去噪技术在地震资料处理中的应用

讨论了目前提高地震资料信噪比的方法及应用技术。通过对原始地震记录中普遍存在的噪声进行了分析。对于无规则噪声，应采用f-x域随机噪声衰减或多项式拟合的办法；对于有规则噪声，倾角滤波或FK滤波手段则更为有效。强调了在去噪过程中选择去噪参数的重要性。阐明了同相叠加技术也是一种提高地震资料信噪比的有效手段。总之。针对不同的噪声，应采用不同的去噪方法。实际地震资料处理表明，上述几种去噪方法对提高地震资料的信噪比是行之有效的。     

F-X域经验模式分解法压制地震信号噪声

地震信号属于典型的非线性、非平稳信号,其中通常夹杂一定的噪声,噪声会对后续的数据处理和解释产生一定的影响.经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种有效且自适应的非线性、非平稳信号分解方法.当原始地震记录转换到F-X域进行EMD时,可以将噪声分频分波数析出,首先通过Fourier变换将原始含噪的地震信号变换到频率域中,对实部和虚部分别进行EMD;然后剔除第一固有模式函数,将其余固有模式函数叠加,将叠加后的实部和虚部分量组合成新的复数序列;最后通过反Fourier变换将此序列转换至时间域,达到F-X域EMD压制地震信号噪声的目的.应用该方法对合成的单炮记录剖面和实测地震记录进行实验,结果表明,F-X域EMD法能有效且自适应地压制地震信号中的噪声.     

LIFT去噪方法在低信噪比资料处理中的应用

传统去噪一般都是通过各种方法将原始数据分离为有效信号和噪声,从而达到去噪目的,在去噪的过程中,忽略了信号保真的处理原则,在去掉噪声的同时有可能也损害了有效信号。这里从传统去噪方法存在的问题入手,通过对传统去噪方法的原理分析,研究了LIFT去噪技术。LIFT去噪的核心是首先建立信号模型,然后将原始地震信号和信号模型相减,求得剩余信号。通过对剩余信号进行针对性的去噪处理,去除剩余信号中存在的噪声,然后再与信号模型进行合并重构,得到新的具有高信噪比、高保真的地震信号。将该方法在低信噪比地震资料处理中进行了实例测试,取得了理想的应用效果。     

F-X域经验模式分解法压制地震信号噪声CSCD

地震信号属于典型的非线性、非平稳信号,其中通常夹杂一定的噪声,噪声会对后续的数据处理和解释产生一定的影响。经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种有效且自适应的非线性、非平稳信号分解方法。当原始地震记录转换到F-X域进行EMD时,可以将噪声分频分波数析出,首先通过Fourier变换将原始含噪的地震信号变换到频率域中,对实部和虚部分别进行EMD;然后剔除第一固有模式函数,将其余固有模式函数叠加,将叠加后的实部和虚部分量组合成新的复数序列;最后通过反Fourier变换将此序列转换至时间域,达到F-X域EMD压制地震信号噪声的目的。应用该方法对合成的单炮记录剖面和实测地震记录进行实验,结果表明,F-X域EMD法能有效且自适应地压制地震信号中的噪声。     

基于EMD去噪方法研究及其在地质勘探中的应用

论述了EMD分解的基本原理,研究了利用EMD分解进行信号去噪的方法.EMD把信号按照不同的特征尺度分解为不同频带的IMF分量,将含有噪声的高频IMF分量剔除,选择低频或者指定频带的IMF进行信号重构,即可达到去噪的目的.仿真信号与实测数据的处理结果都表明,该方法不但有效地去除信号中的确定性噪声和随机噪声,而且尽可能地保持了有效信号,减少了信号损失,提高了数据处理的准确性.     

小波分析在地震资料去噪中的应用

小波变换方法已广泛应用于信号处理领域。应用多尺度小波分析方法来消除地震观测信号中的噪声是一种行之有效的方法。这里从小波变换的基本原理出发,详细介绍了地震信号的阈值去噪原理,并根据模拟信号和实测地震信号的频谱分析,讨论了如何选择小波基及去噪过程中的阈值取值问题。从小波分解理论知道,利用多尺度分解方式对地震资料进行分析处理,相当于对实测地震资料进行不同尺度的细化分析,由于对不同地区、不同资料的精度要求不同,我们只要使用不同的尺度进行小波变换处理,就可以得到去除原信号的细部巨变(噪声干扰)特征的信号。同时,我们对小波变换处理后重构的地震信号与原信号进行了对比分析,误差结果分析表明该方法切实可行。我们还利用MATLAB语言及其小波工具箱,实现了对地震资料的去噪处理。     

