叠前去噪对角道集资料影响的定量评价研究

叠前属性提取和叠前反演处理,需要采用不同角度道集的信息。去除实际资料中所含的面波、随机噪声及相干噪声时或多或少都会影响角道集资料的品质。由于实际资料的复杂性,难以直接定量评价叠前去噪对角道集资料的影响程度,因此建立针对性的理论模型进行了定量研究。研究结果表明,①角道集叠加的抗噪能力要明显好于CMP叠加,对于角度域叠加,资料最低信噪比可达0.5;②相干噪声对角道集的影响程度要小于对CMP道集的影响程度,相干噪声的视速度大,则对叠加效果影响也大,反之则小;③面波能量强、频率低,少量的面波残留也会明显地影响角道集,由于面波主要出现在近偏移距,因此,它对近道的影响要强于远道。     

叠前时空域线性干扰的衰减及应用

针对叠前地震数据中的线性干扰噪声，首先分析和识别出各组线性干扰波的频带范围及视速度范围，并通过分频处理从地震记录中自动分离出线性干扰所在频带范围的信号分量，然后采用线性干扰视速度扫描和空间域噪音剔除法迭代求解线性相干噪声，从原始记录中将其剔除或减掉，线性干扰频带范围之外的地震信号不会有任何改变。合成数据和实际地震数据处理结果表明，该方法适合于叠前2D/3D地震记录中各种线性相干噪声的处理，对地震信号具有良好的振幅保真性。     

自适应相干噪声衰减技术

去除噪声是必需的地震数据处理过程。由于地表条件和地震波激发、传播以及接收条件等诸多方面的原因，时常引起地震记录上出现各种相干干扰波。本文主要针对地震数据处理中地震剖面上存在的各种相干噪声，提出了时问一空间域自适应相干噪声衰减技术，以进行信噪分离。这种方法把噪声在整个处理平面上的视速度近似看作常量(正值或负值)，可以有效地消除地震剖面上的线性噪声、面波以及多次波等，并且对信号的保真度高。本文方法是复杂地区低信噪比地震数据处理的一种理想的噪声去除方法，具有运算速度快、压制噪声效果好等优点。     

叠前F—X域相干噪声衰减

地震资料中相干噪声的存在常常影响后续处理的质量，而如ｆ－ｋ滤波、τ－ｐ变换、速度陷波滤波器常规的叠前去噪方法又不能有效地消除这些噪声，且它们都有定一的缺陷和使用限制条件，在去噪的同时对信号也产生很大畸变。本根据相干噪音的特性，叙述了一种在ｆ－ｘ域消除叠前相干噪声的方法。合成记录和实际资料的试算表明，该方法是稳健可靠的，在保留有效信号瓣同时能很好地消除相干噪音。且几乎不受任何条件的限制。     

非纵测线地震资料相干噪声压制

在鄂尔多斯盆地黄土塬区采用非纵测线法采集的地震资料中存在很强的相干噪声,其同相轴表现为双曲线特性,应用常规噪声压制方法无法达到预期效果。为此,采用T-X域时差变换滤波技术,即在T-X域内将曲线型相干噪声线性化,通过视速度差异去除噪声,从而达到压噪目的。实际资料处理结果表明,该方法能有效压制噪声,增强地震反射同相轴的连续性,提高地震资料的信噪比,改善地震资料品质。理论模型和实际资料的处理结果均显示了这种方法的可行性和有效性。     

基于SSEC-EWT的地震资料噪声压制算法

高信噪比地震资料是开展油气勘探的可靠基础。针对现行去噪方法大多难以同时压制地震资料中普遍存在的面波和随机噪声,且在去噪的同时易损害有效波的不足,提出基于S谱能量曲线（S-Transform spectrum energy curve,SSEC）与改进经验小波变换（Empirical wavelet transform,EWT）的地震资料噪声压制算法。先对地震记录进行S变换,根据S谱求取各频点能量,以能量曲线极大值点频率及ε邻域法确定频谱分割边界,完成改进的EWT;再通过SSEC确定面波所在本征模函数（Intrinsic mode function,IMF）,并构造带通滤波器对面波IMF进行滤波,以保护有效波,实现精准的面波压制;然后计算其余IMF主频,根据有效波频率阈值去除随机噪声IMF,得到最终去噪后记录。仿真测试显示,改进的EWT能精确地根据地震信号的频率和能量自适应地对其进行分解,实现面波与随机噪声的提取与分离,尤其在强噪声背景下仍能精准实现面波与随机噪声的同步分离;实际地震资料处理结果表明,该算法在压制面波和随机噪声的同时能兼顾保护有效波,提高地震资料的信噪比。     

