信息方向约束去噪方法及其应用

由于地震数据不同频段有不同的信噪比,常规的去噪方法对信噪比低于一定程度的频率成分就起不到压制噪声的作用,相反,在这样的频率点可能还会降低信噪比。究其原因,是由于信号估计的有效性过分依赖于输入数据的信噪比本身,实际上,有效反射信号不同频率成分间存在着关系,即空间延续方向是不随频率而变化的,故可用高信噪比频段的信息来推算低信噪比频段的信号,从而得到更准确的信号估计结果。理论数据和实际资料处理结果表明,     

信号方向约束叠后噪声压制

目前叠后随机噪声压制方法众多,但去噪效果往往过于依赖剖面信噪比本身,从而在提高剖面高频段信噪比方面发生困难,难以真正展宽输出剖面高频段有效频带。方向约束叠后噪声压制方法在高频段有效信号的估计中,用易于求取的信噪比相对较高的低频段有效信号方向来约束。这样做的结果,使高频段有效信号的估计更加准确,能更好地改善去噪效果,从而达到拓宽有效频带的目的。     

基于多次小波变换的小波域阈值地震信号去噪

在常规小波域阈值信号去噪方法的基础上,提出了基于多次小波变换的小波域阈值地震信号去噪方法。根据小波变换下信号和噪声在多尺度空间中的不同特性,对不同尺度下的小波系数用阈值处理,改进了多次小波变换应用于地震信号去噪的方法。数据仿真和实际应用表明,该方法可以有效压制随机干扰,对提高地震记录的信噪比和分辨率都有较好的效果。     

基于Shearlet变换的自适应地震资料随机噪声压制

传统的阈值选取方法是对所有变换域系数使用统一阈值,但对Shearlet变换而言,各尺度、各方向的有效信号和噪声均存在差异,因此全局硬阈值存在一定局限性;局部阈值可根据一定范围内的系数分布情况确定。针对地震数据去噪过程中传统阈值选取方法的局限性,通过改进自适应阈值函数压制随机噪声,在局部阈值的基础上改进贝叶斯阈值,形成一种适用于Shearlet变换的自适应阈值函数。具体做法为：将信噪比与阈值函数有机关联,并将信噪比作为阈值设定的因素,即不同的信噪比的权值系数不同,可以自适应求取不同尺度阈值,从而最大限度地改善去噪效果,避免有效信号损失,实现自适应去噪。模型试算与实际资料去噪效果表明,在保证有效信号不受损失的情况下,所提方法可恢复被噪声掩盖的弱信号,有效改善去噪效果。     

f—x域算子外推去噪技术研究

在对ｆ－ｘ域预测滤波法噪技术深入研究的基础上,本文提出了ｆ－ｘ域算子外推去噪技术。ｆ－ｘ域算子外推去噪技术的假设前提和数学原理与ｆ－ｘ域预测滤波法噪技术大致相同。不同之处是它利用有效反射信号和线性干扰波的道间差及能量的差异,以及有效信号同相轴的所有频率成分具相同时差的假设条件,运用信噪比较高的中频段频率成分外推来求取高,低频带的预测算子。     

曲波域随机噪声压制方法——以沙漠地区叠后地震资料为例

沙漠地区油气勘探中,随机噪声是影响地震资料信噪比的主要因素之一。如何有效地压制随机噪声是沙漠地区地震资料处理必须解决的重要难题。传统小波域去噪将地震数据当作一种图像,对其进行多尺度分析,并通过阈值处理进行去噪。由于其无法表达二维地震图像的线性特征,在处理时存在一定的局限性。具有多尺度、多方向分析能力的曲波变换更适合具有曲线或者超平面奇异性的高维信号,将其引入到二维地震图像处理中,利用随机噪声和有效信号在方向上的差异,对噪声通过阈值收缩进行衰减。模型数据试验和实际叠后地震资料处理结果表明,曲波域去噪方法能够比小波域去噪方法更有效地压制随机噪声,减少对有效地震反射信号的损伤,从而证明了该方法的有效性和实用价值。     

基于矢量中值滤波的ISS高密度地震数据去噪方法

ISS高密度地震采集是以干扰炮相对有效炮为随机信号的基本理念对地震数据进行采集的方法,其大部分有效信号会淹没于噪声之中。基于此,本文提出-种在十字排列域或检波点域进行矢量中值滤波方法,并针对理论模型简要分析了不同空间滤波参数对保持有效信号和压制干扰信号的影响及处理中应注意的问题;实际单炮地震数据的处理和叠加成像结果表明,该方法在有效压制相干炮噪声的同时,能够较好地保持有效信号,提高资料信噪比,显著优于常规去噪方法的处理效果。     

