基于局部保持投影和主成分分析的地震数据去噪方法
地震资料去噪方法、技术综合评述
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
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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。
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。
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。
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。
基于主成分分析的图像去噪方法研究
基于主成分分析的图像去噪方法研究图像处理已经成为现代科技领域中非常重要的一部分，它在数码相机、视频传输、医疗成像等领域都有广泛的应用。
然而，图像中常常会存在噪声，这会导致图像信息不清晰、失真等问题。
因此，图像去噪成为了图像处理中不可忽视的重要步骤。
目前，图像去噪方法已经有很多种，常见的方法有小波去噪、均值滤波、中值滤波等。
然而，在实际应用中，这些方法也存在一些缺陷，例如产生较多的伪像、无法有效去除噪声等问题。
因此，如何提高图像去噪的效果，成为了一个热门话题。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）方法，最初是被应用于图像压缩领域中的，但其也被广泛应用于图像去噪中。
在主成分分析的基础上，已经提出了一些基于主成分分析的图像去噪方法，这些方法相对于传统的方法，具有更好的去噪效果。
主成分分析的基本思想是利用主成分将原始数据降维，从而提取出其中的特征信息。
在应用主成分分析进行图像去噪时，首先将待处理的图像转换为灰度图像，然后将像素值转换成二维向量，最后将所有的二维向量组成一个矩阵。
接着，对矩阵进行主成分分析，得到主成分矩阵。
基于主成分分析的图像去噪方法通常分为两步：首先将原始图像分解为均值图像、低频分量和高频分量，然后对高频分量进行去噪处理。
在第一步中，均值图像是指整个图像的平均值图像，而低频分量则是指主成分变换后的图像。
因此，对原始图像进行主成分变换后，可以得到其低频分量。
在图像去噪中，主要处理的是原始图像中的高频分量，因为这部分分量是包含了噪声的。
因此，在第二步中，需要对高频分量进行去噪处理。
这个过程中，可以使用一些已有的方法，如小波阈值去噪方法来实现。
基于主成分分析的图像去噪方法具有如下特点：1.可以降低图像数据的维度，在不降低图像质量的情况下降低运算量。
2.可以提取图像的主要特征，更加准确地描述图像信息。
3.可以去除图像中的噪声信息，提高图像的清晰度和质量。
基于独立成分分析的地震数据去噪
基于独立成分分析的地震数据去噪彭才;朱仕军;孙建库;陈俊华;夏凌;黄东山【期刊名称】《勘探地球物理进展》【年(卷),期】2007(030)001【摘要】独立成分分析方法(ICA)是近几年才发展起来的一种新的基于信号高阶统计特性的分析方法. 对于相互统计独立的信号源经线性组合而产生的混合信号,采用ICA能从其中分离出各独立的信号分量.在地震勘探中,地震道信号和随机噪音通常具备非高斯信号的特点,统计性相互独立.在对地震数据和随机噪音信号特点进行分析的基础上,采用基于最小互信息的快速ICA方法实现地震数据去噪.模型分析和实例计算表明,该方法具有一定的可行性.【总页数】4页(P30-32,68)【作者】彭才;朱仕军;孙建库;陈俊华;夏凌;黄东山【作者单位】西南石油大学,四川成都,610500;西南石油大学,四川成都,610500;四川石油管理局地球物理勘探公司,四川成都,610213;大庆油田有限责任公司地质录井分公司,黑龙江大庆,163411;四川石油管理局地球物理勘探公司,四川成都,610213;四川石油管理局地球物理勘探公司,四川成都,610213【正文语种】中文【中图分类】P631.443【相关文献】1.基于U-Net深度神经网络的地震数据去噪研究 [J], 张攀龙; 李尧; 张田涛; 岳景杭; 董锐; 曹帅; 张庆松2.基于数据驱动紧框架理论的三维地震数据去噪与重建 [J], 陈杰;牛聪;李勇;黄饶;陈力鑫;马泽川3.基于双重Bregman迭代的地震数据重构与去噪 [J], 郭萌;张会星;刘明珠4.基于生成对抗网络的微地震数据去噪方法 [J], 郑晶;吴志祥;李德伟;邢立文5.基于全局上下文和注意力机制深度卷积神经网络的地震数据去噪 [J], 杨翠倩;周亚同;何昊;崔焘;王杨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于局部保持投影和主成分分析的地震数据去噪方法
基于局部保持投影和主成分分析的地震数据去噪方法魏嘉铖;桑雨;杜磊;宋志军【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2018(046)009【摘要】随着地震勘探需求的增加和地震采集技术的发展,地震数据的维度逐渐加大,传统去噪方法已不能适应高维数据空间的非线性模式,导致对地震弯曲或倾斜同相轴的处理效果不佳,即容易损伤其有效反射波信号.为此,提出一种基于局部保持投影(LPP)和主成分分析(PCA)的地震数据随机噪声衰减方法.首先,利用LPP具有较好处理高维非线性数据的优良特性,用它对每个地震采样点由其近邻点进行重构,使得在地震数据去噪过程中能够有效地保留弯曲或倾斜同相轴信息;然后,使用PCA提取出特征值较大的有效反射信号,去除特征值很小的随机噪声;最后,在人工合成地震数据上的实验结果表明:与两种经典的基于曲波变换阈值去噪和基于小波变换阈值去噪方法相比,提出的方法能很好地适用于弯曲或倾斜同相轴,可以有效地去除随机噪声,且不损伤有效信号.此外,在实际地震CMP道集和叠加剖面上进行处理也得到了很好的效果.【总页数】6页(P1759-1763,1937)【作者】魏嘉铖;桑雨;杜磊;宋志军【作者单位】长江大学石油工程学院荆州 434023;辽河油田博士后工作站盘锦124010;大连理工大学博士后流动站大连 116029;辽河油田勘探开发研究院盘锦124010;辽河油田钻采工艺研究院盘锦 124010【正文语种】中文【中图分类】TP391.9;P631【相关文献】1.基于局部保持投影的复合位置投影 [J], 林克正;李姝;林晟2.一种新的基于局部保持投影的高维数据聚类成员构造方法 [J], 周静波;殷俊;金忠3.基于局部保持投影的统计不相关复合信息投影 [J], 林克正;陈冬梅;吴清英4.主成分分析和字典学习联合地震数据去噪方法 [J], 朱鹤文;韩立国;陈瑞鼎5.基于SDN-GMM网络的低剂量双能CT投影数据去噪方法 [J], 史再峰;李慧龙;程明;曹清洁;王子菊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
