一种深层叠前地震数据噪声压制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种深层叠前地震数据噪声压制方法及系统，对原始叠前数据进行分块；对分块后的其中一块原始叠前地震数据利用中值估计算子估算该块数据的噪声方差等级；对估计过噪声方差等级的原始叠前地震数据分块进行高维连续小波变换；依据相干干扰的角度确定分块需要保留的连续小波变换变换结果角度范围；根据分块的噪声标准差确定其需要保留的子带内的阈值；利用确定好的每个保留子带的阈值对需要保留子带中的小波系数进行阈值处理；对阈值处理后的小波变换子带进行高维小波逆变换得到重建的高信噪比信号；重复以上步骤直至所有分块处理完成，将得到的所有高信噪比分块重新拼接为完整的高信噪比数据作为完成噪声压制的深层叠前地震数据。制的深层叠前地震数据。

【技术实现步骤摘要】
一种深层叠前地震数据噪声压制方法及系统


[0001]本专利技术属于勘探地球物理
，具体涉及一种深层叠前地震数据噪声压制方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着浅层油气资源被大量发掘，油气资源勘探逐渐转向地下深层区域。地震波在地层中衰减较快，深层反射能量弱，致使深层地震资料信噪比较低。另外，面波在深层会产生更大影响，进一步降低地震资料信噪比，虽然可以通过叠加多次采集的地震资料(叠前资料)得到信噪比更高的叠后资料，但众多叠前处理以及分析仍然需要高信噪比的叠前数据。
[0003]现有技术1：基于预测的滤波方法(如FX，TX，多项式拟合等)。此类方法利用相邻道间的线性预测关系来从含噪地震信号中估计出反射信号。此类方法在目标地层信号为线性同相轴时表现良好，而为非线性同相轴时去噪结果较差；此外，此类方法并不具有区分同相轴角度的分辨能力。
[0004]现有技术2：基于高维离散小波域的滤波方法。离散小波变换适宜对点奇异目标进行稀疏表示，通过阈值处理等方法即可实现对随机噪声较好的压制。但离散小波原子具有各项同性的特点，这使得其无法表示信号的方向信息，因此很难处理具备一定方向的结构性噪声。

