基于区域阈值模型的地震信号凸集投影高效重建方法

地震信号重建广泛应用的凸集投影（POCS）算法大都采用线性或指数阈值模型,虽然计算效率高,但由于难以完全消除缺失信号泄露引起的噪声,重建效果不佳。为此,提出了一种基于区域阈值模型的POCS地震信号重建方法,将数值阈值转化为区域阈值,将区域滤波窗口作为阈值进行迭代更新。其核心思想是根据时—空域缺失地震信号的频率—波数（F-K）谱分布范围,在每次POCS重建迭代时按照一定规律选取固定大小的矩形或扇形区域作为阈值,将区域内和区域外的变换系数分别保留和置零,以尽可能地保留有效信号的变换系数,构建了地震信号POCS重建的矩形与扇形区域阈值模型。数值试验结果表明：相比于F-K域指数阈值模型的POCS重建,F-K域区域阈值模型对连续缺失信号的重建精度更高;相比于扇形区域阈值模型,矩形区域阈值模型的重建精度和计算效率均略高;与曲波域指数阈值模型的POCS重建相比,F-K域区域阈值模型的重建精度相当,但计算效率提高了约90%。     

POCS联合改进的Jitter采样理论曲波域地震数据重建

由于采集条件的限制及后续处理中废炮废道的剔除,使得地震数据成为不完整数据体,这将影响后续地震资料的处理及反演,因此有必要进行地震数据重建。本文结合曲波变换和凸集投影(POCS)方法对不规则地震数据进行重建:对比分析不同阈值模型对二维地震数据重建结果及收敛速度的影响,采用改进的指数阈值模型(q=0.5)和改进的Jitter欠采样方法在频率域对每一有效频率切片进行二维重建,最终实现三维地震数据重建,并有效地提高了计算效率。在迭代过程中,定义了新的误差函数公式,从而在保证重建质量的同时有效地结束迭代,再次提高了计算效率。模拟数据分析和实际数据处理结果均验证了方法的有效性。     

应用快速POCS算法的非均匀地震数据重建

凸集投影(Projection on Convex Sets, POCS)算法已经成功地应用于地震数据重建,灵活且简单。然而该算法要求重构数据必须是在规则网格上进行,由于障碍物等因素导致实际采集数据偏离预设网格点,重构效果不佳,且该算法的收敛速度仅为O(1/k),其中k为迭代次数。针对以上问题,首先构建了非均匀网格地震数据正演模型;然后从快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm, FISTA)出发,推导并提出了基于曲波变换的快速凸集投影算法(Fast POCS,FPOCS),该算法保留了迭代收缩阈值算法(ISTA)的计算简单性,具有全局收敛速度O(1/k²);是一种快速的地震数据重构方法;最后通过模拟和实际数据处理验证了本文方法的有效性。     

基于凸集投影的重力数据扩充下延一体化方法

重力勘探的工区经常是不规则的,有时重力数据还存在空白区。在进行波数域向下延拓处理前,需对数据空白区进行填充。同时,为了提高处理精度,还需要将数据预扩边至快速Fourier变换所需要的长度。常规重力向下延拓方法一般仅考虑向下延拓本身,或将数据填充、扩边与向下延拓这三个步骤独立进行。本文统一考虑这三个不适定问题,提出一种基于凸集投影原理的重力数据填充、扩边、下延一体化方法,即采用Gerchberg-Saxton迭代法对数据进行插值和扩边,直至达到预定的迭代次数,然后下延。利用该方法和经典的插值、扩边、下延组合方法对理论模型和航空实测重力数据进行对比实验,结果表明该方法原理简单、操作方便,扩边结果光滑无畸变,插值和下延结果精度较高,优于经典组合方法。     

基于Curvelet变换的缺失地震数据插值方法

Curvelet变换具有局部性、多尺度性和多方向性,在处理非稳态地震信号中具有较大的优势,可以利用Curvelet变换的压缩特性重建缺失的地震数据。本文首先分析了基于稀疏变换的缺失地震数据插值的基本原理,在反问题正则化理论框架下,针对L2范数约束和L1范数约束条件,分析了两种约束的差异,着重阐述了基于Curvelet变换的L1范数约束的插值方法,其优点在于对非线性同相轴不需要分窗口处理,并将凸集投影算法(POCS)引入到Curvelet变换的插值方法中,通过采用按指数规律衰减的阈值参数加快了迭代收敛的速度。理论和实际算例验证了Curvelet变换插值方法的有效性。     

