微地震监测数据时频域去噪方法
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。
地震监测数据预处理与异常检测方法
地震监测数据预处理与异常检测方法地震是一种常见的自然灾害，给人类社会带来了巨大的破坏和损失。
为了准确、及时地监测和预测地震活动，科学家和工程师们采集并分析大量的地震监测数据。
然而，地震监测数据本身具有复杂性和噪声，需要进行预处理，并通过异常检测方法提取有用信息。
地震监测数据预处理是指对原始地震数据进行清洗、滤波和校准等处理，以消除噪声、修正偏差，使得数据能更好地反映地震活动的真实情况。
常见的预处理方法包括低通滤波、高通滤波、平滑滤波和去趋势等。
首先，低通滤波可以去除高频噪声，使得数据更加平滑。
高通滤波则能够去除低频干扰，有效提取地震信号。
其次，平滑滤波可进一步消除数据中的尖锐噪声和异常值。
最后，去趋势操作能够消除数据中的长期漂移，使得数据保持稳定。
这些预处理方法有助于提高地震数据的质量和可靠性，为后续的异常检测奠定良好基础。
异常检测是通过比较地震监测数据的统计特征和模型预测，识别出与正常地震活动不符的异常事件。
常用的异常检测方法包括统计学方法、机器学习方法和时间序列分析方法等。
统计学方法可以通过计算数据的均值、方差等统计指标，来判断其是否与正常情况有显著差异。
机器学习方法利用训练数据集建立地震活动的模型，通过对新数据进行对比，检测出异常事件。
时间序列分析方法通过对地震数据进行分析和建模，检测出偏离模型的异常情况。
这些异常检测方法能够快速、准确地识别地震异常事件，为地震预测和预警提供重要依据。
地震监测数据预处理和异常检测方法在地震监测和灾害预警系统中具有重要作用。
首先，通过预处理能够去除数据中的噪声和偏差，准确地反映地震信息，提高数据的准确性和可靠性。
其次，异常检测方法能够及时发现地震活动中的异常情况，为灾害预警提供重要依据。
例如，在地震预警系统中，当检测到异常地震活动时，可以及时发出警报，提醒人们采取适当的措施，减少地震带来的损失。
然而，地震监测数据预处理和异常检测方法也面临一些挑战。
首先，地震活动具有突发性和不确定性，数据中可能存在多个异常事件，如何准确、全面地捕捉这些异常是一个难题。
微地震数据处理方法
微地震数据处理方法
微地震数据处理是指对微地震（M≤4.0）的地震数据进行分析
和处理的过程。
以下是常见的微地震数据处理方法：
1. 数据预处理：主要包括数据采集、去噪和标定。
数据采集是通过地震仪器记录地震波形数据，去噪可以去除测量中的噪声干扰，标定是对地震仪器进行校准，保证数据的准确性。
2. 地震事件检测：通过对地震数据进行分析，检测出地震事件发生的时间和位置。
常用的方法包括振幅和能量的阈值检测、频率域分析等。
3. 地震定位：将地震事件的震源位置精确确定。
常见的方法包括到时差定位和波形反演等。
到时差定位是根据地震波在不同测点的到时差来确定震源位置；波形反演则是通过对地震波形数据进行逆过程反演，得到地震事件的震源位置。
4. 地震分析：分析地震事件的震级、震源深度、震中距等参数。
常见的方法包括振幅衰减分析、震级估计、地震波形拟合等。
5. 数据解释：对处理后的地震数据进行解释，分析地震活动的规律和构造特征。
常见的方法包括地震活动性分析、应力场分析等。
以上是常见的微地震数据处理方法，根据具体情况和需求，可以选择适合的方法来处理微地震数据。
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。
地震资料噪声压制方法
地震资料噪声压制方法
