基于自动编码器的地震随机噪声压制方法

近些年,随着我国经济飞速发展,地震勘探在油气资源、煤矿资源和铀矿资源勘探中的重要性日益凸显。地震资料处理是地震勘探中的关键环节,而此环节好坏与地震资料的信噪比、分辨率和保真度息息相关。其中,地震随机噪声的压制被认为是提高信噪比步骤中的重要一步。提出一种深度去噪自动编码器的方法去压制地震随机噪声,该方法将地震数据作为输入,然后将其编码成多级抽象,然后将它们重建成没有噪声的地震数据。通过合成数据和实地数据的实验结果可以看出,深度去噪自动编码器比其他传统方法具有更好的去噪效果。

基于分数阶最优控制网络的复杂勘探随机噪声消减方法

在实际勘探记录处理过程中,复杂随机噪声的出现严重影响了有效反射信息的提取,并对资料后续处理带来了不利影响。随着非常规油气资源开发,对勘探记录质量提出了更高的要求,常规方法在处理能力方面需要持续提升。为了解决复杂噪声消减问题,笔者将最优控制网络引入随机噪声消减领域。与传统的单一尺度消噪网络不同,FOC-NET具有分层结构,能够利用不同尺度信息并结合信息融合处理实现地震勘探数据潜在特征的高精度提取,克服了传统去噪网络单一尺度信息提取造成的有效特征损失问题。同时,在面对低信噪比勘探记录和弱反射同相轴时,多尺度特征交互方式同样可以有效提高噪声压制和信号恢复能力。合成记录和实际数据处理结果均表明,即使在低信噪比条件下,FOC-NET仍能有效地抑制随机噪声并准确重构出有效反射信息,极大提升勘探资料的质量。

对深层地震勘探中随机噪音的一点认识

在地震勘探过程中 ,随机噪音是影响地震资料信噪比的主要因素之一 ,尤其是对能量弱、频率低的深层地震信号。与有规律的线性干扰相比 ,随机噪音没有固定的视频率和视速度 ,但在一定的区域范围内 ,这类干扰又是遵循统计规律的。因此 ,深入地调查和分析工区内随机噪音的特征及其与施工因素的关系 ,对于更好地指导野外数据采集具有实际意义。本文结合胜利探区深层试验资料 ,主要对随机噪音中的环境噪音和次生噪音的特征及其与施工因素的关系进行了定量分析和统计 ,获得了一点认识 ,并提出了一些行之有效的压制方法 ,在实际生产中收到了一定的效果。

强随机噪声条件下时窗类型局部线性化对TFPF技术的影响

为了更广泛地应用时频峰值滤波方法消减地震勘探记录中强随机噪声,本文比较详细地探讨了该方法在应用时需要处理的时窗选取、一个时窗内局部线性化等主要基础技术问题.经过时变时窗的仿真计算,运用多项指标比较,包括整体背景强弱、振幅谱、信噪比、均方误差、有效子波波峰波谷幅值、畸变程度,综合评价出(L_0+L_x)时窗滤波的效果较理想.对于三角波这类简单类型的周期波,其时频峰值滤波效果与边线段平均曲率变化、时窗长度等条件有关,即三角波边线段平均曲率越大,滤波结果的均方误差越大;兄外,边线段平均曲率增大时,选取的时窗长度有变小的趋势,总之,在地震勘探中应用时频峰值滤波方法消减强随机噪声时,一方面要合理地选取时窗参数,另一方面时窗参数又不能变化过大,以避免对有效子波波形产生畸变影响.

基于JADE算法的地震资料随机噪声盲分离方法研究

独立分量分析是近年由盲信号理论发展起来的一种新的多维信号处理方法,在没有先验信息的情况下,能够实现源信号的分离。地震资料中常常包含随机噪声,它是由各种不可预知因素综合作用而成,无统一规律。文中将ICA应用于去除随机噪声问题,在对地震数据特点进行分析的基础上,建立了随机噪声盲分离的ICA模型,并对其假设条件和固有不确定问题进行了深入分析,利用文中改进的稳健预处理算法,先去除加性高斯白噪声,然后将预处理后的数据采用JADE盲分离算法分离出有效信号和非高斯分布的随机噪声,并建立能够辨识有效信号的准则,解决了ICA分离后次序不确定问题,实现了有效信号的提取。仿真实验和对实际地震资料处理表明文中提出的算法能够有效地去除随机噪声。

压制地震勘探随机噪声的分段时频峰值滤波方法

提高勘探资料信噪比是地震勘探的主要内容之一.本项研究利用短时能量将记录分成能量均衡的若干段,获得减少尺度变换误差的分段时频峰值滤波方法,并运用端点拓展和与地震信号特征匹配的多级时窗参数改进时频峰值滤波精度.理论模型和共炮点资料处理结果表明,分段时频峰值滤波很好地消除了尺度变化误差引起的信号波形阶梯状畸变,能够在压制强随机噪声的同时更好地保留信号特征.对低信噪比勘探资料处理具有较大的应用价值.