基于Seislet域分数阶阈值去噪算法的地震资料去噪

相较于由图像领域发展的去噪算法,Seislet阈值去噪算法更好适用于地震数据的去噪处理,但在Seislet阈值去噪算法中,常规硬阈值函数在阈值处存在断点,软阈值函数处理得到的系数与原有系数之间存在恒定偏差,且传统阈值确定准则难以适用于Seislet域。为此,将Riemann-Liouville分数阶积分理论应用到阈值函数中,推导出分数阶阈值函数;再根据地震数据在Seislet域低尺度中有效信号分量远多于高尺度中有效信号分量的特点,提出了一种适用于Seislet域的尺度加权阈值;最后将分数阶阈值函数、尺度加权阈值和Seislet稀疏变换相结合,得到Seislet域分数阶阈值去噪算法。人工合成含噪地震记录和实际地震资料测试结果表明:常规硬阈值和软阈值去噪算法虽然能够在一定程度上压制噪声,但压制效果并不明显,且容易损伤与噪声差异较小的有效信号;分数阶阈值去噪算法较好地克服了硬阈值和软阈值去噪算法的缺点,能够有效压制地震资料中的随机噪声,减少了有效信号的损失,提高了地震资料的信噪比。     

长垣油田地震异常振幅噪声分频压制技术

大庆长垣油田开发区工业设施密集、城区干扰严重,常规的噪声压制方法存在伤害有效信号或去噪效果不佳的问题.因此,基于不同频段地震噪声与有效信号的振幅差异,研究出一种分频压制地震异常振幅噪声的方法,其思路是依据地震异常振幅噪声在检波点集集中分布、在炮集随机分布的特点,将炮集记录地震数据分解为不同的频率子集,在各数据子集上识别地震强能量噪声并加以压制.采用该方法很好地解决了喇嘛甸油田地震资料振幅保真前提下的噪声压制问题.     

去噪强度、去噪效率与振幅保真

本文从去噪强度和去噪效率的角度对信噪比与保真度问题进行了探讨。去噪强度即应用滤波因子在对应的数据窗内去除噪声的总能量，而去噪效率则是对应于去噪强度的信噪比的变化率。去噪强度越大，去噪效率越低，保真性越差。在相同去噪强度的情况下，获得较高去噪效率的方法就是保真性好的方法。准确估计信号，有效衰减强噪声是降低去噪强度，提高去噪效率的核心。叠后估计信号比较准确，叠前去噪优势较强，叠前，叠后联合去噪更能达到提高地震资料信噪比和保真度的目的；对不同能量的噪声，选择不同的去噪强度并使之达到最佳，可以达到保真的目的。     

基于广义S变换的叠前高频噪声压制

在高分辨率黏性补偿处理中,高频噪声会随着频带的拓宽、有效信号的增强而增强,致使剖面信噪比降低。本文针对这一问题,提出了一种基于广义S变换的时变叠前高频噪声压制方法。该方法通过人机交互方式合理地确定地震数据在不同时刻的高频压制范围,使其既可以有效消除叠前数据中的高频噪声,又可以为后续的高分辨率补偿处理预留下合适的拓频空间。与频率-空间域滤波法相比,该方法具有时变和空变滤波特性,并可充分保留有效信号能量,非常适合于叠前高频噪声压制处理。实际数据处理结果充分证明了该方法的有效性。     

LIFT去噪方法在地震资料处理中的应用

对地震资料去噪处理的效果直接影响后续处理以及资料解释的精度。以往的去噪处理方法，在提高资料信噪比的同时也损害了有效信号，不能保存原始记录中有效信号的原貌。LIFT（1inear interference filter technique）去噪方法的原理是：首先从原始数据中求取信号模型道，并从原始数据中将其减掉，将噪声数据分离出来；然后对分离出来的噪声数据（含有高百分比的噪声和低百分比的有效信号）进行再次去噪处理，得到剩余数据（二次信号数据）；最后将剩余数据与信号模型道进行数据重构。对重构数据的分析表明，LIFT去噪方法不仅可以提高地震数据的信噪比，还可以最大限度地保存原始数据中的有效信号。将LIFT去噪方法应用于大庆油田实际地震资料的去噪处理，对单炮记录去噪效果的分析表明，不仅有效信号得到了很好的恢复，一些在原始数据中肉眼观察不到的噪声在分离出来的噪声记录上也被很好地显示出来；LIFT方法去噪的叠加剖面与常规方法去噪的叠加剖面的对比分析表明，用LIFT方法去噪后，噪声得到了很好的压制，资料的信噪比得到了提高，同相轴的连续性增强了，剖面上能量横向分布趋于合理。     