不规则地震数据的抗假频重建方法

 不规则采样地震数据会对地震数据多道处理的效果造成严重影响。本文将单步预测滤波拓展到多步预测滤波,基于多步自回归预测滤波方法,实现对不规则地震数据的分步、抗假频重建方法。文中首先运用带限Fourier重建方法对不规则地震数据进行规则化重建,得到无假频低频数据的频率谱;接着使用多步自回归算子从重建数据的无假频低频谱中提取整个有效频带的预测滤波因子;然后利用已知道数据和预测滤波因子重建得到完整数据的频率谱,最终实现不规则地震数据的抗假频重建。理论模型和实际资料的处理结果验证了本文方法的有效性。     

基于Gabor纹理学习的地震数据重建算法

地震数据重建技术主要用于解决地震数据采集过程中出现的地震道缺失或空间采样不足等问题。针对支持向量回归(SVR)地震数据重建方法未充分利用地震数据物理信息的不足,引入可提取不同尺度和方向纹理特征的Gabor变换,旨在充分挖掘地震数据的物理信息,并基于SVR算法框架重建缺失的地震数据。即首先利用Gabor滤波器提取地震数据的纹理特征,并与原始数据特征相结合,构建新的特征向量数据库;然后通过SVR算法学习回归模型,用于重建缺失的地震数据。通过大量合成地震数据与实际地震数据重建实例,表明由Gabor变换提取的纹理特征能有效提高SVR算法的重建精度,并获得更高信噪比。     

基于凸集投影的重力同时填充扩边和去噪方法

实测重力数据经常因工区不规则导致数据存在空缺。在波数域进行重力数据处理和转换前必须对原始数据进行填充和扩边处理。数据中存在的高频噪声往往是造成数据后续处理不稳定的主要原因。常规重力数据处理一般将数据的填充、去噪和扩边这三个步骤独立进行。为此,将这三个问题统一考虑,提出一种基于改进凸集投影方法的规则网格重力数据同时填充、去噪和扩边迭代方法。首先通过计算并拟合重力数据的径向平均功率谱确定迭代的最终截止波数,然后利用数据低于截止波数的谱对数据同时进行填充、扩边和去噪,直至达到预设的迭代次数。对理论重力模型和阿富汗实测均衡重力数据进行了扩充和去噪实验,结果表明,所提方法原理简单、操作方便,填充和扩边结果的数据衔接处光滑无畸变,且具有较好的填充和去噪效果,处理结果优于经典的最小曲率和Kriging插值法及小波去噪和余弦扩边组合法。     

利用压缩感知技术的离散正交S变换地震数据重建

压缩感知中不同稀疏变换的重建效果及计算效率存在差异,为此文中提出一种基于压缩感知技术的离散正交S变换（DOST）地震数据重建方法。通过求取一组正交基函数与时间序列的内积,得到时频矩阵,使原始信号呈现更强稀疏性,以改善压缩感知地震数据重建效果。该方法弥补了S变换不能作为压缩感知的稀疏变换的局限性,向压缩感知理论体系引入了一种适用的稀疏变换方法。理论模型和实际数据试算结果表明,该方法迭代快速且收敛稳定,整体重建效果令人满意。     

基于反漏频傅里叶变换的数据规则化技术在海上三维拖缆地震资料处理中的应用

受采集方式和环境的影响,海上三维拖缆地震资料采样不规则,覆盖次数不均匀,采用常规的面元均化处理技术容易导致振幅信息误差,最终影响偏移成像效果。提出了基于反漏频傅里叶变换的数据规则化技术处理流程,实现了地震数据规则化,该项技术已经成功应用于南海QH油田地震数据中,有效地改善了数据品质,提高了成像质量。     

地震资料快速两步插值算法

为了提高插值效率以及选择最优的插值方案,基于凸集投影（POCS）算法和迭代阈值（IST）算法的分析公式,在前人的基础上发展了快速迭代收缩阈值（FIST）算法和快速凸集投影（FPOCS）算法。基本思想是：将前一步的插值结果与前两步的插值结果通过线性算子进行线性组合,得到迭代收缩算子;通过插值算法进行插值。同时引入质量控制新准则,提高了计算效率和精度。使用IST、POCS、FIST和FPOCS等算法分别对由Seismic Lab建立的四层地震模型、Marmousi模型的不完整地震数据进行插值,筛选出最佳的阈值策略,并最终由实际地震资料进行验证。结果表明：阈值指数递减策略较恒阈值、阈值线性递减、数据驱动阈值等策略获得的插值结果的信噪比更高;结合终止准则,最大迭代次数为35~50时,即可获得较好的插值效果。     