地震资料噪声压制是地震勘探中的重要环节，其目的是去除地震数据中的噪声，提高信号质量。
以下是一些常用的地震资料噪声压制方法：
1. 滤波法：通过设计合适的滤波器，对地震数据进行滤波处理，从而去除噪声。
常见的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
2. 叠加法：通过对不同炮检距或不同排列的地震数据进行叠加，来压制干扰噪声。
叠加处理可以增强信号、提高信噪比。
3. 统计方法：利用噪声和信号在统计特性上的差异，通过统计方法压制噪声。
例如，可以利用噪声和信号在频率域或时间域的统计特性差异，通过频率滤波或时间滤波来去除噪声。
4. 稀疏表示法：利用信号的稀疏性，通过稀疏表示方法来压制噪声。
稀疏表示方法可以将信号表示为一组稀疏系数的线性组合，其中非零系数的个数远远小于信号的长度，从而有效地去除噪声。
5. 深度学习法：利用深度学习技术，训练一个深度学习模型来识别和压制噪声。
深度学习模型可以通过学习大量的地震数据来识别出噪声和信号的特征，并根据这些特征进行噪声压制。
需要注意的是，以上方法并不是相互独立的，可以结合具体情况，采用多种方法联合压制噪声，以达到更好的效果。
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。
微地震数据处理方法
微地震数据处理方法一、引言微地震是指震级小于3级的地震活动，其产生的地震信号相对较弱。
微地震数据处理是地震学研究中的重要环节，可以帮助我们了解地壳活动、地震预测等方面的问题。
本文将介绍一些常用的微地震数据处理方法，包括数据采集、数据预处理、信号分析等方面。
二、数据采集微地震数据的采集是通过地震台网进行的。
地震台网由多个地震台站组成，这些台站分布在不同的地理位置上，可以接收到来自不同方向的地震信号。
地震台站会将采集到的地震数据传输到地震中心的数据中心进行存储和处理。
三、数据预处理在进行微地震数据处理之前，需要对采集到的原始数据进行预处理。
预处理包括去噪、滤波、去除仪器响应等步骤。
1. 去噪：由于地震台站周围可能存在各种噪声干扰，需要对原始数据进行去噪处理。
常用的去噪方法包括小波去噪、中值滤波等。
2. 滤波：地震信号通常包含多个频率成分，为了分析和识别地震信号，需要对数据进行滤波处理。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
3. 去除仪器响应：地震台站采集到的地震数据会受到仪器响应的影响，需要对数据进行去除仪器响应的处理。
这样可以更准确地还原地震信号。
四、信号分析在进行微地震数据处理时，信号分析是非常重要的步骤，可以帮助我们了解地震活动的特征。
1. 频谱分析：频谱分析可以将地震信号在频域上进行分析，得到信号的频率成分。
通过频谱分析，可以了解地震信号的频率分布情况，从而推测地震的震源特征。
2. 时间序列分析：时间序列分析可以将地震信号在时域上进行分析，得到信号的时变特性。
通过时间序列分析，可以了解地震信号的时变规律，从而推测地震的发展趋势。
3. 小波分析：小波分析是一种时频分析方法，可以将地震信号在时频域上进行分析。
通过小波分析，可以同时获得地震信号的时域和频域信息，从而更全面地了解地震信号的特征。
五、数据解释与应用经过数据处理和信号分析，我们可以得到地震活动的相关信息，包括地震震级、震源深度、震中坐标等。
地震监测中的数据处理技巧
地震监测中的数据处理技巧地震是一种地球表面破裂或地壳运动引起的自然灾害，严重威胁着人们的生命和财产安全。
而地震监测则是一种预测和及时掌握地震信息的手段，为科学研究和灾害防控提供重要依据。
在地震监测中，数据处理技巧起着至关重要的作用。