用优频算子外推改善F-X域滤波性能

针对常规F-X域预测方法的效果严重依赖于原始地震数据信噪比的缺点,本文提出一种优势频带算子外推噪声衰减方法。这种方法充分利用了相邻频带预测算子之间的关系,用高信噪比频带的预测算子去预测低信噪比频带的预测算子,使低信噪比频带预测算子具有可靠精度,从而保护了低信噪比频带中的有效高频信号。     

大地电磁测深资料处理中的奇异值分解法

本文详细介绍了一种大地电磁测深资料处理方法——奇异值分解法,并导出了它的实数运算形式。该方法的特点是能把数据矩阵分解为信号矩阵和噪声矩阵进行分析,它不仅能给出对响应函数的最小二乘估计,而且能给出对数据噪声的定量分析、计算出信噪比,并给出对响应函数估计的方差。通过对理论合成数据的计算表明,该方法在抑制噪声、作出对响应函数的估计,特别是在作出噪声及方差分析方面是一可靠而有效的方法。     

测井数据与信噪比约束的混合相位子波反褶积

针对常规反褶积在高分辨率处理时容易受到高频强噪声污染、降低资料信噪比的问题,提出一种保持信噪比的高分辨率反褶积方法。在信噪比与测井数据双重约束下,估算较宽期望子波的振幅谱,用信号纯度谱作为期望输出的频谱,进行混合相位子波反褶积;运用递归相位平均迭代解求取高阶相位谱,解决高阶累计量求取相位谱的多解问题。在提高地震记录分辨率的同时,降低高频噪声对反褶积后地震记录的影响,保持较高的信噪比和分辨率。     

加权谱比法Q值估计

谱比法是现今最常用的Q值估计方法之一。当地震数据中含噪声时,常规谱比法稳定性差且Q值估计结果依赖所选取频段。缘于常规谱比法在利用最小二乘拟合直线时采用的是等权重法,导致其拟合结果受低频和高频区异常值影响较大。为了提高谱比法的稳定性,降低其对频段选取的依赖性,提出了加权谱比法Q值估计方法。在进行最小二乘拟合时,引入高斯函数作为权重因子,降低低信噪比信号的权重系数;且高斯函数的峰值频率和方差分别选用震源子波的质心频率和方差。模型测试结果表明,相对于常规谱比法,加权谱比法的稳定性增强,对频段选取的依赖性降低;实际VSP资料应用进一步证实加权谱比法可稳定、有效地估计Q值。     

应用KL滤波提高地震记录的信噪比

在地震资料处理中,通常采用相干加强来提高地震记录的信噪比,这种方法对那些在静校正和剩余动校正之后相干性未变好的地震信号是不利的。采用KL变换后的第一主分量提取地震记录道集的相干信号,可以避免上述相干性不好的影响。KL变换后,各主分量两两正交,互不相关,相干信号的能量集中在第一主分量上,而噪声能量则均匀分布在各主分量上,这样便可估算出信号的能量和噪声的能量,进而计算出地震记录的信噪比。取KL变换第一主分量的过程叫KL滤波。经KL滤波处理的资料表明,地震记录的信噪比有了明显的提高,其效果要比相干加强好。     

谱修整反褶积流程及其效果

反褶积技术提高有效波高频成分，但也放大了高频噪声，降低了信噪比，甚至有时使反褶积提升的高频成分被噪声淹没，达不到提高分辨率的目的。本文利用对地震波有效率功率谱修整的方法进行常规反褶积算子的设计和反褶积处理，在实际资料处理中见到了明显的效果。     

压制面波的波场分离方法

面波是陆地上震勘探中的一种强干扰波，为了提高地震资料的信噪比和分辨率，必须在叠前对其予以压制，以往人们对面波压制方法的研究，基本上是依据面波的频率特性或视速度特性，并在实际应用中见到了一定的效果，但由于只侧重考虑面波的单一特性或在理论上基于某种数学假设，致使这些方法都会对有效波造成不同程度的损失。