统计F- X谱估计方法及应用

原始地震数据的频率成分受多种因素的影响!在处理过程中数据的频率成分也在发生变化!因此!频率特征分析是地震数据处理中重要的分析工作之一#简要介绍生产中常用的频率分析方法!即频谱分析和频率扫描!说明了其特点和局限性#提出了统计W J谱估计方法!该方法基于地表一致性假设前提!可进行多域分析和统计!在傅里叶变换之前!采用随机滑动时窗的方式提高谱估计的精度!增强谱估计的稳定性!并在W J域中提取特征参数!便于量化分析地震数据的频率变化规律#     

地表一致性统计相关分析法及其应用

在高精度地震数据处理中，对数据的分析和认识十分重要，而有效的分析方法则有助于认识问题，在处理中可以更有针对性地采取相应的措施。为此，提出了基于地表一致性的统计相关函数分析方法。首先给出了自相关函数统计算法，讨论了相关函数的性质，介绍了地表一致性假设前提下统计相关分析法的基本原理；然后从原始数据分析、异常数据集检测、处理关键环节的质量控制等方面，讨论了自相关函数和统计特征参数在数据分析中的作用。不同地区的实际应用表明：地表一致性相关函数统计法能够综合地分析原始地震数据的特征，监控处理过程中数据特征的变化，多方位地对质量进行控制，使处理效果得到了较大的提高。     

SN地区高密度地震数据叠前噪声分析及其压制

针对我国西部SN地区岩性勘探的需要,开展了高密度单点地震采集。高密度采集中特有的单点接收方式,加上该区表层条件复杂多变,导致地震记录中干扰波发育,信噪比低。根据SN地区高密度地震资料的特点,运用多种手段对记录中的各类噪声进行了分析,采取相应的措施进行了压制,总结出一套适合该区特点的噪声分析方法和行之有效的叠前去噪配套技术,在实际数据处理中取得了良好的应用效果。     

地震数据时频分析与分频处理

在地震数据处理过程中，时频分析技术可较好地描述信号和噪声的频率随时间变化的规律，即时频分析可以细致地刻画数据中各类波的时频结构和性质，其重要性在于能直观地识别、检测和分类数据，因此，可采取有针对性的措施，以提高每一个步骤的处理精度。简述了时频分析的方法原理，介绍了适应于地震数据分析的窗函数的选取方法，并展示了分频噪声压制的应用效果，说明分频处理是提高数据处理保真度的有效方法。