地震资料去噪及其方法研究

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小波变换地震波去噪

小波变换地震波去噪

小波变换地震波去噪
小波变换地震波去噪是一种常用的地震信号处理方法。

该方法利用小波变换将地震波分解成不同频率和时间分辨率的小波系数,通过对小波系数的处理来实现地震波去噪。

具体步骤如下:
1. 对地震波信号进行小波分解:使用小波变换将地震波信号分解成不同频率和时间尺度的小波系数。

2. 去除小波系数中的噪声:通过对小波系数进行阈值处理,将小于设定阈值的小波系数置为0,从而去除噪声。

3. 进行小波重构:使用小波系数进行小波重构,得到去噪后的地震波信号。

4. 可选的后处理:对于需要进一步去除噪声的情况,可以进行迭代处理,重复以上步骤。

小波变换地震波去噪的关键是如何选择合适的阈值来对小波系数进行处理。

常用的阈值选择方法包括固定阈值和基于信噪比的阈值选择方法。

此外,还可以使用小波包变换、小波域阈值软硬阈值等方法来进行地震波去噪。

同时,了解地震波的频率特性和噪声特点,合理选择合适的小波基函数也是提高地震波去噪效果的重要因素。

地震数据重建和去噪方法研究

地震数据重建和去噪方法研究

地震数据重建和去噪方法研究地震数据重建和去噪方法研究摘要:地震勘探是石油勘探开发领域中非常重要的一种勘探手段,而地震数据在勘探过程中起到关键的作用。

本文研究了地震数据重建和去噪方法,包括了传统方法以及近年来发展的一些新的算法。

传统方法主要包括平滑、预测滤波、小波变换等。

而新的算法包括稀疏表示、低秩矩阵分解等。

针对各种算法的优缺点,本文结合实验数据分析提出适用于不同情况的方法,并对这些算法的应用展开了讨论。

关键词:地震勘探;数据重建;数据去噪;稀疏表示;低秩矩阵分解1.引言地震勘探是指人们运用物理勘探技术来探测地下潜在的地质资源、地形地貌和重大地质灾害隐患等方面信息的一种勘探方法。

利用地震波在地下传播的信息来描绘地下界面的地姿结构,以此为依据进行石油勘探活动。

而地震勘探中的地震数据在勘探过程中起到关键的作用,其中一个重要的问题就是如何对地震数据进行重建和去噪,以保证数据的准确和可靠性。

2.地震数据重建和去噪方法2.1 传统方法传统的数据重建和去噪方法主要包括平滑、预测滤波、小波变换等。

平滑方法是指用一个平均值替代原信号上的噪声。

这种方法的优点是简单易行,但是也有一些缺点,比如在信号中存在较多高频成分时可能丢失一定的信号信息。

预测滤波是利用一些数学模型对信号进行滤波,以达到去噪的效果。

该方法需要确定信号模型参数,精度高但计算量较大。

小波变换是将原始信号分解成一系列小波包,再根据不同尺度和频率将信号去噪。

这种方法相对于平滑和预测滤波来说具有更高的精度和更低的失真率,但也存在着计算量较大和设置参数困难等问题。

2.2 新的方法稀疏表示和低秩矩阵分解是近年来非常流行的数据重建和去噪方法。

稀疏表示是一种新的信号处理方法,它把稀疏信号表示为一组基序列的非常少的线性组合。

其将信号表示为原信号中的一小部分,因此可以用较少的数据表示源数据,从而可以达到去噪的目的。

低秩矩阵分解是另一种重构噪声信号的有效方法。

原理是通过矩阵分解将原始信号分解成低秩矩阵和稀疏矩阵两部分。

地震资料的小波去噪方法

地震资料的小波去噪方法
为更 好 地 识别 废 弃 河 道 , 在 沉 积 微相 研 究 的基 础 应 上 , 展单 一 河 道 的 识 别 , 而 确立 废 弃 河 道 , 别 开 从 识
点坝 侧 积体 ;
3 3 点坝 内侧 积 层 、 积体 、 积 面表 面 并 不 是 严 . 侧 侧
』 J / {】
21 年第 6 00 期
地震 资料 中去 除 。
3 2 闽 值 函 数 的 选 取 .
选 取合 适 的阈值 函数 对 小波 系数进 行 处理 是小 波 阈值 去 噪法 的关键 问题 。 目前常 用 的有两 种 处理 方 法 : 阈值 法和 软 阈值法 。 阈值 法是 把信 号 小波 硬 硬 系数 的绝 对值 与 阈值 比较 , 小于 或 等 于 阈值 的小 波
去 噪方 法 模 极 大 值 去 噪 尺 度 相关 性 去 噪 小 波 域 阈 值 去 噪
系数变 为零 , 大于 阈值 的点 保持 不变 。 阈值 法是 把 软 比较后 小波 系数 大于 阈值 的 点变 为 该 点与 阈值 的差
2 方法 原理
2 1 基 于 小 波 分 频 的 去 噪 方 法 .

l I
格光 滑 的 , 是有 一定 的 剥蚀 日期 :0 O 0 — 2 孜稿 21一 1 8
内 蒙古 石 油 化 工
优 估计 , 计算 量 小 , 应 性 广 , 此得 到 了广 泛 的应 适 因 用。
三 种 小 波 域 去 噪 方 法 优 缺 点 比较
2 1 年第 6 00 期
内 蒙 古石 油化 工
4 7
地 震 资 料 的 小 波 去 噪 方 法
石 岩峻
( 成都理工大学 信息工程学院 , 四川 成 都 6 0 5 ) 10 9

