“黑三角”噪声特征分析及压制

发布时间：2021-03-30 21:29

　　陆上地震勘探可控震源采集的单炮道集中,"黑三角"噪声在三维情形下分布于以炮点位置为顶点的锥形体内,其特征复杂且多变,因而严重降低了地震数据的信噪比和成像结果的质量。为此,首先分析了以瑞雷型面波及其强散射波为主的"黑三角"噪声特征,提出了"黑三角"噪声压制方案,发展出了数据自适应压制方法。关键步骤包括:显式或隐式地划分出"黑三角"噪声区域,基于划分区域的最大视速度对数据进行线性动校正（LMO）,对数据局部取窗（时间-空间窗）,分频进行稳健主成分分析（robust principal component analysis,RPCA）以提取线性信号,利用统计滤波器消除异常幅值噪声。实际数据的处理结果表明,该技术方案可以较好地压制面波,保留有效信号。 

【文章来源】：石油物探. 2020,59(05)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

某工区可控震源单炮记录及分频扫描结果

图2a为另一工区炸药震源采集的单炮记录；图2b为0～30Hz频率扫描的信号，占总能量的79.4%；图2c为30～80Hz频率扫描的信号，占总能量的20.28%；图2d为对图2a数据进行线性动校正后的结果（v=600m/s）；图2e和图2f分别为图2a第228道和第260道经过S变换的时频谱。图2a与图1a数据特征相差甚远，图2a道集能量主要分布于低频端（图2e、图2f），中深层的散射波较强并且存在少量线性地滚波（图2d）。但总体上，“黑三角”噪声在时、空、频3个域中的特征与图1的分析基本保持一致。“黑三角”噪声的特征在不同探区以及在同一探区的不同近地表条件下（地表起伏程度、低速层速度及厚度等）都有较大变化，可控震源和炸药震源激发采集的炮集中“黑三角”噪声的波场复杂程度也不尽相同。无论如何，有效的去噪方法都需要建立在对噪声特征的正确认识基础之上。

图3a是实际单炮数据，图3b是对应的线性动校正后的结果。由图3可以看出，线性动校正后显著改善了相干噪声的假频特征，提升了线性特征，为后续的线性噪声预测提供了更好的基础数据。4.2局部时间空间窗内RPCA线性信号预测

【参考文献】：
期刊论文
[1]地震数据高维统计滤波方法[J]. 王福,王华忠.  石油物探. 2019(03)
[2]基于小波分频与径向道变换的联合压制面波方法（英文）[J]. 王万里,杨午阳,魏新建,何欣.  Applied Geophysics. 2017(01)



本文编号：3110185