本文将介绍地震监测中常见的数据处理技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
1. 数据采集与预处理在地震监测中，最常用的数据采集设备是地震仪。
地震仪会记录下地震过程中的地震波形数据，以提供科学家们分析和研究。
然而，地震仪采集到的原始数据往往包含各种干扰，如噪声、散射波等。
为了提高数据的质量和准确性，需要进行数据预处理。
常见的预处理方法包括滤波、去噪和校正。
滤波是指通过一系列数学运算，去除地震波形数据中的噪声和干扰信号。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。
低通滤波用于去除高频噪声和高频散射波，高通滤波则用于去除低频噪声和低频散射波。
带通滤波则可以选择性地去除特定频率范围内的干扰信号。
去噪是指通过各种信号处理技术，去除地震波形数据中的噪声成分。
常用的去噪方法包括小波去噪、时频去噪和自适应滤波等。
这些方法可以改善地震波形数据的信噪比，提高地震信号的清晰度和可读性。
校正是指将地震波形数据进行标定和校正，以消除仪器和传感器等因素引起的误差。
校正过程中需要考虑到地震仪的灵敏度、频率响应等参数，并进行相应的修正。
校正后的数据能够更好地反映地震波的真实情况，为后续的分析和研究提供准确的基础数据。
2. 数据挖掘与特征提取地震监测中的数据处理不仅仅是对原始数据进行预处理，还需要进行数据挖掘和特征提取。
数据挖掘是指通过各种算法和技术，发现地震数据中潜在的规律和模式。
常见的数据挖掘方法包括聚类、分类、关联规则等。
聚类是将地震波形数据进行分类和分组的方法，以便找到相似的地震事件和震源。
聚类算法可以通过计算地震波形数据的相似性或距离，将其分为若干簇。
这样一来，科学家们就可以对地震事件进行更细致的研究和分析。
简述地震资料去噪的两种方法
简述地震资料去噪的两种方法作者：李继伟陈骜卓周旸肖吉星来源：《科技资讯》2015年第15期摘要：地震资料去噪是地震资料数据处理的首要任务。
根据不同噪音的形成机制、特性，可以选择不同的高保真度的去噪方法，使得地震资料的信噪比和分辨率达到预期的最高，从而降低地震资料解释的难度，提高地震资料解释的速度和精度。
在众多的地震资料去噪方法中，频率域滤波和f—k域滤波是最基础的去噪方法，也是地震资料处理人员最常用的去噪方法。
频率域滤波可很好的压制面波等规则的干扰波，f—k域滤波去除折射波、直达波等线性干扰波具有很好的效果。
关键字：地震资料，去噪，处理中图分类号：P315 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）05（c）-0000-00地震资料去噪是地震资料数据处理的首要任务，去噪的效果直接影响了地震资料处理的精确度，间接的影响了地震资料解释的准确度。
地震资料去噪的整个过程就是根据不同的噪音形成机制、特性，选择不同的高保真度的去噪方法，提高地震资料的信噪比和分辨率，即压制干扰波，突出有效波，使得地震反射波同相轴能够更好的真实的反映地下反射界面的特征，方便地震资料解释人员更好的解释地下构造，描述油藏圈闭。
地震噪音是由于地表和地下复杂的地质条件，以及地震野外激发、接收、检波器组合、外部环境噪音等因素引起而存在于野外地震记录中，强噪音会覆盖我们所需要的有效信息，弱噪音会隐藏于地震记录中，这些噪音都会或多或少的影响地震资料的信噪比，为寻找油气圈闭带来不必要的麻烦。
为了更好的去除这些噪音，我们可以选择室外去噪和室内去噪。
室外一般是选择合适的激发、接收、组合等方式压制一些有规则的干扰波。
