基于复Shearlet变换的微地震勘探随机噪声压制方法研究

发布时间：2020-06-22 00:36

【摘要】：近年来,中国的油气勘探开发的走势主要是对低渗透储层油气藏的开采,同时其开采的水平也关乎着油气业未来主要发展趋势。但是传统的地震勘探技术对信噪比较低的资料处理效果不是十分理想,以至于对油气的开采带来极大的困难。微地震资料信噪比极低,有效信号受到噪声干扰严重,难以识别。因此对微地震资料进行噪声压制是地震勘探数据处理的重要步骤,也是对地下结构成像和解释的前提条件。国内外的地震勘探专家针对微地震数据中随机噪声压制问题开展了深入的研究,取得了一定的进展。但地面微地震数据信噪比极低,采用传统滤波方法存在压制噪声时信号失真的问题。Shearlet变换作为一种新兴的多尺度几何分析方法,其多尺度以及良好的方向性保证了对地震信号的稀疏表示,在压制随机噪声时更好地恢复地震勘探信号。但冗余的算法影响了大量微地震数据处理的计算效率。本文提出一种基于复Shearlet变换的微地震勘探随机噪声压制方法。复Shearlet变换结合双树复小波变换平移不变性和计算效率的优势,在尺度分解上采用双树复小波分解,然后对分解后系数利用剪切滤波器进行方向分解。复Shearlet变换既保证了平移不变性,又加快了shearlet变换的计算速度,适用于微地震勘探数据的分析和噪声压制。针对微地震勘探低信噪比问题,本文在复Shearlet变换的基础上,提出基于量子衍生理论的双变量收缩去噪方法。通过分析复Shearlet变换分解后的系数特性,发现复Shearlet分解后的父代与子代系数之间具有层内相关性和层间相关性。进而利用父代子代系数间相关性建立双变量收缩去噪模型。针对微地震随机噪声的特点,结合量子衍生理论构建根据随噪声特性自适应变化的阈值,采用高频、中频和低频子带混合去噪的双变量收缩模型,在复Shearlet域有效恢复出低信噪比下的信号分量。理论分析和仿真实验表明,复Shearlet变换计算速度要比Shearlet变换快3倍,同时,利用复Shearlet变换能对微地震信号更稀疏的表示。合成微地震数据和实际地面微地震数据处理结果表明,本文所提算法能够有效压制微地震数据中的随机噪声,恢复的同相轴更加清晰连贯,提高了微地震勘探记录的信噪比。该算法与传统Shearlet变换双变量收缩比较,运算速度也得到明显的提高,在噪声压制和有效信号保持上得到了很大的改善,在微地震勘探数据处理方面具有良好的应用前景。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：P631.44
【图文】：

图 1.1 井中微地震监测技术微地震监测技术是地面微地震监测[12-14]。地面微地震检波器布设在地:星型、网状和环状。图 1.2 是星型地面微地震监测技术示意图[20]。需要大范围的布排，成本较高，但是可以非常好的获得震源机制。施工成本较低便于实现，但是效果相比星型排列较差。目前使用最列。

图 1.1 井中微地震监测技术测技术是地面微地震监测[12-14]。地面微地震检波状和环状。图 1.2 是星型地面微地震监测技术围的布排，成本较高，但是可以非常好的获得较低便于实现，但是效果相比星型排列较差。

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本文编号：2724899