基于离散余弦变换的地震随机噪声压制技术

本文在离散余弦变换(DCT)域中利用预测滤波器压制地震数据中随机噪声方法的基础上,进一步对该法的压噪能力进行了评估,表明与离散傅里叶变换相比,DCT变换能够利用更少的系数来表征地震信号,即具有更好的能量压缩性能,从而可以更好地分离信号和随机噪声,实现随机噪声的压制。人工合成数据和实际数据的实验结果也表明,与F-X域预测滤波技术相比,采用DCT压噪不仅效果好,而且能更好地保护有效波。     

基于三维各向异性拉普拉斯滤波的随机噪声压制方法及应用

准噶尔盆地叠后地震资料随机噪声压制主要采用三维空间预测滤波（FXY）方法。由于假设同相轴在短距离内是线性的,因此该方法在提高强能量信号信噪比的同时,也会损伤相对弱小信号,模糊断层和裂缝等线性相关性较差的地质体的信号特征。为此,基于GeoEast系统研发了利用三维各向异性拉普拉斯滤波的随机噪声压制方法。模型试验和在准噶尔盆地不同地区的实际资料应用结果均表明,本文方法对随机噪声的压制效果优于FXY方法,能明显提高地震资料信噪比、较好地保护有效信号、清晰展现地质体边缘特征细节及提高断层成像精度,为后续储层反演和精细地震资料解释夯实了基础。     

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。     

改进的F-X域EMD去噪技术及分布式并行实现

在地震数据处理领域,较高的计算效率及较好的处理效果一直是地球物理工作者追求的目标。介绍了改进的F-X域(频率-空间域)经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法,首先将地震信号转换到F-X域后分解成一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),然后通过小波阈值滤波对固有模态函数除第一个分量之外的其他分量进行滤波处理来达到去噪目的。此外,为解决改进后的F-X域EMD去噪方法计算效率问题,提出了分布式并行算法,兼顾了运算效率与计算精度。数值模拟结果表明,与F-X域预测滤波技术相比,改进后的F-X域EMD去噪方法可以更加有效地衰减随机噪声和压制线性干扰;最后将该方法应用于实际地震数据处理,进一步验证了该方法的有效性和优越性。     

基于广义S变换及高斯平滑的自适应滤波去噪方法

常规基于广义S变换的噪声压制方法需要人为确定高频噪声在时频域的压制范围。针对这一问题,联合广义S变换的自适应时频滤波函数和高斯平滑去噪算法发展了一种自适应去噪方法。首先对信号进行广义S变换获得时频域数据,在S反变换重构时间域信号过程中采用数据自适应时变滤波函数去除大部分高频随机噪声;然后对时间域信号采用高斯平滑滤波函数去除信号中剩余高频随机噪声。模型和实际资料试算结果表明,本文的滤波去噪方法能够有效去除地震数据中的高频随机噪声,具有较强的适应性和实用性。与常规的随机噪声衰减预测法相比,本文方法受处理参数影响较小,且处理后有效信号在时频谱上的时频分辨率较高。     

F-X域双边预测滤波

压制地震记录中随机噪音的方法很多，比较成熟的有部分K-L变换，奇异值分解（SVD）方法，拉冬（Radon）变换方法以及F-X域预测滤波方法等，其压制随机噪音的效果以F—X域预测滤波最强。目前F—X域预测滤波一般基于AR模型设计的单边预测滤波器，它仍存在一定的缺陷。本文提出的双边预测滤波器，能更有效地利用数据，较好地逼近了真实滤波器，提高了预测精度和稳定性，从而更好地压制随机噪音、提高记录的信噪比。通过理论模型和实际资料处理，得到了很好的效果。     