室内去噪则是根据有效信号与噪音的各种特征差异，选择设计去除噪音、提高信噪比的方法。
不同的地方具有不同的方法原理、物理意义和适用条件[1]。
所以，分析噪音在地震记录上的特征，选择合适的去噪方法是地震资料去噪的关键。
1 地震噪音的类型和特点地震噪音亦称干扰波，根据噪音的形成机制可以将噪音分为规则干扰波和无规则干扰（随机干扰）波两大类。
微地震监测数据时频域去噪方法_刁瑞
1期
刁瑞等： 微地震监测数据时频域去噪方法
·113·
现异常能量值。为解决时频谱中频率定位不准的问
题，对常规 S 变换的窗函数进行能量归一化处理，实
现提高时频分辨率精度的目的，改进 S 变换的窗函
数为［7］
( ) ( ) w（ t － τ，f） =
| f|p
1/4
exp
－ f p（ t － τ） 2
a—合成模拟信号； b—改进 S 变换时频谱
图 2 合成模拟信号及其二维时频谱
1期
刁瑞等： 微地震监测数据时频域去噪方法
·115·
频率域两方面的分布特征，利用时频域滤波器进行 针对性的去噪处理。
图 3 是带通滤波与时频域滤波的噪声压制效果 对比，其中图 3a 是原始噪声分量，其中包括： 低频余 弦噪声信号、地面规则干扰波噪声信号和高频噪声 信号； 图 3b 是带通滤波方法处理后得到的噪声信号 分量； 图 3c 是图 3a 与图 3b 的差值，该差值能够反 映带通滤波方法去噪效果的好坏，带通滤波方法去 掉的噪声信号与原始模拟噪声信号分量差别较大， 去噪效果不理想； 图 3d 是时频域滤波方法压制的噪 声信号分量； 图 3e 是图 3a 与图 3d 的差值，该差值 能够反映时频域滤波方法去噪效果的好坏。时频域 滤波方法去掉的噪声信号与原始模拟噪声信号分量 基本一致，噪声信号分量得到了较好的压制。
监测数据的二维时频谱之后，根据噪声分量在二维
时频谱上的分布特征来设计时变滤波器，使得噪声
分量 Hnoise（ τ，f） 趋近于零，最大限度地保留微地震 有效信号分量 Hsignal（ τ，f） ，最后经改进 S 逆变换处 理，就可以得到噪声压制后的高信噪比微地震监测
数据。
根据对实际原始微地震监测数据的频谱分析，
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。
时频域变分模态分解地震资料去噪方法
2021年4月名油狄旅4f f杳找第56卷第2期•处理技术•文章编号：1000-7210(2021 )02-0257-08时频域变分模态分解地震资料去噪方法胡瑞卿#何俊杰®®李华飞®张晓莉®裴家定®刘亿伟®(①东方地球物理公司研究院库尔勒分院，新疆库尔勒841000;②西安石油大学地球科学与工程学院，陕西西安710065)胡瑞卿，何俊杰，李华飞，张晓莉，裴家定，刘亿伟.时频域变分模态分解地震资料去噪方法.石油地球物理勘2021,56(2) ：257-264.摘要强噪声干扰、信噪比过低是造成深层地震资料成像不佳的主要因素。
为此，提出在时频域内将变分模态分解算法应用于分频地震资料的噪声压制处理的新思路。
首先，通过希尔伯特一黄变换（H H T)构建地震数据的解析信号，将地震数据转换到时频域，在时频域进行分频变分模态分解；随后，分析有效信号与噪声在时频切片上的能量分布，在此基础上优选出有效信号模态分量重构时频切片；最后反变换回时空域，达到噪声压制的目的。
应用模型数据分析了关键参数对去噪效果的影响；实际资料的应用结果表明该算法可有效压制较强的随机背景噪声，同时对陡倾角的线性干扰也有明显的压制作用。
关键词变分模态分解时频分析噪声压制中图分类号：P631 文献标识码：A doi： 10. 13810/j. cnki. issn. 1000-7210. 2021.02. 006〇引言目前地震资料随机噪声常规压制方法主要包括空间域压制和变换域压制。