技术实现思路

[0005]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，提供一种深层叠前地震数据噪声压制方法及系统，在高维小波域中对深层叠前地震信号进行方向与阈值滤波，从而得到高信噪比的地震资料。
[0006]本专利技术采用以下技术方案：
[0007]一种深层叠前地震数据噪声压制方法，包括以下步骤：
[0008]S1、获取原始叠前数据并进行分块；
[0009]S2、利用中值估计算子估算步骤S1分块后的任意一块原始叠前地震数据的噪声方差等级；
[0010]S3、对步骤S2估算的原始叠前地震数据进行高维连续小波变换，得到一系列高维连续小波变换的系数子带；
[0011]S4、依据相干干扰的角度确定步骤S3得到的系数子带中需要保留的高维连续小波变换系数子带；
[0012]S5、根据步骤S2中得到的噪声方差等级确定步骤S4中需要保留的高维连续小波变换系数子带内的阈值
[0013]S6、利用步骤S5确定的阈值对需要保留的高维连续小波变换系数子带中的小波系数进行阈值处理；
[0014]S7、对步骤S6阈值处理后的小波变换子带进行高维小波逆变换得到重建的高信噪比信号
[0015]S8、重复步骤S2～S7直到步骤S1获取的所有分块全部处理完毕，然后将得到的所有高信噪比信号重新拼接为完整的高信噪比叠前地震数据。
[0016]具体的，步骤S1中，将原始叠前地震数据分为多个N
×
N
×
N的数据块，且在数据块之间设置有重叠，分块数为：
[0017][0018]其中，n为重叠量，表示向上取整，N
x
×
N
y
×
N
z
为三维叠前数据体。
[0019]具体的，步骤S2中，噪声标准差等级具体为：
[0020][0021]其中，MEDIAN为取中值的算子，F(k)为对分块做三维傅里叶变换得到的结果，[k
min
,k
max
]为F(k)的高频范围。
[0022]具体的，步骤S3中，对任意选取的一个未完成处理的分块f(x)进行高维连续小波变换得到高频子带CWT(f；b,a,θ,φ)如下：
[0023][0024]其中，表示原数据块通过高维傅立叶变换得到的波数域数据，为在参数组(a,θ,φ；k)下的小波原子通过高维傅立叶变换得到的波数域，为的共轭，IFFT表示逆傅里叶变换。
[0025]具体的，步骤S4中，通过相干干扰角度确定数据体中的噪声倾角θ
coherent_noise
；保留连续小波变换变换结果CWT(f；b,a,θ,φ)中角度θ小于θ
coherent_noise
的子带，即只保留[
‑
θ
coherent_noise
+Δθ,θ
coherent_noise
‑
Δθ]角度范围内的子带。
[0026]具体的，步骤S5中，各高频子带的阈值thre(a)为：
[0027][0028]其中，是每个子带的阈值系数，其取值与1/a3成正比；c为一控制噪声压制程度的常数，通常情况下取为3，为标准差。
[0029]具体的，步骤S6中，根据步骤S5中确定的阈值系数d进行硬限幅滤波，具体为：
[0030][0031]其中，CWT
thr
(f；b,a,θ,φ)为经过阈值滤波的小波系数，CWT(f；b,a,θ,φ)为未经滤波的小波系数。
[0032]具体的，步骤S7中，高信噪比信号
[0033][0034]其中，CWT
thr
(f；b,a,θ,φ)为阈值滤波后的小波系数，a为小波原子的尺度因子，φ为小波原子在方位角上的极化方向的角度，θ为小波原子在倾角上计划方向的角度。
[0035]具体的，步骤S8具体为：将步骤S1中分割出的所有数据块进行步骤S2至步骤S7的操作后，重新按照分割时的排列拼接起得到噪声压制后的数据；相邻的两个数据块在拼接前，分别去掉对应方向上的点，n为重叠量。
[0036]本专利技术的另一个技术方案是，一种深层叠前地震数据噪声压制系统，包括：
[0037]分块模块，获取原始叠前数据并进行分块；
[0038]变换模块，利用中值估计算子估算分块模块分块后的任意一块原始叠前地震数据的噪声方差等级；
[0039]估算模块，对变换模块估算的原始叠前地震数据进行高维连续小波变换，得到一系列高维连续小波变换的系数子带；
[0040]选择模块，依据相干干扰的角度确定估算模块得到的系数子带中需要保留的高维连续小波变换系数子带；
[0041]阈值模块，根据变换模块中得到的噪声方差等级确定选择模块中需要保留的高维连续小波变换系数子带内的阈值
[0042]处理模块，利用阈值模块确定的阈值对需要保留的高维连续小波变换系数子带中的小波系数进行阈值处理；
[0043]重建模块，对处理模块经阈值处理后的小波变换子带进行高维小波逆变换得到重建的高信噪比信号
[0044]压制模块，将分块模块获取的所有分块全部处理完毕，然后将得到的所有高信噪比信号重新拼接为完整的高信噪比叠前地震数据。
[0045]与现有技术相比，本专利技术至少具有以下有益效果：
[0046]本专利技术一种深层叠前地震数据噪声压制方法，使用连续高维小波变换对深层叠前地震数据资料进行噪声压制处理；首先根据计算机内存大小等因素对数据进行分块以适合处理，然后根据各分块绝对值的中值来估计其噪声标准差，使用一种新的基于快速傅立叶变换的快速连续小波变换算法对原始高维地震数据分块进行高维连续小波变换得到一系列高维连续小波变换系数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种深层叠前地震数据噪声压制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取原始叠前数据并进行分块；S2、利用中值估计算子估算步骤S1分块后的任意一块原始叠前地震数据的噪声方差等级；S3、对步骤S2估算的原始叠前地震数据进行高维连续小波变换，得到一系列高维连续小波变换的系数子带；S4、依据相干干扰的角度确定步骤S3得到的系数子带中需要保留的高维连续小波变换系数子带；S5、根据步骤S2中得到的噪声方差等级确定步骤S4中需要保留的高维连续小波变换系数子带内的阈值S6、利用步骤S5确定的阈值对需要保留的高维连续小波变换系数子带中的小波系数进行阈值处理；S7、对步骤S6阈值处理后的小波变换子带进行高维小波逆变换得到重建的高信噪比信号S8、重复步骤S2～S7直到步骤S1获取的所有分块全部处理完毕，然后将得到的所有高信噪比信号重新拼接为完整的高信噪比叠前地震数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，将原始叠前地震数据分为多个N
×
N
×
N的数据块，且在数据块之间设置有重叠，分块数为：其中，n为重叠量，表示向上取整，N
x
×
N
y
×
N
z
为三维叠前数据体。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，噪声标准差等级具体为：其中，MEDIAN为取中值的算子，F(k)为对分块做三维傅里叶变换得到的结果，[k
min
,k
max
]为F(k)的高频范围。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，对任意选取的一个未完成处理的分块f(x)进行高维连续小波变换得到高频子带CWT(f；b,a,θ,φ)如下：其中，表示原数据块通过高维傅立叶变换得到的波数域数据，为在参数组(a,θ,φ；k)下的小波原子通过高维傅立叶变换得到的波数域，为的共轭，IFFT表示逆傅里叶变换。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中，通过相干干扰角度确定数据体中的噪声倾角θ
coherent_noise
；保留连续小波变换变换结果CWT(f；b,a,θ,φ)中角度θ小于
θ
coherent_noise
的...

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