深反射地震数据的噪音衰减方法综述

深部地震反射资料是弱能量反射,如何更好地除去噪音并保留弱信号是资料处理中的棘手问题.本文概述了目前深反射地震资料的噪音衰减方法:如通过异常振幅噪音衰减来除去某一特定带宽内能量异常的振幅;利用自动识别区域异常振幅来压制地震道内的野值和强噪音从而改善资料的信噪比;利用随机噪音在一定的区域范围内遵循统计性规律对其进行除去;利用相关噪音衰减压制噪音,减少折射波和近地表的面波对反射信号的影响;利用地表一致性反褶积对地震子波进行平滑来压制噪音,提高地震资料的纵向分辨率;利用径向滤波来压制随机噪音和滤波倾角范围外的相关能量,提高反射信号的相关性.这样,有效地除去地震资料中的噪音,突出有效信号的能量,为更好地进行深反射地震资料的后续处理提供保障.

地震勘查技术在喀拉通克矿区的应用

目前,深部矿已成为我国矿产勘查的重要对象。由于深部矿具有埋深大、矿化信息弱、综合地质研究程度低的特点,使传统地球物理探测技术应用的有效性受到较大影响,造成深部矿勘查的难度加大。金属矿地震探测技术是一种有潜力的新方法技术,具有探测深度大、探测精度高等特点,将该方法技术应用于新疆喀拉通克铜镍矿区深部找矿,把压制干扰噪声作为数据采集和资料处理的重点,采用强能量震源激发、小道间距、高覆盖次数的观测系统,细化叠前去噪数据处理流程,取得了较好的探测效果,部分成果得到钻孔验证。

沙漠地区地震勘探随机噪声建模及其在噪声压制中的应用

随机噪声是影响地震勘探有效信号的主要因素,其存在大大降低了地震记录的信噪比.在噪声压制方法不断被改进的同时,对随机噪声特性进行研究,了解噪声的产生机制是对其进行压制的先决条件,目前对噪声的研究主要是特性研究以寻找规律性,对其进行定性定量的分析还比较少.本文根据塔里木沙漠地区实际采集环境,考虑到噪声的连续性给计算带来的不便,假设各类噪声源以点源的形式分布在检波器周围,依据相应理论确定各类噪声源的源函数,其激发的噪声经由波动方程传播,将随机噪声作为各类噪声源共同作用的综合波场,建立随机噪声的理论模型.通过分析不同种噪声对地震记录的影响,选取合适的滤波方法对其进行压制,实验结果表明,通过建立沙漠地区随机噪声的理论模型,为选择有效的滤波方法,提高地震记录信噪比起到理论指导作用.

高精度地震勘探问题思考及对策分析

胡中平 ,孙建国 .高精度地震勘探问题思考及对策分析 .石油地球物理勘探 ,2 0 0 2 ,37(5 ) :5 30～ 5 36 高精度地震数据是完成精细储层预测的基础。近年来 ,如何通过采集和处理提高地震资料分辨率是人们所关注的问题。由于影响地震资料分辨率的因素很多 ,对于不同地区 ,不同目的层 ,其要求又有所不同 ,因此 ,必须具体问题具体分析。东部断裂发育 ,构造复杂 ,而西部塔里木深层低幅度构造发育 ,提高地震资料的分辨率对于东部和西部地区中深层地震勘探都十分重要。本文从采集、处理等角度探讨了影响地震资料分辨率的因素 ,并提出了某些对策。

基于奇异值分解的f-x-y域滤波方法

在简单回顾奇异值法压制随机噪音的基础上,提出了基于奇异值分解的f x y域滤波方法。该方法是一种三维去噪方法,它不需求取同相轴的倾角就可以去除倾斜同相轴的随机噪音,同时还可以较好地保持地震信号的振幅。经理论模型试算表明,该方法运算速度快,效果明显,是一种可行的去噪方法。

两种压制随机噪声的滤波方法对比研究

介绍了f-x-y域预测滤波方法,提出了基于奇异值分解的三维f-x-y域预测滤波方法。该去噪方法是在奇异值分解滤波的基础上进行f-x-y域预测滤波,从而实现频率空间的预测滤波。2种滤波方法详细的对比研究及理论模型试算的结果表明,该方法较f-x-y域预测滤波能更好地提高地震资料的信噪比,并有更高的保真度。

自适应窗长径向时频峰值滤波算法压制地震勘探随机噪声

提出了自适应窗长径向时频峰值滤波的算法,用结构张量的特征值自适应调整径向时频峰值滤波窗长,该方法通过分析地震资料的平坦区域和信号区域,在噪声区域采用延长窗长以更好地压制随机噪声,在信号区域缩短窗长从而减小信号失真。模拟地震记录和实际地震勘探记录结果表明:本文方法能够有效压制低信噪比地震勘探资料中的随机噪声,在同相轴的细微结构变化部分具有更优的信号保持能力。

