利用数字图像处理技术提高地震剖面图像信噪比

提出了利用数字图像处理技术提高地震剖面信噪比的新方法，首先根据数字图像处理要求的格式，对地震剖面数据进行转换，得到地震剖面图像，分析了地震数据特点和初步地震图像的实验结果后，设计了新的预处理方法——“二维沿层滤波”，在此基础上，利用可以计算帧间运动速度及其变化都较大的改进的光流分析技术，计算出多幅地震剖面对应点的偏移量，然后应用图像积累技术对这多幅地震剖面进行积累，实现对三维地震数据体提高信噪比的处理，该方法充分利用了三维地震信息，不但可以提高整个数据体的信噪比，而且可以减少信号能量的损失，并保持原来的信号能量关系，使地震剖面的质量得到明显提高，为地震解释奠定良好的基础。     

低信噪比地震资料FDOC-seislet变换阈值消噪方法研究

地震数据本质上是时变的,不仅有效同相轴表现出确定性信号的时变特征,而且复杂地表和构造条件以及深部探测环境总是引入时变的非平稳随机噪声.标准的频率-空间域预测滤波只适合压制平面波信号假设下的平稳随机噪声,而处理非平稳地震随机噪声时,需要将数据体分割为小窗口进行分析,但效果不够理想,而传统非预测类随机噪声压制方法往往适应性不高,因此开发能够保护地震信号时变特征的随机噪声压制方法具有重要的工业价值.压缩感知是近年出现的一个新的采样理论,通过开发信号的稀疏特性,已经在地震数据处理中的数据插值以及噪声压制中得到了应用.本文系统地分析了压缩感知理论框架下的地震随机噪声压制问题,建立了阈值消噪的数学反演目标函数;针对时变有效信息具有的可压缩性,利用有限差分算法求解炮检距连续方程,构建有限差分炮检距连续预测算子(FDOC),在seislet变换框架下,提出一种新的快速稀疏变换域———FDOC-seislet变换,实现地震数据的高度稀疏表征;结合非平稳随机噪声不可压缩的特征,提出了一种整形迭代消噪方法,该方法是一种广义的迭代收缩阈值(IST)算法,在无法计算稀疏变换伴随算子的条件下,仍然能够对强噪声环境中的时变有效信息进行有效恢复.通过对模型数据和实际数据的处理,验证了FDOC-seislet稀疏变换域随机噪声迭代压制方法能够在保护复杂构造地震波信息的前提下,有效地衰减原始数据中的强振幅随机噪声干扰.     

基于非稳态多项式拟合的地震噪声衰减方法研究(英文)

基于非稳态多项式拟合理论,针对地震数据中同相轴振幅变化这一特征,我们提出了一种地震噪声衰减的新方法。非稳态多项式拟合系数是时变的,通过整形正则化约束多项式拟和系数的光滑性,自适应的估计地震数据的相干分量。基于动校正后的共中心点道集(CMP)中地震信号的相干性,利用非稳态多项式拟合估计有效信号,从而衰减随机噪声。对于线性相干噪声,如地滚波,首先利用径向道变换(RadialTraceTransform,RTT)将地震数据变换到时间一视速度域,在时间—视速度域利用非稳态多项式拟合估计出相干噪声,然后减去相干噪声。该方法可以有效的估计振幅变化的相干分量,不需要相干分量振幅为常量的假设。模拟和实际资料处理结果表明,与传统的稳态多项式拟合和低切滤波相比,该方法可以更为有效的衰减地震噪声,同时保真了地震有效信号。     

基于S变换的软阈值滤波在深地震反射数据处理中的应用

深地震反射原始单炮数据是非平稳的弱能量反射信号,信噪比较低.如何提高信噪比一直是深地震反射数据前处理中的一大难题.S变换是一种适用于分析非平稳信号的时频变换方法.同其他分析时变信号的方法相比,S变换的基本小波不必满足小波在时间域均值为零的容许性条件,它的时频分辨率与分析信号的频率有关,且其在时间域的积分可以得到傅里叶频谱,其反变换也简单.因此,S变换容易表示深地震反射信号复杂的时频特性.本文在S变换的基础上,利用软阈值滤波方法对深地震反射数据进行处理,实验结果表明,该方法有效地提高了信噪比,压制了有效频带范围内的混频干扰,突出了弱反射信号,使得波组信息更加丰富,有利于连续追踪有效反射波组和识别薄地层,特别是提高了深部Moho界面反射层位的分辨率,为深地震反射剖面后续处理和准确解释奠定了基础.     

