基于速度加权叠加和AVO分析的叠前地震数据插值方法

提出了一种基于速度加权叠加和AVO分析的CMP道集外推与内插方法,通过多道信号的叠加速度扫描和加权叠加,计算插值道中的反射信号,利用AVO分析技术获得反射波同相轴的道间振幅变化规律,以此对重建地震道进行振幅校正。该方法在重建地震记录缺失道的同时,充分考虑了地震信号的动力学特征,从而使重建的地震信号在一定程度上保持了实际地震信号的相对振幅关系。应用上述方法对理论模型和实际地震资料进行了处理试验,结果表明,无论是对一次波还是多次波,该方法均可实现缺失地震道的高精度重建。     

横向寻优叠加提高地震资料成像精度

针对加权叠加方法中存在的模型道建立不够准确，及自适应加权叠加中存在计算量过大的问题，提出了将这两种方法的优点结合起来建立模型道的方法———横向滑动寻优建立模型道法。首先将欲处理的整个ＣＭＰ道集采用滑动的办法生成若干子集，选取叠加能量最强的子集作为建立模型道的基础；然后在该子集中采用两两互相关的办法，选出最好的信号道建立模型道；以此为基础，采用逻辑滤波的办法来克服加权成像本身存在的问题，消除加权叠加所带来的不利影响。实际资料处理结果显示，经横向寻优叠加处理后的剖面，去噪效果明显，叠加成像准确。     

小波时空变阈值去噪方法在可控震源资料处理中的应用

 鉴于常规的消除地震资料中随机噪声的增强信号或压制噪声方法的局限性,本文基于小波变换阈值去噪和加权叠加的思路,提出一种小波时空变阈值去噪方法：以逐点方差为加权叠加的权系数,通过迭代计算修正权系数得到准确的时空变方差,再进行小波阈值去噪,从而做到多道识别噪声,单道保真压噪。这种方法可消除满足高斯白噪条件和不满足高斯白噪条件的随机噪声。经理论模型和相关未叠加可控震源资料的处理证明,这种小波时空变阈值去噪方法有效而实用。     

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。     

提高地震分辨率方法研究

叠加技术是提高地震资料信噪比的好方法 ,但是当地震波非同相叠加时 ,就会损害到高频信号 ,影响地震资料处理叠加的效果。提出了利用处理中的一些分析模块如高分辨率速度分析 ,为叠加提供精确的动校正速度、分频叠加技术、相关排序叠加、相干高精度叠加及相位校正等技术。利用该处理方法对新疆准葛尔盆地的地震资料进行精细处理 ,大大提高了地震资料的分辨率     

基于反射波各向异性特征的保真去噪方法

联合地震数据的L_2范数以及各向异性函数所表达的地震波组特征的L1范数,定义了空间域加权叠加系数,将传统的地震信号非均匀叠加转化为均匀叠加,压制随机噪声、改善同相轴连续性,提高地震资料后期处理解释的精度。针对地震资料保真去噪的要求,基于反射波的各向异性与随机噪声的各向同性特征,构造各向异性函数并通过加权叠加数据的保真实现地震数据的压噪。模型及实际资料的处理结果表明,该方法能够有效压制随机干扰,尤其对弱反射波的处理具有较好的保幅效果。     

一种改进叠后地震资料分辨率的方法

在常规地震资料处理中,为了提高地震资料的分辨率,常在叠前和叠后分别作一次脉冲反褶积,分辨率确实提高了,但是,信噪比也降低了。从理论上说,脉冲反褶积的希望输出信号是一个尖脉冲,其频谱可以看成是一个白噪信号的频谱。实际上,在反褶积处理之后还要作滤波和叠加等一系列处理,其输出信号是有限带宽的。在此范围内,求其平均振幅谱,再用来对原信号振幅谱进行平滑和加权,使此输出信号的谱白化,形成有限带宽的白噪序列,其大小可在某一常数附近摆动,这种方法称为谱白化反褶积。用这种方法处理实际叠加后的地震资料,不仅分辨率有了提高,而且信噪比也有改善。     

信噪比定量估计及其在加权叠加中的应用

定量分析信噪比在数据处理及去噪方法研究中有很重要的意义，其目的在于改进叠加方法以提高叠加剖面的信噪比和分辨率。主要是研究如何定量估计信噪比及将它应用于加权叠加中。对于信噪比的定量估计，给出了三种方法，即叠加法、时域SVD法、频域SVD法。分别对这三种方法进行了一定的研究，得出了它们的特定适应条件。并且对理论模型和实际资料都作了分析，取得了明显的效果。常规的水平叠加就是将同一CDP道集内的各道叠加在一起。但是，由于存在噪声各道的信噪比不同，如果每道都同等地参与叠加，势必会影响叠加效果。将定量估计信噪比很好的应用到加权叠加中来，定量估计出每个记录的信噪比值作为加权因子进行加权叠加。同时，还对相关加权叠加、常规叠加、剔除叠加等也作了一些研究。应用上面的方法，分别对实际资料进行了处理，各种方法之间也作了具体的比较。实际资料处理表明，各种方法在一定程度上均能改善叠加剖面的质量，通过信噪比定量分析，也可证明它们比常规叠加效果要好。     

