离数据和原始混叠地震数据的差值,再次应用较小步长中值滤波提取剩余信号,并与上一步骤得到的去混叠后的地震数据相加,并再次进行seislet域阈值去噪,依次循环,直到信噪比达到期望值。通过模拟数据测试,并与F-K域迭代阈值去噪方法和常规seislet域迭代阈值方法相比,本方法在压制混叠噪声的同时,可以更好地保护有效信号。     

基于F-K域和Curvelet-中值滤波联合去噪的混采数据分离方法

由于炮分离过程会不可避免地损失部分有效信息,为解决这一问题,笔者建立模型试验,将混采数据转至频率域进行F-K滤波预处理,在保护地震同相轴的同时压制大部分混合噪声;并变换回时间域共偏移距道集进行小时窗中值滤波,同时设计迭代公式在共检波点道集进行Curvelet阈值迭代去噪;通过不断优化得到最后分离结果。模拟数据和实际数据处理结果证明:经本文方法分离后的单震源记录清晰,具有较好的实际应用价值。     

一种角度域叠前时间偏移方法

提出的角度域叠前时间偏移方法,能够在偏移成像过程中直接生成倾角域成像道集,在倾角成像道集上确定真地层倾角与倾角成像区,获得的最终叠加剖面在保证构造正确成像的同时避免了过大偏移孔径带来偏移噪声的弊端,提高了剖面的信噪比.应用本文方法在南堡凹陷马头营凸起地区取得了较好的应用效果,表明该方法对于信噪比较低、偏移噪声大的地区具有较大的工业应用价值.     

基于Radon域阈值迭代的同时震源波场分离

由于同时震源数据包含串扰很难直接成像,因此需要对混叠的炮记录进行分离,为了将混叠的波场进行分离,笔者建立了基于稀疏域反演的阈值迭代模型,将混合采集数据的共检波点道集转换到Radon域进行稀疏表示,利用阈值算子进行约束,通过迭代反演得到分离结果。实验算例表明通过较少的迭代即可获得信噪比较高的分离结果,验证了反演方法的有效性,并且该算法对随机噪声有很强的压制效果。