基于相干滤波的相干体图像增强

地震资料的相干分析是一项十分重要的地震解释技术。为了压制沿地层形成的低相干带和随机噪声带来的干扰，相干分析技术需要利用多个地震道和较大的分析时窗来得到相干体。但多个地震道和大分析时窗的采用，会导致所获得的相干体数据的空间和时间分辨率降低。文章提出了一种新的基于相干滤波的相干体图像增强技术，通过对相干体进行相干噪声滤波处理来压制不需要的低相干带和随机噪声带来的干扰，从而使得在进行相干分析时可以使用较少的地震道和较短的分析时窗来获取高分辨率和高信噪比的断层信息。此项技术利用了沿地层形成的低相干带和由断层产生的低相干带方向上的差别，通过局部方向扫描和多项式滤波来滤除不需要的低相干带和随机噪声带来的干扰。实际资料处理结果表明,所提出的算法可以获得真实的、高信噪比和高分辨率的相干体图像，从而提供更丰富的各种地质信息。     

基于奇异值分解的角度域地震波束形成方法

基于接收阵列的时域地震波束形成方法在处理低信噪比地震记录时,因叠加记录数量过大,导致有效波束宽度不能覆盖全部接收排列,波束宽度外的信号产生畸变。而且,当地震记录中相干噪声和随机噪声很强时,该方法压制噪声不均匀,降噪效果不佳。为此,针对相干噪声和随机噪声强、目标信号弱的地震记录,提出了一种基于奇异值分解的角度域地震波束形成方法。该方法根据地震记录中噪声与信号之间的相干性差异,利用角度域地震波束形成方法增强整个反射信号的能量和相干性,利用奇异值分解方法压制相干噪声和随机噪声,从降噪和增强有效信号的双重处理上,较大程度地提高地震记录的信噪比。仿真实验和实测信号分析结果表明,该方法不仅能增强有效信号,还能进一步压制记录中相干噪声和随机噪声,明显提高了地震记录的信噪比。     

利用时空域预测实现地震资料随机噪声衰减

本文在对频率－空间域预测滤波压制随机噪声进行分析的基础上，实现了时间－空意域线性预测压制随机噪声，与频率－空间域方法相比，时间－空间域预测法可以自由地控制算子在时间方向的长度，尤其对中、低信噪比地震资料具有更强的压制随机噪声的能力。该方法可以很方便地扩展为全三维随机噪声衰减。文中给出了应用此方法的理论模型和实际资料的例子，表明它是一种很有效的去噪手段。     

基于系数相关性阈值的波原子域叠前地震资料信噪分离方法

本文提出了基于波原子域的叠前地震资料信噪分离方法,首先在波原子域进行多尺度分解,然后根据能量集中原则,采用不同尺度间系数相关性分离有效信号和噪声。数值模拟及实际资料的处理表明,基于系数相关性阈值的波原子域叠前地震资料信噪分离方法可以有效压制随机噪声,同时能兼顾抑制部分相干噪声。处理后地震剖面的信噪比得到了大幅提高,反射同相轴更加连续,为后续的处理解释提供了高信噪比的数据。     

利用局部相干滤波器压制多次波

一般情况下,当速度滤波器用于叠前地震数据时,它们能够压制长周期多次波,但它们也损害一次波振幅,由于在数据道集的近炮检距处一次波和多次波的视速度不同可以忽略,速度滤波器在这些区域地效,因为它易于去除和畸变一次波信号,这个问题的常规解决方法是切除或去掉近炮检距数据,但这种方法对低覆盖资料不利。本文中,我们提出了一种解决这个问题的滤波方法,它响应于一次波和多次波之间的平均视速差而不是瞬时视速度差,这种滤     

基于深度学习卷积神经网络的地震数据随机噪声去除

为了有效去除地震数据随机噪声,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的地震数据随机噪声去除算法。算法的关键在于构建一个适用于地震数据去噪的CNN,包含输入层、卷积层、激活层、输出层等。该CNN以含噪地震数据作为输入层,由多个卷积层提取并处理地震数据,激活层采用修正线性单元(ReLU)获取地震数据波动特征,再借助归一化层加速网络训练收敛速度。CNN通过残差学习获得随机噪声并由网络输出层输出。分别采用小波变换、双树复小波变换、曲波变换以及CNN对实际叠前海上地震数据、叠后陆地数据及复杂陆地叠后数据进行去噪,实验结果表明,CNN能有效去除随机噪声,且与常规去噪算法相比具有更强的去噪能力,验证了算法的可行性和有效性。     

地面与井中联合观测的微地震定位和速度结构同时反演

为解决速度模型估计不准带来的微地震定位误差,本文推导了旅行时关于层速度、层界面深度及震源参数的偏导数,利用最短路径算法计算射线路径和旅行时,结合共轭梯度法求解带约束的阻尼最小二乘问题,发展了一种利用微地震初至旅行时数据同时进行速度结构反演和微地震定位的方法。数值模拟实验表明,该算法能够有效反演地下介质的速度结构（层速度和层界面深度）并进行微地震定位,且方法对随机噪声不敏感。     

