LIFT去噪方法在地震资料处理中的应用

对地震资料去噪处理的效果直接影响后续处理以及资料解释的精度。以往的去噪处理方法，在提高资料信噪比的同时也损害了有效信号，不能保存原始记录中有效信号的原貌。LIFT（1inear interference filter technique）去噪方法的原理是：首先从原始数据中求取信号模型道，并从原始数据中将其减掉，将噪声数据分离出来；然后对分离出来的噪声数据（含有高百分比的噪声和低百分比的有效信号）进行再次去噪处理，得到剩余数据（二次信号数据）；最后将剩余数据与信号模型道进行数据重构。对重构数据的分析表明，LIFT去噪方法不仅可以提高地震数据的信噪比，还可以最大限度地保存原始数据中的有效信号。将LIFT去噪方法应用于大庆油田实际地震资料的去噪处理，对单炮记录去噪效果的分析表明，不仅有效信号得到了很好的恢复，一些在原始数据中肉眼观察不到的噪声在分离出来的噪声记录上也被很好地显示出来；LIFT方法去噪的叠加剖面与常规方法去噪的叠加剖面的对比分析表明，用LIFT方法去噪后，噪声得到了很好的压制，资料的信噪比得到了提高，同相轴的连续性增强了，剖面上能量横向分布趋于合理。     

强容噪性随机森林算法在地震储层预测中的应用

地震数据和测井数据中的噪声与有效信号难以有效界定,决定了地震储层预测需采用强容噪性算法。通过训练样本中加入随机噪声证实随机森林算法具有较好容噪性,但不能据此推知它在地震储层预测中仍有很强容噪性。基于F3工区实际数据,从噪声较强的原始地震数据中提取含噪样本,由经过倾角中值滤波处理的地震数据提取去噪样本,建立多种地震属性与孔隙度参数之间的随机森林回归模型;由构建的含噪模型和去噪模型分别与原始地震数据去噪前后两个数据体进行运算,得到4种不同情况下的孔隙度数据体。结果表明：由含噪模型得到的两个预测结果受噪声干扰较大;去噪模型的两个预测结果受噪声影响较小,能有效刻画储层特征,表现出强容噪性。随机森林模型对异于样本数据的异常值具有强的容忍度。可知随机森林算法应用于地震储层预测的关键是样本数据不含噪声,而估算过程中地震数据体是否做了去噪处理对预测结果影响较小。     

基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法研究

考虑到地震信号的非平稳性和去噪方法对非平稳信号的适应性,针对互补集合经验模态分解(CEEMD)舍弃高频分量的去噪方法和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法。CEEMD是EMD(经验模态分解)的改进型算法,它既保留了EMD处理非平稳信号的优势,又能有效地克服EMD的模态混叠问题;但是,单纯的CEEMD分解去噪会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息。将CEEMD分解与小波阈值去噪相结合,对CEEMD去噪要舍弃的含噪声较多的高频固有模态函数(IMF)分量进行小波阈值去噪,以保留这些分量中的有效信息。模型数据和实际地震资料的测试结果表明,无论对于低噪声还是强噪声地震数据,基于CEEMD的小波阈值去噪方法的去噪效果都优于单纯的CEEMD去噪方法和小波阈值去噪方法。     

曲波变换三维地震数据去噪技术

常规去噪方法主要用于二维地震资料的处理,但噪声也存在于三维数据空间,导致常规去噪方法效果较差。为此,选用多尺度、多方向的二维曲波变换进行三维地震资料去噪。首先抽取含噪三维地震数据的时间切片进行多尺度、多方向分解,在曲波域采用局部阈值法去噪,对曲波变换后的每一个尺度选取一个合适的阈值因子,然后通过阈值处理,得到各尺度下的有效波曲波系数,最后将提取的有效波曲波系数进行逆变换重构出地震信号,达到去噪的目的。理论模型与实际资料的处理结果表明,与其他去噪方法相比,该方法最大限度地保留了地震数据的有效信号,达到了更好的去噪效果,具有较好的应用前景。     

基于双重Bregman迭代的地震数据重构与去噪

受采集环境、成本及设备等因素的影响,野外采集的地震数据往往存在缺失道和噪声干扰,快速有效的迭代插值方法对地震数据重构与去噪技术具有重要的实际意义。针对含有随机噪声的缺道地震数据,根据压缩感知理论,提出了一种基于双重Bregman迭代的地震数据重构与去噪方法。首先对含有随机噪声的缺道地震数据通过傅里叶变换进行稀疏表示,选取掩膜算子作为观测矩阵,然后将Bregman迭代重构算法作为外部迭代,分裂Bregman迭代去噪算法作为内部迭代,两者结合形成双重Bregman迭代,在迭代控制准则条件下,对含噪声的缺道地震数据进行重构和去噪。数值模拟实验和实际数据测试结果表明,双重Bregman迭代算法同时考虑了地震数据的重构与去噪,将独立的两种算法融合在一起,在对地震数据进行插值重建的同时去除了部分随机噪声。该算法迭代次数少,重构得到的地震数据精度高于线性Bregman迭代算法的重构精度,可以更有效地恢复含随机噪声的缺失地震信息,为地震数据恢复提供了一种可供选择的缺失地震数据处理方法。     