利用MP算法去除地震资料中的随机噪声

利用MP算法去除地震资料中的随机噪声

由表 l 见 , MP稀 疏 分 解 的 迭代 次 数相 同 时 , 用 改 可 当 利

Y 。可见, f 传统 Rce子波的主瓣和旁瓣峰值都是固定的, 进后 的 Rc e子波形成的原子库进 行重 构信 号所残余 的信号 i r k i r k e
i r k 只是其主瓣 宽度与 呈反比。 采样 间隔为 01 时 , 同频率 均值 是最小 的。即表明:改进后的 Re e 子波 函数形成的原 . ms 不 子库 更加完备 , 以对地震信号具有更好的表示效果。 可 的传统雷克子 波波形如 图 1 所示 。
g f:【—2np)] () 1 (f t 8 () 5
式 中 , 为 峰值 频 率 , 传统 R ce 子波 仅 有 一个 频 率 参 数 。 ikr 其 波 形是 由一 个 波 峰和 两 个 波 谷 组 成 ,或 叫 做 一个 主 瓣 两 个
G br ao 原子
0J9 -32
分 解 ,当 该 道 信 号 分 解 后 的残 差 均 值 大 于 该 闽 值 则 停 止对 改
图 1传 统 R c e 子 波波 形 ik r
图 2 改 进 后 R e e 子 波 波 形 i r k
3 不 同 原 子库 间的 比较 利用 G br a o 函数 、 统 Rc e 子 波 和 改 进 后 的 Rc 声的方法 ,并取得 了很好的效果 。本文主要对
该 方 法 进 行 了相 关 研 究 并 对 其 进 行 了 一 定 改进 。
2 改 进 R ce 子 波 ikr
文献 () 3 中曾讨论过该方法 的具体实现, 即选取某一阈值 作 为 MP 解 的 结 束 条件 , 后 对 每道 地 震 信 号 分别 进 行 稀疏 分 然

地震资料去噪方法、技术综合评述

地震资料去噪方法、技术综合评述
实际地震资料往往同时包含有效波和噪声 ,它 们不能做到“泾渭分明”,而且使用上述方法也只能 大致地去除噪声的主要能量. 因此 ,我们需要根据噪 声的特征不断地改进去噪方法 ,并寻找最佳方法 ,真 正提高地震资料的信噪比. 譬如说 ,有了二维 f - x 拟合 ,我们还要想到三维 f - x y 去噪 ;有了时间域 拉东变换 ,我们还要想到频率域拉东变换 ;有了一个 尺度的去噪技术 ,我们还要想到多尺度的去噪技术 , 等等. 再者 ,任何去噪方法都有一个处理时间问题 , 尤其对于叠前资料 ,地震资料去噪软件的运行时间 是一个不可忽视的因素. 还有 ,去噪或滤波都要抽 样 ,难免会出现假频问题 ,而且 ,对于一项实际去噪 技术 ,其灵活性 、可操作性等也是需要考虑的.
e z - i k( n- 1)Δx2πf n- 1
n=1
=
W1 ( f ) - i kΔx2πf
.
(1)
1- e
z
显然 ,这是一个二阶的 A R 模型 ,其可预测性是不难
在傅氏变换基础上延伸出来的去噪方法已有很
多 ,其中 f - x 域预测去噪技术是一项最基本的技
术. 该技术由 Canales (1984) [2] 提出 ,旨在压制二维
地震记录中的随机噪声 ,它以理论上的严密性和实
际效果上的显著性得到广泛应用 ,成为二维地震资
料处理中的一个常用模块.
方法假设反射波同相轴具有线性或局部线性的
© 1994-2006 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
1084
地 球 物 理 学 进 展
20 卷
震资料去噪技术的应用及发展情况进行了简要的叙述.

地震监测中的数据降噪算法研究

地震监测中的数据降噪算法研究

地震监测中的数据降噪算法研究地震是一种自然灾害,给人类的生命财产安全带来了巨大的威胁。

因此,准确地判断地震的发生和预测其趋势对于减轻灾害风险至关重要。

而地震监测中的数据降噪算法正是为了从原始地震信号中提取有用的信息,去除噪声干扰,进而提高地震监测的准确性。

数据降噪算法主要包括传统算法和深度学习算法。

传统算法是指基于统计学的降噪方法,如小波变换、 Kalman滤波、时频分析等。

深度学习算法则是指通过大量数据训练神经网络模型,学习特征表示,从而实现数据降噪。

小波变换是一种常用的降噪方法。

它将信号分解成频域和时域信息,然后根据不同频段的特性进行去噪处理。

通过选择适当的小波基函数和阈值,可以有效地去除地震监测中的噪声干扰。

但是,小波变换在处理非平稳信号时,可能导致信号失真,因此在实际应用中需要进行适当的调整。

Kalman滤波是一种基于状态空间模型的降噪方法,可以用于实时地震数据处理。

它通过建立状态方程和观测方程,根据观测数据和系统模型对状态进行递推估计,从而实现数据降噪。

Kalman滤波算法通常用于处理线性系统,但在非线性系统中也可以通过扩展卡尔曼滤波(EKF)或粒子滤波(PF)进行处理。

时频分析是一种常用的信号处理方法,可以将信号在时域和频域上进行表示和分析。

通过对地震监测数据进行时频分析,可以提取地震信号的瞬态特征和频率分布。

常用的时频分析方法有短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWT)和滞后相位矩谱(LPSS)。

这些方法可以有效地提取地震信号中的有用信息,并减少噪声干扰的影响。

除了传统算法外,深度学习算法在数据降噪方面也有很好的应用前景。

深度学习算法通过构建深层神经网络模型,可以学习到地震信号的非线性特征表示。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。