径向道变换压制高密度采集资料中的相干噪声

 在对径向道（RT）变换滤波压制相干噪声基本原理研究的基础上，通过在模拟及实际资料中与 f-k滤波效果的对比分析，表明RT滤波可以根据噪声特点，通过选择合适的变换原点与视速度范围进行局部处理，而不影响其余区域。针对高密度采集资料对地震波场实现无假频采样，对比分析了RT滤波在高密度采集与普通道距采集资料中的应用效果，并对实际高密度资料进行了处理试验，充分验证了RT滤波在高密度资料处理中压制相干噪声的有效性。RT滤波非常适用于高密度资料的相干噪声衰减，但其作为一种成熟的高密度资料去噪技术还需进行完善。     

不规则观测系统数据规则化及在相干噪声压制中的应用

压制相干噪声的方法通常基于两个基本假设:1相干噪声是线性的;2相干噪声与有效信号的视速度不同。但是实际地震资料往往不存在理想的相干噪声。基于上述考虑,提出一种基于局部数据规则化的相干噪声压制技术,通过在不规则观测系统局部区域利用五维插值技术求取最优解重构规则道集,让噪声满足相干的假设条件,从而实现更好的去噪效果。山地实际地震数据应用结果验证了该方法的有效性和实用性。     

自动跟踪中值滤波方法及应用

自动跟踪中值滤波方法,不同于传统的水平方向中值滤波,它首先要对地震道的每一点按一定的准则进行方向扫描,再在所确定的方向上做中值滤波,对边道要采用加权中值滤波。文中提出了两种加权因子,对于大跨度中值滤波,用近似最优快速中值算法计算中值。文中给出了三个应用实例:1消除随机噪声,提高记录的信噪比;2分离 VSP 波场;3用局部自动跟踪中值滤波来消除不同视速度的高能相干噪声。应用结果表明,该方法在生产中具有很好的应用前景。     

山区复杂构造低信噪比地震资料的修饰性处理

叠前去噪后，初叠剖面上还有随机、相干噪声，以及处理中产生的噪声，因此需要做叠后去噪，即修饰性处理。常用方法有相干加强，模式化加强，随机噪声衰减和去规则干扰，其原理是基于多道相干去噪。去噪具两重性，可提高信噪比，但会造成波形和构造形态失真。针对山区复杂构造低信噪比资料，提出了做好修饰性处理的思路和方法：①了解复杂构造顶部、翼部和地层变化的反射特征；②熟悉去噪方法的性能，及其参数对剖面特征的影响；③用压制干扰波来提高信噪比，有利于有效波的保真，采用f—x域滤波与f—k滤波相结合的方法，可降低对弯曲同相轴的影响程度；④解释与处理相结合，有利于压制规则干扰波和突出有效波。     

应用双通道卷积神经网络的地震随机噪声压制方法

地震资料中随机噪声的压制一直是人们关注的热点。传统方法难以平衡噪声的去除与有效信号的保护,且执行效率低。为此,提出了基于双通道卷积神经网络的随机噪声压制方法。首先,该网络是一个双通道网络,即由两个结构不同的子网络组成,目的是在压制噪声过程中提取到互补有效信息;其次,在下通道子网络中引入空洞卷积增大感受野,充分捕捉到地震资料中的邻域信息,从而更充分地保留细节信息;最后,借鉴残差学习的思想并使用Swish激活函数,提高了网络的降噪性能。模型和实际资料的实验结果表明,所提方法在有效地压制随机噪声的同时能够保留更丰富的纹理细节信息。     

叠前地震数据优化处理技术分析

由于叠前时间偏移成像是在叠前数据上进行的，因此对数据的质量要求较高。针对这一问题进行了数据优化处理技术研究，研究的基础资料是胜利油田渤深6区块的三维地震数据，首先对资料的质量进行了分析一由于是拼接资料，因此存在着能量不均衡、覆盖次数不均匀、坡形不一致以及各类干扰发育等问题；然后针对这些问题研究了时间-空间域内分频随机噪声衰减、频率一空间域相干噪声衰减、波形匹配处理和数据拟合三维随机噪声衰减等4种处理方法，分别取得了很好的处理效果；在对实际资料进行数据优化处理时，根据资料的特点采用了合适的组合方式，处理后资料的品质得到了较大提高，相干噪声、随机噪声得到了有效衰减，波形一致性得到了恢复，中、深层有效频率和有效能量得到了加强。     

利用联合组合效应提高地震资料的信噪比和分辨率

采用检波器和激发井联合组合效应能够压制频率较低、能量强、视波长较矩的面波和短波长、高频率的随机噪声等，实现抬信压噪，提高地震资料信噪比，以达到提高其发辨率的目的。我们在大庆控区某试验区采用检波器和激发井联合组合的方法，实际应用表明，利用该方法收到了较好效果。