三维曲波变换在地震资料去噪处理中的应用研究

考虑到二维曲波变换对于三维地震数据难以达到理想的去噪效果,提出了一种基于三维曲波变换的地震资料去噪方法。通过三维曲波变换使三维地震数据变换到曲波域,将三维地震数据分为多个方向和尺度,利用相关计算法判别代表有效信号和随机噪声的曲波系数,并根据曲波变换的性质,采用改进的非线性阈值方法对曲波系数进行处理,最后通过三维曲波反变换得到去噪后的地震信号。模型数据及实际地震资料的处理结果表明,三维曲波变换去噪处理方法可以有效压制三维地震资料中的随机噪声,同时较好地保护有效信号,提高了地震资料的信噪比。     

基于贝叶斯阈值估计的曲波域自适应随机噪声衰减

与小波变换相比,曲波变换可以更好地表达曲线奇异函数的异向性。根据曲波变换对于光滑且二阶连续可微函数所具有的最优逼近性能,结合贝叶斯理论,给出了基于曲波域的自适应阈值去噪方法。通过对合成地震记录及实际地震数据的处理,验证了该方法的有效性。结果表明,与传统小波阈值法相比,基于贝叶斯阈值估计的曲波域自适应去噪方法不仅可以很好地衰减随机噪声,有效提高地震资料的信噪比,而且能够较好地保持有效信号。     

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。     

基于自相似块匹配的地震数据信噪分离方法研究

传统的基于三维曲波变换的随机噪声压制方法在同相轴不连续处会损害有效信号,存在伪影,难以取得理想的去噪效果,因而不能准确检测地震数据中地质体的边界信息。研究了基于自相似块匹配的三维地震资料去噪和边缘检测方法。自相似块匹配方法将含噪数据划分成相似数据块集合,同一数据块集合中的子块波形近似。该方法充分利用了三维地震数据的自相似性和冗余性信息,通过阈值界定相似程度将三维地震数据中的相似数据块聚集,将在常规域中难以压制的噪声变换到四维域中进行衰减,然后再进行逆变换得到去噪后的剖面。自相似块匹配方法有效提升了地震数据的信噪比和保真度,去噪结果无伪影。自相似块匹配Canny边缘检测结果表明,该方法很好地保存了不连续处的信息,能有效识别地质体边界信息。理论模型和实际资料的处理结果表明,该方法能有效压制三维地震资料中的随机噪声;与传统曲波变换阈值方法相比,该方法对有效信号的保护能力更强,能够保留原始数据中的不连续性信息,使基于自相似块匹配的Canny边缘检测方法能够实现对地质体边界的准确检测。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于Seislet域分数阶阈值去噪算法的地震资料去噪

相较于由图像领域发展的去噪算法,Seislet阈值去噪算法更好适用于地震数据的去噪处理,但在Seislet阈值去噪算法中,常规硬阈值函数在阈值处存在断点,软阈值函数处理得到的系数与原有系数之间存在恒定偏差,且传统阈值确定准则难以适用于Seislet域。为此,将Riemann-Liouville分数阶积分理论应用到阈值函数中,推导出分数阶阈值函数;再根据地震数据在Seislet域低尺度中有效信号分量远多于高尺度中有效信号分量的特点,提出了一种适用于Seislet域的尺度加权阈值;最后将分数阶阈值函数、尺度加权阈值和Seislet稀疏变换相结合,得到Seislet域分数阶阈值去噪算法。人工合成含噪地震记录和实际地震资料测试结果表明:常规硬阈值和软阈值去噪算法虽然能够在一定程度上压制噪声,但压制效果并不明显,且容易损伤与噪声差异较小的有效信号;分数阶阈值去噪算法较好地克服了硬阈值和软阈值去噪算法的缺点,能够有效压制地震资料中的随机噪声,减少了有效信号的损失,提高了地震资料的信噪比。     

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。