这些模型在地震监测数据处理中可以通过大量的数据训练,提高降噪的效果。

然而,地震监测中的数据降噪仍然面临一些挑战。

地震资料-去噪技术的国内外研究现状及趋势

地震资料-去噪技术的国内外研究现状及趋势
➢ 炸药震源与聚能弹存在的能量差异
炸药震源
聚能弹
➢ 炸药震源与可控震源存在的能量差异
炸药震源单炮
可控震源单炮
➢ 药量不同造成的能量差异
➢ 常规震源和延迟震源存在的差异
➢ 气枪震源和炸药震源存在的差异
2)检波器的影响
3)排列错排和直流 电
4)极性反转
正极性
反极性
(3) 与环境因素紧密有关的干扰波
n
U (x) ai xi i0
Xa b
X X T X , a a0 , a1,, an T ,b X TV
X
x00 x10
x01 x11
xm0
x1m
x0n x1n
V U (x0 ),U (x1),,U (xm) T
jtd
2
2)采样定理
s 2N 2max
t 1 2 fmax
(2)F-K滤波的方法原理
e Y ( f ,k)
y(t, x)
i2 ( ft kx) dtdx
k*
1
*
1 V *T
f V*
H
(
f
,
k
)
1,
f k
V,
f
fN
0, 其它
(3)F-x域拟合去噪法原理
1)方法原理
M
u(t, x) Vj (t, x) n(t, x)
➢ 对于不规则噪声,在时间域很难直接去除,但若 其频谱具有较明显的特征,如低频噪声、高频噪 声或50Hz工业干扰,则可方便地通过频率域滤波 去除。
➢ 如果噪声是随机的,我们可以转变去噪思路,不 对噪声进行处理,而是根据有效信号的相关性, 通过多道拟合去除噪声。
(3)实际去噪中存在的问题

地震资料去噪方法技术综合评述

地震资料去噪方法技术综合评述

地震资料去噪方法技术综合评述
地震资料去噪技术是地震学研究中一个重要课题,它是提高地震数据质量、提高地震成果分析准确性的关键步骤。

去噪技术主要应用于地震资料中的噪声检测、去除和抑制,以改善信号和图像的质量。

现在,已经有许多去噪方法被开发出来,比如基于时间域的去噪方法、基于频率域的去噪方法、基于图像处理的去噪方法等。

时间域的去噪方法是最常用的去噪技术,它主要是通过分析地震波时域形态特征,将不相关的噪声和低能量的地震波从地震记录中剔除出来。

其中,最常用的去噪方法是均值滤波和卡尔曼滤波,它们主要利用统计学的方法,通过比较信号的平均值和标准差来提取有用的地震信号,从而抑制对信号的影响。

基于频率域的去噪方法是基于时间域去噪方法的改进版本,它是通过分析地震波的频率域特征,来消除噪声和低能量的地震波。

其中,最常用的去噪方法是滤波和小波变换,它们可以有效地将噪声和低能量的地震波扩散、衰减或消除,从而改善地震资料的质量。

基于图像处理的去噪方法是一种新兴的去噪技术,它是通过分析地震图像的空间特征,来消除噪声和低能量的地震波。

其中,最常用的去噪方法是中值滤波、形态学滤
波和拉普拉斯滤波,它们可以有效消除图像中的噪声,从而改善图像的质量。

以上是对地震资料去噪技术的综合评述,可以看出,时间域、频率域和图像处理等去噪技术都可以有效地抑制噪声,提高地震资料的质量。

在实际应用中,可以根据不同的应用场景,结合各种去噪技术,进行有效的地震资料去噪处理,以达到更好的去噪效果。

基于小波变换的地震资料去噪处理研究

基于小波变换的地震资料去噪处理研究
关键词 : 小波变换 ; 变量收缩 ; 双 统计模 型; 地震资料
小波被看作是一 种用于多层次分解 信号 的数 学工具。图像信号 ( 数据 ) 过小波变换后可以用 经:
/= +n ( ) 1 去噪的 目的是为 了在一定 准则下 准确估计 出
多层次小波系数来描述。小波系数体现 了原 图像信
考虑到地震信号具有如下特性 : 地质结构的变
化相对于测线来说较为缓慢 , 地震记 录剖面上相邻
地震道共深度点的有效信号具有较强的相关性 , 可 以进一步利用该 相关性提取有效信号 、抑制噪声 。 本文利用小波变换域层间和层 内小波系数 的关 系, 得到了一种局域 自适应收缩去噪算法。该算法首先 引入概率分布 函数来描述去噪模型 的小波系数 , 运 用最大后验概率 ( ai u ot i i A ) M x mA Ps r r M P 估计 m eo ,
息( 据) 数 的性质 , 图像 信息的局部特征可 以通过 处理小波系数而改变。近年来 , 一些学者提出了基 于小波 系数分布统计模型的去噪方法, 取得了较好 的效果 ,如基于隐马尔科夫模 型 ( i e a o Hd nM r v d k
原始 图像信号 。将含噪声信号. , ’ 变换到小波域 , 可
()ag y =r
p I( J ) Y ,
() 4
基于贝叶斯估计理论 , 4) ( 式可以写成
彩 y=r a [ ( ) w ] ( )a m xP y g ‘( P ) () 5
域方差估计得到局域 自适应收缩值 。
方差是 2 n的高斯 白噪声的概率密度 函数 P ( ) r 为 t
1 。
Tas r D T)对于图像特征提取及其去噪来说 r f m, W no 有两个缺点 : ①缺乏平移不变性 ; ②方向选择性差。

提高地震资料高频段信噪比及拓展有效频宽方法研究

提高地震资料高频段信噪比及拓展有效频宽方法研究

提高地震资料高频段信噪比及拓展有效频宽方法研究在进行了波形一致性处理和规则干扰衰减滤波技术之后,它使得子波统一、时间对齐;并且消除了较强的规则干扰波,使得整个记录面貌无论是信噪比、分辨率和保真度上均有了明显改进。

为了达到高分辨率地震勘探的目的,在提高信噪比的基础上,我们还要进一步提高分辨率。

众所周知, 分辨率不仅与信噪比有关,更主要的是与频带宽度有关,即有效波的频带宽度越宽,则分辨率越高。

频带宽度,应该是指具有相同能量级别的有效波频率成分的集合;其分辨率是视觉分辨率,只有有效波的频谱成分具有一定的能量时,才能进入有效频带, 才能在剖面上看到它的存在。

关于地震记录的信噪比,通常是指有效波的纯度,从宏观上看记录的信噪比, 可对记录进行分频扫描,通过分析各频段上的有效信号,从而确定不同频段上的信噪比,获得一个信噪比谱。

