一种噪声压制方法、系统、存储介质及电子设备技术方案

本申请涉及地震数据处理领域，具体涉及一种噪声压制方法、系统、装置及电子设备，解决了现有技术中地震数据中舒尔特波与水层波难以压制的问题。方法包括：对地震数据进行预处理；基于所述预处理后的地震数据，确定所述地震数据中的舒尔特波的加权系数；基于所述舒尔特波的加权系数，确定所述地震数据的第一偏振特征信息；基于所述地震数据的第一偏振特征信息，压制所述地震数据中的舒尔特波；基于压制舒尔特波后的地震数据，确定所述地震数据中的水层波的加权系数；基于所述水层波的加权系数，确定所述地震数据的第二偏振特征信息；基于所述地震数据的第二偏振特征信息，压制所述地震数据中的水层波，以得到压制噪声后的地震信号。以得到压制噪声后的地震信号。以得到压制噪声后的地震信号。

【技术实现步骤摘要】
一种噪声压制方法、系统、存储介质及电子设备


[0001]本申请涉及地震数据处理
，特别地涉及一种噪声压制方法、系统、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]滩浅海地震勘探中，舒尔特波和水层波是两种常见的噪声，其中，舒尔特波具有低频、低速、频散以及能量强等特点，水层波具有频带宽、能量强等特点。海洋勘探中，在远离水固分界面的时候，舒尔特波能量在水层中比在固体介质中衰减更快，所以，主要感应水层压力的水听器中的舒尔特波振幅会远远小于感应水层和固体介质的地震检波器中的舒尔特波。相反，水层波绝大部分能量在水层中传播，只有一小部分被分解在水层下的固体介质中，水听器中水层波能量远大于地震检波器中水层波能量。常规的偏振分析方法无法提取用来分离舒尔特波和水层波的偏振属性。由于两种噪声信号的特性差异，在对地震数据进行噪声滤波的时候常常难以识别并压制这两种噪声信号。而且，常见的去噪方法中，对于地震信号的采样密度有较高的要求，效果依赖于地震资料的采样密度以及信号的频率和视速度，采样密度不足又会带来严重的假频问题。

