一种三维地震信号提取方法、装置、终端及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种三维地震信号提取方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：获取待预测的三维地震数据，其中，三维地震数据为三阶张量；基于张量奇异值分解算法，对三维地震数据进行奇异值分解，得到三维地震数据的奇异值；基于Semi

【技术实现步骤摘要】
一种三维地震信号提取方法、装置、终端及存储介质


[0001]本申请涉及地震勘探
，尤其涉及一种三维地震信号提取方法、装置、终端及存储介质。

技术介绍

[0002]地震勘探是利用低下介质弹性和密度差异，通过观测和分析大地对人工激发地震波的响应，推断地下岩层的性质和形态的地球物理勘探方法。它利用人工方法激发的弹性波来定位矿藏，获取工程地质信息。野外采集地震数据时，接收检波器通常收到外界干扰，接收到的外界数据往往混杂着噪声，严重影响地震资料的反演和解释。野外采集地震数据中通常充斥着大量噪声信号，严重降低了地震资料的质量，提高地震资料信噪比是地震信号处理的首要任务。
[0003]目前，针对不同噪声类型，对地震数据进行压制随机噪声的方法主要有：中值滤波、f
‑
x域预测滤波、独立成分分析、小波变换、经验模态分解等方法，但是，在复杂环境下，由于采集的地震数据中包含着大量强干扰噪声，上述方法对采集的地震数据并不能识别，且识别速度也相对较慢，因此，针对地震勘探过程中，如何快速压制强干扰噪声是目前继续解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种三维地震信号提取方法、装置、终端及存储介质，以解决在地震勘探过程中地震信号的识别有效性差的问题。
[0005]第一方面，本申请提供了一种三维地震信号提取方法，包括：
[0006]获取待预测的三维地震数据，其中，所述三维地震数据为三阶张量；
[0007]基于张量奇异值分解算法，对所述三维地震数据进行奇异值分解，得到所述三维地震数据的奇异值；
[0008]基于Semi
‑
Soft GoDec算法，对所述奇异值收缩，得到目标奇异值；
[0009]根据Frobenius范数和预设期望值，对所述目标奇异值进行调参，并根据调参后的目标奇异值，确定三维有效地震数据。
[0010]第二方面，本申请提供了一种三维地震信号提取装置，包括：
[0011]获取装置，用于获取待预测的三维地震数据，其中，所述三维地震数据为三阶张量；
[0012]分解模块，用于基于张量奇异值分解算法，对所述三维地震数据进行奇异值分解，得到所述三维地震数据的奇异值；
[0013]收缩模块，用于基于Semi
‑
Soft GoDec算法，对所述奇异值收缩，得到目标奇异值；
[0014]确定模块，用于根据Frobenius范数和预设期望值，对所述目标奇异值进行调参，并根据调参后的目标奇异值，确定三维有效地震数据。
[0015]第三方面，本申请提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中
并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述三维地震信号提取方法的步骤。
[0016]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述三维地震信号提取方法的步骤。
[0017]本申请提供一种三维地震信号提取方法、装置、终端及存储介质，通过获取待预测的三维地震数据；基于张量奇异值分解算法，对三维地震数据进行奇异值分解，得到三维地震数据的奇异值；基于Semi
‑
Soft GoDec算法，对奇异值收缩，得到目标奇异值；根据Frobenius范数和预设期望值，对目标奇异值进行调参，并根据调参后的目标奇异值，确定三维有效地震数据。本申请可以根据张量奇异值分解算法对三维地震数据进行分解，并根据Semi
‑
Soft GoDec算法对三维地震数据中奇异值进行收缩，再根据Frobenius范数确定三维有效地震数据，有效避免了噪声对三维地震数据的严重干扰，并且提高了三维地震数据的识别有效性。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1是本申请实施例提供的三维地震信号提取方法的实现流程图；
[0020]图2是本申请实施例提供的张量奇异值分解算法的分解示意图；
[0021]图3是本申请实施例提供的三维地震信号提取方法的流程框图；
