小波包分析法压制井间地震资料噪声

井间地震资料的随机干扰发育，由于随机干扰的存在，给后续的波场分离与反射成像带来很大困难，为此，必须进行噪声压制。运用coif3小波对两个相邻地震道进行同层次分解，在分解后的小波树中分别提取相同节点号的节点进行重构信号，并对此两重构信号做互相关估计，由于噪声的随机性，如果两重构信号相关系数趋近于零，返回该节点并对它的小波包分解系数进行阈值处理，以消除随机噪声成份。实际资料的处理试验表明，小波包分析法可以较好地压制井间地震资料的随机噪声。     

地面微地震资料τ-p变换噪声压制

针对地面微地震监测资料中噪声特点,根据实际有效事件同相轴不规则、静校正难度大的情况,从有效事件角度出发,研究了地面微地震资料τ-p变换去噪方法,以微地震有效事件作为识别目标,在τ-p域进行识别、分析、提取。针对常规τ-p变换存在的计算效率低、分辨率低的缺陷,应用了高分辨率τ-p变换方法;为了适应τ-p变换特性,提出了有效事件时差校正法,并采用邻近事件进行约束。最后用模型以及实际资料进行验证,改善了方法的实际应用效果,表明该去噪方法能够有效地压制微地震实际监测中的噪声,特别是线性相关噪声,提高了资料的信噪比,增强了地面微地震事件的辩识度。     

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。     

基于小波变换的三维地震资料拼接方法

新、老三维地震资料的连片处因采用不同激发、接收参数而引发的拼接问题日益增多。三维地震资料拼接可着作是一个不同尺度空间的数学寻优问题，其关键在于如何实现时变拼接。应用小波分析中的Mallat算法，将拼接处的两个叠加数据进行多分辨分解；采用最小平方算法求取不同尺度空间的最佳匹配滤波因子，并将各匹配滤波因子分别应用于多分辨分解后的其中一块三维叠前数据，即可达到拼接的目的。此方法可自动实现时变拼接，达到相位和振幅同时校正，而且能避免噪声的影响。实际应用结果表明，采用小波变换资料拼接方法的效果较好。     

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。     

宽方位角地震资料噪声压制技术

宽方位角地震数据采样不满足数据采样相对均匀的要求,其主要特征为:①实际地震道相邻道之间距离小于理论道间距;②横向炮检距越大,相邻道之间距离越小,其变化率也越大,检波线的空间采样越不规则。宽方位角地震数据的上述特点导致能量较强的折射波、面波等线性噪声的时距曲线形态随着横向炮检距的增大而向双曲线变化,因此用常规线性干扰波压制技术不能完全消除线性噪声。为此,本文分析了线性时差校正联合二维傅里叶变换滤波技术及基于十字交叉排列的三维锥形滤波技术压制宽方位角线性干扰波的效果,结果表明,这两种方法可从不同角度调整地震数据的空间采样,使其变得均匀,满足不同域的转换算法对空间采样的要求,均能很好地压制宽方位角地震数据的线性噪声。     

基于二维小波变换的地震资料去噪方法

在油气勘探中,接收到的地震信号包含有效信号和噪声干扰,即要求从强噪声背景中提取出微弱有效信号,去除干扰信号.小波变换是一种时频分析方法,具有多分辨和适应时变信号处理的特性,能将信号进行多尺度分解,各尺度上分解所得的小波变换系数代表原信号在不同分辨率上的信息,根据时频分析结果进行去噪处理,试验显示局部特征并没有得到有效利用.于是针对地震数据及其噪声干扰的特点,利用二维小波变换技术易于分离有效信号和噪声的特点,将其应用于实际地震资料的处理中,对消除面波干扰及其他规则干扰效果很明显,大大提高了地震资料的信噪比和分辨率,有效改善了地震资料的质量.     

基于各向异性扩散滤波的地震资料噪声压制方法分析与研究

一般情况下,由于各种因素的影响,地震数据中都会存在一定的噪声,这些噪声会影响构造解释及储层预测的精度,从而会影响后续井位部署以及油气勘探的成功率.从模型试验和实际应用结果可以看出,相对于传统的滤波方法,各向异性扩散滤波,不但可以压制地震资料的噪声,提高地震资料的品质,而且可以有效保护地震资料的边界和断点等构造信息,从而...     