在有效的频率范围内不同频带的信号和噪音的特点及所占的分量是不同的,即可以根据不同频带内信号和噪音的特点, 进行有针对性的处理加工,进而达到提高地震记录信噪比和分辨率的目的。

由于地震资料在低频段15Hz 以下,高频段60Hz 以上的信噪比较低。

在低频段主要是面波、折射波干扰,而高频段主要是高频随机干扰。

因此扩展优势信噪比的有效频带宽度,就是要解决高低频段的信噪比。

采用前面的方法,将规则干扰波有效地分离出去,保留了低频有效信息,扩展了低频段的优势信噪比的有效信息频带宽度。

高频段的信噪比如何解决,至今还没有针对高频随机干扰去噪的有效方法,只能采用分频去噪方法,提高高频段的信噪比。

有时从剖面上可以看出地震记录的分辨率很高,然而剖面上的信噪比确很低。

对剖面进行频率扫描, 在低频段剖面的信噪比较高,影响剖面的信噪比主要是60Hz 以上的高频段。

如何提高60Hz 以上频率段的信噪比,扩展高频段优势信噪比的有效频带的宽度,提高地震记录分辨率。

通常在常规处理中,只是在整个频带上进行去噪的,我们知道几乎所有去噪的原理都是以能量相关性为依据的,这样在整个频带上去噪只能提高信噪比高的频率段的信噪比,而对信噪比低的频率段的信噪比没有提高多少,甚至损失了高频有效信息。

常用地震噪音去除方法分析

常用地震噪音去除方法分析

常用地震噪音去除方法分析作者:关键来源:《中国化工贸易·上旬刊》2017年第12期摘要:在实际地震资料中,总是同时包含有效信息和或多或少的噪声,它们不可能完全分开,所以需根据资料中噪声的特征使用最合适的去噪方法或不断地改善去噪方法,争取最大程度地提高地震资料的信噪比和分辨率。

关键词:地震资料;噪音去除方法1 常见噪音类型分析随机噪声是一类无一定视速度,无一定频率的干扰波,在地震勘探中不可避免。

它会降低地震资料的信噪比,影响到动校正与静校正的精度,从而直接影响地震资料处理的质量。

李庆忠院士对随机噪声的特性专门进行了描述。

地震过程中的噪声有很多种分类方法。

例如,处理过程中常见的,按噪声的特征分类,地震勘探过程中的噪声主要分为规则噪声和不规则噪声(也称随机噪声)。

规则噪声主要是指有一定主频和视速度的干扰波,例如面波、声波、多次波、转换波、侧面波、浅层折射波、鸣震等。

而不规则噪声没有一定规律、随机出现,在地震记录上形成杂乱无章的干扰背景,例如风吹草动、机器运转、生物活动等。

随机噪声可以根据地震噪声的产生原因不同分为三大类型:系统噪声、环境噪声和次生随机噪声。

系统噪声的能量主要与采集设备的老化程度有关,一般能量较小,随机性也不大,几乎可忽略不计。

环境噪声是工区内固有的随机噪声,在地震记录上通常表现为杂乱无章的振动,频谱很宽,无一定的视速度,其能量的大小不随施工因素的改变而变化。

但环境噪声的干扰强度与施工因素有关,主要是与采集系统中的激发、接收条件有关,接收条件的优劣决定了抗干扰能力的强弱。

次生随机噪声的强弱,与激发因素的关系非常密切。

面波是地震勘探中常见的噪声。

面波主要有3中:瑞雷面波、勒夫面波和斯通利面波。

在地震勘探中观测到的面波,主要是沿地表传播的瑞雷面波,其特点为:传播速度小,约为地表横波传播速度的0.92倍,速度一般为100-1000m/s,其中以200-500m/s最为常见;频率低,一般只有几赫兹到20-30Hz;能量强,衰减缓慢。

去噪

去噪

相干噪声的能量很强,它的频率与有效反射波可能有差
异但往往不是很明显,因而不能用带通滤波的方法去压制
它。但它的视速度较有效波低,所以相干噪声压制主要是 利用视速度的差异,也考虑频率的差异。 在Omega处理系统中,压制相干噪声的主要方法有:F-X 域相干噪声压制、F-K域滤波、多道倾角滤波和τ-P域去噪等。
四川石油管理局地球物理勘探公司
信号
什么叫信号? 随时间变化的物理量称为信号。即,信号是以时 间为自变量的函数。
0
t
地震记录是时间的函数,所以它是信号。
四川石油管理局地球物理勘探公司
信号的频谱
在某个时间区间内的地震记录通常是如下图所是的一个比较复杂的信号。
t0
t0+T
为了说明频谱的意义,先从最简单的信号说起。在物理学中,最简单的波是 描述简谐振动的简谐波,它可用正弦函数表示: Asin(2πft+φ) 。 A:振幅,f: 频率, φ:初始相位(简称相位) 在某个区间内最简单的简谐波是Asin(2πf0(t-t0)+ φ)。其中, f0 =1/TLeabharlann 四川石油管理局地球物理勘探公司
常用带通滤波器的定义方式
1、低截频、低通频、高通频、高截频方式 指定低截频、低通频、高通频、高截频四个参数,滤波器的镶边为直线。
A
2、频率、振幅对方式 对各频率指定一个振幅系数,系数为0表示全阻,系数为1表示全通,滤波 器的镶边为折线。
f
A f 3、倍频程衰减方式 指定低通频、低截衰减、高通频、高截衰减四个参数,衰减用每倍频程衰 减分贝数表式,滤波器的镶边为对数曲线。 A
四川石油管理局地球物理勘探公司
一切去噪方法的提出都是根据噪声与有效反射波 的差异出发的,不同的出发点得到不同的去噪方法: 频率滤波:利用有效反射波与噪声的频率差异。 规则干扰压制:利用频率和视速度的差异。 随机干扰压制:利用其相邻道的无相关性。