金属矿山地地区地震勘探随机噪声的波动方程模拟

消减随机噪声是目前陆地地震勘探数据处理的关键问题之一,分析随机噪声的产生机制及特征是对其进行有效压制的先决条件.本文针对中国南方山地金属矿区的勘探环境,根据随机噪声中包含的自然噪声和人文噪声的发声机理分别确定其噪声源函数,以波动方程作为噪声传播模型对山地地区随机噪声进行建模,将随机噪声作为一个综合波场,并且与实际噪声记录进行比较.随机噪声记录作为时空域的二维随机过程,分别对模拟噪声和实际噪声记录的时间域波形(振动图)特征包括频谱、功率谱密度,相空间轨迹图,统计量特征(能量分布,累积分布,均值,方差,峰度,偏度),和空间域波形(波剖面)特征包括波数谱和统计量特征进行比较,对比结果显示在时空域模拟噪声和实际噪声都有基本相同的性质,证明了本文对随机噪声模拟方法的可行性,为进一步研究随机噪声时空域传播特性以及噪声消除奠定理论基础.

基于卷积神经网络的地震随机噪声压制方法

针对由于地震数据中含有的随机噪声,严重影响后续资料处理解释的准确性问题,提出一种基于卷积神经网络的智能化地震随机噪声压制方法。首先根据卷积神经网络原理设计一种深层非线性的噪声压制网络,然后利用构建的高质量随机噪声训练集对该网络进行训练,在高维空间实现对随机噪声特征的自动学习,从而拟合出含噪地震数据记录与随机噪声的非线性映射关系,实现随机噪声自动压制。将该方法用于地震数据噪声压制,并与常用的滤波算法(均值滤波法和中值滤波法)进行对比,实验结果证明,该方法具有更高的信噪比,克服了传统方法存在的问题。实例验证了该方法的可行性和有效性。

基于小波变换的随机干扰压制方法研究

在地震勘探中,随机噪声是一种频带较宽、严重影响有效波的干扰波,常用的傅立叶变换方法效果去除效果不理想。小波变换是一种时频分析方法,根据它的分频和局部分析能力,能有效地消除随机干扰,保留有效波的中、高频成分,经过小波重构,可恢复有效波信号。本文首先通过MATLAB合成了含噪地震记录,然后使用不同的小波基、阈值和分解层次对地震记录中的随机干扰进行了去除。其结果表明:基于小波变换的去噪方法是一种提取有用信号、展示噪声和突变信号的优越方法,具有广阔的应用价值。

随机干扰的相关半径及其应用

在地震资料处理分析工作中,相关是一个十分重要的概念。从比较两个波形相似性出发,结合地震勘探工作中随机干扰的特点,提 出了计算相关半径的方法。通过计算相关半径,直接指导野外地震资料采集工作.有效地压制随机噪音,可以大大提高地震资料的信噪比。

基于空间分数阶复扩散的地震勘探噪声压制

沙漠地震勘探数据信噪比低,随机噪声主要为非平稳、非高斯的低频色噪声,利用常规噪声压制方法很难有效辨识与表征地震勘探信号,导致弱纹理结构信号的损失。针对此问题,引入分数阶梯度算子,提出空间分数阶复扩散随机噪声压制算法。该算法利用空间分数阶梯度增强地震信号的弱纹理和细节,在复扩散框架下,根据同相轴结构控制扩散强度。实验采用合成地震勘探数据和实际沙漠地震勘探数据评估算法性能,结果表明,提出的空间分数阶复扩散滤波算法可压制沙漠勘探随机噪声并保留有效信号结构。

基于自适应NLM算法的地震勘探随机噪声压制研究

针对地震信号中有效信号数据存在重复性与冗余信息较多等特点,对比分析了传统的NLM算法与改进后的自适应NLM算法对地震勘探随机噪声压制,研究了不同SNR下的模拟地震信号以及两种方法去噪后的MSE和SNR对比,研究得出:当采用传统的NLM算法时,由于整个地震数据信号只利用一个滤波参数,忽略了信号区域内的不同噪声强度与结构特性,效果不佳;而采用自适应的NLM算法的滤波方法,能够较好的实现滤波的效果,模拟仿真信号与真实地震信号的滤波效果,有效验证了改进算法的自适应NLM算法对地震勘探随机噪声具有较好的压制去噪作用。

上海近岸海域高分辨率单道地震探测海浪干扰及其压制方法

近年来,由于近岸地质调查及沿岸工程建设的需要,高分辨率单道地震探测以其高分辨率、探测快速便捷的优势正在被越来越多地使用。上海近岸海域海浪情况复杂,常给探测带来大量干扰,特别是海浪引起的同相轴起伏可严重降低探测数据的分辨率。本文通过对上海近岸海域大量高分辨率单道地震探测数据的分析,总结了海浪对该方法的主要干扰类型及压制方法。实践证明,压制以后的地震数据质量得到了显著提高,保证了高分辨率单道地震探测的高分辨能力。