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A Noise Attenuation Method for Seismic Data Based on Locality Preserving Projections and Principal Component Analysis
总第 347 期 2018 年第 期
计算机与数字工程 Compu计te算r &机D与ig数ita字l E工ng程ineering
Vol. 46 No. 9 1759
基于局部保持投影和主成分分析的地震数据去噪方法∗
魏嘉铖 1 桑 雨 2，3 杜 磊 4 宋志军 5
（1. 长江大学石油工程学院 荆州 434023）（2. 辽河油田博士后工作站 盘锦 124010） （3. 大连理工大学博士后流动站 大连 116029）（4. 辽河油田勘探开发研究院 盘锦 124010）
Abstract With the increase of the demand for seismic exploration and the development of seismic acquisition technology，the dimension of seismic data is gradually increasing and the traditional denoising methods are difficult to disposal the nonlinear model of high dimensional data space，which leads to a unsatisfactory processing result on curved and inclined events of seismic profile. At the same time，it damages to the seismic curving reflection signals and remains some noise. Therefore，a random noise attenuation method of seismic data is proposed based on the local preserving projection（LPP）and principal component analysis（PCA）. First， the method uses the reconstruction of LPP to reconstruct each sample of seismic data by its neighborhoods as LPP has good charac⁃ teristics of high dimension nonlinear data processing，which can effectively preserve information of the curved and/or inclined events in the process of seismic data denoising. Then，it uses PCA decomposition to separate the effective signals with larger eigenvalues from the data containing the noise，and gets rid of non-relevant random noise with small eigenvalues. Finally，experimental results on the artificially generated data show that the proposed method can apply well to curved and inclined events compared with two clas⁃ sic threshold denoising methods（curvelet transform based and wavelet transform based）and effectively remove the random noise， and does not damage the effective signal. Besides，good results are obtained by the proposed method on the real seismic CMP gather and stacking profile.
（5. 辽河油田钻采工艺研究院 盘锦 124010）
摘 要 随着地震勘探需求的增加和地震采集技术的发展，地震数据的维度逐渐加大，传统去噪方法已不能适应高维 数据空间的非线性模式，导致对地震弯曲或倾斜同相轴的处理效果不佳，即容易损伤其有效反射波信号。为此，提出一种基 于局部保持投影（LPP）和主成分分析（PCA）的地震数据随机噪声衰减方法。首先，利用 LPP 具有较好处理高维非线性数据 的优良特性，用它对每个地震采样点由其近邻点进行重构，使得在地震数据去噪过程中能够有效地保留弯曲或倾斜同相轴 信息；然后，使用 PCA 提取出特征值较大的有效反射信号，去除特征值很小的随机噪声；最后，在人工合成地震数据上的实验 结果表明：与两种经典的基于曲波变换阈值去噪和基于小波变换阈值去噪方法相比，提出的方法能很好地适用于弯曲或倾 斜同相轴，可以有效地去除随机噪声，且不损伤有效信号。此外，在实际地震 CMP 道集和叠加剖面上进行处理也得到了很 好的效果。
WEI Jiacheng1 SANG Yu2，3 DU Lei4 SONG Zhijun5 （1. Department of Petroleum Engineering，Yangtze University，Jingzhou 434023）
（2. Post-Doctoral Research Station of Liaohe Oilfield，Panjin 124010） （3. Post-Doctoral Mobile Station，Dalian University of Technology，Dalian 116029） （4. Research Institute of Exploration and Development，Liaohe Oilfield，Panjin 124010） （5. Research Institute of Drilling and Production Technology，Liaohe Oilfield，Panjin 124010）