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。     

基于构造系统函数的大地电磁时间序列模拟方法

大地电磁（MT）作为一种有效的地球物理勘探手段,观测数据的去噪和阻抗估算是重要的处理环节,使用模拟电磁场时间序列验证时间域阻抗估计和后续信号处理方法很有必要。本文基于构造的系统函数,由随机序列的离散傅里叶变换（DFT）获得频率域磁场数据,结合正演模型阻抗计算频率域电场数据,最后对频率域电磁场单边谱和阻抗序列做复共轭对称处理,经快速反傅里叶变换（IFFT）获得模拟的电磁场时间序列。研究结果表明,该方法可适用于一维和二维水平非均匀介质电阻率模型的时间序列模拟,对比实测数据表明,由该方法得到的电磁场数据能够较好地体现MT数据的频谱特性。     

压缩感知地震数据重建中的三个关键因素分析

地震数据重建对地震资料处理和成像具有重要意义。基于压缩感知的地震数据重建方法是应用较广泛的一类方法,其中的稀疏变换、迭代算法和阈值模型等的选取将影响最终地震数据重建的效果和计算效率。本文着重分析了Fourier、Curvelet和Seislet这三种稀疏变换对地震数据重建的影响,比较了POCS（Projection onto Convex Sets）、IHT（Iterative Hard Thresholding）、Bregman和JRSI（Joint Reconstruction by Sparsity-promoting Inversion）四种迭代算法各自的优缺点,研究了线性、指数和数据驱动三种不同阈值模型的特性。通过模拟和实际算例对比分析了压缩感知地震数据重建过程中上述三个关键因素的影响,得到了三方面的重要认识和结论,为在实际地震数据重建中选择上述因素提供了可靠依据和现实建议。     

基于曲波噪声估计的三维块匹配地震资料去噪

常规的三维块匹配（BM3D）算法在地震资料降噪处理中具有较好的效果,但在实际处理中因无法得到噪声先验信息,通常难以确定所需的滤波阈值等相关参数。为此,提出了一种基于曲波噪声估计的BM3D地震资料去噪方法。首先利用曲波变换估计地震资料的噪声方差,再通过改进的BM3D去噪算法自适应地选取合适的阈值参数并完成去噪处理。理论模型与实际资料的处理结果表明,所提算法与常规的BM3D去噪算法和曲波变换去噪算法相比,能在很好地去除随机噪声的同时更好地保护有效信号,且在去噪过程中对边界反射的细节信息保持较好,计算效率较高,在实际资料处理中得到良好的效果。     

地震数据采集系统谐波畸变测试方法研究

谐波畸变特性是遥测地震数据采集系统的一项重要性能指标,直接影响地震数据采集的质量。现代地震数据采集系统的谐波畸变指标已高达(2～5)×10-6范围,因此无法用一般的电子仪器进行测试,而地震仪器种类的繁多和统一评价标准的缺乏也给仪器的鉴定、校准和维护造成困难。为此,从谐波畸变的基本定义和物理概念出发,针对地震数据采集系统的具体情况,采用模拟和数字信号处理技术对测试谐波畸变的方法进行了探讨,给出了准确测试必须满足的条件,提出了一种实用有效的测试方案。根据信号处理理论,详细推导了谐波畸变的频域计算公式,为解决计算过程中的谱泄漏问题采取了加时窗措施,并探讨了其对谐波畸变指标计算结果的影响。     

广义S变换地震高分辨率处理方法研究

广义S变换能根据实际地震信号的频率分布特点和时频分析的侧重点灵活地调节窗函数随频率的变化趋势,加快或减慢窗时宽随频率的变化速度,使窗函数的振幅呈现多种非线性变化特征,更好地适应具体信号的分析和处理。在广义S变换实现时引入窗函数库、弦函数库、快速傅里叶反变换,使运算简洁、易行、高效,通过选取合适的参数组合,对得到的时频谱进行能量重新分配、重构,得到高分辨率地震信号。理论模型和实际资料处理结果表明,该方法能够有效增强地震信号时域和频域的分辨率,使地震剖面的构造特征和岩性特征更为清晰。