f-x域Cadzow滤波随机噪声衰减及其局限性分析

基于信号在频率-空间域(f-x域)的线性可预测性,Cadzow滤波将地震数据变换到频率域,由每一个频率切片构建Hankel矩阵,进行SVD分解,重构地震信号。利用多组模型数据,对Cadzow滤波的去噪能力及局限性进行试验分析。试验表明,f-x域Cadzow滤波在处理线性同相轴时,表现出很好的去噪能力与保幅性能。但是,当地震记录中存在高能量突发噪声、弯曲同相轴和断层时,该方法可能产生去噪假象。     

局部频率域SVD压制随机噪声方法

常规SVD技术去除随机噪声是在时间域进行的,对水平同相轴有较好的去噪效果;但对同相轴是倾斜或弯曲的情况,则要进行局部倾角扫描校正,从而限制了其在实际中的应用。为此,本文研究了局部频率域SVD压制随机噪声方法,有效克服了时间域局限性。首先对时空域滑动窗口内地震数据进行傅氏变换,并对每个频率切片构建Hankel矩阵,再对Hankel矩阵进行SVD滤波(降秩重构),最后反变换到时间域,得到去除随机噪声的结果。通过构建块Hankel矩阵,将该方法扩展到三维地震数据体的噪声压制处理中。模型及实际资料处理结果对比表明,该方法在有效压制随机噪声的同时,能够较好地保留有效信号,优于常规频域预测滤波结果。     

f-x域CEEMD与Cadzow滤波相结合去除地震随机噪声

针对当前f-x域CEEMD分频去噪容易损失倾斜有效信号及Cadzow滤波法秩的大小难以选择等问题,研究了一种f-x域CEEMD结合Cadzow滤波的去噪方法。对原始含噪剖面应用f-x域CEEMD分频处理,利用其在保留水平同相轴方面的优势,将原始剖面分割为水平同相轴剖面和倾斜同相轴剖面。利用Cadzow滤波法通过保留较大的秩和较小的秩分别对水平和倾斜剖面做进一步降噪处理,恢复有效信号,将二者相加得到最终降噪剖面。该方法能恢复在f-x域CEEMD分频去噪中损失的倾斜同相轴,且能优化在应用Cadzow滤波法去噪时对秩大小的选择。数值计算结果证明了该方法的有效性。     

基于F-X域预测和全变分的串行滤波器

传统的F-X域预测滤波方法在理论上需要假设地震同相轴呈线性,当假设条件不满足时,在分离有效信号和随机噪声时会产生信号畸变。本文提出一种基于F-X域预测滤波和全变分滤波的串行压制噪声方法,对F-X域预测滤波的残差信号进行全变分滤波,并将全变分滤波结果与F-X域预测滤波结果相加作为有效信号的估计。对合成地震数据和实际地震数据的处理结果均表明,相对于F-X域预测滤波法,本文方法在压制随机噪声的同时能更好地保护有效信号,即显著提高信号的保真度。     

利用波原子分解系数自适应Wiener滤波方法压制地震数据随机噪声

随机噪声是地震勘探数据中常见的背景噪声,会对有效信号产生负面影响,有必要研究更适用的方法去除随机噪声。为此,提出基于波原子分解系数自适应Wiener滤波,并对滤波后的系数进行波原子重构的方法,压制随机噪声以突出有效信号。针对人工合成地震记录,应用SVD阈值、二维多尺度小波分解阈值和波原子分解阈值三种滤波方法与所提方法进行对比测试及分析,可见所提方法在压制随机噪声的同时能充分保留有效信号,使反射同相轴更清晰且连续性更好。利用该方法还对实际地震记录进行了滤波处理,并与用上述三种阈值和时频峰值等滤波方法处理后的记录作对比,进一步表明所提方法在压制随机噪声与保持有效信号方面的性能更优,具有较强的实用性。     

一种智能化断层保护的随机噪声压制方法

随机噪声是影响地震资料信噪比的主要噪声之一,在地震资料处理中,随机噪声的压制效果直接影响地震勘探成果的可靠性。分析认为,目前最常用的f-x域随机噪声压制方法会损失部分有效信号,特别是存在断层时,f-x域随机噪声压制方法的应用会使断层成像模糊。通常只能采取人工解释断层位置后,再进行非断层区噪声压制以保证断层信息不受损失,工作效率低,效果受人工解释的精度影响较大。为此,提出了一种智能化断层保护的随机噪声压制方法,该方法基于断层与连续介质的基本差异,设计双向预测算子和断层位置自动识别方法,然后在压制随机噪声的同时自动进行断层的加权保护,从而大大减少了传统f-x域随机噪声压制方法的断层模糊效应,并且无需人工解释断层位置,实现了智能化的断层保护机制和随机噪声压制效果。模型数据和实际地震资料测试结果表明:所提方法能够在压制随机噪声的同时自动保护有效信号,使断层清晰成像,从而提高了成果资料的可靠性。     