自适应数据驱动的紧框架微地震数据随机噪声压制

地面微地震数据的信噪比很低,严重影响初至拾取的精度及反演结果的可靠性。本文首先采用基于弱纹理块的噪声估计方法求取含噪微地震数据中的噪声方差,然后采用数据驱动紧框架方法去噪,有效地压制实际微地震数据中的随机噪声,提高数据的信噪比。理论模型和实际资料的处理结果表明,该方法可以去除传统方法在低信噪比数据去噪后引入的背景斑块,且去噪后的信噪比得到了极大的提高。因此,相对于传统的方法,本文方法具有显著的优势及较好的应用价值。     

改进的矢量分解压噪方法

矢量分解压噪方法利用噪声偏离有效信号的夹角压制噪声,是一种经典的角度域去噪技术。文中在简要分析矢量分解压噪方法及其现有改进措施的基础上,针对该方法的理论误差来源和算法特点,提出了应用"曲边时窗"进一步改进的技术思路和方案。实施的关键在于根据时窗内各道与时窗中间道达到最大相关时的最佳时移值,建立在纵向上按道分割、在横向上按最佳时移值进行曲线分割的曲边时窗。利用数值模拟和实际数据对比了方法改进前、后的去噪效果,结果表明,应用曲边时窗的矢量分解压噪方法在提高去噪效果的同时,能更好地保护有效信号。针对实际数据设计了曲边时窗矢量分解压噪方法与典型频率域去噪方法(带通滤波、小波阈值去噪)的对比实验,去噪结果表明,对于噪声和有效信号时频特征接近的地震数据,利用本文提出的方法从角度域入手往往能取得更好的去噪效果。     

基于深度学习的鲁棒地震数据去噪

地震勘探数据中包含的噪声比较复杂,基于先验的传统建模方式无法准确地刻画噪声分布.深度学习 通过多层卷积神经网络自动提取数据的深层次特征,利用非线性逼近能力 自适应地学习而得到一个复杂的去噪模型,为地震数据去噪带来了新思路.但是,目前基于深度学习的去噪方法在样本覆盖不充分的情况下,学习得到的模型泛化能力不强,极大地降低了...     

有效参数神经网络预测滤波方法研究

常规的地震数据去噪方法的主要是根据单参数地震信息提取有效信号和噪声达到去噪的目的。本主要从地震数据上分析和提取反映有效波和噪声的多个特征参数。应用神经网络非线性预测技术，将选择拙的特征参数作为神经网输入，假设希望输出为滤波门限，通过反复训练，得到滤波因子；然后，对地震记录的有效波和随机噪声进行分离。     

基于去噪卷积神经网络的面波噪声压制方法

提高地震资料的信噪比是地震数据处理的重要任务之一,与依赖信号模型及其相应先验假设的传统地震噪声衰减算法相比,基于大型训练集的深度神经网络的去噪方法通过对大型数据集进行学习,训练完成后可以对面波进行自适应智能降噪.根据叠前高密度地震数据的特点,建立面波去噪训练库,通过去噪卷积神经网络来衰减地震数据的面波噪声.为了准确高效...     

苏北盆地深层综合勘探技术研究及应用

首先确定苏北盆地深凹带的凹中隆、近凹内斜坡深层和部分低凸起为深层勘探的有利区带，应用宽方位角采集技术获取该区的地震资料，采取的主要资料处理方法有振幅补偿、异常值及噪音压制、叠后去噪等，采用的综合解释技术为生油岩及储层特征研究、全三维解释方法、断层解释方法、相似图法地震属性分析技术。应用上述方法技术，完成了苏北盆地FM和HZB两个三维区块的深层资料采集、处理及解释研究工作，资料品质得到大幅提高，钻探效果明显。     

柴达木盆地复杂构造地区地震资料处理技术进展

柴达木盆地复杂的地表地质条件和地下地质条件,使其在地震资料处理中存在着严重的静校正和低信噪比问题。通过重点研究山地静校正、干扰波去噪技术,提出了利用静校正、偏移成像、去噪技术相结合的方法,以提高复杂构造地区地震剖面的品质,合理反映复杂地区的地下地质特征,该方法在冷湖七号、狮子沟等地区的应用,取得了初步效果。     

一种从低信噪比地震资料中提取信号的方法

采用改进的时空变小波闽值去噪与叠加技术相结合的方法实现从低信噪比地震资料中提取信号.为减小经典小波阚值去噪产生的过扼杀或过保留现象,选用中值与叠加结果对去噪结果进行约束,并以此为基础改进了经典小波阈值去噪方法.地震资料进行小波变换之后,对每一小波尺度下的各道的每一小波系数用改进方法去噪,然后小波重构,得到去噪后记录.应...     

