自适应径向道TFPF消减地震勘探随机噪声

发布时间：2017-07-19 04:05

  本文关键词：自适应径向道TFPF消减地震勘探随机噪声

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【摘要】：地震勘探技术是探索地层结构,探测石油、天然气等自然资源的重要手段。它主要利用人工爆破技术产生地震波作为检波器的输入,通过检波器收集反射信号,从而判断地层中是否含有矿藏资源。但在实际采集信号的过程中,由于地下构造复杂以及不可避免的混入大量人为和环境噪声,严重降低了地震资料的信噪比,影响了研究者后续的解释工作。因此,如何有效地压制地震勘探资料中的随机噪声,提高地震勘探资料的信噪比就显得极为重要。时频峰值滤波(Time-frequency peak filtering,TFPF)是一种有效的在时频域上压制地震勘探随机噪声的方法。其无偏估计的条件为:信号线性且淹没在高斯白噪声中。但在实际的地震勘探资料中,信号通常具有较强的非线性。为此,时频峰值滤波采用加窗的伪Wigner-Ville分布(PWVD)来提高窗内信号的局部线性度,以减小时频峰值滤波算法的估计偏差。但是单一固定的滤波窗长很难兼顾随机噪声的压制和有效信号的恢复,选取小窗长时,窗内信号的线性度得到了提高,更符合时频峰值滤波无偏估计的条件,有利于有效信号的恢复,但小窗长不利于噪声的压制,滤波后反射信号依然淹没在随机噪声中,选取大窗长时,大窗长有利于随机噪声的压制,但是窗内信号的线性度较低,滤波后有效信号幅度的衰减比较严重。而且传统时频峰值滤波仅沿时间方向进行滤波,没有考虑地震道道与道之间的相关性,这也不利于有效信号的恢复。因此,综合考虑随机噪声的压制和有效信号的恢复,本文提出了自适应径向道TFPF算法来压制地震勘探资料中的随机噪声。自适应径向道TFPF算法充分考虑了地震道之间的时域相关性以及反射同相轴的实际走向,根据反射同相轴局部线性的特点,建立局部扫描模型进行局部扫描,并且构造了自适应函数,利用自适应函数可在局部扫描的过程中自适应获取局部区域内反射同相轴的走向,通过径向道变换(Radial-Trace Transform,RTT)将同相轴拉伸到径向道域,沿着同相轴的方向进行TFPF滤波,最大限度的提高信号的线性度,减小时频峰值滤波估计的偏差,滤波窗长已不再是限制算法滤波结果的因素。为了验证本文算法的有效性,将本文算法应用到人工合成地震勘探记录的处理,结果表明,相同的窗长下,本文算法相比于传统TFPF算法和径向道TFPF算法,滤波后对记录的信噪比提升得更多,并且有效信号的形状恢复的也更好,反射信号幅度的衰减更小;相比于局部平行径向道TFPF算法,本文算法可以避免因对有效信号的误判而产生的滤波后信号的畸变,更好地恢复了有效反射信号的细节。对实际地震勘探资料处理的结果也表明本文算法在随机噪声压制和有效信号恢复方面较另外三种算法都有明显的优势,滤波后的反射同相轴也更加清晰连贯。
【关键词】：时频峰值滤波 径向道变换 自适应函数 滤波窗长 随机噪声
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P631.4
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 地震勘探中消减随机噪声的重要意义10-11
• 1.2 随机噪声消减技术的发展及研究现状11-13
• 1.3 本文工作及章节安排13-16
• 第2章 时频峰值滤波算法16-30
• 2.1 Wigner-Ville(WVD)分布简介16-22
• 2.1.1 Wigner-Ville分布的定义与性质16-20
• 2.1.2 Wigner-Ville分布中的交叉项20-21
• 2.1.3 Wigner-Ville分布的几种变形21-22
• 2.2 时频峰值滤波算法原理22-25
• 2.2.1 基于WVD的瞬时频率估计22-23
• 2.2.2 时频峰值滤波算法的实现步骤23-25
• 2.3 时频峰值滤波无偏估计的条件25-29
• 2.3.1 时频峰值滤波算法误差分析25-27
• 2.3.2 时频峰值滤波算法无偏估计条件27-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第3章 自适应径向道时频峰值滤波算法30-46
• 3.1 信号线性度对TFPF滤波的影响30-36
• 3.2 径向道变换原理及分析36-38
• 3.3 自适应径向道TFPF技术要点38-41
• 3.3.1 局部扫描模型的建立39-40
• 3.3.2 插值处理40-41
• 3.3.3 边道处理41
• 3.4 自适应函数的建立及算法实现步骤41-43
• 3.5 自适应函数获取同相轴走向有效性证明实验43-44
• 3.6 本章小结44-46
• 第4章 仿真实验及实际地震勘探资料处理46-62
• 4.1 模拟地震勘探资料处理46-56
• 4.2 实际地震勘探资料处理56-60
• 4.3 本章小结60-62
• 第5章 总结与展望62-64
• 5.1 总结62-63
• 5.2 展望63-64
• 参考文献64-70
• 导师及作者简介70-72
• 致谢72

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本文编号：561087