一种压制地震资料异常噪声的方法、存储介质及设备技术

本发明专利技术公开了一种压制地震资料异常噪声的方法、存储介质及设备，读取含有高振幅异常噪声的原始地震资料，根据地震资料中噪声的复杂程度选取混合高斯分布的高斯成分个数和迭代次数；针对原始地震资料中有效信号的特点选取固定稀疏变换基，利用线性化Bregman方法得到地震资料中有效信号的稀疏表示，根据稀疏表示与固定稀疏变换基的乘积和原始地震资料得到关于有效信号的估计和异常噪声的估计，将异常噪声建模为混合高斯分布，利用EM算法更新每个采样点上异常噪声的权重矩阵；直到原始地震资料中异常噪声压制完成或者达到迭代次数。本发明专利技术的压制地震资料异常噪声的混合高斯鲁棒稀疏表示方法，可以有效压制异常噪声，提高地震资料信噪比。

【技术实现步骤摘要】
一种压制地震资料异常噪声的方法、存储介质及设备
本专利技术属于地震勘探数据处理
，具体涉及一种压制地震资料异常噪声的混合高斯鲁棒稀疏表示方法、存储介质及设备。
技术介绍
按照噪声在地震剖面上出现的特征，将其分为随机噪声和相关噪声。地震资料成像过程中，检波器接收到的反射信号含有大量的随机噪声。随机噪声的存在，直接影响了地震资料时间剖面同相轴的连续性，极大增加了地震资料解释的难度。为了满足目前地震资源勘探的要求，压制随机噪声，提高地震资料信噪比是地震数据处理的首要任务。异常噪声属于随机噪声。陆上和海上地震资料中通常包含异常噪声。气流、电力线和其他人文噪声、记录和奇偶性误差、未修正的极性反转、孤立噪声或耦合不良的检波器、风、雨和其他影响都可能导致空间方向上的异常噪声。异常噪声比一般随机噪声幅值大，通常为非高斯分布，从而对高斯分布假设下的经典去噪方法产生了无限制的失真影响。现有技术：中值滤波方法。该方法基于噪声特性设定一个窗口长度控制阈值,再根据地震数据与阈值的关系选取合适的窗口进行中值滤波,以取得有效信号与噪声之间的最佳平衡效果。现有技术的缺点：1、中值滤波方法的滤波窗口的选取不能随噪声的不同而变化，会损失有效信号或噪声不能够被压制。2、迭代初值难以选取，不同初值的选取会极大影响异常噪声压制效果。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种压制地震资料异常噪声的混合高斯鲁棒稀疏表示方法、存储介质及设备，将地震资料中的异常噪声建模为混合高斯分布以自适应地对异常点赋予较小的权重，从而降低异常噪声的影响，混合高斯分布中的各个参数以及权重矩阵可由EM算法得到；基于得到的权重矩阵，利用线性化Bregman算法求得变换域下的鲁棒稀疏表示，最终得到压制异常噪声以后的地震资料。本专利技术采用以下技术方案：一种压制地震资料异常噪声的方法，包括以下步骤：S1、读取含有高振幅异常噪声的原始地震资料，根据地震资料中噪声的复杂程度选取混合高斯分布的高斯成分个数和迭代次数；S2、针对原始地震资料中有效信号的特点选取固定稀疏变换基；S3、利用线性化Bregman方法得到地震资料中有效信号的稀疏表示，根据稀疏表示x*与固定稀疏变换基的乘积和原始地震资料得到关于有效信号的估计和异常噪声估计，将异常噪声建模为混合高斯分布，利用EM算法更新每个采样点上异常噪声的权重矩阵w；S4、重复步骤S3直到原始地震资料中异常噪声压制完成，。具体的，步骤S1中，将原始地震资料中二维地震剖面y表示为有效信号s与异常噪声e的线性叠加；利用混合高斯分布拟合异常噪声e，根据异常噪声e的复杂程度确定迭代次数。具体的，步骤S2中，基于wrapping方法的离散Curvelet，其正变换步骤如下：S201、对二维信号做二维FFT，得到信号的二维傅里叶矩阵如下：其中，(n1,n2)表示数据中的采样点；S202、对每个尺度和角度方向的频率矩阵做加窗处理如下：其中，为窗函数，j表示第j个尺度，l表示第l个角度；S203、对步骤S202中得到的每个矩阵做环绕处理，标准遵循Candes准则得到如下：其中，W表示对加窗后的频率矩阵做环绕处理；S204、对步骤S203中得到的做二维FFT处理获得Curvelet变换系数矩阵CD(j,l,k)，其中，k表示位移。进一步的，Curvelet反变换的实现步骤如下：S205、将每个尺度和角度方向的CD(j,l,k)序列做二维FFT变换得到如下傅里叶序列如下：S206、将步骤S205中得到的每个尺度和方向对的傅里叶矩阵与对应窗的环绕矩阵相乘得到数据如下：S207、将步骤S206中的数据进行解环绕处理，将得到的数据相加得到原始信号的傅里叶矩阵如下：S208、对步骤S207中得到的数据进行IFFT处理得到重构的原始信号。具体的，步骤S3中，迭代过程具体为：混合高斯分布中高斯成分个数K，总迭代次数I，曲波变换字典D；每步迭代j增加1，并计算xj；当小于预设的值或迭代次数j＝I时，迭代终止；输出稀疏表示系数x*＝xj和有效信号进一步的，稀疏系数的目标函数如下：其中，D∈Rm×n为固定字典变换基，x∈Rn×1为对应于字典D的稀疏系数，⊙为Hadamard乘积，λ为，y为原始地震资料中二维地震剖面。进一步的，异常噪声e建模为混合高斯分布如下：其中，表示第k个以0为均值、为方差的高斯分布，共K个高斯分布；πk为噪声混合比例。进一步的，混合高斯分布的权重矩阵w更新公式为：其中，i＝1,2,...,m，k＝1,2,...K，m为含噪数据y中的元素个数，γik为自定义变量。一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行所述的方法中的任一方法。一种计算设备，包括：一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行所述的方法中的任一方法的指令。与现有技术相比，本专利技术至少具有以下有益效果：本专利技术一种压制地震资料异常噪声的混合高斯鲁棒稀疏表示方法，将异常噪声建模为混合高斯分布，可以利用EM算法自适应地得到每个采样点中异常噪声的权重，从而对高幅值异常噪声赋予较小的权重，以降低高幅值噪声对整个目标函数的影响；利用地震资料中有效信号在某些变换域下具有稀疏表示这一特性，对有效信号具有高保真性，能够较大程度地保护有效信号；使用固定字典，计算效率较高。进一步的，读取含有高振幅异常噪声的原始地震资料，根据地震资料中噪声的复杂程度选取混合高斯分布的高斯成分个数和迭代次数；选取混合高斯分布的高斯成分个数的目的是可以更加准确地估计高振幅异常噪声的实际分布，选取迭代次数的目的是可以在噪声压制干净的同时尽可能地节省处理时间。进一步的，针对原始地震资料中有效信号的特点选取固定稀疏变换基；这样做的目的是使得地震资料有效信号有更加稀疏的表示，同时固定变换基可以使得处理速度更快。进一步的，利用线性化Bregman方法得到地震资料中有效信号的稀疏表示，根据稀疏表示x*与固定稀疏变换基的乘积和原始地震资料得到关于有效信号的估计和异常噪声估计，将异常噪声建模为混合高斯分布，利用EM算法更新每个采样点上异常噪声的权重矩阵w；这样做的目的是线性化Bregman方法可以快速有效求得地震资料有效信号的稀疏表示，将异常噪声建模为混合高斯分布可以更加精确地拟合异常噪声的实际分布，EM算法可以有效求解目标函数。进一步的，将异常噪声建模为混合高斯分布可以更加精确地拟合异常噪声的实际分布，从而更加精准地压制异常噪声。进一步的，更本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种压制地震资料异常噪声的方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、读取含有高振幅异常噪声的原始地震资料，根据地震资料中噪声的复杂程度选取混合高斯分布的高斯成分个数和迭代次数；/nS2、针对原始地震资料中有效信号的特点选取固定稀疏变换基；/nS3、利用线性化Bregman方法得到地震资料中有效信号的稀疏表示，根据稀疏表示x

