基于S变换自适应滤波迭代的多源地震数据分离

发布时间：2022-01-10 05:20

　　S变换是由小波变换和短时傅里叶变换发展而来的时频分析方法,动校正后共中心点道集（NMO-CMP）中相同时刻各道地震信号的振幅、相位基本一致,多源地震数据中的混叠噪声在CMP道集中呈随机分布;将NMO-CMP道集叠加,以叠加道S变换谱为参考,可以判断出各道S变换谱中噪声与信号的分布。根据NMO-CMP道集中地震道S变换谱与叠加参考道S变换谱之间的偏离程度设计自适应滤波器,通过多级滤波、多次迭代的方法,提取多震源数据中的有效反射信号、分离混叠噪声。理论数据和实际数据模拟的多源地震数据试算结果表明,本文方法能够有效提取多源地震数据中的有效反射信号、分离混叠噪声和随机噪声。 

【文章来源】：石油地球物理勘探. 2020,55(06)北大核心EICSCD

【文章页数】：12 页

【部分图文】：

含有混叠噪声的NMO-CMP道集

合成数据的S谱对比

表1对比了使用本文方法、指数函数[20]、对数函数[20]设计滤波器的加权函数响应。应用对数函数(d/ln[(abs(d)])设计的滤波器,在相对高斯距离±1和0处,滤波器存在间断点;在相对高斯距离-2 处,存在噪声放大(滤波结果的相对高斯距离变大);当噪声严重时(相对高斯距离大),滤波结果收敛慢。应用指数函数设计的滤波器(d/exp[abs(d)]),滤波结果收敛速度过快,存在过度收敛问题; 当相对高斯距离增大到一定程度,会产生溢出。相比以上两种滤波器,本文设计的滤波器满足了上文所提的要求,且不存在间断点、噪声放大和过度收敛等问题。表1 不同方法设计的滤波器加权函数响应对比 原始相对高斯距离 本文方法滤波后相对高斯距离 对数函数滤波后相对高斯距离 指数函数滤波后相对高斯距离 -1001 -0.99999950 -144.888628 #NUM! -501 -0.99999799 -80.5905975 0.000000000 -101 -0.99994899 -21.8845860 0.000000000 -51 -0.99979182 -12.9710737 0.000000000 -11 -0.99388374 -4.58735631 -0.00018372 -6 -0.98639392 -3.34866376 -0.01487251 -2 -0.89442719 -2.88539008 -0.27067056 -1 -0.70710678 #DIV/0! -0.36787944 0 0 #NUM! 0 1 0.70710678 #DIV/0! 0.36787944 5 0.98058068 3.10667467 0.03368974 9 0.99388374 4.09607652 0.00111069 49 0.99979182 12.59050939 0.00000000 99 0.99994899 21.54459584 0.00000000 499 0.99999799 80.32055989 0.00000000 999 0.99999950 144.6410119 #NUM! 注: “#NUM!”表示计算结果溢出; “#DIV/0!”表示被0除。

【参考文献】：
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本文编号：3580125