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。     

频率空间（三维）F—XYZ域预测去噪技术

本文在二维频率空间Ｆ－ＸＹ域预测技术基础上提出了三维频率空间Ｆ－ＸＹＺ域预测去噪方法。其基本假设仍然是Ｆ－ＸＹＺ域的地震数据中有较信号具有可预测性，而随机噪声无此特性，该方法首先把地震数据变换到Ｆ－ＸＹＺ域，利用最小平方原理求取预测算子；然后将此预测算子应用到地震数据中，实现压制随机噪声的目的，最后把地震数据变换于时空域得到最终结果。理论模型试算与实际资料处理均表面，三维频率空间Ｆ－ＸＹＺ域预测去     

最小极化度滤波

地震信号和随机噪声具有不同的极化特性，可以利用极化分析的方法压制地震记录上的随机噪声。以Samson(1973)提出的谱矩阵极化分析方法为基础，结合复地震道技术给出最小极化度滤波方法。假设地震记录由有效信号和不相干随机噪声组成，由不相干随机噪声的复地震道构造协方差矩阵，将此协方差矩阵作为谱矩陈，根据不相干随机噪声的极化度最小这一准则，推导出最小极化度滤波方法的算子。该方法既可应用于三分量地震记录，也可用于单分量的地震记录。     

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。     

反演预测滤波与算子外推

T－X和F－X等预测滤波方法都是常用的噪声衰减技术。这些方法对消除噪声有一定的效果,但同时也产生一些假同相轴,并衰减强振幅噪声处的信号能量。这种效应是由输入数据中存在噪声而引起的。为此本文采用反演预测滤波方法来消除噪声,即根据反演预测滤波求出信号估计,再按此信号估计生成新的滤波因子。也就是说,在更少噪声影响下,重新进行预测滤波。叠前记录去噪后,记录中还常含有相干线性干扰波（如面波、折射液等）,在预测去噪时,干扰波不仅没有受到压制反而增强了。但如果在反演预测中引进算子外推技术,将二者有机地结合起来,便能得到相当理想的效果。本文提出的反演预测滤波与算子外推方法,既保护了反射层的振幅,又消除了强相干干扰和预测滤波所产生的假同相轴。该方法的应用效果已被人工合成记录和实际数据所证实。     

基于空间变换的F-X域地震去噪新方法

地震记录的高信噪比与高分辨率处理几乎涵盖了地震资料处理的全部内容，高分辨率处理是以高信噪比处理为前提的，没有一定的信噪比而一味地追求高分辨率是徒劳的。因此，提出了一种适应复杂构造地区地震资料去噪的新方法－－基于空间变换的F－X域地震去噪新方法。该方法首先利用正交多项式逼近技术，采用最大相似系数准则计算出描述地震同相轴走势的有关系数。然后，利用这些系数对地震数据在横向作线性化变换，并对变换后的地震数据进行奇异滤波和F－X域有效信号预测。最后，对得到的预测结果进行反拟线性变换，即完成整个去噪过程。理论数据和实际资料试算结果表明，该方法能较好地适应复杂构造，具有较强的去随机干扰能力，保真性较好。     

在低信噪比VSP资料处理中应用随机噪声衰减技术

近几年发展起来的随机噪声衰减技术,对提高地面地震叠加剖面(或叠偏剖面)的信噪比有明显的效果。这项技术的应用前提在于时间-空间域的信号变换到频率-空间域后,在每个频率上可以表示为与子波形状无关的一系列复指数函数之和,也就是说,频率-空间域中的信号在每个频率上都可看作是一个线性同相轴。利用这个特性,就可以把信号和噪音分离开来。VSP资料中的上行波、下行波和转换横波都具有线性特征,因而它具备应用此项技术的前提条件。试验结果证实,将随机噪声衰减技术用于VSP资料处理,可以有效地提高信噪比,改善初至拾取的精度。     

径向道滤波法去线性干扰

径向道变换(RTT)是一个简单的几何地震道集映射算法。在径向道域中，通过不同径向道参数设计，可以大大降低线性干扰(如直达波、折射波、面波、空气波等)的频率，因此可以将它们从地震记录的波场中区分开来，然后用带通滤波器把它们从原始道集中滤除掉。该方法可以分离或衰减多波多分量勘探中的强线性噪音，其去噪效果比单纯的带通滤波效果好，在某些情况下甚至比F-K滤波的效果还好。径向道滤波法容易实现，滤波效果明显，波形不发生畸变，能较好地保存浅层有效波振幅信息。     