地震波逆时偏移成像效果提升方法及应用

为了进一步提高逆时成像质量,开展了基于深度域地震波逆时偏移成像道集(CIP)的优化叠加方法研究。从海量逆时偏移数据体中提取CIP道集并构建模型地震道,通过与同一CIP道集内的各道作局部归一化互相关运算构建加权系数并以此优化加权叠加处理。以理论模型和FZ工区逆时偏移处理为例,进行方法验证和实际资料应用。研究结果表明,经优化加权叠加处理后的逆时成像剖面在信噪比、连续性、成像聚焦性、地层细节刻画等方面均得到明显提高,地层细节刻画更加清晰。该方法为提高实际地震资料复杂构造成像精度提供了一种新手段。     

非规则噪音地震记录的优化加权叠加

提出了一种改善地震记录信噪比的新方法。首先采用一个新的信号模型，即假设信号具有相同的形状，但具有不同的振幅值；然后在动静校正后的CMP道集内，采用简捷的算法来估算信号的振幅成分和噪声音的协方差矩阵；最后由信号的振幅和噪音协方差矩阵来确定每道的优化加权因子并作加权叠加。通过实际资料的验证，说明该方法比常规直接叠加方法更能提高地震记录的信噪比。     

共反射面元叠加技术的应用

共反射面元叠加（CRA）是一种压制随机噪声的去噪方法,该方法在桑加或偏移地震剖面上进行多个共中心点（二维）或共反射面元（三维）的反射地震记录的“同时叠加”,通过增加叠加的覆盖次数达到提高地震资料信噪比的目的,阐述了共反射面元叠加的基本原理,并用理论模型和实际地震资料处理效果证实该方法是基本保幅的去随机噪声方法,就保幅能力而言,该方法优于其它压制随机噪声的方法。     

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。     

论地震次生干扰——兼论困难地区地震记录的改进方向

本文系统论述了由地表各种障碍物(不均匀体)所次生激发的地震干扰波,并指出它是地震勘探中最值得注意的干扰波。次生干扰的复杂性在于:(1)次生干扰可以分布于全记录,无法躲开,也不能切除。(2)它与有效反射波几乎有相同的频带范围,无法用频率滤波滤去。(3)次生低速干扰常常表现为“随机性”,而克服随机干扰一般采用的是统计法,但统计法克服干扰的本领总是很有限的。(4)次生干扰可以从四面八方传到排列,因此在记录上的视速度常常很高,最高可接近无穷大。侧面次生高速干扰可以与反射有效波十分相象,真假难分。有些次生高速干扰甚至在叠加时会得到加强。(5)由于次生高速干扰的视速度普遍高于折射初至波的速度,因此与反射有效波在视速度域及视波长域总是难解难分,不可能在野外组合中把次生干扰去除干净,只能留给室内处理。本文又指出了传统的地震教科书中论述干扰波调查方法的片面性。次生高速干扰往往在干扰波调查记录上不易被发现。相反地在生产记录及水平叠加剖面上却清晰可见。文中指出,克服次生干扰波最有效的方法是面积组合,直线组合会带来不可弥补的缺陷,并对面积组合的各种形式作了具体介绍,强调用玫瑰图的分析方法指导组合实践。在处理过程中,克服干扰波不能只在一个地震道上做文章。文中指出目前地震资料处理中的通病,并认为混波、二维滤波及相干加强等方法是克服各种次生干扰波有效的方法。目前,进一步从记录中彻底消除干扰波的技术尚待研究完善。本文初步提出了低信噪比地震资料的处理方法。     

利用扩大反射面元方法压制随机噪音

增强低信噪比地震资料中反射波同相轴的连续性，是地震资料处理的主要任务之一，因此，针对因地震资料的信噪比较低而导致常规的正常时差校正叠加方法难以奏效的情况，提出了提高信噪比和增强反射波连续性的扩大反射面无叠加方法，该方法通过把来自菲涅尔带的信息经校正后叠加在一起的技术，实现了在提高地震资料信噪比，圉强反射信号连续性的同时有效压制随机噪音的目的，数值试验计算结果表明，该方法的能够有效地提高地震资料的信噪比，增强同相轴的连续性，压制随机噪音，尤其对于较弱的地震信号，效果更加明显。     