前者有中值滤波、各向 异性扩散滤波等；后者有小波阈值法、曲波变换阈值法等。
其本质都是利用在特定域中有效信号与噪声具有可区分的特征进行信噪分离。
时频分析类方法主要根据时频域中有效信号与噪声的能量分布，进行噪声的分析和定位及剔除或压制[13]，主要有基于短时傅里叶变换、连续小波变换和S变换等方法w。
M〇r let w提出的改进小波变换可在时频域中寻找目标信号的局部特征。
深反射地震数据的噪音衰减方法综述
深反射地震数据的噪音衰减方法综述针对深反射地震数据的噪音衰减一直是深反射地震研究领域中比较重要的技术研究，着力改善数据质量，发掘地下结构和成像。
近年来大量介绍了深反射地震数据噪音衰减的方法，本文对其进行总结如下：一、基于数学变换的噪音衰减方法1.希尔伯特变换法：法是一种空间-时域转换，可以将地震数据从频域变换到时域，用在噪音衰减方面可以根据噪音模式剔除噪音，降低噪声干扰。
2.互相关变换法：是基于多个观测点收集的数据，可以有效指示出地震信号与噪声的不同特征，然后用快速傅立叶变换法，对噪音进行分析，找出相应噪音特征，进行衰减消除。
二、基于自适应算法的噪音衰减方法1.归一化噪音降低：通过在均方根幅度空间中应用归一化技术，能有效地抑制低频噪音，提高了抽取地震信号的能力，抗衰减效果更好。
2.自适应线性预测法：是识别地震数据的平稳部分和非平稳部分，对于平稳部分进行线性操作，消除掉低频噪音，从而保留地震信号。
3.自适应滤波噪音削减：利用特征值分解算法捕获反射波，采用可变单层自适应线性滤波器，进行抗噪音滤波，实现有效噪声衰减，可提高地震信号质量。
三、基于最小均方残差法的噪音衰减方法1.坐标变换最小均方残差法：通过将数据变换到余弦域空间，克服谱下降的影响，抑制噪声的污染以及信号变低的情况，使噪音和信号分离，消除低频噪声，实现有效噪声衰减。
2.多阶段最小均方残差法：通过不断将信号和噪声归一截断，然后进行互相关变换和空间匹配，来分离信号和噪声，有效去除高噪声区域，达到衰减噪声的目的。
以上就是深反射地震数据的噪音衰减方法比较综述，可以根据不同的应用场景，选择最合适的噪声衰减方法，提高深反射地震数据的质量。
地面微震资料去噪方法研究
方法首先利用单道微震记录来构建分解矩阵,然后对矩阵进行奇 异值分解,通过对奇异值分布规律的分析,选取适当的奇异值实 现矩阵的重构,最后通过SVD反变换得到得构信号,从而达到削弱 噪声、突出有效信号的目的。实践表明,该方法能有效压制单道 微震记录中的周期噪声,是一种适用于地面微震资料的去噪方法。
改进时变斜度/峰度法是针对微震有效信号与噪声对称性或高斯 性的差异而提出的一种基于高阶统计量的去噪方法。该方法采 用长短时窗内时变斜度或时变峰度的归一化差值作为滤波因子 对微震资料进行去噪,从而削弱了时窗内由于噪声的非对称性或 非高斯性对去噪效果产生的影响,确保了信号得到更好突出,资 料的信噪比得到明显改善。
因此,研究适合提高地面微震资料信噪比的去噪方法,对于地面 微震监测具有重要意义。本文首先对实际微震资料进行了全面 分析,对微震有效信号和资料中典型的噪声特点以及分布规律进 行总结。
通过对已有微震去噪方法的研究,总结出各种方法的适用范围与 局限性,从而为研究适合于地面微震资料的去噪方法奠定基础。 小窗口SVD方法是针对微震资料中普遍存在的倾斜线性干扰而采 用的一种改进SVD去噪方法。
该方法首先求取小窗口内微震记录的参考道,利用参考道与小窗 口内各道记录做互相关求取各道的时间偏移量。然后根据偏移 量将小窗口内微震记录做拉平处理,对拉平后的微震记录进行 SVD分解,选取适当奇异值进行资料重构,最后通过反拉平重构资 料完成去噪。