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。     

基于f-x域流式预测滤波器的地震随机噪声衰减方法

随机噪声的影响在地震勘探中是不可避免的,常规的随机噪声压制方法在处理中往往会破坏具有时空变化特征的非平稳有效地震信号,影响地震数据的准确成像.当前油气勘探的目标已经转变为“两宽一高”,随着数据量的增大,对去噪方法的处理效率也提出了更高的要求.因此,开发高效的非平稳地震数据随机噪声压制方法具有重要意义.预测滤波技术广泛用于地震随机噪声的衰减,本文基于流式处理框架提出一种新的f-x域流式预测滤波方法,通过在频率域建立预测自回归方程,运用直接复数矩阵逆运算代替迭代算法求解非平稳滤波器系数,实现时空变地震同相轴预测,提高自适应预测滤波的计算效率.通过与工业标准的FXDECON方法和f-x域正则化非平稳自回归(RNA)方法进行对比,理论模型和实际数据的测试结果表明,提出的f-x域流式预测滤波方法能更好地平衡时空变有效信号保护、随机噪声压制和高效计算三者之间的关系,获得合理的处理效果.     

S变换谱分解技术在深反射地震弱信号提取中的应用

在深反射地震资料处理中,当来自深部的有效弱信号和噪声干扰频带差异较小且难以区分时,传统滤波方法的应用会受到限制.谱分解方法是一种使用离散傅里叶变换,基于信号的频率-振幅谱等信息生成高分辨率地震图像的方法,通常用来识别介质物性横向分布特征,处理复杂介质内频谱变化和局部相位的不稳定性等问题,包括定位复杂断层和小尺度断裂等.S变换作为一种新的时频分析方法,具有自动调节分辨率的能力,近些年来被广泛应用到勘探地震、大地电磁等数据处理中,逐渐成为地球物理方法中噪声压制的有效方法之一.与常规石油反射地震资料相比,深反射主动源地震为了探测深部结构信息,常采用大药量激发方式、长排列观测系统等,导致深部有效信号基本湮灭在噪声干扰之中.针对深反射数据特点,本文结合谱分解和S变换技术,首先设计了简单的脉冲函数实验数据,证实S变换方法的有效性,同时说明谱分解方法的效果受所用时频分析方法影响较大,而其中决定分辨能力的变换窗函数的选取尤为重要.在此基础上,分别应用到深反射地震资料的单道和叠加剖面实际数据上,对比分析了传统变换谱分解和S变换谱分解的应用效果,单道资料对比结果表明:相比传统谱分解,S变换谱分解方法具有自动调节分辨率的能力,能够精确的标定深反射地震资料中弱信号不同时刻的频率分量;叠加剖面资料应用结果表明:由S变换谱分解得到的剖面结果与其他谱分解方法结果整体上具有较高的一致性,同时清晰地刻画出原叠加剖面上被噪声湮灭的低频细节特征,提高了剖面的分辨率及同相轴连续性;对比结果明显看出,Gabor变换谱分解方法得到的结果同相轴较为破碎,分析原因认为这是由Gabor变换的时频分解方法的定长窗函数所致,窗口大小不会随着信号频率的变化来调节长度,只能在处理的过程中根据一定的记录长度范围选取窗函数参数,而S变换谱分解方法在窗函数的选取时,通过时变信号的局部频率特征自动调节窗口长度,能够更好的刻画各个频段的细节特征,在深反射剖面成像应用中效果尤为明显.本文结果表明S变换谱分解技术在深地震叠加剖面上的应用有效地提高了来自深部弱反射信号的信噪比和分辨率,并刻画出了叠加剖面上所不具有的低频细节特征,在实际深反射地震资料处理中能有效保护低频弱信号获得更好的成像效果.本文为深地震反射资料中弱信号的保护处理找到一种有效的方法.     

S变换时频滤波与其它滤波方法的比较

在提高信噪比时通常根据信号和噪音的差异选取不同的滤波方法。由于地震记录的复杂性,有时有效波与干扰波在视速度或频率上没有明显差异,为此本文提出一种利用S变换时频滤波的方法,并比较了该方法相对其它滤波方法在时频滤波方面的优势。     

Weak Seismic Signal Extraction Based on the Curvelet Transform

Seismic signal denoising is a key step in seismic data processing. Airgun signals are easy to be interfered with by noise when it travels a long distance due to the weak energy of active source signal of the airgun. Aiming to solve this problem, and considering that the conventional Curvelet transform threshold processing method does not use the seismic spectrum information, we independently process the Curvelet scale layer corresponding to valid data based on the characteristics of the Curvelet transform of multi-scale, multi-direction and capable of expressing the sparse seismic signals in order to fully excavate the information features. Combined with the Curvelet adaptive threshold denoising the algorithm, we apply the Curvelet transform to denoising seismic signals while retaining the weak information in the signal as much as possible. The simulation experiments show that the improved threshold denoising method based on Curvelet transform is superior to the frequency domain filtering, wavelet denoising and traditional Curvelet denoising method in detailed information extraction and signal denoising of low SNR signals. The calculation accuracy of the relative wave velocity variation of underground medium is improved.     