技术实现思路

[0003]针对上述问题，本申请提供一种噪声压制方法，可以通过加权偏振滤波有效压制OBC/OBN双检地震数据中的噪声，并保护地震数据中的有效信号。
[0004]第一方面，本申请提供了一种噪声压制方法，所述方法包括：
[0005]基于地震数据进行预处理；
[0006]基于预处理后的地震数据，确定所述地震数据中的舒尔特波的加权系数；
[0007]基于所述舒尔特波的加权系数，确定所述地震数据的第一偏振特征信息；
[0008]基于所述地震数据的第一偏振特征信息，压制所述地震数据中的舒尔特波；
[0009]基于压制舒尔特波后的地震数据，确定所述地震数据中的水层波的加权系数；
[0010]基于所述水层波的加权系数，确定所述地震数据的第二偏振特征信息；
[0011]基于所述地震数据的第二偏振特征信息，压制所述地震数据中的水层波，以得到压制噪声后的地震数据。
[0012]在一些实施例中，所述地震数据包括水听器数据和地震检波器数据，所述基于所述预处理后的地震数据，获取舒尔特波的加权系数，包括：
[0013]分别获取所述水听器数据和所述地震检波器中的舒尔特波振幅；
[0014]基于所述地震检波器中的舒尔特波振幅和所述水听器数据中的舒尔特波振幅，通过加权系数计算式确定所述舒尔特波加权系数；
[0015]所述加权系数计算式为：
[0016]w
s
＝
scholte
/H
scholte
；
[0017]其中，G
scholte
为地震检波器中舒尔特波振幅，H
scholte
为水听器中舒尔特波振幅，w
s
为舒尔特波加权系数。
[0018]在一些实施例中，所述第一偏振特征信息包括：第一椭圆率，所述基于所述舒尔特波的加权系数，确定所述地震数据的第一椭圆率，包括：
[0019]基于所述舒尔特波的加权系数，分别确定所述水听器数据在预设时窗内的加权平均值和所述地震检波器数据在预设时窗内的平均值；
[0020]基于所述水听器数据的加权平均值和所述地震检波器数据的平均值，确定所述地震数据的特征值；
[0021]基于所述特征值，通过椭圆率计算式确定所述地震数据的第一椭圆率；
[0022]所述椭圆率计算式为：
[0023][0024]其中，ε
s
为所述地震数据的椭圆率，λ1和λ2分别为所述地震数据的特征值。
[0025]在一些实施例中，所述基于所述舒尔特波的加权系数，分别确定所述水听器数据在预设时窗内的加权平均值和所述地震检波器数据在预设时窗内的平均值，包括：
[0026]根据加权平均值计算式，确定所述水听器数据中地震数据在预设时窗内的加权平均值
[0027]所述加权平均值计算式为：
[0028][0029]根据平均值计算式，确定所述地震检波器数据中地震数据在预设时窗内的平均值
[0030]所述平均值计算式为：
[0031][0032]其中，H
i
表示第i时刻所述水听器获得的地震数据的振幅值，G
i
表示第i时刻所述地震检波器获得的地震数据的振幅值，t1～t2为预设时窗。
[0033]在一些实施例中，所述基于所述水听器数据的加权平均值和所述地震检波器数据的平均值，确定所述地震数据的特征值，包括：
[0034]基于所述水听器数据、所述地震检波器数据、所述水听器数据的加权平均值和所述地震检波器数据的平均值，构建所述地震数据中所述水听器数据和所述地震检波器数据的协方差函数；
[0035]所述协方差函数为：
[0036][0037]基于所述协方差函数，确定协方差矩阵为：
[0038]基于所述协方差矩阵，确定特征值条件关系式：Cu＝λu，其中λ为特征值， u为特征向量；
[0039]在λ满足所述特征值条件关系式的情况下，确定所述地震数据的特征值λ1和λ2。
[0040]在一些实施例中，所述基于所述地震数据的第一偏振特征信息，压制所述地震数
据中的舒尔特波，包括：
[0041]基于频谱分析，确定所述地震数据中的舒尔特波的频率范围；
[0042]基于所述地震数据的第一偏振特征信息，确定压制噪声的椭圆率阈值；
[0043]基于所述第一偏振特征信息、所述椭圆率阈值和所述频率范围，根据滤波函数压制所述地震数据中的舒尔特波；
[0044]所述滤波函数为：
[0045][0046]其中，F(ε)为基于所述舒尔特波的偏振特征信息设定的滤波器，f(t)为所述地震数据的输入信号，为压制舒尔特波后的地震数据。
[0047]在一些实施例中，所述地震数据包括水听器数据和地震检波器数据，所述基于压制舒尔特波后的地震数据，确定水层波的加权系数，包括：
[0048]分别获取所述水听器数据和所述地震检波器中的水层波振幅；
[0049]基于所述地震检波器中的水层波振幅和所述水听器数据中的水层波振幅，通过加权系数计算式确定所述水层的加权系数；
[0050]所述加权系数计算式为：
[0051]w
w
＝G
water
/H
water
；
[0052]其中，G
water
为地震检波器中水层波振幅，H
water
为水听器中水层波振幅，w
w
为水层波的加权系数。
