基于曲波变换在地震数据随机噪声压制的应用

目前,常规的曲波变换去噪方法是针对地震数据全局去噪,这样会损失部分有效波能量。为此,采用局部自适应曲波变换去噪方法,通过在不同尺度下设置不同阈值,得到每个尺度下硬阈值函数,压制每个尺度内的随机噪声,可以更多地保留低幅值有效波能量。实际数据处理结果表明,该方法相比常规曲波变换全局去噪方法提高了地震数据的信噪比。     

频率切片地震数据重建

在实际复杂的野外采集过程中,通常会因为某些不可阻的因素导致空间上地震道的缺失,并伴随干扰波,假频的出现,而缺失的地震数据会影响后续地震数据处理的精度.为此,依据压缩感知理论,对某一合成地震数据体仅沿着炮点方向进行一维随机欠采样,将数据缺失重建问题转化为更简单的去噪问题,以循环处理时间切片的方式,采用基于曲波变换的凸集投影算法进行数据插值重建;并在此基础上,提出直接对频率切片进行数据重建的思想.实验表明:2种方式都能很好的对缺失数据进行重建,但是相较于对时间切片循环处理重建,直接对频率切片处理重建的方式重建效果更好,运算时间更快,信噪比更高.对工业化生产有一定的应用价值.     

利用抗假频凸集投影算法的规则缺失地震数据重建

在地震数据现场采集过程中,因受工区复杂地形等条件限制,采集到的地震数据大多不完整、不规则,且会呈现不同程度的空间假频现象。在均匀空间网格下,规则地震道缺失引起的假频与真实频谱相似,而常规基于傅里叶变换和凸集投影（POCS）的重建方法不能实现反假频重建。为此,针对线性同相轴规则缺失地震数据,通过在f-k域中采用倾角扫描方法拾取有效波能量,建立相应的选择函数,将其引入到POCS算法对数据进行反演计算,重建得到无假频数据。数值实验结果表明,文中所提方法在重建规则缺失地震数据的同时有效地消除了假频信息。     

常规时频分析方法对比分析研究

时频分析技术兼具时间域和频率域特性,它根据地震波在地下传播时衰减与频率相关以及油气对于频率的敏感性,利用时频分析技术将信号从时间域变换到频率域进行信号分析。文章阐述了时频分析技术中的短时傅里叶变换(STFT)、S变换(ST)、匹配追踪Wigner-Ville分布(MP-WVD)三种变换方法;对比三种方法,得出匹配追踪Wigner-Ville分布的时频变换方法兼具了时频原子的独立性和高时频分辨率的特性,在实际地震资料的时频分析中表现出了对信号的较高品质的时频表示。