【技术特征摘要】
1.一种压制地震资料异常噪声的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、读取含有高振幅异常噪声的原始地震资料，根据地震资料中噪声的复杂程度选取混合高斯分布的高斯成分个数和迭代次数；
S2、针对原始地震资料中有效信号的特点选取固定稀疏变换基；
S3、利用线性化Bregman方法得到地震资料中有效信号的稀疏表示，根据稀疏表示x*与固定稀疏变换基的乘积和原始地震资料得到关于有效信号的估计和异常噪声估计，将异常噪声建模为混合高斯分布，利用EM算法更新每个采样点上异常噪声的权重矩阵w；
S4、重复步骤S3直到原始地震资料中异常噪声压制完成，。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，将原始地震资料中二维地震剖面y表示为有效信号s与异常噪声e的线性叠加；利用混合高斯分布拟合异常噪声e，根据异常噪声e的复杂程度确定迭代次数。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，基于wrapping方法的离散Curvelet，其正变换步骤如下：
S201、对二维信号做二维FFT，得到信号的二维傅里叶矩阵如下：



其中，(n1,n2)表示数据中的采样点；
S202、对每个尺度和角度方向的频率矩阵做加窗处理如下：



其中，为窗函数，j表示第j个尺度，l表示第l个角度；
S203、对步骤S202中得到的每个矩阵做环绕处理，标准遵循Candes准则得到如下：



其中，W表示对加窗后的频率矩阵做环绕处理；
S204、对步骤S203中得到的做二维FFT处理获得Curvelet变换系数矩阵CD(j,l,k)，其中，k表示位移。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，Curvelet反变换的实现步骤如下：
S205、将每个尺度和角度方向的CD(j,l,k)序列做二维FFT变换得到如下傅里叶序列如下：



S206、将...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈文超，徐威威，周艳辉，王晓凯，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61