[0053]在一些实施例中，所述第二偏振特征信息包括：偏振方向和第二椭圆率，所述基于所述水层波的加权系数，确定所述地震数据的第二偏振特征信息，包括：
[0054]基于所述水层波的加权系数，分别获取所述水听器数据在预设时窗内的加权平均值，和所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种噪声压制方法，其特征在于，所述方法包括：对地震数据进行预处理；基于所述预处理后的地震数据，确定所述地震数据中的舒尔特波的加权系数；基于所述舒尔特波的加权系数，确定所述地震数据的第一偏振特征信息；基于所述地震数据的第一偏振特征信息，压制所述地震数据中的舒尔特波；基于压制舒尔特波后的地震数据，确定所述地震数据中的水层波的加权系数；基于所述水层波的加权系数，确定所述地震数据的第二偏振特征信息；基于所述地震数据的第二偏振特征信息，压制所述地震数据中的水层波，以得到压制噪声后的地震信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地震数据包括水听器数据和地震检波器数据，所述基于所述预处理后的地震数据，确定舒尔特波加权系数，包括：分别获取所述水听器数据和所述地震检波器中的舒尔特波振幅；基于所述地震检波器中的舒尔特波振幅和所述水听器数据中的舒尔特波振幅，通过加权系数计算式确定所述舒尔特波加权系数；所述加权系数计算式为：w
s
＝G
scholte
/H
scholte
；其中，G
scholte
为地震检波器中舒尔特波振幅，H
scholte
为水听器中舒尔特波振幅，w
s
为舒尔特波加权系数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述偏振特征信息包括：椭圆率，所述基于所述舒尔特波的加权系数，确定所述地震数据的第一偏振特征信息，包括：基于所述舒尔特波的加权系数，分别确定所述水听器数据在预设时窗内的加权平均值和所述地震检波器数据在预设时窗内的的平均值；基于所述水听器数据的加权平均值和所述地震检波器数据的平均值，确定所述地震数据的特征值；基于所述特征值，通过椭圆率计算式确定所述地震数据的第一椭圆率；所述椭圆率计算式为：其中，ε
s
为所述地震数据的椭圆率，λ1和λ2分别为所述地震数据的特征值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述舒尔特波的加权系数，分别确定所述水听器数据在预设时窗内的加权平均值和所述地震检波器数据在预设时窗内的的平均值，包括：根据加权平均值计算式，确定所述水听器数据中地震数据在预设时窗内的加权平均值所述加权平均值计算式为：根据平均值计算式，确定所述地震检波器数据中地震数据在预设时窗内的平均值所述平均值计算式为：
其中，H
i
表示第i时刻所述水听器获得的地震数据的振幅值，G
i
表示第i时刻所述地震检波器获得的地震数据的振幅值，t1～t2为预设时窗。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述水听器数据的加权平均值和所述地震检波器数据的平均值，确定所述地震数据的特征值，包括：基于所述水听器数据、所述地震检波器数据、所述水听器数据的加权平均值和所述地震检波器数据的平均值，构建所述地震数据中所述水听器数据和所述地震检波器数据的协方差函数；所述协方差函数为：基于所述协方差函数，确定协方差矩阵为：基于所述协方差矩阵，确定特征值条件关系式：Cu＝λu，其中λ为特征值，u为特征向量；在λ满足所述特征值条件关系式的情况下，确定所述地震数据的特征值λ1和λ2。6.根据权利要求3至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述地震数据的第一偏振特征信息，压制所述地震数据中的舒尔特波，包括：基于频谱分析，确定所述地震数据中的舒尔特波的频率范围；基于所述地震数据的第一偏振特征信息，确定压制噪声的第一椭圆率阈值；基于所述第一偏振特征信息、所述第一椭圆率阈值和所述频率范围，根据滤波函数压制所述地震数据中的舒尔特波；所述滤波函数为：其中，F(ε)为基于所述舒尔特波的偏振特征信息设定的滤波器，f(t)为所述地震数据的输入信号，为压制舒尔特波后的地震数据。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地震数据包括水听器数据和地震检波器数据，所述基于所述压制舒尔特波后的地震数据，确定水层波的加权系数，包括：分别获取所述水听器数据和所述地震检波器中的水层波振幅；基于所述地震检波器中的水层波振幅和所述水听器数据中的水层波振幅，通过加权系数计算式确定所述水层波的加权系数；所述加权系数计算式为：w
w
＝G
water
/H...

【专利技术属性】
技术研发人员：王明星，张庆淮，王国来，路交通，张强，赵配叶，吴安楚，李华喜，唐旷怡，
申请(专利权)人：中石化石油工程地球物理有限公司，
类型：发明
国别省市：