基于曲波变换的叠后三维地震资料去噪处理研究

基于曲波变换的数学原理,采用数值算法最新研究成果,设计并实现了二维曲波变换应用于叠后三维地震资料去噪处理的算法和流程。采用曲波变换对南海某工区叠后三维地震资料进行去噪处理结果表明,地震资料的信噪比有了明显的提高,去噪后的地震剖面反射波同相轴清晰、连续性好、保真保幅、方差体清楚,从而为该地区后续的层位和断层解释、地震异常体识别、油藏描述和地震反演提供了更为真实的地震资料。     

基于曲波变换的地震数据去噪方法

地震记录中的随机噪声频带较宽,采用常规的去噪方法效果不理想;小波变换去噪方法虽然可以压制随机噪声,但会损伤有效信号,且去除二维信号中的随机噪声时存在一定的局限性。针对此局限性,Candè提出了脊波变换,但对于整幅图而言,脊波变换的效果并不理想。由此,发展了曲波变换,即基于小波变换和脊波变换的多尺度几何分析方法。该方法能够表示具有方向性的线性奇异边缘,克服了小波变换在表达图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷。曲波变换结合了脊波变换的各向异性特点和小波变换的多尺度特点,可以在压制随机噪声的同时保护有效信号,达到更好的去噪效果。仿真数据和实际资料去噪结果验证了曲波变换压制随机噪声的可行性及其效果。     

基于曲波噪声估计的三维块匹配地震资料去噪

常规的三维块匹配（BM3D）算法在地震资料降噪处理中具有较好的效果,但在实际处理中因无法得到噪声先验信息,通常难以确定所需的滤波阈值等相关参数。为此,提出了一种基于曲波噪声估计的BM3D地震资料去噪方法。首先利用曲波变换估计地震资料的噪声方差,再通过改进的BM3D去噪算法自适应地选取合适的阈值参数并完成去噪处理。理论模型与实际资料的处理结果表明,所提算法与常规的BM3D去噪算法和曲波变换去噪算法相比,能在很好地去除随机噪声的同时更好地保护有效信号,且在去噪过程中对边界反射的细节信息保持较好,计算效率较高,在实际资料处理中得到良好的效果。     

基于三维曲波变换的地震数据去噪方法研究

作为一种非自适应的多尺度、多方向性几何分析方法,曲波变换能够近乎最优地表示含奇异点的高维曲线,地震数据在曲波域有更好的稀疏表达。对于多炮地震数据,三维曲波变换能够成功地实现信号分离,达到去除随机噪声的目的。阐述了三维曲波变换的基本原理;将三维曲波变换与阈值迭代法结合起来,对不同信噪比的模拟数据和实际地震资料进行去噪处理,并与传统的中值滤波法、F-X反褶积法及二维曲波阈值迭代法处理结果进行量化对比。结果表明,基于三维曲波变换的地震数据去噪方法不仅去除噪声能力更强,而且能够保护有用信息,是一种有效的多炮地震数据去噪方法。     

曲波变换及全变差最小化技术联合去噪

为了更好地发挥曲波变换在地震资料去噪处理方面的优势,同时克服其固有缺陷,在地震资料去噪处理中应用了基于曲波变换和全变差最小化技术的联合衰减随机噪声技术。该技术在应用曲波变换时,对选取的阈值使用非线性阈值法,同时对小系数采用全变差最小化技术。理论模型与实际地震资料的测试结果表明,该技术不仅可以很好地衰减随机噪声,有效地克服单独使用曲波变换带来的伪曲线现象,同时较好地保护了有效信号。     

小波变换及其在地震资料去噪中的应用

文章从傅立叶变换不能满足信号处理的要求入手引出小波变换,通过对实际地震资料小波变换去噪前后的效果比较,说明了小波变换是一种分离信号的好方法,能够提高地震资料的分辨率。     

地震资料处理中的去噪技术

科技人员经过对大量的地震资料的噪声特点进行分析研究，总结出一套压制、衰减噪声的处理方法和流程，提出使用视速度滤波、内切滤波、相关系数滤波，F-K滤波等处理方法衰减噪声，以叠前去噪作为噪声压制的主要处理手段，叠后去噪对叠前去噪进行补充，从而提高地震资料的信噪比，改善剖面的成像效果。     

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Curvelet域的叠前地震资料去噪方法

 本文论述了基于Curvelet域的叠前地震资料去除随机噪声的方法思路，在Curvelet域通过多尺度分解，在曲线变化特征良好逼近的基础上采用非线性阈值方法，对叠前地震资料进行处理。通过本文的数值计算以及对实际资料的处理表明，基于Curvelet域的去噪方法可以有效压制地震剖面中的随机噪声，数值计算结果均方误差最小，信噪比最高，实际地震处理剖面视觉效果好，反射波同相轴清晰、连续性好，可为叠前偏移、AVO分析等后续处理解释提供高信噪比的地震资料。     

