基于稀疏表示的DAS数据降噪方法研究

发布时间：2020-09-12 09:50

　　随着油气勘探技术的发展和野外采集地震数据的环境因素,地震数据存在严重的噪声污染问题。噪声污染会降低地震资料信噪比、加大地震资料处理技术的难度并且影响后续的地震资料解释。所以,对野外采集得到的原始地震数据进行降噪处理方法研究,使得地震数据的质量得到保证,已经成为当前相关领域下的迫切要求。本文首先介绍了降噪处理在地震勘探、信号采集等实际应用中的必要性,说明了其在地震勘探中的重要地位,然后介绍了针对降噪处理方法国内外研究现状,接着具体介绍了与本文降噪方法相关的基本原理如稀疏表示、张量理论等。针对地震信号本身和噪声的特点等方面,提出了两种降噪方法。具体包括以下几个研究内容:(1)针对井中分布式光纤声波传感数据中含有大量规则的折线噪声和随机的高斯噪声的问题,本文将形态成分分析法与低秩稀疏表示理论相结合,提出了基于低秩稀疏表示的DAS数据降噪方法。该方法引入形态成分分析法将噪声和有效信号看作两种成分分量,根据信号特征找到合适的字典,然后利用低秩性和稀疏性建立结合形态成分分析法的低秩稀疏表示模型并求解,使得有效信号和噪声分离开来,最后通过低秩稀疏表达矩阵重构得到有效信号,具有很好的降噪效果。(2)针对传统的稀疏编码降噪方法通常用于二维地震数据,无法利用三维地震数据中的结构信息来更进一步的降低噪声干扰的问题,本文提出了一种基于加权张量稀疏编码的DAS数据降噪方法,我们在张量稀疏编码的框架下的残差项和正则化项中引入了权重张量来描述DAS数据的统计特性和先验概率,提出了加权张量稀疏编码模型。随后我们通过进一步优化将模型转换为线性等式约束问题,通过交替方向乘子算法进行求解,达到降噪目的。本文将基于稀疏表示的两种方法应用到实际工区的三维DAS数据中,通过降噪前后效果对比以及与其他降噪方法的效果进行对比,分析发现降噪效果达到了预期。
【学位单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN911.4;TE19
【部分图文】：

原理图,地震勘探,原理图

背景及意义指可以提供能量的资源。能量通常包括热能、光能、电能、整个人类社会文明的存在与发展离不开能源这一物质基础，重要的战略地位。能源中又以油气资源最为重要，油气资源的原料，被称为“黑色金子”。自从开始进行大规模开采地上的每个国家都非常重视这一资源。上到国家的经济发展、方面，下到每个人的日常生活，能源都起到了至关重要的作油气勘探领域，主要通过以地震勘探为主体的油气地球物源进行勘探和开发生产。地震勘探是利用岩石的弹性波性质源激发弹性波，用地震仪器沿着测线的不同位置检测大地以数字的形式记录下来，通过计算机处理数据提高其信噪比进行增强和提取，最后对有效信号进行分析得到勘探结果，[1]。

分布式传感,地震仪

电子科技大学硕士学位论文异而产生变化的波形振幅大小，为地震解释工探通常分为数据获取、数据优化及研究、资料检波器等手段获取地震资料，然后通过计算机究，最后是通过优化后的地震资料给出相应的性分布和地质结构等特征提供数据支撑[3]。有限性和不可再生性，随着其不停的勘探进程，易于勘探的地区越来越少，这些客观因素加得到的地震数据带来了更严重的噪声污染。地的有效信号的信噪比，使得对地震资料的优化人员的努力下，信息处理技术得到不断进步，图像处理领域中研究的热点。我们将这些理论来处理地震资料，从而得到信噪比更高且更适

概率分布,高斯分布,概率分布

图 1-3 高斯分布的概率分布图降噪算法可以分为以下几个类型：（1）空间域降噪，空间号上对数据的实际值进行相关运算。常见的空域信号中降值滤波[10]、自适应维纳滤波[11]、邻域平均法[12]等等。（2）降噪方法是对信号进行某一种变换（如傅里叶变换、余弦变换等等，其中以小波变换和傅里叶变换最为常用），将法变换到变换域，在变换域中进行相关处理，处理完成之后换到空间域来达到信号降噪的目的。（3）偏微分方程Equation，PDE），偏微分方程是最近几年被提出的一种信号层信号处理。偏微分方程的特点为各向异性，在对信号进行保持信号的边缘特征。该方法可以灵活的选取扩散系数，功能，因此既能平滑信号又能边缘尖锐化。这一方法主要适号处理，对于高密度信号，该方法效果并不突出，并且还会间。（4）变分法，变分法首先确定信号的能量方程，再对其

【参考文献】