[0022]图4是本申请实施例提供的标准的三维地震数据模型图；
[0023]图5是本申请实施例提供的含噪的三维地震数据模型图；
[0024]图6是本申请实施例提供的降噪的三维地震数据模型图；
[0025]图7是本申请实施例提供的三维地震信号提取装置的结构示意图；
[0026]图8是本申请实施例提供的终端的示意图。
具体实施方式
[0027]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
[0028]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。
[0029]图1为本申请实施例提供的三维地震信号提取方法的实现流程图，详述如下：
[0030]在S101中，获取待预测的三维地震数据，其中，三维地震数据为三阶张量。
[0031]由于从实际环境中获取的三维地震数据的信噪比通常比较低，因此将所获取的三维地震数据体现为一个n1×
n2×
n3的三阶张量，参照图2，获取的三维地震数据为图2中的含
有噪声的观测张量。
[0032]本申请实施例中，获取的待预测的三维地震数据为预设周期内的三维地震数据，可以记为
[0033]在S102中，基于张量奇异值分解算法，对三维地震数据进行奇异值分解，得到三维地震数据的奇异值。
[0034]张量奇异值分解算法(Truncated Singular Value Decomposition，T
‑
SVD)是一种矩阵因式分解(factorization)技术，将矩阵X分为U、A、V，其中，参照图3，U和V分别表示图2中的n1×
n3×
n1和n3×
n3×
n2的矩阵，A表示n1×
n2×
n3的矩阵，具体的：
[0035]步骤一：输入
[0036]步骤二：计算每个正面切片，计算如下：
[0037][0038]步骤三：
[0039]在一种可能的实现方式中，在S101之后，该方法还可以包括：
[0040]对待预测的三维地震数据进行傅里叶变换，得到频域下的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维地震信号提取方法，其特征在于，包括：获取待预测的三维地震数据，其中，所述三维地震数据为三阶张量；基于张量奇异值分解算法，对所述三维地震数据进行奇异值分解，得到所述三维地震数据的奇异值；基于Semi
‑
Soft GoDec算法，对所述奇异值收缩，得到目标奇异值；根据Frobenius范数和预设期望值，对所述目标奇异值进行调参，并根据调参后的目标奇异值，确定三维有效地震数据。2.根据权利要求1所述的三维地震信号提取方法，其特征在于，在所述获取待预测的三维地震数据之后，所述方法还包括：对所述待预测的三维地震数据进行傅里叶变换，得到频域下的三维地震数据；相应的，所述基于张量奇异值分解算法，对所述三维地震数据进行奇异值分解，得到所述三维地震数据的奇异值包括：基于张量奇异值分解算法，对所述频域下的三维地震数据进行奇异值分解，得到所述频域下的三维地震数据的奇异值。3.根据权利要求2所述的三维地震信号提取方法，其特征在于，所述基于张量奇异值分解算法，对所述三维地震数据进行奇异值分解，得到所述三维地震数据的奇异值包括：通过第一公式对所述频域下的三维地震数据进行奇异值分解计算，得到所述三维地震数据的奇异值；所述第一公式为：其中，SVD()为张量奇异值分解公式，为频域下的三维地震数据的振幅谱，U
(i)
为第一分量，A
(i)
为所述奇异值，V
(i)
为第二分量。4.根据权利要求1所述的三维地震信号提取方法，其特征在于，所述基于Semi
‑
Soft GoDec算法，对所述奇异值收缩，得到目标奇异值包括：通过第二公式对所述奇异值进行计算，得到所述目标奇异值；所述第二公式为：A
(i)'
＝Semi
‑
Soft GoDec(A
(i)
)其中，A
(i)
′
为所述目标奇异值，Semi
‑
Soft GoDec()为所述Semi
‑
Soft GoDec算法公式，A
(i)
为所述奇异值。5.根据权利要求2所述的三维地震信号提取方法，其特征在于，在所述基于Semi
‑
Soft GoDec算法，对所述奇异值收缩，得到目标奇异值之后，所述方法还包括：将所述目标奇异...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔焕玉，李智文，周杰民，郭培鹏，高飞，赵永亮，郭绍华，张东，高小青，甄正强，
申请(专利权)人：河北煤炭科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：