可展宽地震资料有效频宽的随机噪声衰减方法

很多地区地震资料的信噪比较低,而用于压制与信号具有不同方向的随机噪声的常规二维滤波方法常常产生假信息。基于相邻信号具有相干性这一假设,本文提出了一种叠后衰减随机噪声的多道滤波方法。该方法利用信噪比最高的中频段信息(含有主频的这一频率区间)分时窗计算信号单位矢量,并将该时窗内全频段数据向信号单位矢量方向投影,对各时窗(包括时间方向和空间方向)重叠部分按比例进行加权。我们利用这种方法对含有陡倾角的合成地震数据和海上二维实际地震资料进行了处理,处理效果很好。这种方法较为费时,但不受倾角限制,应用范围广。     

基于Seislet-TV双正则化约束的地震随机噪声压制方法

人工地震数据总是受到随机噪声的干扰,地震数据时-空变的特性使得常规去噪方法处理效果并不理想,容易导致有效信号的损失.目前广泛应用的预测滤波类方法存在处理时变数据能力不足的问题.随着压缩感知理论的不断完善,稀疏变换阈值算法能够解决时变地震数据噪声压制问题,但是常规的稀疏变换方法,如傅里叶变换,小波变换等,并不是特殊针对地震数据设计的,很难提供地震数据最佳的压缩特征,同时,常规阈值算法容易导致去噪结果过于平滑.因此开发更加有效的时-空变地震数据信噪分离方法具有重要的工业价值.本文将地震数据信噪分离问题归纳为数学基追踪问题,在压缩感知理论框架下,利用特殊针对地震数据设计的VD-seislet稀疏变换方法,结合全变差（TV）算法,构建seislet-TV双正则化条件,并利用分裂Bregman迭代算法求解约束最优化问题,实现地震数据的有效信噪分离.通过理论模型和实际数据测试本文方法,并且与工业标准FXdecon方法进行比较,结果表明基于seislet-TV双正则化约束条件的迭代方法能够更加有效地保护时-空变地震信号,压制地震数据中的强随机噪声.

     

反射法地震勘探噪声消除技术研究

噪声消除是地震勘探资料处理的基础,地震资料信噪比的高低将直接影响到后续处理的效果.因此,选取正确的噪声消除方法是整个资料处理的前提.本文从反射法地震勘探中噪声的特性出发,将常用的去噪方法分为四类,分析了它们的优点和局限性,并且对不同的处理方法进行了简单的比较,介绍了他们的应用领域.     

用时频峰值滤波方法消减地震勘探资料中随机噪声的初步研究

时频峰值滤波算法是一种新颖的基于时频分析的信号增强算法,能够有效地消除随机噪声,恢复有效波信息.本文将这种时频分析算法用于消除地震勘探资料中的随机噪声,对淹没于随机噪声下的40道共炮点记录进行时频峰值滤波,恢复出来的共炮点记录可以清楚地表现原始记录同相轴的位置.经过对40道中任选两道（即第21道和第7道）滤波前后的子波形态Wigner\|Ville分布、傅立叶振幅谱等的比较,可知仅在谷值和峰值点误差较大,子波带宽相对误差小于25％.仿真试验表明信噪比可达－7dB,说明该方法可以有效地消减地震资料中的随机噪声.     

基于方向可控滤波的地震勘探随机噪声压制

针对地震勘探随机噪声的压制,本文应用拉伸厄米特高斯函数设计出方向可控滤波器.根据时空域上随机噪声的无方向性与有效信号的有向性的区别,通过局部数字特征,对数据进行选择后重组信号.方向选择性的增加,使得滤波过程能与不同方向的轴进行匹配,噪声被压制的同时保持信号的幅度;方向可调性,使得计算效率提高,且所需存储空间减少.仿真实验表明,采用此方法,信号保幅性和去噪效果均比传统的小波算法以及Curvelet变换好,在-5 db信噪比下,本文方法保幅度为92.99%,信噪比提升221.774%,在实际地震信号处理中有明显的抑制噪声、保持有用信号的效果.     

基于DMFF-Net的地震随机噪声压制新技术

地震勘探是油气和矿产资源开发领域使用最为广泛的物探方法之一.由于采集条件的限制,地震记录中通常混杂有大量的随机噪声,导致勘探资料普遍信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)较低,这严重影响有效信号辨识的精度,为后续反演、解释等工作带来巨大挑战.此外,地震勘探随机噪声通常具有非平稳、非高斯和与信号存在频带混叠等复杂特性,导致传统方法在处理复杂勘探记录时,消噪性能可能发生退化.针对复杂勘探随机噪声消减问题,本文提出了一种新型的双层多尺度特征融合去噪网络(Double-layer Multi-scale Feature Fusion Denoising Network,DMFF-Net).该网络具有多尺度网络结构,利用多分支模块提取勘探数据不同尺度和不同分支的潜在特征,提升网络对于勘探记录复杂特征的学习能力.同时,采用跳跃连接实现浅层和深层信息的融合,提升网络对微弱信号的恢复能力.模拟和实际资料处理结果表明,相较传统地震勘探资料消噪方法而言,DMFF-Net可以更加有效地压制随机噪声,完整恢复有效信号,显著提升地震资料信噪比,在信号保幅性和微弱信号恢复能力方面更具优势.