曲波域随机噪声压制方法——以沙漠地区叠后地震资料为例

沙漠地区油气勘探中,随机噪声是影响地震资料信噪比的主要因素之一。如何有效地压制随机噪声是沙漠地区地震资料处理必须解决的重要难题。传统小波域去噪将地震数据当作一种图像,对其进行多尺度分析,并通过阈值处理进行去噪。由于其无法表达二维地震图像的线性特征,在处理时存在一定的局限性。具有多尺度、多方向分析能力的曲波变换更适合具有曲线或者超平面奇异性的高维信号,将其引入到二维地震图像处理中,利用随机噪声和有效信号在方向上的差异,对噪声通过阈值收缩进行衰减。模型数据试验和实际叠后地震资料处理结果表明,曲波域去噪方法能够比小波域去噪方法更有效地压制随机噪声,减少对有效地震反射信号的损伤,从而证明了该方法的有效性和实用价值。     

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。     

小波变换在声发射信号去噪中的应用研究

声发射检测是油罐在线监测的重要手段,具有独特的优势。传统的线性滤波方法对于包含各类噪声的声发射信号去噪效果并不理想,采用Donoho改进方法生成去噪阈值,分别采用软阈值法和硬阈值法对声发射信号进行小波阈值去噪处理,然后进行小波系数重构得到去噪声发射信号。实验结果表明,在信噪比、均方根误差和平滑度三个去噪效果指标上,软阈值方法优于硬阈值方法。     

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。     

三维地震资料拼接中的地震子波处理

研究区数据是由2个区的三维地震数据拼而成，不同工区的三维地震数据在频率，能量强弱和信噪比上都存在着差异，这给地震解释和地震反演带来了困难，而多工区三维地震数据连片处理结果往往使三维地震数据在频率，能量强弱方面失真，很难用于地震反演，因此，提出了基于小波变换的地震子波处理方法，马东－唐南油田三维地震数据拼接的效果表明了该方法的有效性。     

二次小波变换的阈值去噪算法及其在地震信号处理中的应用

设计了一种二次小波变换的阈值去噪算法,利用该算法可以合理去掉地震信号中面波分布区域的低频成分,保留中、高频有效信息,从而既压制了面波,又减少低频有效波的损失。该方法较之传统的域阈值去噪方法有更好的去噪效果,且对信号保真度好,基本不会使有效信号发生畸变,不会损失有效信号。     

第二代小波变换及其在地震信号去噪中的应用

第二代小波变换是从传统小波理论发展起来的一个分支，与第一代小波变换相比它有如下特点：①继承了第一代小波的多分辨率特性；②不依赖于傅里叶变换；③易实现快速算法；④逆变换易实现；⑤可实现非线性小波变换等。目前对第二代小波的研究还处于起步阶段，其应用主要是在图像处理领域。讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程，并将第二代小波变换引入到地震资料去噪处理中，通过对模拟数据和实际资料的处理，证明了它对地震信号去噪具有很好的效果。     

利用小波变换实现地震资料分频去噪处理

由于地表条件和地质条件的影响，复杂地区地震资料的各种干扰波都十分发育，严重影响了地震资料的成像效果。在常规去规则干扰的处理中，常常采用带通滤波的方法，在全频域中进行，然而有效波与噪音在频带上是相互重叠的，所以在去除噪音的同时不可避免地影响了有效信号。本文介绍的方法采用局域分频思路，利用小波分频处理技术将地震信号分成若干个频段，仅对噪音富集的频段剖面进行去噪处理，这样既较干净地去除了噪音，又保护了有效信号。从而改善了地震资料信噪比。实例应用表明，该方法实用而有效。     

基于K-L变换的微地震资料去噪方法

K-L变换是一种有效的地震去噪方法,但对于信号弱、信噪比较低的微地震资料,传统K-L变换方法去噪效果较差。为此,提出基于K-L变换的微地震资料去噪方法。首先利用单道微地震记录求取协方差矩阵,然后对协方差矩阵进行求解特征值和特征向量,通过分析,选取适当的特征值所对应的新分量进行矩阵的重构,最后通过K-L反变换得到去除噪声、有效信号突出的重构信号。该方法应用于四川某地区微地震资料的去噪处理,效果良好。     

一种改进的多次小波变换地震信号去噪方法

根据小波变换下信号和噪声在多尺度空间中的不同特性,对不同尺度下的小波系数用阈值处理,改进了多次小波变换应用于地震信号去噪的方法。数据仿真和实际应用表明,该方法可以有效压制随机噪声,对提高地震记录信噪比和分辨率都有较好的效果。     

基于小波变换与奇异值分解的地震资料去噪新方法

为了有效地去除地震资料中的随机噪声,充分利用小波变换(WT)去噪和奇异值分解(SVD)去噪方法的优点,提出了一种新的基于小波变换和奇异值分解(WT-SVD)的地震资料去噪方法。该方法首先进行小波软阈值去噪,有效地降低噪声的方差;然后进行基于倾角扫描的奇异值分解去噪,识别噪声点,自动追踪同相轴,并进行同相轴拉平处理,充分利用了奇异值分解方法处理水平同相轴噪声效果好的优点。理论模型和实际资料的去噪结果表明,该研究提出的WT-SVD方法简单易行,比单一的SVD方法和WT方法的去噪效果更显著,有效地消除了地震资料中的随机噪声,显著地提高了地震资料的信噪比。