基于小波变换与奇异值分解的地震资料去噪新方法

为了有效地去除地震资料中的随机噪声,充分利用小波变换(WT)去噪和奇异值分解(SVD)去噪方法的优点,提出了一种新的基于小波变换和奇异值分解(WT-SVD)的地震资料去噪方法。该方法首先进行小波软阈值去噪,有效地降低噪声的方差;然后进行基于倾角扫描的奇异值分解去噪,识别噪声点,自动追踪同相轴,并进行同相轴拉平处理,充分利用了奇异值分解方法处理水平同相轴噪声效果好的优点。理论模型和实际资料的去噪结果表明,该研究提出的WT-SVD方法简单易行,比单一的SVD方法和WT方法的去噪效果更显著,有效地消除了地震资料中的随机噪声,显著地提高了地震资料的信噪比。     

奇异值分解压制随机噪声的方法及应用

针对随机噪声压制问题，通过对多项式确定的同相轴形状重新选取数据矩阵，再对新选取的数据矩阵进行SVD滤波，从而压制随机噪声。通过对矩阵奇异值分解的研究，揭示了奇异值分解的原理和SVD滤波原理，将一个多道地震记录看作一个图，它可分解为由一系列正交的子图，通过对子图适当选择并结合其它手段，从而达到提高信噪比的目的，为奇异值分解在地球物理中的进一步应用提供了理论依据。实际数据应用表明，该方法去噪手段灵活、保真性好、分辨率高，对一些突然的脉冲干扰、侧反射、以及其他的反向干扰有明显效果。     

基于多窗口自适应双边滤波去噪方法研究与应用

研究了在保持边缘信息和有效信号的前提下压制随机噪声的方法,提出一种基于多窗口自适应双边滤波的方法技术。主要原理是:沿局部地层倾角、方位角提取滤波多窗口,在包含目标点的多窗口中采用自适应双边滤波,通过地质构造信息自适应设置空间变化相似度权重。在不连续地质体发育区域,选取较小的空间变化相似度权重;在连续平滑地质体区域,选取较大的空间变化相似度权重。最后选取方差最小窗口中的滤波结果作为目标点的最终输出。在模型数据测试中,将该方法与常规构造导向滤波方法及f-x域滤波方法进行对比,结果表明该方法的应用效果优于常规构造导向滤波和f x域滤波方法。实际资料测试结果表明,该方法能够在保持边缘信息和有效信息的前提下压制随机噪声,在保护断面以及地层的有效反射信号的基础上,提高数据的质量和信噪比,保真性较好,具有较强的实用性。     

f-x域经验模式分解与多道奇异谱分析相结合去除随机噪声

近年来,经验模式分解法(EMD)因其处理非稳态地震信号的能力和易于实现而备受关注。总结了EMD在地震去噪中的应用情况,提出了一种基于f-x域EMD和多道奇异谱分析(MSSA)相结合的去噪新方法。该方法不同于f-x域EMD分别与f-x域预测滤波、小波阈值、曲波变换等相结合的各种去噪方法,它可以得到比f-x域MSSA更高的信噪比并能预测f-x域EMD中损失掉的线性能量。该方法的实现过程为:首先,对地震剖面应用f-x域EMD,保留所有相对水平的同相轴,这样在噪声剖面中留下很少的倾斜信号和随机噪声,然后在差异剖面中应用f-x域MSSA恢复倾斜信号,最后将水平信号和倾斜信号相加得到去噪剖面。理论测试和实际数据的处理结果验证了该方法的优越性。     

A local f-x Cadzow method for noise reduction of seismic data obtained in complex formations

A noise-reduction method with sliding windows in the frequency-space (f-x) domain,called the local f-x Cadzow noise-reduction method,is presented in this paper.This method is based on the assumption that the signal in each window is linearly predictable in the spatial direction while the random noise is not.For each Toeplitz matrix constructed by constant frequency slice,a singular value decomposition (SVD) is applied to separate signal from noise.To avoid edge artifacts caused by zero percent overlap between windows and to remove more noise,an appropriate overlap is adopted.Besides flat and dipping events,this method can enhance curved and conflicting events.However,it is not suitable for seismic data that contains big spikes or null traces.It is also compared with the SVD,f-x deconvolution,and Cadzow method without windows.The comparison results show that the local Cadzow method performs well in removing random noise and preserving signal.In addition,a real data example proves that it is a potential noise-reduction technique for seismic data obtained in areas of complex formations.     