地震资料重处理的方法技术

地震资料成像技术的快速发展、同一勘探区块(综合)数据的补全以及油藏勘探目标的变更都需要对地震资料进行重处理。此外,油价下跌导致采集投入削减,也是促进地震资料重处理的重要因素。地震资料重处理是油气勘探开发企业挖潜增效、储量增长的重要手段之一。为此,从数据处理的角度出发,认为地震数据重处理的关键是将新技术、新流程应用于综合信息补充后的数据处理,通过进一步提高构造成像精度、成像保真度、成像分辨率,达到油藏精细刻画的目的,最终提高勘探成功率和勘探效益。提高振幅保真度的重处理对策主要包括:剩余振幅补偿处理、保幅偏移处理和强化保幅量化质量控制。提高信噪比的重处理对策主要包括:保幅去噪、多次波压制、规则化和特殊叠加成像处理。提高分辨率的重处理对策主要包括:子波处理、Q补偿和一致性处理。提高偏移成像精度的重处理对策主要包括:近地表静校正处理、建立高精度速度模型、偏移成像处理和OVT域处理。多期采集资料融合处理的对策主要包括:统一处理网格、面元均化、统一静校正、一致性处理、匹配滤波、规则化处理、统一速度及成像处理。两个地震资料重处理的成果展示了地震资料重处理方法技术的有效性和地震资料重处理的价值。     

一种改进的全变分地震图像去噪技术

消除地震记录中的噪声是地震资料处理的重要环节,它对地震资料的后续处理和解释都有重要意义。在对传统全变分图像去噪模型原理分析的基础上,提出了一种加入扩散张量的改进全变分图像去噪方法。这种方法能够加强全变分模型中扩散项沿地层纹理方向的滤波作用,使得地层沿层理方向的连续性得到一致性增强;同时控制垂直于地层层理方向上的扩散以保护边缘信息。对川西某实际地震资料的处理结果表明,该方法能够有效地消除地震图像中的噪声,增强同相轴的连续性,提高地震资料的信噪比。     

南海西部海域油气地球物理勘探中地震处理技术新进展

南海西部海域是中国海洋石油总公司油气勘探开发的主战场,具有广阔的油气勘探前景。该区经历了从浅海陆架到深海海域,由浅层到中深层的多层次、多领域、多区带及目标的油气勘探活动。近几年随着加大中深层勘探及研究的力度,在地球物理勘探及地震资料采集与处理技术方面均取得了新的进展和突破。根据南海西部海域不同盆地油气地质特点及所表征的地球物理信息（主要为地震反射特征）,提出因地制宜,在用好传统地震资料处理技术和方法的同时,针对地质条件复杂的勘探新领域中的新问题,不断创新地震数据处理技术及方法,逐步完善配套一系列成熟的地震处理技术,为开创南海北部油气勘探新局面、建立“海上大庆”提供技术支撑和技术保障。     

陆上多次波识别与压制

陆上多次波与海上多次波均会干扰有效波信号,使地震资料信噪比降低,不同的是海上多次波覆盖了整条地震测线,而陆上地震数据中仅有部分共中心点道集（CMP）受到多次波干扰。 根据陆上多次波的特点,分析多次波在速度谱、常速扫描叠加剖面和动校正道集上所表现的地震特征,利用多次波识别方法,确定地震数据中多次波的分布范围,并在含有多次波的 CMP 动校正道集上,采用抛物线拉东变换方法压制多次波。 模型算例和实际地震数据应用结果表明,抛物线拉东变换方法不仅能压制陆上多次波,而且不伤害一次波反射信号,达到了保真去噪的目的。     

地震资料处理技术新进展——静校正和叠加成像

在第 6 5届EAGE年会发表的有关地震资料处理方面的论文中 ,静校正、去噪和叠加成像技术仍然是资料处理中的一个重要话题。目前 ,静校正已由简单的高程静校正、折射静校正发展到层析静校正、波动方程基准面校正等。在叠加成像方面 ,CRS叠加、非线性扩散滤波等可直接用来提高地震成像质量。叠前的非拉伸动校、子波的一致性、三维速度滤波等叠前处理方法已引起人们的广泛重视。     

地震资料处理技术新进展——静校正和叠加成像

在第65届EAGE年会发表的有关地震资料处理方面的论文中，静校正、去噪和叠加成像技术仍然是资料处理中的一个重要话题。目前,静校正已由简单的高程静校正、折射静校正发展到层析静校正、波动方程基准面校正等。在叠加成像方面， CRS叠加、非线性扩散滤波等可直接用来提高地震成像质量。叠前的非拉伸动校、子波的一致性、三维速度滤波等叠前处理方法已引起人们的广泛重视。