实践表明,根据实际微震资料特点设计合理的滑动小时窗和参考 道迭代次数,可有效压制微震资料中具有一定斜率的线性干扰。 单道SVD方法是针对单道微震记录周期性较强的特点提出的一种 改进SVD去噪方法。
地面微震资料去噪方法研究
微地震监测技术就是通过观测、分析生产活动中所产生的微小 地震事件来监测生产活动的影响、效果及地下状态的地球物理 技术,分为井中监测与地面监测两种。与井中微震监测相比,地 面微震监测具有无需监测井、布线灵活、成本低等优点,具有更 广阔的应用前前景。
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通过合成模拟信号分析时频域去噪方法的可行
微地震有效信号分量的频率范围具有一定带宽， 而 噪声分量一部分分布在低频端和高频端， 另一部分 的频率范围与微地震有效信号分量的频率范围相互 地震有效信号分量与噪声分量的时间方向和频率方 数学表达式为 Ｆ （ τ ，ｆ ） ＝ 重叠㊂ 根据噪声分量在时频域的分布范围， 利用微 向两个方面的差异特征，设计二维时频域滤波器，其
１㊀ 改进 Ｓ 变换
分布范围广， 微地震监测数据的信噪比相对较低㊂ 在微地震监测数据处理过程中， 首先要提高微地震
收稿日期：２０１４－０３－１７；修回日期：２０１４－０７－１６
原始微地震监测数据中噪声的类型多㊁能量强㊁
应地调整，具有较高的时频分辨率㊂ 但随着频率的 增加，常规 Ｓ 变换 ［６］ 的窗函数幅值会迅速增大， 对 时频谱的能量分布产生明显的加权效应，高频端出
刁瑞，单联瑜，尚新民，芮拥军，赵翠霞
㊀ ㊀ 时频分析的基本思想是设计时间和频率的联合 函数，同时描述信号在不同时间和频率的能量密度 或强度， 是分析非平稳信号的有力工具 ｗｅｌｌ 等
［２］ ［１］
监测数据的信噪比， 然后才能进行微地震有效信号 震处理的关键环节， 通常采用信号增强和噪声压制 两种思路来消除微地震监测数据中的噪声， 常用的 经典去噪处理方法包括： 中值滤波㊁ 多项式拟合㊁ 反 设计时变的二维时频域滤波器， 将其引入到微地震 监测数据的有效信号提取和噪声干扰压制中㊂ 基于 去相关性和较高保真度， 适应于低信噪比的非平稳 据的去噪效果对比分析， 验证了基于改进 Ｓ 变换的 二维时频域微地震去噪方法的可行性和有效性㊂
ʏ ［Ｈ
ｓｉｇｎａｌ
（ τ，ｆ） ＋ Ｈ ｎｏｉｓｅ（ τ，ｆ） ］ ˑ Ｆ （ τ，ｆ） ｄτ ，（６）
ʏ Ｈ （ τ ，ｆ ） ˑ Ｆ （ τ ，ｆ ） ｄ τ ＝ ㊀
㊀ ㊀ ㊀ ㊀
３㊀ 仿真试验分析
２ 是合成模拟信号及其二维时频谱㊂ 图 ２ａ 是包含 ４
性，并与常规的频率域带通滤波方法进行对比㊂ 图 个分量信号和 １ 个合成的模拟信号 （ Ⅴ） ， 其中 ４ 个 分量分别是：低频余弦噪声信号（ Ⅱ） ㊁４０ Ｈｚ 主频的 地面规则干扰波噪声信号（ Ⅰ） ㊁１５０ Ｈｚ 主频的高频 噪声信号 （ Ⅲ） 和 ６０ Ｈｚ 主 频 的 微 地 震 有 效 信 号 间隔 ５００ ｍｓ 规则出现㊂ 图 ２ｂ 是合成模拟信号的改 进 Ｓ 变换二维时频谱， 从时频谱上可以看到这 ４ 类 信号的时间分布和频率特征，４ 类信号从频率特征 上来看，低频噪声信号和高频噪声信号是易于区分 和压制的，但是规则干扰波噪声信号与微地震有效 信号的频率范围重叠在一起， 带通滤波方法不能有 效信号在时间分布上可以区分， 因此可以根据微地
