[发明专利]一种基于信噪分离的噪音去除方法在审

专利信息
申请号: 201410660301.7 申请日: 2014-11-18
公开(公告)号: CN104459793A 公开(公告)日: 2015-03-25
发明(设计)人: 司卫;商建立;李斌;万城程;马锐;王雷 申请(专利权)人: 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司河南油田分公司石油物探技术研究院
主分类号: G01V1/36 分类号: G01V1/36
代理公司: 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 代理人: 胡泳棋
地址: 100728 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 分离 噪音 去除 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种基于信噪分离的噪音去除方法,属于地球物理勘探技术领域。

背景技术

随着地震勘探技术的进步,野外采集的地震数据体越来越大,伴随着有效反射波信息量增大的同时,各种干扰波也凸显出来。随着勘探目的层的不断加深,要求地震剖面能更好的反映深层的地震面貌,如何在去除噪声的同时保护低频有效信息成为深层地震资料处理中的重要环节。目前勘探目的层较深,构造复杂,深层信噪比低且各种干扰波发育。

叠前去噪技术是地震资料处理中至关重要的一个环节,由于野外采集中不可避免的带来有效反射波信号的同时也带来了的各种噪声。尤其是低信噪比的资料,有效信号被大量的噪声所掩盖,几乎看不到有效信息。如不做好叠前去噪的方法认真研究应用,就无法得到一个高信噪比,甚至是可以使用的成果剖面。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于信噪分离的噪音去除方法,以解决现有去噪方法在技术应用上单一的局限性问题。

本发明为解决上述技术问题而提供一种基于信噪分离的噪音去除方法,其特征在于,该噪音去除方法包括以下步骤:

1)对采集的叠前地震记录数据进行第一次信噪分离,得到一次信号模型和一次噪音模型;

2)对得到的一次噪音模型再次进行信噪分离,分离出二次信号模型和二次噪音模型;

3)重复步骤2)2~3次,将历次分离得到所有信号模型进行数据重构,以得到含有绝大多数有效信号且又较彻底去除噪音的地震数据。

所述步骤1)中采的信噪分离方式为多域信噪分离。

所述的多域信噪分离分为T-P域、F-K域、F-X域和T-W域中的任意一种。

所述步骤2)中采用的信噪分离算法为自适应面波衰减法、预测线性干扰压制法、局部相干滤波法、时空域递归滤波法和余弦逼近法中的任意一种。

所述步骤3)中的数据重构是将所有的信号模型进行叠加。

本发明的有益效果是:本发明采用“最大程度保护有效波,最大限度压制干扰波”的思想,首先对叠前地震记录进行信噪分离,分离为信号模型和噪音模型,然后对噪音模型再次进行信噪分离,分离为二次信号模型和二次噪音模型;重复上述过程2~次;最终对历次分离的所有信号模型进行数据重构,以得到含有绝大多数有效信号且又彻底去除噪声的地震数据。本发明克服了由于复杂近地表条件带来的各种噪音的影响,同时克服了现有去噪方法在技术应用上单一的局限性,具有保幅性好、效果明显、广阔的市场应用前景。

附图说明

图1是本发明基于信噪分离的噪音去除方法的流程图;

图2是本发明实施例中的原始叠前地震数据;

图3-a是一次信噪分离后的信号模型图;

图3-b是一次信噪分离后的噪音模型图;

图4-a是一次信噪分离后噪音模型的二次信号模型图;

图4-b是一次信噪分离后噪音模型的二次噪音模型图;

图5是一次信号模型和二次信号模型数据重构后的示意图;

图6-a是噪音去除前的单炮数据;

图6-b是噪音去除后的单炮数据;

图7-a是噪音去除前的叠加地震数据;

图7-b是噪音去除后的叠加地震数据。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。

本发明采用“最大程度保护有效波,最大限度压制干扰波”的思想,其流程如图1所示,下面以图2给出的原始叠前地震数据为例来详细说明本发明的去噪过程,具体包括以下步骤。

1.对原始叠前地震记录进行信噪分离

采用现有的多域去噪技术对叠前地震数据进行多域去噪,这里的多域去噪技术包括T-P域、F-K域、F-X域和T-W域等,这种多域去噪方法能够尽可能多的去除噪声,以保证去噪尽可能彻底,去噪后得到一次信号模型和一次噪声模型,如图3-a和图3-b所示,其中一次信号模型中包含了几乎全部的有效信号和极少几乎可以忽略的噪声,从而达到一次信噪分离的目的。

2.对一次噪声模型进行信噪分离

对一次信噪分离得到噪声模型再次进行去噪处理,这里的去噪方法可以采用自适应面波衰减技术、预测线性干扰压制技术、局部相干滤波技术、时空域递归滤波技术和余弦逼近法等中的任意一种,经过上述噪声去除处理后,一次噪声模型经信噪分离后得到二次信号模型和二次噪声模型,如图4-a和图4-b所示。

3.数据重构

将两次信噪分离后得到一次信号模型和二次信号模型进行数据重构,最终得到噪声去除后的信号模型如图5所示。

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