     

基于卷积神经网络的井中分布式光纤传感器地震数据随机噪声压制新技术

分布式光纤传感器(distributed fiber-optical acoustic sensor,DAS)是一种快速发展的具有巨大应用前景的地震勘探检波器技术.实际DAS地震资料往往会受到大量强能量随机噪声的干扰,通常表现为低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR).这一现象给接下来的成像、反演以及解释带来了巨大的困难,因此如何压制DAS地震资料中的随机噪声并提高其SNR成为一个有待解决的技术问题.卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)已经被证明是一种有效的噪声压制工具.通常情况下,CNN需要一个理论纯净地震数据集来优化网络,这极大地限制了CNN在DAS地震资料处理中的应用.在本文中,我们采用正演模拟的方法来构建理论纯净DAS地震数据集,通过正演模型的参数多样化增强数据集的真实性,从而获得适合DAS地震资料随机噪声压制的CNN去噪模型.此外,在网络结构方面,我们利用泄漏线性整流单元作为CNN的激活函数增强训练后模型对微弱有效信号的恢复能力;在训练过程中,通过能量比矩阵调节噪声片和有效信号片之间的SNR,增强CNN去噪模型对于不同SNR的DAS地震数据的适应性.模拟和实际实验均表明本文提出的这种正演模型驱动的卷积神经网络(forward-model-actuation convolutional neural network,FMA-CNN)能够有效地压制DAS随机噪声同时完整地恢复有效信号.

     

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.     

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.     

基于自适应阈值RCSST变换的金属矿山地地区地震信号随机噪声消减

随着陆地地震勘探工作的加深,勘探环境变得越来越复杂,获得的地震信号信噪比越来越低,这给地震成像和数据解释带来了巨大的困难.为了解决这一技术难题,本文针对云南山地金属矿区的勘探环境提出了一种基于自适应阈值递归循环平移的Shearlet变换去噪算法（Recursive Cycle Spinning Shearlet Transform,RCSST）.首次将递归循环平移与Shearlet变换相结合,利用Shearlet变换的多尺度多方向特性对平移后的地震资料进行分解变换,之后,我们又提出了一种全新的自适应阈值,避免了信号系数被过度扼杀,同时也保护了有效信号.实验表明基于自适应阈值的RCSST算法克服了传统Shearlet变换去噪算法在低信噪比下易出现假轴的弊端并且能够有效地保护信号的幅度.在处理较低信噪比的模拟和实际云南山地地区地震资料的过程中,本文方法能够较好的压制随机噪声和保护有效信号.

     

一种基于频率域偏振分析提高三分量地震资料信噪比的方法

三分量地震资料包含着丰富的运动学和动力学信息,各种随机噪声的存在严重降低了资料的信噪比,给有效信息的提取带来了一定的困难.本文在引入多窗谱分析方法的基础上,通过对谱密度矩阵特征问题的求解提取三分量地震记录的偏振参数,实现频率域偏振分析;根据所求得的偏振参数以及随机噪声和有效信号的偏振特性差异,设计相应的自适应滤波器,通过该滤波器的滤波作用,最终实现压制随机噪声的目的.     

相控震源对地震信号信噪比的改善研究

当测区噪声很强,采用组合震源工作仍然不能满足信噪比要求时,为进一步提高地震勘探信噪比,引入能形成定向地震波的相控震源.针对水平层状介质模型,对组合震源、相控震源地震进行了数值模拟,并定量计算了采用4,8,15,20单元的组合与相控震源地震数据的信噪比,同组合地震相比,相控地震使来自不同反射层的反射波信号的信噪比平均提高了154～990 dB.结果表明,相控震源地震得到的反射波信号信噪比高于组合地震,并且随着激震器数目增加,相控震源合成地震记录中的反射波地震数据信噪比明显提高.     

陆地地震勘探随机噪声统计特性

在地震勘探随机噪声压制领域,噪声通常被假设为平稳、高斯随机过程的信息.然而,在某些情况下,这样的假设并不准确.本文应用现代统计检验方法对地震勘探随机噪声的平稳性、高斯性和线性进行了研究.结果表明地震勘探随机噪声并不是传统意义上认为的平稳随机过程,其平稳性受到噪声时长和采集环境复杂程度的影响.发现噪声时间越长,采集环境越复杂,随机噪声的平稳性越差,但是对于短时长随机噪声而言,其可以近似认为是平稳的.同时,采集环境的复杂程度也影响着随机噪声的高斯性和线性特性,环境条件越复杂,随机噪声高斯性越好,线性特性越差,但总的来说随机噪声可以归为线性非高斯随机过程.