地震资料处理中提高信噪比的处理技术

地震资料处理中提高信噪比的处理技术

地震资料处理中提高信噪比的处理技术地震数据处理中提高信噪比的处理技术主要包括以下几种:1.频率滤波:通过应用不同类型的滤波器来抑制或减小地震数据中的噪声成分。

常见的滤波方法包括低通滤波、带通滤波和陷波滤波等。

这些滤波器可以根据噪声的频率特征选择合适的截止频率和带宽,使地震信号相对于噪声更加突出。

2.时间分析:利用时间域分析方法对地震数据进行处理,例如平均堆叠、叠加、相关性分析等。

这些方法可以在多次数据叠加过程中增强信号,同时抑制噪声。

时间分析方法利用了地震数据中信号的相关性质,通过增加信号部分的振幅,以提高信噪比。

3.随机噪声去除:对于由随机噪声引起的地震数据,可以使用一些特定的噪声去除算法进行处理。

其中包括小波去噪、奇异值分解和自适应滤波等方法。

这些算法利用信号和噪声之间的特定差异来分离噪声成分,以减小噪声对地震信号的干扰。

4.多次衰减校正:地震数据通常会被记录在不同的传感器或地震仪器上,这些仪器可能会引入噪声或干扰。

采用多次衰减校正(multiple attenuation)的方法,可以识别和减小由于不同仪器响应导致的噪声成分,从而提高信噪比。

5.类似于信号的抑制:根据地震信号与噪声的不同特征,利用何时信号有所不同的时间或频率行为来对噪声进行抑制。

例如,通过观察不同地震记录的时间或深度变化来确定信号的类似性,并将噪声与信号区分开来。

这些技术可以根据特定问题和数据的性质进行调整和应用。

在地震数据处理过程中,综合应用这些技术,可以有效地提高信噪比,从而更好地提取和解释地震信号。

地震资料去噪方法技术综合评述

地震资料去噪方法技术综合评述

地震资料去噪方法技术综合评述地震数据是地震学研究的重要一环,其准确性和可靠性是实现精确研究的关键。

随着地震技术和测量技术的迅速发展,地震资料的收集也变得越来越多,研究人员可以获得更完整、更加准确的地震数据,并可以从中得到更多的信息。

然而,真实的地震数据是有缺陷的,而且存在很多噪声,这使得数据分析变得复杂。

为了解决这个问题,地震学家们开始尝试使用去噪方法对地震数据进行处理,以提高数据的质量、准确性、可靠性和可信度。

本文将对过去几十年地震资料去噪方法进行综合评价,探讨它们的优点和缺点,并进一步比较几种常用的去噪方法,以便为今后的研究提供参考。

一、背景介绍为了研究地震发生的情况,需要收集大量的地震资料,但由于地震设备的性能有限,收集到的数据中会存在噪声和失真等问题,从而降低数据的质量、准确度和可靠性,使得研究人员无法准确地分析地震数据,从而影响到研究的结果和可靠性。

因此,去噪处理是地震资料处理过程中不可或缺的一部分,以满足地震研究中准确、可靠的各种要求。

二、常用的地震资料去噪方法近几十年来,已经提出了大量的地震资料去噪方法,其中常见的有基于统计分析的方法、基于信号分析的方法、基于数据处理的方法以及基于信号系统的方法等。

(1)基于统计分析的方法基于统计分析的方法是一种基于数据挖掘的方法,它是通过分析统计模型,提取有用信息,排除噪声,从而获得准确的地震数据。

如模糊聚类、最小均方根、超平均子空间等算法,都可以用于噪声消除。

(2)基于信号分析的方法基于信号分析的方法计算出的特征值可用于对原始信号进行分类,噪声也可以基于这些特征值得到有效消除。

如子空间因子分解(SVD)和正交匹配追踪(OMP)等算法。

(3)基于数据处理的方法基于数据处理的方法是基于特定数据处理算法来提取特征,从而进行噪声消除。

常见的数据处理方法有移动平均法、中值滤波法和小波变换法等。

(4)基于信号系统的方法基于信号系统的方法通过建立信号模型系统,计算出各个参数来提取地震资料的特性,从而进行去噪处理。

提高地震资料高频段信噪比及拓展有效频宽方法研究

提高地震资料高频段信噪比及拓展有效频宽方法研究

提高地震资料高频段信噪比及拓展有效频宽方法研究在进行了波形一致性处理和规则干扰衰减滤波技术之后,它使得子波统一、时间对齐;并且消除了较强的规则干扰波,使得整个记录面貌无论是信噪比、分辨率和保真度上均有了明显改进。

为了达到高分辨率地震勘探的目的,在提高信噪比的基础上,我们还要进一步提高分辨率。

众所周知, 分辨率不仅与信噪比有关,更主要的是与频带宽度有关,即有效波的频带宽度越宽,则分辨率越高。

频带宽度,应该是指具有相同能量级别的有效波频率成分的集合;其分辨率是视觉分辨率,只有有效波的频谱成分具有一定的能量时,才能进入有效频带, 才能在剖面上看到它的存在。

关于地震记录的信噪比,通常是指有效波的纯度,从宏观上看记录的信噪比, 可对记录进行分频扫描,通过分析各频段上的有效信号,从而确定不同频段上的信噪比,获得一个信噪比谱。

在有效的频率范围内不同频带的信号和噪音的特点及所占的分量是不同的,即可以根据不同频带内信号和噪音的特点, 进行有针对性的处理加工,进而达到提高地震记录信噪比和分辨率的目的。

由于地震资料在低频段15Hz 以下,高频段60Hz 以上的信噪比较低。

在低频段主要是面波、折射波干扰,而高频段主要是高频随机干扰。

因此扩展优势信噪比的有效频带宽度,就是要解决高低频段的信噪比。

采用前面的方法,将规则干扰波有效地分离出去,保留了低频有效信息,扩展了低频段的优势信噪比的有效信息频带宽度。

高频段的信噪比如何解决,至今还没有针对高频随机干扰去噪的有效方法,只能采用分频去噪方法,提高高频段的信噪比。

有时从剖面上可以看出地震记录的分辨率很高,然而剖面上的信噪比确很低。

对剖面进行频率扫描, 在低频段剖面的信噪比较高,影响剖面的信噪比主要是60Hz 以上的高频段。

如何提高60Hz 以上频率段的信噪比,扩展高频段优势信噪比的有效频带的宽度,提高地震记录分辨率。

通常在常规处理中,只是在整个频带上进行去噪的,我们知道几乎所有去噪的原理都是以能量相关性为依据的,这样在整个频带上去噪只能提高信噪比高的频率段的信噪比,而对信噪比低的频率段的信噪比没有提高多少,甚至损失了高频有效信息。

三分量地震资料叠前去噪方法.

