基于反演的噪声衰减方法研究及其GeoEast环境下的软件开发

发布时间：2021-01-22 06:06

　　噪声衰减是贯穿整个地震资料处理流程的重要工作,是提高地震信号信噪比的重要手段。为了满足地震资料定量解释的要求,噪声衰减方法在压制噪声的同时,尽量保护有效信号,保持相对完整的地震反射动力学特征。基于预测滤波的噪声衰减方法（如f-x反褶积）是目前工业界最常用的随机噪声压制方法之一,但是此类方法对噪声模型采用了两种相互矛盾的基本假设:该方法首先假设地震记录由有效信号和随机噪声相加而成,即所谓的加噪声模型。但是,在进行预测滤波时假设随机噪声可以由预测误差算子与地震数据褶积得到,即所谓的源噪声模型。两种不同的噪声模型降低了该方法的在理论上的严谨性和应用上的适应性,削弱了其去噪能力和保幅性能。为此,本文提出了基于反演的随机噪声衰减方法。本方法将预测滤波算子作为反射结构约束引入反演系统,从地震记录中直接反演地震信号,避免了噪声模型的不一致性,增强了去噪能力,改善了保幅性能。地下结构的复杂性导致实际地震资料呈现明显的非稳态特征,为此,本文将基于反演的去噪方法扩展到非稳态地震数据的去噪处理,提出了基于整形正则化的非稳态地震信号反演方法。将本文方法集成开发到GeoEast地震资料处理系统中,并通过了第三方... 

【文章来源】：中国石油大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

模型数据（a）合成的无噪地震数据，（b）合成的含有孤立噪声的地震数据

图2.3（d）为该方法去除的噪声。通过图 2.3 的对比可以看出，f-x 域预测滤波方法残留了较多的噪声，但是，两种方法均产生了孤立噪声的弥散问题。（a） （b）图 2.2 模型数据（a）合成的无噪地震数据，（b）合成的含有孤立噪声的地震数据Fig. 2.2 Model data (a) Synthetic clean seismic data, (b) noisy data with isolated noise（a） （b）

（c） （d）图 2.3 处理结果:（a）t-x 域预测滤波去噪结果，（b）t-x 域预测滤波去除的噪声（c）f-x 域预测滤波去噪结果，（d）f-x 域预测滤波去除的噪声Fig. 2.3 Process result: (a) denoised result and (b) removed noise by t-x predictive filtering, (c)denoised result and (d) removed noise by f-x predictive filtering

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2992712