     

压制地震勘探随机噪声的分段时频峰值滤波方法

提高勘探资料信噪比是地震勘探的主要内容之一.本项研究利用短时能量将记录分成能量均衡的若干段,获得减少尺度变换误差的分段时频峰值滤波方法,并运用端点拓展和与地震信号特征匹配的多级时窗参数改进时频峰值滤波精度.理论模型和共炮点资料处理结果表明,分段时频峰值滤波很好地消除了尺度变化误差引起的信号波形阶梯状畸变,能够在压制强随机噪声的同时更好地保留信号特征.对低信噪比勘探资料处理具有较大的应用价值.     

丘陵地带地震资料随机噪声压制新技术:高阶加权阈值函数的Shearlet变换

随着山地和丘陵地震勘探环境的复杂化,传统的消噪方法已经难以有效地压制地震记录中的随机噪声.Shearlet变换是一种新的多尺度多方向的时频分析方法,具有良好的稀疏表示特性,并且在每个尺度进行方向分解,非常适合用于地震信号随机噪声的压制.但是传统的Shearlet变换去噪方法采用的是硬阈值,在抑制随机噪声的同时也消除了很多有效信号,使得去噪之后的地震资料出现虚假的同相轴,为了解决这一问题我们提出高阶加权阈值函数.高阶加权阈值函数不但整体上连续性较好,而且克服了硬阈值函数存在剧烈的变化的缺点以及软阈值在处理较大Shearlet系数总存在恒定偏差的问题,同时保留了传统的软硬阈值函数的优点.实验结果表明这种基于高阶加权阈值函数的Shearlet变换去噪的方法,可以有效的消除模拟地震信号和实际丘陵地带地震信号中的随机噪声,同时很好的保留有效信号的幅度.

     

压制空间非平稳地震勘探随机噪声的ROAD径向时频峰值滤波算法

径向时频峰值滤波算法是一种有效保持低信噪比地震勘探记录中反射同相轴的随机噪声压制方法,但该算法对空间非平稳地震勘探随机噪声压制效果不理想.本文研究空间非平稳地震勘探随机噪声,即各道噪声功率不同的地震勘探随机噪声,其在径向滤波轨线上表征近似脉冲噪声,在径向时频峰值滤波过程中干扰相邻道滤波结果.为了减小空间非平稳随机噪声的影响,本文提出一种基于绝对级差统计量(ROAD)的径向时频峰值滤波随机噪声压制方法.该方法首先根据径向轨线上信号的绝对级差统计量检测空间非平稳地震勘探随机噪声,然后结合局部时频峰值滤波和径向时频峰值滤波压制地震勘探记录中的随机噪声.将ROAD径向时频峰值滤波方法应用于合成记录和实际共炮点地震记录,结果表明ROAD径向时频峰值滤波方法可以压制空间非平稳地震勘探随机噪声且不损害有效信号,有效抑制随机噪声空间非平稳对滤波结果的影响.与径向时频峰值滤波相比,ROAD径向时频峰值滤波方法更适用于空间非平稳地震勘探随机噪声压制.     

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.     

Using pseudo-entropy of seismic reflection data to predict sedimentary facies

The concept of entropy originates from thermodynamic theory where entropy represents the turbidness of molecular movement. If the status of the molecular movement in a thermodynamic system is more disordered, the entropy of the system is larger. Wiggins[1…     

The most homogeneous dip-scanning method using edgepreserving smoothing for seismic noise attenuation

Highlighting and analyzing the geological features of faults and fractures in seismic data is particularly important for hydrocarbon exploration and exploitation since they are often essential for finding and delineating reservoirs. We apply edge-preserving smoothing （EPS） to seismic processing and propose a most homogeneous dip-scanning method. The method preserves the geological features, eliminate random noise efficiently, obtain dip information, and improve the accuracy of identifying the oil and gas traps.     

温度对FHD磁力仪观测数据噪声影响

分析国家地磁台网中心2009—2014年FHD磁力仪参考背景噪声数据,发现存在随季节变化,即随温度变化的现象,表明FHD仪观测受温度影响。分析认为,在环境噪声不变的情况下,温度变化会引起FHD仪配谐精确程度和品质因数Q值变化,使仪器选频的信噪比发生变化,从而使观测数据噪声随温度变化。要降低温度对观测数据噪声的影响,需要对仪器设计进行改进,在安装和使用时,尽量缩短FDH仪主机到探头信号线长度,且观测室建设尽量考虑保温要求。