三分量地震资料叠前去噪方法.

三分量地震资料叠前去噪方法单分量或多分量地震资料均存在噪声,对地震资料中的噪声进行剔除和压制以提高地震资料信噪比是地震资料处理中的一项重要内容。

为实现上述目标,迄今为止,人们发展了大量的先进的数字处理技术,但绝大部分均是针对单分量地震而发展的。

与常规纵波资料相比,转换波资料有其自己的复杂性,资料上面波干扰能量很强,使得转换波记录的信噪比比起纵波要低很多。

同时,由于转换横波主频也偏低,有效波与面波频带重叠范围相对较大,常见的适用于纵波记录的噪音压制、衰减方法往往不能取得理想的效果。

本文在分析常规纵波去噪方法应用于三分量地震资料的适用性与存在的问题的基础上,结合三分量地震的特点,充分利用这三个分量的地震信息,主要研究了自适应矢量滤波方法和矢量分解去噪方法,并得出以下结论:(1)常规纵波基于频率域滤波的叠前去噪方法用于转换波时,会在很大程度上破坏有效波成分;(2)自适应矢量滤波方法:从模型数据试验来看,自适应滤波方法应用效果很好,但由于实际三分量资料上噪音的复杂性,此方法的使用有一定的局限性,对参考噪音依赖太大。

(3)矢量分解压噪法可以很好的用于去除常规地震资料上的随机噪音,去除效果受时窗和相关道数的影响。

从矢量分解法在2D2C数据上去噪的应用看,矢量分解压噪法可以很好地压制掉Z分量上的转换波、随机噪音;另一方面,矢量分解压噪法可以很好地压制掉X分量上的p波和随机噪音。

同主题文章[1].朱振宇,刘洪. 一种地震资料处理结果的发布策略及其实现' [J]. 煤田地质与勘探. 2005.(01)[2].朱佛宏. 波罗的海地震的危险性' [J]. 海洋地质动态. 2007.(02)[3].本刊编辑部. 地震小百科' [J]. 生态经济. 2008.(06)[4].李秋成. 菲律宾重新处理地震资料' [J]. 国外油气勘探. 1995.(02)[5].何其淳. 0.5毫秒采样率地震资料的处理' [J]. 石油地球物理勘探. 1983.(01)[6].庞雄奇,付广,陈章明,陈发景. 地震资料用于地层古厚度恢复与剥蚀量计算方法探讨' [J]. 大庆石油学院学报. 1991.(04)[7].姚树新,陈华. PC CLUSTER地震资料处理系统集成与应用' [J]. 工程地球物理学报. 2005.(06)[8].蔡克明. 胶东两起历史地震考' [J]. 防灾减灾工程学报. 1983.(01)[9].马春勤. 唐山抗震纪念碑和唐山地震资料陈列馆简介' [J]. 国际地震动态. 1986.(07)[10].中朝地震科学研讨会在北京举行' [J]. 国际地震动态. 1989.(11)【关键词相关文档搜索】:地球探测与信息技术; 三分量地震; 信噪比; 自适应矢量滤波; 矢量分解【作者相关信息搜索】:中国地质大学(北京);地球探测与信息技术;张聿文;何银娟;。

地震资料去噪及其方法研究

地震资料去噪及其方法研究

地震资料去噪及其方法研究摘要:无论是在叠前还是叠后,地震资料去噪处理的地位都举足轻重。

随着勘探技术的发展,去噪软件已越来越多。

对各种去噪方法进行分类和分析,具有理论价值和实际指导意义。

关键词:去噪技术;时频分析高分辨率、高信噪比、高保真度是地震数据处理追求的目标,而信噪比又是高分辨率和高保真度的保障。

在地震数据处理中,如果信噪比较低,那么高分辨率和高保真度就不可能实现。

而提高信噪比的途径正是去噪,可见去噪技术在地震数据处理中有着很重要的地位。

一、噪声分类(1)规则噪音干扰,主要是指有一点主频和视速度的噪音,如面波、50Hz、声波干扰、折射波干扰、多次波干扰等(2)随机噪声地震勘探中不可避免的一类干扰波就是随机噪声,它没有固定频率和固定传播方向的波,无确定的视速度。

主要有:1.风吹草动及人为噪声;2.井中激发的微震干扰;3.大气电离层的噪声。

二、去噪方法研究(1)f-k域去噪技术在傅氏变换基础上研究出来的去噪方法有很多,而f-k域去噪技术是最基本的技术。

f-k滤波是利用有效波和干扰波在f-k域的视速度差异设计一个扇形滤波器,他可以滤掉任意方向任意视速度的干扰波,时窗可以任意给,利用他可以压制线性干扰波,多次波,虚反射等干扰波,由于它理论严密和实际效果显著得到了广泛应用。

