一种自动衡量地震数据谐波噪声强弱的振幅谱比值方法技术

本发明专利技术公开一种自动衡量地震数据谐波噪声强弱的振幅谱比值方法，包括以下步骤：步骤01：读取原始地震记录信号的单道数据；步骤02：对步骤01读取的单道数据做快速傅里叶变换，从时域转换到频率域；步骤03：确定高低频频谱分界，计算高频能量占总频带能量的比值；重复步骤01‑03直到所有道数据处理完成。基于本发明专利技术的时频域稀疏优化方法能够更加彻底压制谐波噪声。本发明专利技术解决了对可控震源滑动扫描采集记录数据自动衡量谐波噪声强弱的问题，达到了单道精确衡量的目的。

An amplitude spectrum ratio method for automatically measuring harmonic noise of seismic data

The invention discloses a method for automatically measuring amplitude of harmonic noise spectrum of seismic data intensity ratio method, which comprises the following steps: step 01: single channel data read the original seismic signal; step 02: Fast Fourier transform of single channel data read step 01, converted from time domain to frequency domain; step 03: determine the high and low frequency the spectrum dividing ratio calculation, the energy of high frequency band energy; repeat step 01 until all 03 data processing is complete. The time domain sparse optimization method based on the present invention can suppress harmonic noise more thoroughly. The invention solves the problem of automatically scanning and collecting the recorded data of the vibroseis, and automatically measuring the harmonic noise intensity, and achieves the goal of accurate measurement by a single channel.

