一种基于非凸稀疏约束的地震资料噪声压制方法技术

本发明专利技术涉及一种基于非凸稀疏约束的地震资料噪声压制方法，包括以下步骤：1)获得原始地震资料，并对原始地震资料进行GBW小波变换，确定其标架算子和伴随算子；2)构造基于GBW和非凸稀疏约束的随机噪声压制模型；3)求解步骤2)中的随机噪声压制模型，获得去噪后的结果；4)利用小波变换的反变换公式，将去噪后的结果转换到时域内，得到原始地震资料去噪后的时域信号。通过合成数据和实际数据对比，本发明专利技术提出的基于非凸稀疏约束的小波域随机噪声压制方法能够在保证地震资料的连续性时，最大限度的压制随机噪声。

【技术实现步骤摘要】
一种基于非凸稀疏约束的地震资料噪声压制方法
本专利技术属于地震勘探
，涉及一种叠前地震资料随机噪声压制的方法，尤其是涉及一种基于非凸稀疏约束的地震资料噪声压制方法，利用GBW(广义Beta小波)和非凸稀疏约束来压制叠前地震资料的随机噪声。
技术介绍
随着采集系统和仪器的发展、数据采集道数的增加为地震资料高分辨率提供了基础，使得地震数据可以得到比旅行时和地质构造更多的信息。为了有效地利用这些信息，必须要求更高的信噪比和保真度。例如，储层属性估计和反演对叠前数据带宽、振幅和相位保真都有更高要求。由于复杂的地表和地形条件，如山地、黄土塬、崎岖海底、沙漠、戈壁和多期叠合构造、逆掩推覆、强烈褶皱等地质因素对地震信号产生各种畸变和干扰。这在地震记录上同样会表现为信噪比低、噪声类型复杂、有效信号能量弱的特点，同时将严重制约目标信号的准确成像和归位。因此，为了能更充分和准确地应用采集的地震资料，噪声衰减问题仍是地震资料处理的关键问题之一。1984年Canales等人提出在fourier域的F-x预测滤波的方法。2013年王平和高静怀提出了在小波域利用小波系数的稀疏性来去除地震资料中的随机噪声。2016年Siahsar等人提出在同步挤压域利用SVD分解的方法来压制地震资料中的随机噪声等等。后续还有人研究在seislet以及curvelet域对随机噪声进行压制的方法。这些方法基本都是在变换域中进行噪声压制的。在变换域中，有效信号的能量分布在有限的空间内，但是随机噪声分布在整个变化域空间里。尽管许多新的时频变换已经应用于噪声衰减方法研究中，但是小波变换依然在噪声衰减方法研究中具有重要的意义。小波变换可以构成紧标架来降低计算速度。根据标架理论，小波域的噪声衰减方法可以表示为一个带L1稀疏约束的最小二乘问题。但是，L1稀疏约束的结果容易低估高幅度值，从而导致去噪结果不准确。综上，以上技术具有如下缺点：1、Morlet母小波与地震子波不匹配，导致求解出来的小波变换时频分辨率较低；2、L1稀疏约束的结果容易低估高幅度值，从而导致去噪结果不准确。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于非凸稀疏约束的地震资料噪声压制方法，该方法引入GBW母小波，从而更好的匹配地震子波，获得更加稀疏的小波系数。同时，为了获得更加稀疏的、准确的去噪结果，该方法引入非凸的稀疏约束，与带有L1正则化约束的去噪方法对比，本专利技术提出的去噪方法能够获得更高的SNR(信噪比)。为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：一种基于非凸稀疏约束的地震资料噪声压制方法，其包括以下步骤：1)获得原始地震资料s，并对原始地震资料s进行GBW小波变换，确定其标架算子K和伴随算子K*；2)基于确定的标架算子K和伴随算子K*，构造基于GBW和非凸稀疏约束的随机噪声压制模型；3)求解步骤2)中的随机噪声压制模型，获得去噪后的结果4)利用小波变换的反变换公式，将去噪后的结果转换到时域内，得到原始地震资料去噪后的时域信号进一步的，所述步骤1)中，所述标架算子K和伴随算子K*的计算公式为：x＝<s,ψm,n>＝K*ss＝Kx其中，ψm,n表示小波族；<·,·>表示二者的内积；x表示有效信号在小波域的系数。进一步的，所述步骤2)中，所述随机噪声压制模型为：其中，F(x)为优化问题的目标函数；K为GBW小波变换的标架算子；x为有效信号在小波域的系数；B为给定的矩阵；λ为规则化参数；s为原始地震信号；v为中间变量；ψB(x)为非凸的稀疏约束。进一步的，所述步骤3)中，求解步骤2)中的随机噪声压制模型，获得去噪后的结果的方法，包括以下步骤：3.1)确定输入变量，包括原始地震信号s和标架算子K；3.2)确定迭代参数；3.3)对有效信号在小波域的系数x和中间变量v进行初始化，并根据确定的迭代参数对二者进行更新；3.4)计算相邻两次迭代过程中有效信号在小波域的系数的差值，判断其差值是否小于预设阈值，如果小于预设阈值或达到迭代次数则迭代结束，否则进入步骤3.5)；3.5)对正则化参数γ进行更新，并返回步骤3.3)，直到得到有效信号在小波域的最优系数进一步的，所述步骤3.2)中，迭代参数包括正则化参数γ，且0<γ<1；中间变量μ，且最大迭代次数N；正则化参数的范围[λmin,λmax]：其中，λmin为正则化参数的最小值，λmax为正则化参数的最大值。进一步的，所述步骤3.3)中，更新公式为：xk+1＝xk-μK*(K(xk+γ(vk-xk))-s)vk+1＝vk-μγK*K(vk-xk)xk+1＝soft(xk+1,λk+1)vk+1＝soft(vk+1,λk+1)其中，xk和xk+1分别为第k次和第k+1次迭代过程中有效信号在小波域的系数；vk和vk+1分别为第k次和第k+1次迭代过程的中间变量；μ为中间变量；γ为正则化参数；K和K*分别为标架算子和伴随算子；soft(·,·)是软阈值策略，定义为：进一步的，所述步骤3.4)中，差值计算公式为：式中，xk和xk+1分别为第k次和第k+1次迭代过程中有效信号在小波域的系数；error为两次迭代过程中的系数差值，tolerance为预设阈值。进一步的，所述步骤3.5)中，正则化参数λ的选择方法为：其中，λmax和λmin分别是最大和最小正则化参数；N是最大迭代次数；λk是第k次迭代的正则化参数。本专利技术由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本专利技术引入GBW母小波，从而更好的匹配地震子波，获得更加稀疏的小波系数。2、本专利技术为了获得更加稀疏的、准确的去噪结果，该方法引入非凸的稀疏约束，与带有L1正则化约束的去噪方法对比，本研究提出的去噪方法能够获得更高的SNR。3、本专利技术的算法内容易于实现，可操作性好；并且能够有效的压制地震资料的随机噪声，同时可以保护有效信号的结构。因此，本专利技术可以广泛应用于地震勘探
附图说明图1(a)～图1(d)是合成记录，其中，图1(a)是无噪合成地震数据；图1(b)是含噪合成地震数据，SNR＝-4dB；图1(c)是无噪数据的GBW变换的时频谱；图1(d)是含噪数据的GBW变换的时频谱；图2(a)～图2(d)是去噪结果：图2(a)是本专利技术提出的算法；图2(b)是基于GMC和morlet小波的随机噪声压制结果；图2(c)是基于IST和GBW的随机噪声压制结果；图2(d)是基于FIST和GBW的随机噪声压制结果；图3是不同方法每次迭代输出数据的SNR值对比；图4是实际2D地震数据，该数据含有200道和750个时间采样点；图5(a)～图5(c)是实际2D地震数据的去噪结果：图5(a)是本专利技术提出的算法；图5(b)是基于FIST和GBW的随机噪声压本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于非凸稀疏约束的地震资料噪声压制方法，其特征在于包括以下步骤：/n1)获得原始地震资料s，并对原始地震资料s进行GBW小波变换，确定其标架算子K和伴随算子K

