[发明专利]一种基于MVMD和MSSA的三维地震数据随机噪音压制方法

说明书

本发明公开了一种基于MVMD和MSSA的三维地震数据随机噪音压制方法，本发明使用多通道变分模态分解MVMD将三维地震数据体分解为为多个窄带模态数据体。由于地震信号是典型的宽频带信号，将宽频带信号分解成若干个窄频带信号，有助于有针对性地选择MSSA参数，进而有助于随机噪音压制和保护有效波。MVMD算法分解地震信号时所有通道(地震道)的数据具有相同的中心频率分量，这使每个分解模态横向连续性好，有助于后续的随机噪音压制，保留了不同地震道之间的空间联系。本发明使用MSSA对IMF的剖面进行噪声压制，在保留了原信号有效分量的同时，最大程度地压制了各个频带(各个模态)的随机噪声。

技术领域

本发明属于勘探地球物理研究领域，具体涉及一种基于MVMD和MSSA的三维地震数据随机噪音压制方法。

背景技术

在勘探地球物理研究领域中，地震波勘探方法是一种常见的、重要的手段。地震勘探方法一般分为地震数据采集、数据处理和数据解释三个步骤。在地震数据采集时，使用人工震源向勘探区域激发地震波，并布置检波器接受反射地震信号。接收到的地震信号携带地质构造和岩性信息。接着，对接收到的地震数据进行处理。最后，结合处理后的数据、勘探区域实际情况和先验知识对地下构造和岩性信息进行解释。

由于接收检波器受到外界干扰，接收到的地震数据往往混杂着随机噪声，这不利于接下来地震资料解释的开展和进行。地震数据处理的任务就是要改造地震数据资料并提取有用信息。因此，压制地震数据中的随机噪声成为地震数据处理的关键步骤之一，提高地震资料的信噪比是压制地震随机噪音的重要评价指标之一。为了提高地震资料的信噪比，确保地震资料的保真度，人们开发和设计了许多压制随机噪声的方法，并在实际地震数据处理中获得了较好的效果。

一种常用方法是基于稀疏域变换的方法，例如小波变换、曲波变换和脊波变换等。该类方法把信号从时间域转换到稀疏域中，并在稀疏域中对信号进行处理，实现有用信号与噪声的分离。然而，当在稀疏域中有效波和随机噪声有重合时，这种方法难以在保留有效波的前提下同时精确压制随机噪声。另一种常用方法是基于矩阵秩缩的方法，例如奇异谱分析、主成分分析等。该类方法假定原始地震信号是低秩的，随机噪声会增加地震信号构成的矩阵的秩。因此，通过保留低秩分量可以恢复有用地震信号，压制随机噪声。然而，随机噪声存在于整个地震频带上，覆盖了有效信号的频宽。而且地震信号是典型的宽频带信号，因此为全频带地震信号选取一组参数进行随机噪音压制，很难精确压制随机噪音且保幅，特别是低频和高频的随机噪音。还有一类方法是基于分解的方法，例如经验模态分解(EMD)和变分模态分解(VMD)等。该类方法把宽频带的地震信号分解成若干个窄带模态信号(IMF)，并对它们进行去噪处理。然而，这些方法逐道地处理多通道地震信号，忽略了地震道之间的联系，破坏了地震信号的横向连续性，这不利于接下来的数据处理和地质解释。

发明内容

本发明的目的在于克服上述不足，提供一种基于MVMD和MSSA的三维地震数据随机噪音压制方法，在保留了原信号有效分量的同时，最大程度地压制了各个频带(各个模态)的随机噪声。

为了达到上述目的，本发明包括以下步骤：

S1，计算地震数据的傅里叶频谱；

S2，计算地震数据的尺度空间表示结果SSR并确定模态分解的个数；

S3，确定模态分解参数及模态分解；

S4，对分解得到的模态数据IMF使用MSSA去噪；

S5，对去噪后IMF的求和，完成噪音压制。

S1中，首先读取三维地震数据，选取地震数据的一个二维剖面，并计算此剖面的傅里叶频谱。

S2中，通过尺度空间表示结果SSR确定待分解地震数据的模态个数，对于给定的地震数据的傅里叶频谱，计算得到全局变化趋势，通过计算全局变化趋势的峰值个数得到模态分解的个数。