应用双通道卷积神经网络的地震随机噪声压制方法

地震资料中随机噪声的压制一直是人们关注的热点。传统方法难以平衡噪声的去除与有效信号的保护,且执行效率低。为此,提出了基于双通道卷积神经网络的随机噪声压制方法。首先,该网络是一个双通道网络,即由两个结构不同的子网络组成,目的是在压制噪声过程中提取到互补有效信息;其次,在下通道子网络中引入空洞卷积增大感受野,充分捕捉到地震资料中的邻域信息,从而更充分地保留细节信息;最后,借鉴残差学习的思想并使用Swish激活函数,提高了网络的降噪性能。模型和实际资料的实验结果表明,所提方法在有效地压制随机噪声的同时能够保留更丰富的纹理细节信息。     

井间地震反射波资料处理

井间地震反射波资料处理可以看成是有偏VSP反射波资料处理的一种延伸。由于一对井间地震资料相当于近千个有偏VSP，加上反射角增大和频率大幅度提高（约10倍），因此，井间地震反射波资料处理有着自身的一些特点。为此，对井问地震反射波资料处理中的一些技术和问题进行了讨论。对井间地震资料进行了分析，指出井间地震资料具有反射波场较弱、频率很高、管道波能量很强等特点；介绍了井间地震资料预处理方法，从空间属性建立、数据选排（抽道集）、道编辑、频谱分析、随机噪声压制和管波等相干噪声压制诸方面进行了讨论；对井间地震资料的波场分离和成像中需要注意的几个关键性问题进行了探讨，对于井间地震资料的高频特性给噪声压制和同相叠加处理造成的困难，通过提高叠加次数予以解决，对于大反射角对同相叠加造成的影响，则采用限角叠加技术来解决。实际资料处理表明，所采用的处理技术和措施合理有效，获得的反射波剖面品质良好。     

基于正则化局部自适应核回归的单点高密度地震资料随机噪声压制方法

单点高密度地震资料的波场信息丰富,但同时存在信噪比较低、有效信号严重混杂在噪声中的问题。经典核回归法可以在地震数据中同相轴连续的区域获得近似最佳的滤波效果,但在同相轴突变区域容易造成边缘模糊。为了更有效地处理地震数据,研究了正则化局部自适应核回归（RLASKR）方法进行随机噪声压制。传统核回归法将空间距离作为唯一的回归函数影响因素,而正则化局部自适应核回归方法综合考虑了空间距离和灰度距离,核函数的形状随着不同区域数据样本的特征而变化,因此地震记录中的同相轴边缘信息能够有效地保存下来。模型记录和实际地震数据测试都显示出该方法的灵活性和有效性,验证了该方法在振幅保真和噪声压制方面比传统核回归法有着更好的效果。     

基于正则化局部自适应核回归的单点高密度地震资料随机噪声压制方法

单点高密度地震资料的波场信息丰富,但同时存在信噪比较低、有效信号严重混杂在噪声中的问题。经典核回归法可以在地震数据中同相轴连续的区域获得近似最佳的滤波效果,但在同相轴突变区域容易造成边缘模糊。为了更有效地处理地震数据,研究了正则化局部自适应核回归（RLASKR）方法进行随机噪声压制。传统核回归法将空间距离作为唯一的回归函数影响因素,而正则化局部自适应核回归方法综合考虑了空间距离和灰度距离,核函数的形状随着不同区域数据样本的特征而变化,因此地震记录中的同相轴边缘信息能够有效地保存下来。模型记录和实际地震数据测试都显示出该方法的灵活性和有效性,验证了该方法在振幅保真和噪声压制方面比传统核回归法有着更好的效果。     

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。     

FK和Shearlet域联合压缩感知数据重构技术

由于稀疏炮检点采集或野外采集因素造成地震数据的不规则,影响地震资料成像质量。基于压缩感知理论的重构方法,能够在有限采样的情况下有效重构地震数据。由于地震道的空间随机缺失在波数域表现为空间假频,文中将时空域的地震道重构转化为频率波数（FK）域的随机噪声压制问题。对FK域数据做多尺度、多方向性的剪切（Shearlet）变换,通过反演迭代消除FK域的空间假频,从而实现地震道的空间重构。该方法是在FK变换后进行Shearlet变换,可以看作一种新的稀疏基变换。由于全局随机采样因子频谱呈白噪特征,分段随机采样因子频谱呈蓝谱特征,因此分段采样数据有效信号与假频的混叠相对减少,更有利于数据重构。实验结果表明,分段随机采样FK+Shearlet域重构精度高于全局随机采样Shearlet域重构、分段随机采样Shearlet域重构和全局随机采样FK+Shearlet域重构。