基于时窗种子提取的海洋地震资料侧面噪声压制方法

受过往船只噪声和平台等障碍物侧反射的影响,导致海洋地震勘探资料中存在侧面反射噪声,该类噪声具有非线性和宽频带的特征,常规方法对其难以有效衰减。为此,分析了侧反射和大船干扰两种主要侧面噪声的形成机理,提出了一种基于时窗种子提取的侧面噪声压制方法。通过对含侧面噪声的种子炮提取障碍物反射源或侧面噪声源的坐标值,自动控制噪声形态;再通过噪声时窗优化,实现了f-k域无假频滤波衰减侧面噪声。含模拟侧面噪声单炮记录的测试和实际含侧面噪声三维地震数据的试处理结果表明,该方法能有效压制侧面噪声并保护有效信号,在海洋地震资料处理中具有实际的应用价值。     

基于Contourlet系数相关性的地震噪声压制方法

地震信号Contourlet变换的稀疏表达中,变换域关联系数具有较强的相关性,据此提出了一种基于Contourlet邻域系数相关性的自适应阈值地震去噪方法。该方法对每一点系数计算其邻域均方根振幅,利用这一点的系数值及其邻域均方根振幅计算其邻域系数相关性,根据邻域系数相关性自适应地确定阈值。数值模拟和实际资料的处理结果验证了本文方法的有效性,该方法在压制噪声的同时能够较好地保护有效信号。     

泌阳凹陷三维地震资料叠前噪声压制方法研究

针对泌阳凹陷地震资料的特点及目前实际生产中存在的问题,在叠前噪声压制方面提出了一些具体做法。通过对面波、声波的压制,线性干扰的自动识别和压制,单频干扰的压制,野值脉冲干扰的去除及随机干扰的压制,使资料信噪比有较大提高,从而在整体上提高了地震资料处理的精度。并提出不同地区资料应采用不同的方法,进行有针对性的处理,才能有效压制噪声。     

基于二维小波变换的随机噪声压制方法研究

在地震勘探中,随机噪声是一种频带较宽、严重影响有效波的干扰波,常用的一维去噪方法效果不理想。小波变换是一种时频分析方法,根据它的分频和局部分析能力,能有效地消除随机干扰,保留有效波的中、高频成分,经过小波重构,可恢复有效波信号。针对地震信号随机干扰的特点,运用二维小波变换的理论,设计了相应的变换域去噪滤波器。此方法的特点是计算速度快,稳定性好,自适应性强,能对各种地震数据进行去噪处理,模型数据与实际数据的应用效果证明,二维小波变换具有较强的信噪分离能力。     

一种自动识别和压制地震资料中高频噪声的方法

本文从时频分析的角度出发，通过分析地震波与高频噪声在地震记录上的空间分布特征，频率分布特性和能量分布特征等单方面的差异，利用统计分析方法，提出了一种自适应的高频噪声的检测准则和压制方法。即统计求取地震记录的正常子波振幅谱，然后据此识别出含有高频噪声的异常振幅谱，再对其进行压制。     

基于小波变换的地震资料去噪处理研究

常规小波阈值去噪方法未能充分利用地震信号相关性的特点进行去噪,为此在多层小波变换中引入了双变量概率分布模型。基于贝叶斯估计理论,得到了相应的双变量收缩函数;基于层内局域方差估计,得到了一种局域自适应去噪算法。在实验中,将该算法分别应用于实值离散小波变换域和复数小波变换域,并和隐马尔科夫模型的去噪方法进行了比较。图像处理和地震模型测试结果表明,复数小波变换的局域自适应收缩算法去噪效果最好。     

基于Shearlet变换的地震随机噪声压制

地震勘探中的噪声对地震信号产生严重的畸变和干扰,常规的地震去噪方法已经不能满足当前高精度地震勘探的要求。提出了基于Shearlet变换的地震数据去噪方法,Shearlet变换是一种新的多尺度变换方法,具有多方向、多分辨率及最佳稀疏逼近性质,并且计算效率高。Shearlet变换在去除随机噪声的同时能最大程度保留有效信号,有效地提高信噪比。利用Shearlet变换阈值去噪法与其他地震去噪方法分别对不同信噪比的合成地震记录和实际地震记录进行对比,结果表明Shearlet变换具有更强的去噪能力和更高的运算效率。     