Ｄｉａｏ Ｒ，Ｓｈａｎ Ｌ Ｙ，Ｓｈａｎｇ Ｘ Ｍ，ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｍｉｃｒｏｓｅｉｓｍｉｃ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｄａｔａ ｉｎ ｔｉｍｅ⁃ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ［ Ｊ］ ．Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ ａｎｄ Ｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌ
微地震监测数据时频域去噪方法
［７］
题，对常规 Ｓ 变换的窗函数进行能量归一化处理，实 æ｜ ｆ ｜ ö æ － ｆ （ ｔ － τ） ö ç ÷ ÷ ，（１） ｅｘｐ ç π λ ２λ è ø è ø 其中：ｆ 为频率，ｔ 为时间， τ 为窗函数的时间位置， λ ｗ （ ｔ － τ ，ｆ ） ＝
ｐ １／ ４ ｐ ２
频聚集性能， 图 １ａ 为线性调频合成信号， 合成信号 由一个频率从低到高递增的线性调频信号㊁ 一个频 率从高到低递减的线性调频信号㊁ 一个低频范围信 傅里叶变换的时频谱， 虽然能够识别出两个线性调 频信号分量，但是高频信号分量却无法分辨，低频信 可以分辨出各个信号分量， 其中的低频信号分量具 有较高的频率分辨率， 而高频信号分量具有较高的 时间分辨率，具有类似多分辨率的特性，但是时频谱 各个信号分量都能清晰地分辨出来， 在低频端时频 通过对比图 １ｂ㊁图 １ｃ 和图 １ｄ，改进 Ｓ 变换的时频谱 具有较好的时频分辨率， 合成信号中的低频端和高 频端的信号分量能够清晰地分辨， 两个线性调频信 号的时频分辨率整体较高， 对非平稳信号中不同频 率信号分量有更强的识别能力㊂ 的分辨率整体较低； 图 １ｄ 是改进 Ｓ 变换的时频谱， 分辨率仍然较高，而高频端的频率分辨率明显提高㊂ 号和一个高频范围信号分量叠加而成；图 １ｂ 是短时 号分量的分辨率也很低； 图 １ｃ 是 Ｓ 变换的时频谱，
ｅ(
－ｆ ｐ（ ｔ －τ） ２ ２λ
) ｅ － ｉ２πｆｔ ｄｔ ，（２）
据的时频谱㊂ 改进 Ｓ 变换的窗函数包络可以随着参
ａ
合成信号；ｂ
短时傅里叶变换时频谱；ｃ
图 １㊀ 不同时频分析方法的对比
Ｓ 变换时频谱；ｄ
改进 Ｓ 变换时频谱
２㊀ 时变二维时频域滤波器设计
一起，仅仅从时间域或频率域识别噪声比较困难㊂ 相对于在一维时间域或频率域分析， 在二维时间 规律㊂ 频率域对微地震原始数据进行时频分析， 能够更好
和 ｐ 为用于调节窗函数的时间延续长度和衰减趋 的二维时频谱表达式为 Ｓ ＧＴ（ τ，ｆ） ＝
＋ɕ －ɕ
势，λ ＞０，ｐ ＞０㊂ 微地震原始数据 ｈ （ ｔ ） 的改进 Ｓ 变换 ｜ ö ʏ ｈ（ ｔ） æè ｜ πｆ λ ø
ｐ １／ ４
çபைடு நூலகம்
÷
式中：ｈ（ ｔ） 是微地震原始数据，Ｓ ＧＴ（ τ， ｆ ） 是微地震数 数 λ 和 ｐ 的不同而变化， 根据实际应用的需要合理 频分辨率，具有较高的适应性和灵活性㊂ 的选择参数 λ 和 ｐ， 能够有效调节改进 Ｓ 变换的时 线性调频信号能够有效检验时频分析方法的时
㊀ 第 ３９ 卷第 １ 期 ㊀ ２０１５ 年 ２ 月
ＧＥＯＰＨＹＳＩＣＡＬ ＆ ＧＥＯＣＨＥＭＩＣＡＬ ＥＸＰＬＯＲＡＴＩＯＮ
物㊀ 探㊀ 与㊀ 化㊀ 探
Ｖｏｌ．３９，Ｎｏ．１㊀ Ｆｅｂ．，２０１５㊀
ｄｏｉ：１０．１１７２０ ／ ｗｔｙｈｔ．２０１５．１．１８
