单船拖曳可控源电磁数据自适应分频匹配滤波消噪方法

海洋可控源电磁法(MCSEM, Marine Controlled-Source Electromagnetic Method)是一种工业化的主动源海洋电磁勘探方法, 近年来在海底油气资源探测中收效显著, 通过测量海底地下介质的电阻率变化, 能够有效降低地震勘探方法的多解性.MCSEM的工作方式主要有单船拖曳与双船拖曳两类.单船拖曳信号具有强时变特征, 近、中、远收发距信号强度变化极大.由于海水环境较为复杂, 数据受到洋流、背景场、仪器等多种因素干扰, 使得小收发距数据信噪比较高, 中、远收发距数据信噪比较低, 因此MCSEM数据随机干扰压制方法的研究难点在于适应数据的强时变特征.本文利用发射机数据与接收机数据的时间(空间)和频率对应关系, 提出基于正则化条件和衰减函数约束的自适应分频匹配滤波方法.该方法首先通过计算原始接收机数据基频的振幅随偏移距变化(MVO, Magnitude Versus Offset)曲线获取衰减函数, 然后利用该衰减函数将发射机所有频点数据进行振幅衰减, 减低MCSEM发射机与接收机数据对应振幅的强时变差异, 最后利用基于整形正则化条件的自适应匹配滤波方法压制接收机数据中的强振幅随机噪声.模型数据与实际数据的处理结果表明, 本文提出的方法能够有效压制MCSEM数据中不同收发距的随机噪声干扰, 保护具有强时变特征的接收机数据, 提升整体数据质量.

     

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.

     

频域稀疏双曲Radon变换去噪方法

Radon变换是地震数据处理中广泛应用的一种技术方法,但实际应用中存在分辨率及运算效率低的问题。笔者在相移双曲线的基础上,推导了时不变双曲积分路径,提出了基于贝叶斯原理的稀疏双曲Radon变换,给出离散变换的参数选取准则,并且为保证不同反射层的反射波具有最佳收敛,在变换中引入了动态时窗。频域稀疏双曲Radon变换不仅具有较高的分辨率,而且可以在频域实现,计算效率大幅提高。模型数据测试和实际资料应用结果表明,频域稀疏双曲Radon变换可以有效去除规则干扰波、压制随机噪声,提高数据信噪比,且具有较好的保真度和保幅性。     

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.     

叠前地震资料噪声衰减的小波域方法研究

讨论了叠前地震记录中随机噪声的模拟方法,采用定性分析与Monte Carlo仿真相结合的方法,研究了在物理小波为基本小波的变换域该类随机噪声局部小波功率谱的统计特性,得出：其局部小波功率谱服从χ22分布.在此基础上,利用假设检验给出了在给定置信度下确定有效信号在小波变换域内能量分布空间的方法,通过在有效信号能量分布空间重建信号来压制噪声.给出了模型及实际地震资料算例,证明了本文提出的方法的有效性.     

应用改进的KL变换提高叠后地震记录信噪比

常规KL变换叠后去噪仅能加强水平方向同相轴,对倾斜或弯曲同相轴处理效果较差,对能量较强的相干噪声去除效果不佳,且在处理大量数据时计算成本很高,在实际生产中难以广泛应用。本文针对常规KL变换的缺陷分别进行了三点改进:使用倾角扫描叠加KL变换,可在有效压制地震剖面噪声的同时,较好保持倾斜同相轴和弯曲同相轴;使用本文提出的时空变-倾角KL变换能去除能量较强的相干噪声;使用数据分块技术可减少运算量。模型测试和实际资料处理效果表明:改进后的KL变换适应性强,去噪效果大大改善。     

震源车压制城市噪声机理及效果分析

为了对震源车压制背景噪声的效果进行分析,本文基于震源车工作原理及互相关理论,对地质模型产生的反射信号分别加入随机高斯白噪声和实际道路交通干扰噪声进行模拟计算,结果表明,震源车从单次激发到8次重复激发,可压制相当于反射波信号强度27～81倍的随机噪声,或5～27倍的实际道路交通干扰噪声。工程地震勘探实例表明,在强烈交通干扰的城市环境中,以震源车作为激发源,无论是勘探精度还是勘探深度,均可满足工程需要。     

多道奇异谱分析压制强振幅窄带随机噪声研究

地震数据残留噪声往往不满足白噪假设,而是与地震数据频带一致的窄带非白噪随机噪声,传统的去噪方法难以进行彻底的压制,其残留的噪声会造成地质解释认识的多解性.文中就多道奇异谱分析降秩去噪、阻尼多道奇异谱分析降秩去噪、三维曲波变换去噪方法对此类强振幅噪声压制效果进行了研究,阻尼多道奇异谱分析去噪方法在降秩过程中通过对噪声进行...     

SVD与EMD联合去噪方法在地震勘探数据处理中的研究与应用

将基于倾角扫描的奇异值分解与经验模式分解法相结合应用到地震资料随机噪声压制中。首先利用经验模式分解法消除部分噪声,增强地震道有效信号的相关性,再利用奇异值分解对地震信号进行同相轴自动追踪,截取小时窗数据体,并进行同相轴拉平处理,经SVD计算小时窗数据中心点的值来代替计算样点的值,最终实现随机噪声的压制。理论模型试算和实际资料处理表明,本文提出的EMD-SVD方法简单易行,比单一的SVD方法去噪效果更显著有效地消除了地震资料中的随机噪声,提高了地震资料的信噪比,并改善了叠加剖面的质量。