[发明专利]一种衰减地震数据随机噪声的方法及系统

权利要求书

1.一种衰减地震数据随机噪声的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取地震数据；

将所述地震数据进行傅立叶变换，生成频率-空间域的地震数据；

在空间方向上对所述频率-空间域的地震数据进行复数经验模态分解，生成多个模态分量；

根据所述频率-空间域的地震数据与所述多个模态分量，利用最优化方法生成自适应信号重构算子；

根据所述自适应信号重构算子和所述多个模态分量，重构生成频率域地震信号；

将所述频率域地震信号进行傅立叶反变换，生成随机噪声衰减后的时间域地震信号；

根据所述随机噪声衰减后的时间域地震信号绘制噪声衰减后的地震剖面图像。

2.根据权利要求1所述的衰减地震数据随机噪声的方法，其特征在于，所述获取的地震数据为x(i,t),i＝1,2,…n，其中n为记录道数。

3.根据权利要求2所述的衰减地震数据随机噪声的方法，其特征在于，所述将所述地震数据进行傅立叶变换，生成频率-空间域的地震数据，包括：

对地震数据x(i,t),i＝1,2,…n进行傅立叶变换，生成频率-空间域的地震数据X(i,f),i＝1,2,…n；其中，

X(i,f)=∫x(i，t)e^-j2πftdt。

4.根据权利要求3所述的衰减地震数据随机噪声的方法，其特征在于，所述在空间方向上对所述频率-空间域的地震数据进行复数经验模态分解，生成多个模态分量，包括：

对所述频率-空间域的地震数据X(i,f),i＝1,2,…n进行复数经验模态分解，生成多个模态分量C_j(i,f),j=1,2,…,m，其中，m是经过经验模态分解的模态分量的个数。

5.根据权利要求4所述的衰减地震数据随机噪声的方法，其特征在于，所述根据所述频率-空间域的地震数据与所述多个模态分量，利用最优化方法生成自适应信号重构算子，包括：

步骤1，根据所述频率-空间域的地震数据X(i,f),i＝1,2,…n构建向量X，根据所述多个模态分量C_j(i,f),j=1,2,…,m构建矩阵C，根据所述自适应信号重构算子A_j(f),j=1,2,…,m构建向量A；

步骤2，建立目标函数E=X-C×A^T；

步骤3，利用最优化方法计算所述目标函数的最小值，生成所述目标函数最小值下的自适应信号重构算子A_j(f),j=1,2,…,m；

此时，A=(CC^T+βI)^-1C^TX，其中，I为单位矩阵，β为稳定性阻尼系数，且β=0.01。

6.根据权利要求5所述的衰减地震数据随机噪声的方法，其特征在于，所述根据所述自适应信号重构算子和所述多个模态分量，重构生成频率域地震信号，包括：

利用所述自适应信号重构算子A_j(f),j=1,2,…,m，由所述多个模态分量C_j(i,f),j=1,2,…,m重构所述频率域地震信号S(i,f),i＝1,2,…n：

S(i,f)=Σj=1mAj(f)Cj(i,f).]]>