(2)炮域反偏移去噪偏移目前是地球物理界的热门问题,最近几年有些学者开始对反偏移进行研究,而以反偏移去噪为基础的研究更是另辟蹊径。

以炮域反偏移为基础的去噪方法,其原理是根据地震波的传播规律,进行偏移处理,增强地下反射点有效信号,再通过炮域反偏移,实现资料信噪比的提高,突出有效反射波。

炮域叠前积分法反偏移技术基本思路是运用非递推的Kirchhoff积分法,提高了有效波的反射强度,又压制噪声;再通过反偏移,还原成地表接收的单炮记录。

运用偏移和反偏移,恢复地震波的有效反射,但是干扰信号却得不到恢复,有效的达到了去噪的目的。

技术路线示意如图2所示。

F-X域去噪方法研究

F-X域去噪方法研究

F-X域去噪方法研究地震勘探是寻找油气和煤田过程中一种十分有效的地球物理方法。

经过多年的勘探,埋深浅、构造简单的地质构造都已基本查明;剩余未查明的区域基本都是埋藏深、构造复杂的地质构造。

这就对地震数据勘探的方法和数据处理解释的要求也就越来越高。

在采集方法改善的同时,对地震数据处理信噪比提高方法的要求也随之提高。

因此,在地震资料处理中相应提出了高保真、高分辨率、高信噪等要求。

高保真、高分辨率是以高信噪比为基础的,本论文就是基于地震资料信噪比提高的F-X域去噪进行研究,以期通过本论文研究能够在F-X域去噪方面达到一定的效果。

在地震数据处理过程中,通常会根据地震数据中噪音在不同域中的分布规律,会将地震数据变换到不同的域中,并根据在不同域中噪音的分布规律进行统计去噪。

F-X域预测滤波去噪技术是一种比较有效去除随机噪声的方法,其理论依据:在F-X域直线型或近似直线型信号在X方向上是有规律可循的,即可以推算出来这些信号,而随机噪声是在X方向上是没有规律的,无法推算出来的。

据此可求出每个频率点上的预测滤波算子,把滤波算子作用到此频率点的原始数据上,就可以预测出只含有效信号的数据,从而压制随机噪声。

本次研究中,首先将各种相干信号及随机噪声从T-X域变换到F-X域,分析它们在F-X域中与有效信号或规则信号的不同之处,得出随机噪声在F-X域的特点,然后根据其特点通过编写程序实现F-X域预测滤波;并通过理论模型对所编程序进行测试,得出随机噪音在F-X域的分布规律及程序中与F-X域去噪相关参数的选择规律。

实际地震数据中有效反射信号为双曲线,虽然F-X域预测滤波对数据有比较严格的要求,即要求有效信号为线性或近线性的,但共偏移距道集内有效信号的同相轴较为平缓,因此可以先把地震数据抽成共偏移距道集,再进行F-X预测滤波处理。

本次研究先从理论上对含多个线性同相轴的地震记录进行公式推导,得出了线性同相轴可以预测的模式,此模式和自回归AR模型十分吻合。

地震资料-去噪技术的国内外研究现状及趋势

地震资料-去噪技术的国内外研究现状及趋势

门店仓库管理制度范本一、总则第一条为了规范门店仓库的管理工作,确保仓库安全、高效、有序地运作,提高服务质量,根据国家有关法律法规和公司相关规定,制定本制度。

第二条门店仓库管理应遵循科学、规范、安全、节约的原则,实现仓库资源的有效配置和充分利用。

第三条门店仓库管理主要负责进货验收、库存保管、出库领用、标识清楚、编号入账、定期盘点等工作。

第四条门店仓库管理人员应具备专业知识,遵循职业道德,严格执行本制度,确保仓库管理工作的顺利进行。

二、进货验收第五条收货验货人员应严格按照采购订单进行收货,对供应商送货的商品进行数量和质量的验收。

第六条收货验货人员应检查商品的包装、标识、规格、数量等是否与采购订单相符,如有不符,应及时与采购人员联系,进行确认和处理。

第七条收货验货人员应对验收合格的商品进行编号入账,确保账物相符。

第八条收货验货人员应做好验收记录,包括供应商名称、送货日期、商品名称、规格、数量、质量等信息,便于日后查询和追溯。

三、库存保管第九条门店仓库应保持整洁、通风、干燥、安全,确保商品质量。

第十条商品应按照分类、规格、批次等进行合理摆放,标识清楚,易于查找和清点。

第十一条门店仓库管理人员应定期对库存进行盘点,确保账物相符。

第十二条门店仓库管理人员应根据销售情况和库存状况,及时提报库存信息,掌握物流动态,合理控制库存。

第十三条门店仓库应实行防火、防盗、防潮、防虫、防鼠等措施,确保仓库安全。

四、出库领用第十四条门店仓库出库应严格按照审批程序进行,凭有效单据(如出库单、领用单等)办理出库手续。

第十五条出库人员应核对出库单据上的商品名称、规格、数量等信息,确保准确无误。

第十六条出库人员应按照规定的数量和质量交付商品,确保货物的准确性和及时性。

第十七条出库后,门店仓库管理人员应及时更新库存记录,确保账物相符。

五、标识与编号第十八条门店仓库内的商品应进行统一编号,并贴上相应标签,标签应包括商品名称、规格、数量、生产日期、保质期等信息。

常用地震噪音去除方法分析

常用地震噪音去除方法分析

常用地震噪音去除方法分析在实际地震资料中,总是同时包含有效信息和或多或少的噪声,它们不可能完全分开,所以需根据资料中噪声的特征使用最合适的去噪方法或不断地改善去噪方法,争取最大程度地提高地震资料的信噪比和分辨率。

