f-x域Cadzow技术分块压制随机噪声及其应用

介绍了一种f-x域Cadzow滤波分块压制随机噪声的技术。首先构建Hankel矩阵,然后利用复数域奇异值分解(SVD)技术进行特征值分解,利用优选特征值的加权并通过替换频率切片实现随机噪声的压制。采用分块处理解决实际地震资料中存在的倾角变化非稳态问题,与传统的假设同相轴水平的SVD技术相比,该技术无需对同相轴进行任何相对时差校正,在假设线性同相轴条件下适应同相轴交错的复杂情况。模型数据处理结果表明,如果地层的倾角个数与选取的特征值个数相同,则对无噪数据没有损害。实际资料处理结果表明,f-x域Cadzow滤波技术是一种稳健的压制随机噪声的技术。     

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。     

地震资料信噪比估计的几种方法

本文给出了计算信噪比的三种不同方法，即叠加法，时间域ＳＶＤ法和频率域ＳＶＤ法。当各道之间的地震信号波形，振幅及相位保持不变时，可利用叠加方法进行信噪比估计；当各道之间的地震信息仅存在振幅变化时，可采用时间域ＳＶＤ方法进行信噪比估算；当各道之间的地震信息既存在振幅变化，又存在相位变化时，应采用频率域ＳＶＣ法来计算信噪比。     

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。     

奇异值分解压制随机噪声的方法及应用

针对随机噪声压制问题，通过对多项式确定的同相轴形状重新选取数据矩阵，再对新选取的数据矩阵进行SVD滤波，从而压制随机噪声。通过对矩阵奇异值分解的研究，揭示了奇异值分解的原理和SVD滤波原理，将一个多道地震记录看作一个图，它可分解为由一系列正交的子图，通过对子图适当选择并结合其它手段，从而达到提高信噪比的目的，为奇异值分解在地球物理中的进一步应用提供了理论依据。实际数据应用表明，该方法去噪手段灵活、保真性好、分辨率高，对一些突然的脉冲干扰、侧反射、以及其他的反向干扰有明显效果。     

应用奇值分解反褶积压制震源产生的干扰

1. Introduction Seismic sources generate various types of surface waves, depending on the near-surface environment and nature and the position of the source. Source-generated noise, such as air, refracted, guided waves, near-surface multiples, near-surfac…     

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。     

信噪比研究及其在江苏油田的应用

针对江苏油田实际资料,应用叠加法、时间域SVD法、频率域SVD法、频率域估算法进行信噪比分析研究。结果表明时间域SVD法估算实际信噪比较为可靠。模型研究表明,基于现有理论添加的噪声获得信噪比与实际信噪比存在很大的差异,针对这一问题提出利用时间域SVD法反算需要添加的噪声,所获得的信噪比对实际应用才有指导意义。模型研究显示:对于储层研究,信噪比不小于2的地震资料是相对可靠的。S油田地震资料正演模拟和实际研究在平均频率属性方面具有很好的一致性,表明江苏油田还存在许多质量可靠的资料有待我们发现研究。     

基于F-X域预测和全变分的串行滤波器

传统的F-X域预测滤波方法在理论上需要假设地震同相轴呈线性,当假设条件不满足时,在分离有效信号和随机噪声时会产生信号畸变。本文提出一种基于F-X域预测滤波和全变分滤波的串行压制噪声方法,对F-X域预测滤波的残差信号进行全变分滤波,并将全变分滤波结果与F-X域预测滤波结果相加作为有效信号的估计。对合成地震数据和实际地震数据的处理结果均表明,相对于F-X域预测滤波法,本文方法在压制随机噪声的同时能更好地保护有效信号,即显著提高信号的保真度。     

一种τ-p域二维控制束成像方法

实际地震数据中通常存在一定的背景噪声及人为施工噪声等干扰信号,根据有效信号和干扰信号在τ-p域的能量差异,在高斯束成像时采用阀值滤波的思想对干扰信号进行控制,并将滤波后的地震记录用于后续的扫描成像,发展了一种高斯控制束偏移方法。控制束偏移的本质为:1在τ-p域内根据实际地震资料的品质设定阈值,并对数据进行适当切除,以压制实际地震数据中的随机噪声干扰。2对处理后的地震记录进行加窗局部倾斜叠加。理论分析表明,由于在τ-p域中有效降低了远离中心射线的同相轴或非相干同相轴的振幅,提高了地震同相轴的横向连续性,从而大大降低了偏移噪声。Marmousi模型试算及实际资料成像处理结果表明,控制束偏移方法能够在一定程度上提高低信噪比数据的偏移效果,随着资料信噪比的提高,控制束偏移方法的改进效果减弱。     

地震道时窗属性特征检测初至时间的研究

给出了几种用于初至拾取的地震时窗属性特征的算法。经过试算、比较和分析，指出地震分形特征初至拾取的不足；提出地震道时窗内能量比属性特征检测地震初至时间的新方法。该方法能快速和准确拾取初至的起跳时间、抗噪声能力强。合成地震记录试验表明，当随机噪声达75％时，仍能准确拾取初至时间。实际地震资料试算显示，其正确率达90％左右。     

