一种基于压缩感知和统计学习的地震弱信号增强方法技术

本发明专利技术公开了一种基于压缩感知和统计学习的地震弱信号增强方法。属于地震信号处理领域。传统的曲波域去噪方法通过对曲波系数的幅度进行阈值化来抑制随机噪声，而弱信号和随机噪声在曲波域具有相同的弱幅度特征，因此难以区分弱地震信号和随机噪声。本发明专利技术将压缩采样应用于含噪地震资料。压缩采样后地震有效信号的曲波系数有显着的振幅降低，而随机噪声则没有。基于此特性设计了一种敏感系数矩阵，它是计算原始系数与采样后系数的比值，经多次亚采样分析和离群值剔除后得到的统计叠加矩阵。在曲波域中，通过敏感系数矩阵和L1范数矩阵的约束，使原来的弱信号得到有效的增强，同时敏感系数矩阵中噪声系数明显低于有效信号，使得该方法在弱信号增强的同时能够有效的抑制噪声。合成和实际地震数据测试都表明本方法在弱地震信号增强方面优于传统的曲波域方法。该方法与目前的同类技术相比较而言，该方法能够显著增强深层弱信号，提高整体信噪比，效果远超传统算法，为深层地震数据的弱信号增强和噪声压制提供了新的思路。制提供了新的思路。制提供了新的思路。

【技术实现步骤摘要】
一种基于压缩感知和统计学习的地震弱信号增强方法


[0001]本专利技术涉及勘探地球物理和信号处理领域，特别是涉及一种曲波变换算法与压缩感知及统计算法相结合的地震信号去噪及弱信号增强方法。

技术介绍

[0002]随着地震勘探程度的不断加深，研究方向已从常规转为非常规、中浅层转为深层、简单构造转为复杂构造。我国西部地区的塔里木地区油气资源丰富，具有很好的勘探潜力，但资源大都储藏在地下深层或者超深层，该区地下黄土区吸收衰减严重，且受起伏地表及下伏高速层影响，各种干扰波发育，有效反射弱，通过地震勘探所接收到的地震信号质量难以保证，严重影响到了全波形反演与叠前偏移成像的精度，给后续地球物理结构的成像和解释带来了很大的困难。为应对该区深层高陡构造与复杂地质体地震数据的处理和解释需求，需要进一步提高反射地震勘探资料的分辨率和信噪比。
[0003]现有的增强微弱地震信号方法主要是从两个方面，一是补偿衰减的幅度，二是抑制随机噪声。传统的去噪方法通常是基于有效信号与噪声在不同变换域中的特征差异，设计合适的阈值进行滤波或其它处理以抑制噪声成分。虽然这类方法可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知和统计学习的地震弱信号增强方法，其特征在于：对含噪声的原始地震数据进行离散曲波变换，得到原始曲波系数；利用测量矩阵(例如高斯随机矩阵、局部傅里叶变换矩阵)对原始地震资料进行压缩采样，并计算压缩采样后的曲波系数；计算原始曲波系数与亚采样后曲波系数对应元素的比值，得到比值矩阵；根据统计方法计算比值矩阵的离群值。设置逻辑矩阵其大小等于曲波系数，根据找到的离群值将逻辑矩阵对应位置置1；为消除单次采样的偶然性，设置亚采样次数为50
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100，将每次得到的逻辑矩阵叠加，迭代后得到敏感系数矩阵；计算与原始资料大小相同的单位矩阵的离散傅里叶变换，得到曲波系数的L1范数矩阵；将得到的敏感矩阵及范数矩阵对原始曲波系数进行约束，实施离散曲波逆变换得到去噪和弱信号增强后的处理结果。2.根据权利要求1所述的基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：李哲，宋建国，王光宇，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：