快速匹配追踪三参数时频特征滤波

传统的匹配追踪方法通常采用完备的时频原子库和贪婪算法进行子波分解,计算量巨大。为此本文引入互相关阈值约束技术,实现两次迭代和完备库之间的反馈,剔除那些互相关值很小的时频原子,动态地减小完备库的冗余度;通过多原子同步提取,实现快速匹配追踪地震道分解。分解后的地震信号是按子波的能量排序的,每个子波都由振幅、频率和中心时间三参数表示,代表原始地震信号在某-中心时间的局部主振幅特征和主频率特征,因此在信号重构时,可根据有效信号与噪声信号的主振幅、主频率和中心时间的差异,构建三参数时频特征滤波器,筛选出代表有效信号的子波对信号进行重构,达到无损去噪的目的。合成地震记录和实际资料处理结果表明了该方法的有效性。     

川中深层—超深层多次波识别和压制技术——以高石梯—磨溪连片三维区为例

川中地区前震旦系勘探程度不高,远远满足不了深层地质研究的需求。现今主要依据地震资料研究前震旦系,但由于地层年代久、地层压力大、波阻抗差异小,导致地震波能量衰减大、有效信号能量弱,中、浅层存在的强反射界面容易掩盖深层有效的弱反射能量,大大降低了深层地震资料的信噪比,影响地震成像的真实性和可靠性,从而造成构造或地层假象,误导地质解释。为此,在详细分析川中深层地震资料特点的基础上,分析了深层的地震反射特征,认为深层寒武系和震旦系地震资料存在强多次波,超深层前震旦系的连续层状反射结构主要源于中、浅层强反射层产生的多次波,致使深层和超深层信噪比很低。基于多次波的认识和压制难点,确定了叠前和叠后联合、组合压制多次波的思路,应用层控速度分析、高分辨率抛物线Radon变换、优势炮检距叠加和叠后F-X域滤波压制残余多次波等关键技术压制多次波。高石梯—磨溪三维地震资料处理结果表明,提高了深层地震数据和测井合成记录相关性,超深层低角度席状多次波强反射能量得到有效压制,地层结构特征更为清楚,地震成像质量显著改善。     

f—k域椭圆形滤波器及其应用

本文提出在ｆ－ｋ域中算子形态为椭圆形的滤波器，该滤波器与传统的二维滤波器相比，具有不存在尖点，一阶和二阶导数连续的特性，并且是解析的。同时，给出了该滤波器在实际资料处理中的应用实例，即在扩大的共反射面元上把相邻几个ＮＭＯ道集组成的大道集以特定的方式重新排列，再通过ｆ－ｋ域椭圆滤波，使干扰波得到压制。实际资料处理结果表明，这种方法在提高资料信噪比的同时，还较好地保持了反射信息的波形特征和振幅特征。     

线性时差校正技术在噪音压制中的应用

对于一个横向、纵向偏移距比较大的三维地震数据而言,折射波等噪音的线性形态会随着横向偏移距的加大而向着双曲线形态变化。当炮点位于某检波点线附近,横向偏移距较小的情况下,该检波线接收到的线性噪音在地震记录上呈线性状态分布;当炮点远离排列,横向偏移距比较大时,该排列单炮上的线性噪音则呈双曲线形态,并且随着横向偏移距的加大双曲现象就越明显。常规FK滤波等压制线性噪音的方法,对于这种由于横向偏移距增大而引起的非线性噪音其压制能力较差。笔者采用线性时差校正的方法,首先将横向偏移距对线性噪音旅行时的影响消除掉,恢复其线性形态,再应用线性噪音压制技术将其压制掉,最后进行反线性时差校正,以达到高精度噪音压制的目的。目前这种方法在宽方位角采集的数据上取得比较好的效果。      

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。