宽频去噪技术在地震资料处理中的应用

提高地震资料的信噪比是地震资料处理的关键,叠前去噪是进行噪声压制的主要处理技术。小波变换方法由于具有同时在时间域与频率域分析的特点,在信号的分析处理方面得到广泛的应用;笔者采用小波变换把叠前地震数据分为不同的频段,并对包含干扰波的频段采用中值滤波消除干扰,再运用小波反变换来重构去噪后的记录;该技术不仅实现了噪声压制,还达到了保持宽频带的目的,应用于实际资料处理中,取得了很好的去噪效果。     

基于经验模态分解(EMD)的小波熵阈值地震信号去噪

针对EMD阈值去噪算法中阈值由经验选取以及无法有效区分各固有模态函数上有用信息的不足,本文对各固有模态函数进行小波变换,对各层小波系数进行相关处理,以突出有效信息,抑制噪声;将细节系数的有效信号和突变点置零并等分为若干区间,选取小波熵最大子区间的高频小波系数平均值作为噪声方差计算得到阈值。该阈值选取方法依据小波熵的特点,自适应地根据对应尺度上信号自身的能量特征确定该尺度阈值。将该算法应用于仿真信号和实际地震信号去噪,结果表明该方法优于基于EMD的小波阈值去噪,在提高去噪效果的同时,也更好地保护有效信号。     

微地震数据去噪方法综述

随着常规油气藏资源不断枯竭,非常规油气藏的勘探开发已逐渐成为一种必然趋势,从而使得微地震监测技术快速发展。微地震事件的发生持续时间短、声波频率高,使得实际采集到的微地震数据信噪比较低。本文首先简要介绍了微地震监测技术能够在非常规油气藏开发中保证高效的增产,以及微地震噪声压制在微地震监测技术数据处理流程中是关键一步,直接影响着后续微地震研究的准确性和可靠性;并对地面微地震监测数据中的噪声源进行分析,归纳了地面微地震监测中常见噪声：强脉冲干扰、工业交流电干扰、钻井干扰、声波干扰、规则干扰等,分析了其各自的基本特点。然后,概述了地面微地震数据去噪方法已取得的成果,按频率、传播方向、空间分布区域等特性进行分类,分析各种去噪方法在实际应用过程中针对的噪声类型,以及在去噪过程中对有效信号造成的影响等。最后,基于深度学习具有更强的复杂函数表征能力,分析了3种典型深度学习模型的结构及特点;结合在其他相关领域数据去噪问题的成功应用,深度学习可以解决目前微地震数据噪声压制存在的问题,可以作为微地震数据去噪的一种新方法;考虑到目前微地震数据样本数量可能影响深度学习在微地震监测中大规模的应用,本文提出用生成式对抗网络来构建微地震数据样本库以解决该问题,并将其用于后续深度学习过程中的模型训练。     

基于经验模态分解的曲波阈值去噪方法

针对曲波阈值去噪方法阈值选取单一造成的有效信号损失或随机噪声压制不完全的问题,笔者提出了一种基于经验模态分解的曲波阈值去噪方法。该方法首先对带噪信号进行经验模态分解得到一系列固有模态函数,根据每个固有模态函数所含噪声强弱的不同,选取不同的阈值分别对分解得到的含噪固有模态函数进行曲波阈值降噪处理;最后将去噪后的固有模态函数与不含噪声的固有模态函数进行信号重构得到最终压噪的结果。由于引入经验模态分解,对分解得到的不同含噪程度的固有模态函数,选取不同的阈值进行处理,这样能够有效减小直接曲波阈值方法阈值选取单一产生的问题。模型和实际数据试算表明,该方法在提高数据信噪比的同时,能够有效地保留有效信号,是一种相对保幅的去噪方法。     

频波谱在地震噪声分析与衰减中的应用

论文首先指出了利用野外试验记录和一维谱资料分析地震噪声的局限性,提出了利用频波谱(简称f-k谱)分析地震噪声的观点.接着以实例详细论述了f-k谱在研究噪声特征、为二维滤波提供最佳参数和分析野外工作参数的地质效果等方面的应用方法.实践证明,f-k谱为分析和衰减地震噪声提供了定量的依据,对指导野外采集和资料处理,提高地震资料的信噪比和分辨率有一定的参考价值.     