f-x域地震道内插理论及实现

f-x域道内插技术是基于道间时差固定的信号在f-x域可预测的理论而提出的。文中讨论了在f-x域具有固定道间时差信号的广义预测算子(即插值算子)及存在条件,并给出了道内括实现方法。在一个小的时、空窗内,地震数据(如叠后)可以近似地认为是由为数不多的若干组道间时差固定的反射波所组成,因此利用此种f-x域道内插技术,可以实现地震数据的道内插,并减少空间假频。     

用f—x域预测技术消除随机噪音

针对 f-x 域预测技术的局限性和实际地下构造的复杂性,本文提出了 f-x 域预测与二维滤波并用的办法,使反射信号畸变尽可能小。考虑到 f-x 域预测技术对随机干扰的压制程度不太理想,本文根据信号的可预测性和随机干扰的不可预测性,应用信噪比的模对预测值作自适应加权处理,提高 f-x 域预测技术压制随机干扰的能力。这两项对 f-x 域预测技术的改进在理论数据和实际地震记录上均见到了明显的效果。     

频域奇异值分解（SVD）地震波场去噪

 无规则干扰噪声的频谱分带较宽,不存在相干性;但在同一地区地震信号的主频带区间大致相同,尤其是叠后数据,也就是说各地震道有效频带的频谱存在较好的相干性。本文基于这个特点,通过傅里叶变换,在频率域进行SVD变换,并设计滤波因子,提取目标信号的奇异值进行重构频域信号,然后再进行反傅里叶变换,实现地震波场分离与去噪。与传统的带通滤波相比,该方法能彻底压制主频带干扰噪声,保护高、低频有效信号。实际地震数据处理表明,在不破坏原始地质信息的前提下,能较好地提高地震信号的信噪比。     

小波变换域K L变换及其去噪效果分析

K—L变换利用相邻地震道的相关性来去除随机噪声，但对于倾斜和弯曲同相轴反射去噪效果不佳。采用改进的时变倾角扫描叠加K—L变换能够较好地去除随机噪声，但由于在时间域进行，没有考虑有效信号和随机噪声在频率域的特点，高频有效信号易受压制。小波变换具有较强的时频分析能力，在小波变换域进行K—L变换，可以实现分时分频K—L变换去噪。介绍了小波变换域K—L变换压制随机噪声的基本原理，即先将地震信号进行小波分解形成分时分频的小波包剖面，然后用K—L变换对小波包剖面进行去噪，再将去噪后的小波包剖面重构回地震剖面，从而达到消除随机噪声的目的。理论模型计算和实际资料处理表明，小波变换域K—L变换去噪方法在有效去除随机噪声的同时能够保护高频有效信号。     

小波包变换叠前地震信号研究

叠前地震资料是多种波的复合体，为了提取有效波，必需消除主要的干扰波，如面波，高频随机干扰波，一般的去噪方法有；一维滤波，滤波，变换，f-x预测等，但它们都侧重于考虑某一方面的单一特性或某种条件假设，这些方法具有一定的局限性，小波包变换是一种时频分析的方法，它对地震资料进行时频精细划分优于小波变换，与传统的Fourier变换相比，它能刻画出具有相同频率的有效波与干扰波在时间-空间域的分布，经过小波包对叠前资料分解，可分离出面波，高频随机干扰等，然后再经过波波包重构，可有效地剔除干扰，且对有效波的伤害较少，经实际资料验证，小波包变换，确实是一个十分有效的去噪方法。     

几种叠前去噪方法

叠前去噪是提高地震资料信噪比的重要步骤。由于各种规划干扰或同噪声具有不同的特性，所以必须采用不同的去噪方法。西方综合利用ｆ－ｘ域最小拟合法，波场延拓法，分频定向滤波法及ＣＴ变换等叠前去噪方法，有效地消除了折射波，直达波，面波和声波等随机干扰及规则干扰，并在实际应用中取得了很好的去噪效果。     

用ω-x域预测方法压制随机干扰

应用二维连续小波变换把一个二元的地震信号变换为有关时间、频率、空间和波数的四元函数，可以充分地利用信号与噪声在时间、频率、空间和波数方面的差异来压制诸如面波、规则噪声等各种干扰，能有效地提高信噪比。在小波变换域（w－x）上，信号在空间方向上是可以预测的，而噪声是不能预测的，这样，通过预测便能有效地消除随机干扰。此方法优于常规的f-x预测方法。对实际资料处理的结果表明，该方法是行之有效的。