自动编辑地震道的两步法

为了尽可能地剔除噪声、保留有用信号，提出了一种自动编辑地震道的两步法，该方法先在局部时窗内根据采样点的振幅与平均振幅的比值对地震道中的尖脉冲和猝发噪声作精细切除，然后采用一个３层ＢＰ人工神经网络对地震道进行整道编辑，以剔除其他噪声。实际资料试处理效果分析表明：该方法不漏切噪声，也不会将有用信号盲目丢失。     

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。     

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在叠后地震资料处理中,断层保护是十分重要的。共反射面元叠加是一种叠后去噪,雇针三维叠后数据体中的一个面元的地震反射同相轴校正为水平同相轴后叠加在一起得到叠加道,用这个面元叠加的道数去除叠加道,得到平均叠加道。该平均叠加道就是该面元共中心点上的共反射面元叠加道,由于是“同相叠加”,所以反射信号得到加强,随机噪声受到压制,有效地提高地震资料的信噪比。章运用理论模型和实际地震资料证明,叠后去噪对断层有影响,共反射面元叠加对断层的影响很小,是一种有利于保护断层的去噪技术。     

频域奇异值分解（SVD）地震波场去噪

 无规则干扰噪声的频谱分带较宽,不存在相干性;但在同一地区地震信号的主频带区间大致相同,尤其是叠后数据,也就是说各地震道有效频带的频谱存在较好的相干性。本文基于这个特点,通过傅里叶变换,在频率域进行SVD变换,并设计滤波因子,提取目标信号的奇异值进行重构频域信号,然后再进行反傅里叶变换,实现地震波场分离与去噪。与传统的带通滤波相比,该方法能彻底压制主频带干扰噪声,保护高、低频有效信号。实际地震数据处理表明,在不破坏原始地质信息的前提下,能较好地提高地震信号的信噪比。     

二维多级中值滤波技术在随机噪声消除中的应用初探

二维多级中值滤波技术是信号处理中的一项成熟技术，它不仅具有自适应性，而且具有窗口的可变性。本文将这项技术用于地震勘探中的噪声压制，重点分析了噪声条件与滤波因子长度的关系。本文中定义的噪声条件包括噪声强度及噪声分布密度两个因素。当噪声条件固定时，二维多级中值滤波效果以5点滤波长度为最佳；当固定噪声密度时，改变噪声强度对滤波长度的选取不起决定性作用；当固定噪声强度，改变噪声密度对滤波长度有很大的影响。此法通过实际资料的处理，不仅能有效地压制随机噪声，而且在一定程度上削弱了浅层折射干扰。     

小波包分析与奇异值分解（SVD）叠前去噪方法

小波分析多用于去除面波，奇异值分解多用于去除相干干扰，而对于强相干干扰和面波共存的地震记录，仅使用单一去噪方法难以奏效。为此本文将小波包分析与奇异值分解结合起来，就可以解决单一去噪方法难以解决的去噪问题。此法首先利用小波包变换进行分频处理，然后在分频的记录中，用自动追踪同相轴的方法找出相干干扰和面波同相轴的方向，再利用奇异值分解(SVD)方法恢复相干干扰和面波的波场，最后将其从原始地震记录中减去，即可获得去噪后的地震记录。通过对实际资料的试算，表明该计算方法的效果是明显的。     

基于曲波变换和各向异性扩散滤波的联合去噪技术

曲波变换阈值去噪方法是一种有效的随机噪音压制方法,其去噪效果取决于阈值的选取,且存在过度平滑和环绕效应2种固有缺陷。各向异性扩散滤波方法是一种基于热扩散偏微分方程的边界保持的滤波方法,适用于信噪比较高的地震纹理图像,往往用于图像增强。基于对曲波变换阈值的分析,充分结合2种去噪方法的优点,提出了一种有效的联合去噪算法,避开了曲波阈值选取的困难,实现了边界和振幅的保持,改善了曲波变换阈值方法的缺陷。通过对叠前、叠后模拟地震数据以及实际地震数据测试,证明了该方法在去除随机噪音的同时能有效保持地震同相轴的振幅和形态特征。通过6种定量化指标,分析了该方法相对于多种曲波阈值去噪方法在提高信噪比和保持边界特征方面的优势。     

基于L2范数的相关叠加去噪方法

本文在研究传统相干算法的基础上,提出了一种利用邻域相关性的加权叠加压制地震随机噪声的方法,即利用L2范数估计邻域间的相似度,并以邻域间欧氏距离的高斯函数作为计算加权系数的策略,实现邻域点的相关叠加,从区域识别信号到局部保真压噪。模型及实际资料的处理计算结果表明:该方法能够有效消除随机干扰,且信号的保真度高,是低信噪比条件下资料处理的可行方法。     

基于小波变换的最小光滑滤波去噪

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都不理想。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，结合一维方向上去噪的光滑滤波，能有效地消除随机干扰，并且能保证有效波的中、高频成分，经过小波包重构，可恢复有效波信号，该方法优于常规一维去噪方法。