地震数据处理技术在准噶尔盆地东部C25井西区砂体识别中的应用

地震沉积学是应用三维地震信息研究沉积岩及其形成过程的学科,是继地震地层学、层序地层学之后的又一新兴边缘交叉学科。利用以90°相位转换、等时地质切片等最新的三维地震信息,结合其他地球物理技术对准噶尔盆地东部C25井西区侏罗系西山窑组进行等时地层格架下的沉积微相和沉积发育史研究,详细厘定目的层西山窑组煤下各砂体的接触关系,识别砂质辫状河三角洲前缘储层穿时体现和砂体发育位置,并准确定位出优质储层发育区位于工区西、西南和西北部,其砂体沉积厚度大,也是岩性圈闭发育的有利区,为下一步勘探展示出良好的前景。     

随机分形插值法在地震数据处理中的应用

在本文中，作者首先对随机分形插值方法，分形、分维等进行了研究和探讨，并将该插值方法应用于实际地震资料处理中，取得了较好的效果，这表明随机分形插值方法是基于不同采样间隔，不同测网密度的地震资料插值补齐的，简单而有效的方法，值得进一步的研究与推广。     

图像增强技术在地震资料处理中的应用

同相轴连续和横向分辨率良好的地震数据能够提高地震解释的精确度。地震资料同相轴在图像中体现为纹理特征,针对图像纹理特征应用边缘定向增强扩散处理,可使地震图像横向分辨率增强,即同相轴更加连续、断点更加清晰。边缘定向增强扩散应用图像增强技术中边缘检测和扩散技术,基于非线性扩散模型,根据图像纹理边缘位置和方向信息选取扩散张量和特征值。在边缘区域,沿边缘方向进行平滑,在光滑区域,沿边缘和垂直边缘方向具有较快扩散速度,由此在保护边缘信息的同时达到降噪的效果。通过理论分析和实例计算表明,边缘定向增强扩散图像增强技术处理后的地震图像有助于提高资料解释的准确性。     

Ridgelet变换在地震数据处理中的应用

最近，Stanford大学E J Candes和D L Donoho教授提出了一种新的多尺度变换-Ridgelet变换，它特别适合于具有直线或超平面奇性的高维信号的描述，而且具有较高的逼近精度。将它应用于地震处理中，即可获得较以前其它方法无法达到的精度和效果。     

利用Burg反褶积提高地震资料处理质量

从反褶积原理出发,深入研究了Burg反摺积理论,详细推导了Burg反摺积公式.利用该方法对实际地震数据进行了试处理,并与谱模拟反褶积方法处理所得结果进行了对比分析.结果表明:该方法能在一定程度上提高地震资料的信噪比,改善反射同相轴的连续性,同时还能起到压制剖面上线性干扰的作用,可以在较大程度上提高地震资料的处理质量.     

剔除拟合法在ST盆地的地震资料处理中的应用

利用一系列处理方法,特别是利用剔除拟合法替代水平叠加技术,可获得高分辨率、高真度和高信噪比的地震资料。对该资料解释后认真具有以下特点;（１）能提高地震资料的分辩率和信噪比：（２）为地震资料的反演处理提供较理想的基础资料;（３）能提高储层预测的精度;（４）能提供合理的角道差三维数据体。     

克希霍夫三维DMO叠加在地震资料处理中的应用

一个炮点和一个检波点接收的一道地震记录上某一时刻振幅值,它可能来自地下一个椭圆面上各个点的反射,该椭圆面以炮点和检波点为焦点,炮点和检波点的连线为长轴。因此,在叠加时,该振幅值就不是只在共中心点(CMP)上相加,而应该在椭圆面上各个点相加(当然,在不同点上振幅值是变化的)。这种叠加方法实现了共反射点叠加,有利于叠加成像,也有利于提高分辨率和信噪比。这就是克希霍夫求和法。     

剔除拟合法在ST盆地地震资料处理中的应用

利用一系列处理方法,特别是利用剔除拟合法替代水平叠加技术,可获得高分辨率、高保真度和高信噪比的地震资料。对该资料解释后认为具有以下特点：（１） 能提高地震资料的分辨率和信噪比;（２） 为地震资料的反演处理提供较理想的基础资料;（３） 能提高储层预测的精度;（４） 能提供合理的角道差三维数据体。