刁瑞，单联瑜，尚新民，等． 微地震监测数据时频域去噪方法［ Ｊ］ ． 物探与化探，２０１５，３９（１） ：１１２－１１７．ｈｔｔｐ： ／ ／ ｄｏｉ．ｏｒｇ ／ １０．１１７２０ ／ ｗｔｙｈｔ．２０１５．１．１８ Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ，２０１５，３９（１） ：１１２－１１７．ｈｔｔｐ： ／ ／ ｄｏｉ．ｏｒｇ ／ １０．１１７２０ ／ ｗｔｙｈｔ．２０１５．１．１８
常规 Ｓ 变换的时频窗口能够随着频率尺度自适
基金项目：国家高技术研究发展计划（８６３） 项目（２０１１ＡＡ０６０３０３） ；中石化科技攻关项目（ Ｐ１３０７８）
㊀ １期
刁瑞等：微地震监测数据时频域去噪方法
㊃ １１３㊃
现异常能量值㊂ 为解决时频谱中频率定位不准的问 现提高时频分辨率精度的目的， 改进 Ｓ 变换的窗函 数为
换和连续小波变换，采用可变的高斯窗函数，时频分 辨率随着频率发生变化， 基本小波不需要满足容许 的应用受到限制，许多学者通过改进基本小波或窗 函数得到了改进的 Ｓ 变换， 并取得了良好的应用效 果㊂ Ｐｉｎｎｅａｇａｒ 等
［３］
提出的 Ｓ 变换继承并发展了短时傅里叶变
㊂ Ｓｔｏｃｋ⁃
的准确定位㊂ 提高微地震监测数据的信噪比是微地
（ 中国石化胜利油田分公司 物探研究院，山东 东营㊀ ２５７０２２）
摘 要： 原始微地震监测数据的信噪比相对较低，监测数据品质决定了微地震有效信号的定位精度， 提高监测数据 信噪比是微地震处理的关键环节㊂ 改进 Ｓ 变换对窗函数进行能量归一化处理，解决了常规 Ｓ 变换时频谱中频率定 位不准的问题，具有更高的时频分辨率精度㊂ 利用改进 Ｓ 变换的良好二维时频域聚焦特性， 设计时变的二维时频 域滤波器，将时频域去噪方法引入到微地震监测数据的去噪处理中㊂ 利用改进 Ｓ 变换对微地震监测数据进行时频 分析，能够更加准确地分析不同信号分量的振幅能量以及频率随时间的变化情况， 实现微地震有效信号分量与噪 声干扰分量的有效分离㊂ 通过合成模拟信号和实际井中微地震监测数据的试处理和对比分析，验证了该方法的可 行性和有效性㊂ 关键词：Ｓ 变换；时变滤波；去噪方法；模拟信号；微地震数据 中图分类号： Ｐ６３１．４㊀ ㊀ ㊀ 文献标识码： Ａ㊀ ㊀ ㊀ 文章编号： １０００－８９１８（ ２０１５） ０１－０１１２－６
性条件，并且 Ｓ 变换与傅里叶谱保持直接的联系㊂ 由于 Ｓ 变换的基本小波是固定不变的， 使得 Ｓ 变换 将改造后的 Ｓ 变换应用于地震
［４］
褶积滤波㊁ 频率域滤波和时间域褶积滤波等 ［１１－１５］ ㊂ 笔者利用改进 Ｓ 变换的良好二维时频域聚焦特性， 改进 Ｓ 变换的二维时频域去噪方法具有多分辨率㊁ 信号㊂ 通过合成模拟信号和实际井中微地震监测数
（ Ⅳ） ，其中建筑工地等地面规则干扰波噪声信号等
{
其中：τɪ［ τ １ ，τ ２ ］ 和 ｆɪ［ ｆ １ ，ｆ ２ ］ 是微地震有效信号分
０㊀ ㊀ ㊀ ㊀ ㊀ ㊀
１． ０㊀
τ ɪ ［ τ １ ，τ ２ ］ ，ｆ ɪ ［ ｆ １ ，ｆ ２ ］ ， 其他㊂
（５）
效压制噪声信号㊂ 规则干扰波噪声信号与微地震有 震有效信号与噪声信号在二维时频谱上的时间域和
根据微地震监测数据中有效信号的时频特征进
量的分布范围㊂ 在二维时频域中对原始微地震监测 数据进行时变滤波处理 ｈ ｓｉｇｎａｌ（ ｔ） ＝
＋ɕ －ɕ ＋ɕ －ɕ
其中：ｈ ｓｉｇｎａｌ（ ｔ） 是经过二维时变滤波处理后的微地震 有效信号分量㊂ 通过二维时频域滤波处理后， 只保 留二维时频域内特定范围内的微地震有效信号分 量，达到了压制噪声分量的目的㊂
图 ２㊀ 合成模拟信号及其二维时频谱
ａ
合成模拟信号；ｂ
改进 Ｓ 变换时频谱
㊀ １期
刁瑞等：微地震监测数据时频域去噪方法