【技术实现步骤摘要】
一种自动衡量地震数据谐波噪声强弱的振幅谱比值方法
本专利技术属于地震勘探数据处理领域，特别涉及一种谐波噪声强弱的自动判别方法。
技术介绍
可控震源是不同于爆炸震源的另一种形式的激发源，不但可以降低成本，还可以提高效率。目前，滑动扫描是可控震源的一种高效采集方式。滑动扫描是指下一组震源不必等上一组震源震动结束即可开始震动的一种采集方法。滑动扫描采集技术能够得到高密的炮点、高覆盖次数的地震数据，但采用滑动扫描采集的最大问题是谐波畸变。谐波噪声对采集信号造成了污染，降低资料信噪比，严重时会掩盖掉有效信息，影响对采集到的数据的分析使用。因此，具有良好处理效果的去谐波方法是滑动扫描采集方式继续推向前进的关键。同时，滑动扫描采集方式每天可以得到近万炮的大量数据，这就要求去谐波方法具有较高的处理效率以及需要对不同类型记录数据要有更广泛的适用性，才能在工业上得到推广使用。在高效率压制谐波噪声过程中，谐波噪声强弱是一个十分重要的指标，影响各种处理参数的选择，因此研究一种可以自动判断地震采集信号中谐波噪声强弱的方法十分重要，具有巨大的理论意义与市场价值。现有技术1：经验法。该方法主要是从业者根据地震数据处理经验，通过观察地震数据的纹理走向，来判断确定地震数据谐波噪声的强弱。地震数据有效信号表现为明显的线性纹理，尤其是明显的同相轴位置，但是谐波噪声的纹理表现为剧烈的振荡波纹状。现有技术1的缺点：1、该方法判断确定的指标，属于一个主观估计值，不够精确，在准确性方面有所欠缺。2、该方法针对多道数据确定一个综合强弱指标，无法针对每一道数据确定强弱。现有技术2：深浅层能量比值法。该方法首先确定初至波的位置，然后向下延伸一段数据作为深浅部分的分割线，计算深层数据的能量与浅层数据的能量比值作为衡量地震数据中谐波噪声强弱的指标。现有技术2的缺点：1、该方法通过时域能量比值的方法确定，对谐波噪声的位置要求较高，适用性不强。2、该方法针对不同采样长度的数据确定深浅层分界时的参数不同，灵活性较差。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种自动衡量地震数据谐波噪声强弱的振幅谱比值方法，以解决上述技术问题。本专利技术通过对单道地震数据做傅里叶变换，在频率域选择合适的分界计算高频能量占总频带能量的比值，并将此比值作为衡量谐波噪声强弱的指标。这种非人工的自动判断方法提高了判断衡量单道数据谐波噪声强弱的精确性，是自适应压制谐波噪声的基础。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种自动衡量地震数据谐波噪声强弱的振幅谱比值方法，包括以下步骤：步骤01：读取原始地震记录信号的单道数据；步骤02：对步骤01读取的单道数据做快速傅里叶变换，从时域转换到频率域；步骤03：确定高低频频谱分界，计算高频能量占总频带能量的比值；重复步骤01-03直到所有道数据处理完成。进一步的，步骤02中对地震资料单道数据做快速傅里叶变换，具体包括：假设x(t)表示待分析信号，X(ω)为x(t)的频谱，使用快速傅里叶变换求取频谱：X(ω)＝FFT(x(t))。假设待分析信号为离散信号，长度为N，则离散的频谱长度也为N；由于FFT得到的频谱具有对称性，因此只考虑前N/2个离散点频谱；假设第i点的频率值为ωi，则有下式：其中，dt为采样间隔，则为采样频率；采样频率记为fN，采样频率一半记为fN/2。进一步的，步骤03中高低频频谱分界为40Hz。进一步的，步骤03中计算高频能量占总频带能量的比值，包括：选择40Hz作为低频与高频分界，接下来计算高频段40Hz-fN/2的能量，记为fhigh：其中，i40是40Hz频率点的位置。计算总频段0-fN/2的能量，记为fall：计算高频段能量与总频段能量的比值，记为α：α＝fhigh/fall。进一步的，步骤03中在计算高频段能量时将100Hz以上的频率点舍弃掉；此时，fhigh、fall的改进形式为：其中，本专利技术称根据振幅谱比值来衡量可控震源滑动扫描记录地震资料数据中谐波噪声强弱的方法为“振幅谱比值法”。相对于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：利用本专利技术的自动衡量谐波噪声强弱的方法分别对强谐波干扰与弱谐波干扰数据进行处理，得到的振幅谱比值指标能够很好地衡量谐波噪声的强弱。同时在振幅谱比值的基础上，根据此振幅谱比值可以确定稀疏优化方法的字典参数，取得了较好的结果。附图说明图1A为含有谐波噪声的实际地震资料数据；图1B为抽取图1A第300道数据的时频图；图2A为单道待分析信号的振幅谱；图2B为单道待分析信号的振幅谱左半部分；图3A为实际地震资料数据；图3B为图3A所示数据的各道深浅层能量比值；图3C为图3A所示数据的各道振幅谱比值；图4为实际地震数据；图5A为图4所示数据的局部区域放大图；图5B为基于深浅层能量比值法压制图5A所示数据中谐波噪声的结果；图5C为基于振幅谱比值法压制图5A所示数据中谐波噪声的结果；图6为图4所示数据抽取第240道信号基于深浅层能量比值法去噪后与基于振幅谱比值法去噪后的时域波形图；图7A为图4所示数据抽取第240道信号基于深浅层能量比值法得到的有效信号时频图；图7B为图4所示数据抽取第240道信号基于振幅谱比值法得到的有效信号时频图；图8为本专利技术流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术做进一步详细的说明。本专利技术为一种自动衡量地震数据谐波噪声强弱的振幅谱比值方法，通过将单道地震数据从时间域转换到频率域，在频率域选择合适的频率分界计算高频能量占总频带能量的比值，并将此比值作为衡量谐波噪声强弱的指标。请参阅图8所示，本专利技术为一种自动衡量地震数据谐波噪声强弱的振幅谱比值方法，对地震记录信号实施步骤01-步骤03，包括：步骤01：读取原始地震记录信号的单道数据；步骤02：对步骤01读取的单道数据做快速傅里叶变换，从时域转换到频率域；步骤03：确定高低频频谱分界，计算高频能量占总频带能量的比值；重复步骤01-03直到所有道数据处理完成。步骤02中对地震资料单道数据做快速傅里叶变换，具体包括：假设x(t)表示待分析信号，X(ω)为x(t)的频谱，使用快速傅里叶变换求取频谱：X(ω)＝FFT(x(t))；假设待分析信号为离散信号，长度为N，则离散的频谱长度也为N；由于FFT得到的频谱具有对称性，因此只考虑前N/2个离散点频谱；假设第i点的频率值为ωi，则有下式：其中，dt为采样间隔，则为采样频率；采样频率记为fN，采样频率一半记为fN/2。步骤03中在频率域选择高低频频谱分界：谐波噪声主要相对表现为高频能量，有效信号主要相对表现为低频能量；比如，二次谐波的时频曲线是有效信号(基波)的二倍，三次谐波的时频曲线是有效信号(基波)的三倍，更高次的谐波的频率会表现更高；一般的可控震源滑动扫描带来的谐波噪声的频率都比有效信号频率高，虽然二者的频带存在交叉，这也是无法直接使用滤波器压制谐波噪声的原因，但是，通过在频率域选择一个分界点，可以近似认为谐波噪声能量主要集中在分界点以上，有效信号能量主要集中在分界点以下。步骤03中计算高频能量占总频带能量的比值，包括：本专利技术中选择40Hz作为低频与高频分界，接下来计算高频段(40Hz-fN/2)的能量，记为fhigh：其中，i40是40Hz频率点的位置。计算总频段(0-fN/2)的能量，记为f本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自动衡量地震数据谐波噪声强弱的振幅谱比值方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤01：读取原始地震记录信号的单道数据；步骤02：对步骤01读取的单道数据做快速傅里叶变换，从时域转换到频率域；步骤03：确定高低频频谱分界，计算高频能量占总频带能量的比值；重复步骤01‑03直到所有道数据处理完成。

【技术特征摘要】
1.一种自动衡量地震数据谐波噪声强弱的振幅谱比值方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤01：读取原始地震记录信号的单道数据；步骤02：对步骤01读取的单道数据做快速傅里叶变换，从时域转换到频率域；步骤03：确定高低频频谱分界，计算高频能量占总频带能量的比值；重复步骤01-03直到所有道数据处理完成。2.如权利要求1所述一种自动衡量地震数据谐波噪声强弱的振幅谱比值方法，其特征在于，步骤02中对地震资料单道数据做快速傅里叶变换，具体包括：假设x(t)表示待分析信号，X(ω)为x(t)的频谱，使用快速傅里叶变换求取频谱：X(ω)＝FFT(x(t))；假设待分析信号为离散信号，长度为N，则离散的频谱长度也为N；由于快速傅里叶变换得到的频谱具有对称性，因此只考虑前N/2个离散点频谱；假设第i点的频率值为ωi，则有下式：其中，dt为采样间隔，则为采样频率；采样频率记为fN，采样频率一半记为fN/2。3.如权利要求1所述一种自动衡量地震数据谐波噪声强弱的振幅谱比值方法，其特征在于，步骤03中高低频频谱分...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈文超，陈建友，师振盛，王晓凯，郭桑，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61