[发明专利]一种消除地震数据随机噪声的方法和系统

说明书

本发明公开了一种消除地震数据随机噪声的方法，包括：采集含有随机噪声的地震数据；对采集的所述地震数据进行曲波变换；根据曲波变换所得到的系数确定阈值序列；定义参数P_i，P_i＝log(||x_i||₁)+log(||r_i||₂)；确定参数P_i为最大值时，所对应的阈值；根据所述阈值，求取得到去噪后的地震数据。此外本发明还对应提供了一种消除地震数据随机噪声的系统。本发明提供的消除地震数据随机噪声的方法和系统，具有去噪效率高和去噪简单的特点。

技术领域

本发明涉及地震数据处理技术领域，特别是涉及一种消除地震数据随机噪声的方法和系统。

背景技术

地震数据在采集、处理等过程中会不可避免的产生各种噪声，噪声的存在会降低地震数据的信噪比，使得偏移成像、全波形反演等关键处理的结果受到影响。因此，地震数据去噪技术是地震数据处理的重要手段。地震数据去噪是地震数据处理的永恒话题，一直以来研究者对地震数据去噪的研究热情不断，并且提出了各种去噪方法。常用的地震数数据去噪方法有中值滤波类方法，基于一维傅里叶变换的去噪方法，基于二维傅里叶去噪方法，局部奇异值分解法，Karhunen–Loeve(K-L)变换法，经验模态分解法，基于独立分量分析的方法，Cadzow滤波方法，基于小波变换的方法。这些方法中，一维傅里叶变换的去噪方法，基于二维傅里叶去噪方法和基于小波变换的方法都属于基于变换的方法。地震数据在变换域能够和随机噪声分离，其中地震数据在变换域有稀疏的表达和较大的系数，而噪声在变换域中的表现为稠密分布，系数振幅较小，通过阈值运算可以消除随机噪声，然后通过反变换到时间空间域得到去噪的结果。

且在现有技术所采用的基于稀疏变换和阈值处理的去噪方法，具体包括：假设地震数据为d，噪声为ε，观测的含有噪声的地震数据为d_noise，三者之间的关系为

d+ε＝d_noise (1)

地震数据去噪就是由观测含噪声数据d_noise获得不含噪声的d。根据稀疏变换的去噪方法，本专利采用曲波变换作为稀疏变换，则d经过稀疏变换后的表示x＝Cd是稀疏的，因此上式变为

C^*x+ε＝d_noise (2)

其中C表示曲波变换(可以是二维，也可以是三维)，C^*表示曲波变换的逆变换，由于x＝Cd的稀疏性，建立以下的优化问题

其中λ称为正则参数，基于阈值的去噪方法，通过以下的阈值运算可以得到去噪的结果

d_denoise＝C^*TH_τ(C(d_noise)) (4)

上式中，TH_τ(·)表示在曲波域进行硬阈值运算(TH是Thresholding的缩写，表示硬阈值运算，TH_τ(·)即为)，τ表示阈值的大小，d_denoise表示去噪后的结果。传统的去噪方法需要人工手动选择参数τ才能获得合适的去噪效果，对于不同的含噪声数据，需要选择不同的τ。但是，有上述内容能够得到，现有技术的基于稀疏变换和阈值处理的去噪方法，需要人工的选择变换域中的阈值大小，来获得可靠的去噪效果。由于地震勘探数据量大，这样的去噪方法会耗费大量的计算资源，人力成本和时间成本。并且现有技术所采用的地震数据处理方法，还存在处理效率低和处理过程复杂的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种消除地震数据随机噪声的方法和系统，具有去噪效率高和去噪简单的特点。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：