基于WNNM的地震勘探随机噪声压制方法的研究
本文选题：地震噪声压制 切入点：低秩逼近 出处：《吉林大学》2017年硕士论文 论文类型：学位论文
【摘要】：地震勘探技术是分析地下岩层结构并获取矿藏资源分布信息的有效手段。人们采用一系列的技术激发得到的地震波携带有我们所需要的地质信息,这些信息可以帮助我们认识地质结构并定位矿藏资源。随着矿藏资源的不断减少,地震勘探需要在环境更加复杂的地域进行,勘探的难度大大增加。受环境以及仪器等的影响,采集得到的地震波伴有大量的随机噪声,这给后续地震资料的分析与解释带来了一定的难度。因此,在处理地震信号时首要任务就是压制地震勘探资料中的随机噪声,从而提高信号的信噪比。最小加权核范数(Weighted Nuclear Norm Minimization,WNNM)是在最小核范数(Nuclear Norm Minimization,NNM)的基础上进行改进得到的。该算法最早用于图像去噪,利用图像的非局部相似性构建低秩矩阵,实现对噪声的消减。与NNM相比,WNNM根据奇异值自身的大小进行收缩处理,对较大的奇异值进行较小的收缩,可以更好地保留有效信号。本文将基于WNNM的低秩逼近这一新颖算法应用到地震信号去噪领域,旨在压制地震信号随机噪声的同时更好地保护有效信号。地震信号在时间和空间上具有一定的相似性,考虑到这一特性,本文对地震信号进行非局部滤波处理。首先将地震信号分解为一系列大小相同、相互重叠的地震纹理块,对每一个块进行块匹配来获取其邻域内与之相似的地震纹理块。然后将这些地震纹理块拉伸后按照相似度的大小排列构成局部相似矩阵。由于局部相似矩阵列与列之间具有相似性,该矩阵为近似低秩矩阵。因此经过WNNM低秩逼近就可以实现对局部相似矩阵的有效滤波。最后将矩阵中的每一列还原二维块并放回原始位置构成去噪后的地震信号。为了达到更好的滤波效果,对地震信号进行迭代滤波处理。将该方法应用于人工合成地震记录以及实际地震勘探记录的处理,可以实现在有效压制随机噪声的同时保留有效信号。WNNM采用同一噪声方差进行权值的设置,这种做法忽略了地震信号不同区域受噪声干扰程度不同的现象,存在不能对不同的相似性矩阵进行差异化处理的问题,对此本文提出了基于互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)的自适应WNNM算法。该方法首先利用CEEMD方法将地震信号进行分解,得到的第一个分量是噪声主导分量,利用这一分量计算地震局部噪声方差,并利用该方差进行权值的设置。该方法改善了WNNM利用全局噪声方差设置权值的缺点,实现了对不同相似性矩阵的差异化处理,同时也实现了对地震信号不同区域的自适应滤波。为了验证该方法的有效性,本文对模拟地震信号的不同区域加入了不同信噪比的高斯白噪声进行实验,去噪结果与改进前进行了对比。对比结果表明,当地震信号不同区域被不同程度噪声干扰时,改进后的算法对噪声压制更彻底,信噪比相比于改进前提升了3d B左右。通过对实际地震记录的处理进一步验证了该方法提高了原始WNNM在地震随机噪声压制的适用性。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P631.4
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，本文编号：1634513
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