【技术特征摘要】
1.一种基于非凸稀疏约束的地震资料噪声压制方法，其特征在于包括以下步骤：
1)获得原始地震资料s，并对原始地震资料s进行GBW小波变换，确定其标架算子K和伴随算子K*；
2)基于确定的标架算子K和伴随算子K*，构造基于GBW和非凸稀疏约束的随机噪声压制模型；
3)求解步骤2)中的随机噪声压制模型，获得去噪后的结果
4)利用小波变换的反变换公式，将去噪后的结果转换到时域内，得到原始地震资料去噪后的时域信号


2.如权利要求1所述的一种基于非凸稀疏约束的地震资料噪声压制方法，其特征在于：所述步骤1)中，所述标架算子K和伴随算子K*的计算公式为：
x＝<s,ψm,n>＝K*s
s＝Kx
其中，ψm,n表示小波族；<·,·>表示二者的内积；x表示有效信号在小波域的系数。


3.如权利要求1所述的一种基于非凸稀疏约束的地震资料噪声压制方法，其特征在于：所述步骤2)中，所述随机噪声压制模型为：






其中，F(x)为优化问题的目标函数；K为GBW小波变换的标架算子；x为有效信号在小波域的系数；B为给定的矩阵；λ为规则化参数；s为原始地震信号；v为中间变量；ψB(x)为非凸的稀疏约束。


4.如权利要求1所述的一种基于非凸稀疏约束的地震资料噪声压制方法，其特征在于：所述步骤3)中，求解步骤2)中的随机噪声压制模型，获得去噪后的结果的方法，包括以下步骤：
3.1)确定输入变量，包括原始地震信号y和标架算子K；
3.2)确定迭代参数，迭代参数包括正则化参数γ，且0<γ<1；中间变量μ，且最大迭代次数N；正则化参数的范围[λmin,λmax]：其中，λmin为正则化参数的最小值，λmax...

【专利技术属性】
技术研发人员：王清振，高静怀，张金淼，姜秀娣，翁斌，朱振宇，张益明，杨阳，桑淑云，丁继才，赵小龙，陈剑军，李超，
申请(专利权)人：中国海洋石油集团有限公司，中海油研究总院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11