标签:地震资料;噪音去除方法1常见噪音类型分析随机噪声是一类无一定视速度,无一定频率的干扰波,在地震勘探中不可避免。

它会降低地震资料的信噪比,影响到动校正与静校正的精度,从而直接影响地震资料处理的质量。

李庆忠院士对随机噪声的特性专门进行了描述。

地震过程中的噪声有很多种分类方法。

例如,处理过程中常见的,按噪声的特征分类,地震勘探过程中的噪声主要分为规则噪声和不规则噪声(也称随机噪声)。

规则噪声主要是指有一定主频和视速度的干扰波,例如面波、声波、多次波、转换波、侧面波、浅层折射波、鸣震等。

而不规则噪声没有一定规律、随机出现,在地震记录上形成杂乱无章的干扰背景,例如风吹草动、机器运转、生物活动等。

随机噪声可以根据地震噪声的产生原因不同分为三大类型:系统噪声、环境噪声和次生随机噪声。

系统噪声的能量主要与采集设备的老化程度有关,一般能量较小,随机性也不大,儿乎可忽略不计。

环境噪声是工区内固有的随机噪声,在地震记录上通常表现为杂乱无章的振动,频谱很宽,无一定的视速度,其能量的大小不随施工因素的改变而变化。

但环境噪声的干扰强度与施工因素有关,主要是与采集系统中的激发、接收条件有关,接收条件的优劣决定了抗干扰能力的强弱。

次生随机噪声的强弱,与激发因素的关系非常密切。

面波是地震勘探中常见的噪声。

面波主要有3中:瑞雷面波、勒夫面波和斯通利面波。

在地震勘探中观测到的面波,主要是沿地表传播的瑞雷面波,其特点为:传播速度小,约为地表横波传播速度的0.92倍,速度一般为100-1000m/s,其中以200-500m/s最为常见;频率低, 一般只有儿赫兹到20-30HZ;能量强,衰减缓慢。

强能量干扰包括猝发脉冲、异常扰动、声波干扰等,对于三维资料来说,野值和串状干扰是很难用人工方法剔除干净的。

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地震资料去噪及其方法研究
摘要:无论是在叠前还是叠后,地震资料去噪处理的地位都举足轻重。

随着勘探技术的发展,去噪软件已越来越多。

对各种去噪方法进行分类和分析,具有理论价值和实际指导意义。

关键词:去噪技术;时频分析
高分辨率、高信噪比、高保真度是地震数据处理追求的目标,而信噪比又是高分辨率和高保真度的保障。

在地震数据处理中,如果信噪比较低,那么高分辨率和高保真度就不可能实现。

而提高信噪比的途径正是去噪,可见去噪技术在地震数据处理中有着很重要的地位。

一、噪声分类
(1)规则噪音干扰,主要是指有一点主频和视速度的噪音,如面波、50Hz、声波干扰、折射波干扰、多次波干扰等
(2)随机噪声
地震勘探中不可避免的一类干扰波就是随机噪声,它没有固定频率和固定传播方向的波,无确定的视速度。

主要有:1.风吹草动及人为噪声;2.井中激发的微震干扰;3.大气电离层的噪声。

二、去噪方法研究
(1)f-k域去噪技术
在傅氏变换基础上研究出来的去噪方法有很多,而f-k域去噪技术是最基本的技术。

f-k滤波是利用有效波和干扰波在f-k域的视速度差异设计一个扇形滤波器,他可以滤掉任意方向任意视速度的干扰波,时窗可以任意给,利用他可以压制线性干扰波,多次波,虚反射等干扰波,由于它理论严密和实际效果显著得到了广泛应用。

(2)炮域反偏移去噪
偏移目前是地球物理界的热门问题,最近几年有些学者开始对反偏移进行研究,而以反偏移去噪为基础的研究更是另辟蹊径。

以炮域反偏移为基础的去噪方法,其原理是根据地震波的传播规律,进行偏移处理,增强地下反射点有效信号,再通过炮域反偏移,实现资料信噪比的提高,突出有效反射波。

炮域叠前积分法反偏移技术基本思路是运用非递推的Kirchhoff积分法,提高了有效波的反射强度,又压制噪声;再通过反偏移,还原成地表接收的单炮记录。

运用偏移和反偏移,恢复地震波的有效反射,但是干扰信号却得不到恢复,有效的达到了去噪的
目的。

技术路线示意如图2所示。

通过实际应用,表明了反偏移对低信噪比对地震资料的去噪有不错的效果。

对实际的数据应用叠前炮域偏移和反偏移处理后,可以看到有效波得到了加强,同相轴连续性增强,干扰波被压制,剖面信噪比得到提高。

这为后续的偏移处理奠定了基础。

要想获得更好的信噪比,必须在进行反偏移处理之前,首先对偏移处理后的资料结合其他方法进行去噪。

可以通过反偏移去除所有地震数据上的各种类型的噪声。

但是通过偏移和反偏移进行去噪的计算量比较大。

在径向道变换滤波压制相干噪声原理的基础上,分析了两种常用离散径向道变换插值算法,并利用这种方法对地震资料进行了处理,给出了实际资料的处理结果为实际地震单炮记录,在此记录上存在能量很强的线性干扰,有效反射波被掩盖,信噪比较低。

经径向道变换去噪后的剖面,可以看到线性干扰得到有效衰减,有效反射波突现,尤其是浅层反射同相轴具有良好连续性,明显改善了原始记录的信噪比。

在去除的噪声剖面上不含反射信息,表明该方法具有很好的保真性。

径向道变换噪声压制技术计算简洁、应用灵活,具有很好的保真性,适用于低信噪比地震资料。

径向道变换去噪法比反射信号保持和带通滤波法在相干噪声压制方面均具有明显优势。

对于本文提到的各种去噪方法,在实际应用中如果有满足条件的地震资料时一般都会产生很好的去噪效果,就目前而言最好的去噪方式是根据不同的干扰波用不同的去噪方法,并且注重叠前去噪。

但是在实际应用中,常用的一些去噪方法都属于“乘加”法。

所以,不管我们怎样使用这些方法,都会对有效波造成损伤,并且总有一部分虚假信号被保留下来。

因此专家都认为,最彻底的去噪方法是“减去”法。

总而言之,地震资料的去噪处理是一项系统工程,需要根据具体情况具体处理,才能取得实质性的成效。

参考文献
[1]李振春,张军华.地震数据处理方法[M].东营:石油大学出版社,2004,23~54.
[2]张素芹,徐义贤,雷栋.基于Curvelet变换的多次波去除技术[J].石油地球物理勘探,2006,41(3):262~265.。

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