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.     

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.     

Enhancement of Seismic Data Processing and Interpretation of Fracture Zones on the Upper Part of Granitic Basement in Cuu Long Basin,Vietnam

The fractured granite basement is the primary oil and gas reservoir in the Cuu Long Basin, Vietnam. Due to the complexity of this nonlayered unconventional target, combined with complicated fault and fracture systems, the seismic data quality near and within the basement section is very low. For this reason, it is important to apply improved seismic data processing workflows, filtering and migration techniques, as wells as attribute processing methods to enhance the imaging quality.Our studies show that applying different types of filters, including the f-k, Radon transform and Tau-P, improves signal to noise ratio, removing multiples, revealing basement’s top and its related fractured and fault zones. In addition, the application of multi-arrival-solution migration algorithms, such as Kirchhoff Migration and Controlled Beam Migration, provides improved imaging for identifying basement top and faults and fractures within the basement. Furthermore, the application of seismic attributes such as curvature, apparent dip, or energy gradient, is important in locating faults and fractures, whereas mapping of intensity and orientation of such structures assists the delineation of “sweet spots” and assists the planning of exploration.     

GNMF小波谱分离在地震勘探噪声压制中的应用

地震勘探资料噪声压制及信噪比提高是整个地震勘探信号处理过程中的重要任务,随着地震勘探深度的增加及其复杂性,人们对地震数据质量的要求越来越高.勘探环境的复杂化使得采集到的地震资料中有效信号被大量噪声淹没,无法清晰辨识,严重影响后续的数据处理与解释.小波去噪是地震勘探中常用且发展较成熟的一种方法,但是其涉及到的阈值函数选取问题一直令人困扰,虽然已有多种阈值函数被提出,但仍存在各自的缺陷.本文利用小波分解在时域及频域良好的信号细节体现特性,引入模式识别中的非负矩阵分解(NMF)谱分离思想,针对小波系数阈值优化问题,提出了一种小波域图非负矩阵分解(GNMF)消噪算法.该方法首先在小波分解基础上,利用GNMF算法实现小波分解系数谱中信号分量与噪声分量的谱分离,然后通过反变换重构各分离子谱对应的子信号,最后利用K均值聚类算法将得到的多个子信号划分为信号类及噪声类,最终得到重构信号及分离噪声.合成记录和实际地震资料的消噪结果验证了新方法在提高信号与噪声分离准确性和精度方面的有效性,同时新方法避免了阈值选取造成的噪声压制不理想或有效成分损失问题.与小波消噪结果的对比及数值分析也说明了新方法在噪声压制及有效成分保持方面的优势.     

GHM类正交多小波变换及其在地震资料去噪中的应用

多小波是对小波理论的一个新发展,它可以同时满足正交性、对称性、短支撑等良好的特性要求。文中介绍了多小波基本理论、多小波变换具体过程及预处理方法,提出了基于GHM类多小波变换的地震资料软阈值去噪方法,通过对合成数据和实际资料进行处理分析,表明多小波变换在有效压制随机噪声的同时,能较好地保留原信号的特征信息,是一种行之有效的去噪方法     

How to Remedy Non-optimal Seismic Data by Seismic Processing

—Seismic data processing mostly takes into account the statistics inherent in the data to improve the data quality. Since some years the deterministic approach for processing shows many advantages. This approach takes into account e.g., the source signature, with the knowledge of its amplitude and phase behavior. The transformation of the signal into an optimized form is called wavelet processing. By this step an optimal input for deconvolution can be produced, which needs a minimum- delay signal to function well. The interpreter needs a signal which gives the optimum resolution, which is accomplished by the zero-phase transformation of the input signal. The combination of different input sources such as Vibroseis and Dynamite requires a phase adoption. All these procedures can be implemented via Two-Sided-Recursive (TSR-) filters. Spectral balancing can be accomplished very effectively in time domain after a minimum delay transform of the input signals. The DEKORP data suffer from a low signal/noise ratio, so that special methods for the suppression of coherent noise trains were developed. This can be done by subtractive coherency filtering. Multiple seismic reflections also can be suppressed by this method very effectively. All processing procedures developed during recent years are now fully integrated in commercial software operated by the processing center in Clausthal.     