基于CWT-CNN的地震噪声压制研究

随着深度神经网络技术的发展,卷积神经网络(CNN)被越来越多地应用于地震数据的噪声压制中。常规CNN方法一般是在时间域进行,为了提升CNN方法对地震噪声的压制效果,提出了基于连续小波变换(CWT)的CNN地震噪声压制方法。该方法首先将一维时间域信号通过CWT转换为二维时频域信号。然后,在利用CNN对时频谱进行噪声压制时,提出了两种策略：能量谱策略(策略Ⅰ)是将CWT计算的复数矩阵的振幅谱作为CNN的训练样本,保持相位谱不变;复矩阵策略(策略Ⅱ)是将复数矩阵的实部和虚部图谱作为CNN的不同通道分别进行处理。最后,对于CNN的输出结果,利用逆连续小波变换(ICWT)将二维复数矩阵还原成一维地震信号。为了定量地对比方法的效果,提出利用峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和均方根误差(RMSE)3个指标对比基于两种CWT策略的CNN方法与其它常规滤波(包括低通滤波、小波滤波和中值滤波)方法的噪声压制效果。相较于常规滤波方法,数值实验表明基于CWT策略的CNN方法具有更好的随机噪声和涌浪噪声压制效果。为了提高模型处理地震数据的泛化性,引入迁移学习对预训练模型进行微调。迁移学习的成功应用...     

可控震源独立同步扫描高效地震采集资料噪声压制方法

基于稀疏反演理论,提出了采用L1正则化和L0正则化混合迭代算法对高效采集地震记录的干涉炮噪声进行压制的方法。将含有干涉炮噪声的地震记录重排为共中心点道集,并将干涉炮噪声去除问题转化为一个稀疏反演问题。使用软阈值迭代算法求解L1正则化问题,获得良好的迭代初值;然后采用硬阈值迭代算法求解L0正则化问题,获得最终干涉炮噪声的压制结果。利用该方法对实际独立同步扫描高效采集的地震资料中干涉炮噪声进行了噪声压制测试,获得了良好的效果。对比测试结果与中值滤波方法的去噪结果可以看出,基于稀疏反演的干涉炮噪声压制方法对干涉炮噪声的压制效果更好。     

用小波变换提高地震资料的分辨率

小波变换具有时－频域局域化好的特性。利用小波变换的优良性质提出了一种地震资料高分辨率处理方法、该方法首先对地震信号进行小波分解,再对小波分尺度信号进行合理的频率补偿,最后将频率补偿后的小波分尺度信号进行小波反变换,得到高分辨率地震信号。理论模型试算和实际地震资料处理结果证明了该方法的正确性和有效性。     

一种叠前地震资料单频噪声压制新方法

针对常规陷波处理方法去除单频噪声时会"完全扼杀"相同频率有效波的缺陷,提出了一种基于独立分量分析(ICA)的叠前地震资料单频噪声压制新方法。该方法将叠前地震资料的多道观测记录按照统计独立的原则,首先利用非零时间滞后协方差,运用两步特征值分解法(EVD)成功地去除部分加性噪声的影响;再利用ICA算法更好地分离出单频噪声源信号。改进的ICA算法能够有效地克服加性噪声对常规ICA算法的影响,较好地分离出叠前地震资料中的单频噪声源信号,实现独立分量分析对叠前地震资料单频噪声压制的目的,更加有效地保护相同频段范围的有效波,从而提高叠前地震资料的信噪比。通过仿真试验和实际地震资料处理表明,该方法应用效果较好,能够更加满足实际生产的需要。     

小波变换域地震资料瞬时频率分析方法

小波变换域瞬时频率分析方法是地震资料分析的重要工具。分析了在小波变换域提取瞬时频率的原理及优点，讨论了选择不同的小波函数对计算结果的影响。利用Ricker子波和薄互层模型数据，分析了以Morlet小波、匹配地震子波的小波及三参数小波为基本小波计算的瞬时频率，结果表明：基于三参数小波的瞬时频率分析方法具有良好的抗噪性能及较高的时间分辨率。将该方法用于地下薄互层结构的地震响应分析，不仅可以刻画地层的整体变化特征，而且可以刻画薄互层内部结构。在大庆油田三维数据体瞬时频率分析中，将该方法与常用的Hilbert变换属性提取方法进行了对比，结果表明，该方法可以更清晰地刻画出火山岩的空间展布。