一种稳健压制陆上三分量地震记录中面波的自适应极化分析方法(英文)

针对提高陆上转换波地震资料的品质,为了更好的识别和压制三分量地震记录中的强面波干扰,本文结合复偏振分析和瞬时极化分析,提出了一种能有效压制陆上三分量记录中强面波干扰的自适应极化滤波方法。该方法综合应用了面波椭圆平面偏振、能量强、视速度低以及频带低特征。在给定的面波时窗内低通滤波,采用依赖面波主频的滑动重叠时窗,进行复协方差本征值分解,由主特征向量建立面波模型,利用瞬时极化面积属性和面波区平均能量约束,检测和识别面波,最后自适应减去。这种方法的门槛值稳定,易于选取,适应性强,是一种稳健的极化滤波方法。模型和实际资料的试算结果,表明该方法能有效的识别和衰减面波,能较好地保护有效信号。

极化滤波在三分量噪声衰减中的应用研究

极化滤波是根据各种地震波在三分量地震记录上偏振方向、程度的不同,将待处理的地震数据分解到该数据协方差矩阵的特征向量方向上来压制干扰,从而达到提高信噪比的目的.理论合成数据试算结果表明用该方法去除噪声方法灵活、保真性好、分辨率高.但是在实际资料的处理中,由于地层结构复杂多样,各种类型的波相互干扰,噪声衰减的效果受到一定影响.

基于局部相关谱约束的多道匹配追踪算法识别微地震信号

多道匹配追踪算法是将地震记录中的每一道信号分解成一系列相同位移参数、频率参数及相位参数但振幅不同的匹配原子的线性组合。在地震剖面中,有效信号往往具有一定的方向性。为了利用信号的方向性等特征,提出了基于局部相关谱约束的多道匹配跟踪算法。利用局部窗口内的相关谱作为权重,对每次匹配跟踪的方向进行约束,对模拟以及实际的三分量微地震信号分别采用传统的多道匹配跟踪算法和本文提出的方法进行处理。为了验证该算法的准确性及可行性,采用STA/LTA算法对其结果进行事件拾取对比分析,结果表明基于相关谱约束的多道匹配跟踪算法能显著提高微震信号的信噪比,在一定程度上降低了微震事件误判的机率,且使STA/LTA算法的峰值提高1.2倍左右,提高了微震事件检测的可能性,可较为准确地识别出微震信号。