基于分数阶小波域GSM模型的地震信号随机噪声压制方法

地震信号中的随机噪声是一种干扰波,严重降低了地震信号的信噪比,并影响着资料的后续处理和分析.本文根据地震信号中有效信号和随机噪声的差异,结合分数阶B样条小波变换与高斯尺度混合模型提出了一种地震信号随机噪声压制方法.首先利用分数阶B样条小波变换将含噪地震信号映射到最优分数阶小波时频域内,然后对各小波子带系数分别建立高斯尺度混合模型,由贝叶斯方法估计出源地震信号小波系数,最后使用分数阶B样条小波逆变换重构得到降噪后的地震信号.利用本文方法对合成地震记录和实际地震信号进行降噪处理,实验结果表明本文方法能够有效地压制地震信号中的随机噪声,并且较好地保留了有效信号.     

径向道变换压制相干噪声方法研究

径向道变换(Radial Trace Transform)是将地震道集振幅值从偏移距一双程旅行时坐标系变换到视速度-双程旅行时坐标系,通过这种坐标系的变换,使相干噪声与有效信号在视速度和频率方面都有效分离.本文在介绍RT变换基本原理基础上,分析了RT变换中两种常用插值方法及其特点.并利用对模拟地震资料的处理,证明了RT域模拟-相减法较其带通滤波法在相干噪声压制与反射信号保持方面具有明显优势.最后,根据噪声特点,通过选择合理RT滤波参数,对实际地震资料进行处理试验,获得了较好的去噪效果,明显提高了资料信噪比,验证了研究方法的有效性.     

Vibrator Data Denoising Based on Fractional Wavelet Transform

In this paper, a novel data denoising method is proposed for seismic exploration with a vibrator which produces a chirp-like signal. The method is based on fractional wavelet transform (FRWT), which is similar to the fractional Fourier transform (FRFT). It can represent signals in the fractional domain, and has the advantages of multi-resolution analysis as the wavelet transform (WT). The fractional wavelet transform can process the reflective chirp signal as pulse seismic signal and decompose it into multi-resolution domain to denoise. Compared with other methods, FRWT can offer wavelet transform for signal analysis in the timefractional-frequency plane which is suitable for processing vibratory seismic data. It can not only achieve better denoising performance, but also improve the quality and continuity of the reflection syncphase axis.     

Median filter behaviour with seismic data1

Median filters may be used with seismic data to attenuate coherent wavefields. An example is the attenuation of the downgoing wavefield in VSP data processing. The filter is applied across the traces in the ‘direction’ of the wavefield. The final result is given by subtracting the filtered version of the record from the original record. This method of median filtering may be called ‘median filtering operated in subtraction’. The method may be extended by automatically estimating the slowness of coherent wavefields on a record. The filter is then applied in a time- and-space varying manner across the record on the basis of the slowness values at each point on the record. Median filters are non-linear and hence their behaviour is more difficult to determine than linear filters. However, there are a number of methods that may be used to analyse median filter behaviour: (1) pseudo-transfer functions to specific time series; (2) the response of median filters to simple seismic models; and (3) the response of median filters to steps that simulate terminating wavefields, such as faults on stacked data. These simple methods provide an intuitive insight into the behaviour of these filters, as well as providing a semiquantitative measurement of performance. The performance degradation of median filters in the presence of trace-to-trace variations in amplitude is shown to be similar to that of linear filters. The performance of median filters (in terms of signal distortion) applied obliquely across a record may be improved by low-pass filtering (in the t-dimension). The response of median filters to steps is shown to be affected by background noise levels. The distortion of steps introduced by median filters approaches the distortion of steps introduced by the corresponding linear filter for high levels of noise.     

叠前地震资料提高分辨率处理方法及应用

对于隐蔽性油气藏和复杂构造油气藏,地震反射资料难以满足精度要求,需要开展地震资料提高分辨率处理.为此,使用反Q滤波、广义S变换、谱整形技术及谱白化技术等方法处理了涠西南地区叠前地震资料,并且分析了四种提高分辨率方法的应用效果.结果表明,四种方法都能提高主频、拓宽频带,其中反Q滤波的效果最好,广义S变换效果次之.反Q滤波结果中波组的低频和中高频能量分配合理,并且在中高频段反Q滤波结果的信噪比明显高于其它三种方法.此外,使用不同Q值对反Q滤波结果影响比较大.随着Q值增加,主频和带宽都稍有降低的趋势,但是信噪比提高了.当Q值大于200.0时信噪比改善的空间已经很小,这时再提高Q值,换来的只是主频降低和带宽缩小.