[发明专利]多分量地震数据矢量去噪方法及多分量地震数据矢量去噪装置

说明书

本发明提供一种多分量地震数据矢量去噪方法及多分量地震数据矢量去噪装置，涉及地震数据处理技术领域。该多分量地震数据去噪方法包括：对多分量地震道集数据进行分解，得到多个小块多分量地震数据；对每个所述小块多分量地震数据进行四元傅里叶变换，得到四元频域地震数据；在四元频域中，抽取频率切片，利用卡佐cadzow滤波方法对所述频率切片进行滤波，得到滤波后的四元频域地震数据；根据滤波后的所述四元频域地震数据，计算获取滤波后的各分量地震数据。本发明通过将四元傅里叶变换和卡佐cadzow滤波方法相结合，在矢量空间中对多分量地震数据进行滤波，在有效压制噪声的同时，较好地保留和恢复原始多分量地震信号的矢量特征。

技术领域

本发明涉及地震数据处理技术领域，具体而言，涉及一种多分量地震数据矢量去噪方法及多分量地震数据矢量去噪装置。

背景技术

多分量地震数据同时记录了质点在垂直和水平方向的运动情况，是地震波矢量场的完整记录。矢量数据不仅同时提供了纵波和横波的走时(速度)、振幅和频率信息，还提供了同一波在各分量间的相对振幅关系，以及不同波的振幅差异和走时差异等信息。这些矢量波场特有的信息能更加详细、精确地刻画地下介质的构造、岩性、流体饱和度、孔隙压力、裂缝等特征。然而由于采集环境、勘探目标和地表条件的复杂性，采集的多分量地震数据信噪比通常都很低。充分利用矢量波场信息的前提是必须对多分量地震数据进行保幅、保矢量特征的去噪处理。

现有技术中，f-x(y)域预测滤波、f-x(y)域Cadzow滤波、中值滤波、SVD奇异值分解、以及基于数学变换的F-K去噪、S变换去噪、小波变换去噪等方法，这些滤波方法在常规纵波资料处理中已取得很好的去噪效果。但对多分量地震数据进行处理时，现有技术主要是将每个分量当作一个标量场分开来处理，容易破坏多分量地震波场的矢量特征。而且由于多分量地震噪声较为复杂，一些对纵波数据去噪效果好的方法用于横波数据时去噪效果并不理想。

极化滤波是最早的多分量地震数据去噪方法，该方法能很好地识别并分离不相互重叠的不同偏振的波。Naghizadeh和Sacchi提出了一种基于3分量向量自回归(VAR)模型的f-x去噪方法，但他们假设地震反射同相轴是线性的，使其应用范围受到限制，Rodriguez等提出的基于组稀疏约束时频变换的随机噪声衰减方法能对多个分量数据联合进行处理，可较好地保留分量间的振幅相对关系和弱有效信号，但求稀疏解与时频变换均非常耗时，难以对大批量地震数据进行处理。Wang和寻超等将矢量统计排序滤波扩展应用于多分量地震数据，首先根据相邻道矢量信号间的相关性搜索最优局部同相轴方向，然后沿同相轴选取矢量点进行矢量统计排序滤波。该方法要求地震信号横向连续性要好，对于横向相关性差或只有几道的地震数据无法有效去除噪声。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种多分量地震数据去噪方法及多分量地震数据去噪装置，以解决传统滤波方法在去除多分量地震数据噪声的同时，会损坏多分量地震数据的矢量特征，不能对地震数据信号进行有效保护的问题。

为实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种多分量地震数据矢量去噪方法，包括：

对多分量地震道集数据进行分解，得到多个小块多分量地震数据；对每个所述小块多分量地震数据进行四元傅里叶变换，得到四元频域地震数据；在四元频域中，抽取频率切片，利用卡佐cadzow滤波方法对所述频率切片进行滤波，得到滤波后的四元频域地震数据；根据滤波后的所述四元频域地震数据，计算反四元傅里叶变换，获取滤波后的各分量地震数据。

进一步地，所述对所述多分量地震道集数据进行分解，得到多个小块多分量地震数据，包括：