下载文档原格式
小波分析提高地震勘探资料分辨率的研究【摘要】小波变换在信号分析中具有良好的局部化特性。
在小波变换域中，有效信号的相关性和随机噪声的随机性仍然保留，因此可以在小波变换域内对地震资料进行去噪处理；小波变换作为频率和时间的二元函数，使之可以很方便地在频率和时间域中同时进行地震波能量的吸收衰减补偿。
试验证明，利用小波变换去噪和提高分辨率，不仅方便有效，而且有很好的保真度。
【关键词】地震勘探应用；小波变换；分辨率1 我国的发展前景随着地震勘探工作的发展和深入,油田勘探逐渐从浅部转至深部、从平地转到山区、沙漠地区。
由于采集条件越来越恶劣,地震勘探时所采集到的地震资料中包含的噪声将增多,这些噪声与有关地下构造和岩性的信息之间互相交织着。
因此,不宜直接利用野外地震资料作地质解释,需要对其进行数字处理,从中提取有用信息,从而为地震勘探的地质解释提供可靠的资料。
其中,信号降噪便是数字处理中尤为重要的一步,它被用于从地震资料中提取有用信息,提高地震资料的信噪比。
着重研究地震勘探信号的降噪技术,研究中结合了小波变换和k-l变换技术。
地震勘探的原理、生产工作、术语解释及信号噪声;接着研究小波阈值去噪法和k-l变换去噪法,针对它们各自的优缺点,对各个算法进行改进,提出平移不变量小波阈值去噪法和基于k-l变换的时空加倾角调整处理算法。
实验结果表明,运用这两种改进的算法对地震数据进行处理,剖面噪声得到了很好地去除。
另外,由于信号和噪声在二进小波变换各个尺度上具有不同的传播特性,而且从信号的模极大值使用共轭梯度法可以较好的重构信号,论文又采用二进小波变换模极大值去噪法对模型数据和地震数据信号进行处理。
2 我国地震勘探2.1 地质勘探引入监理机制的意义国土资源部副部长、中国地质调查局局长汪民指出：“开展地质勘探项目监理工作不仅是保证地勘项目质量和提高国家投资效益的需要，也是探索建立地质勘查运行新机制的需要；它对加强我国地勘单位队伍建设、提高勘查质量和效益，都将具有明显推动作用。
合肥盆地复杂地表地震数据处理方法研究的开题报告一、研究背景随着现代仪器设备和地震数据处理理论的不断发展，地震勘探技术越来越成熟，成果也越来越丰富。
然而，由于地震数据本身复杂多样，地质构造也错综复杂，特别是在盆地等特殊地质条件下，地震数据处理难度增加，如何有效地提取地下信息成为了一个亟待解决的问题。
合肥盆地地处华东地区，地质构造复杂，是一个典型的沉积盆地。
合肥市区地质环境恶劣，地下基础条件薄弱，土地开发面临着很大的难度。
为有效开发市区土地资源，了解盆地内地下情况成为了必然的需求。
地震勘探技术以其高精度、高效率、低成本等特点，成为了了解盆地内地下情况的一种主要手段。
然而，现阶段针对合肥盆地的地震数据处理手段和研究方法还比较有限，这也是该研究的重要性所在。
二、研究内容与目标本研究旨在探索合肥盆地复杂地表地震数据处理的方法，具体包括以下内容：1. 搜集合肥盆地地震勘探数据，合理设计处理流程。
因合肥盆地地质构造复杂，地震数据处理需求较为复杂。
因此，本研究要对合肥盆地地震勘探数据进行搜集与筛选，并设计处理流程。
2. 研究合肥盆地地震数据的处理方法。
根据合肥盆地地质构造特点，本研究将研究在此背景下的地震数据处理方法，提高对地震数据的处理效率和准确性。
3. 开展地震数据模拟实验。
通过实验模拟的方式，检验并评估研究中提出的处理方法的有效性和可操作性。
本研究的目标如下：1. 对合肥盆地的地震勘探数据进行收集和处理，提取合理的地下信息。
2. 研究获得适用于合肥盆地的地震数据处理方法，提高处理效率和准确性。
3. 实现地震数据处理技术在合肥盆地的应用，为盆地内的土地资源开发提供技术支持。
三、研究方法本研究主要采用实验室试验与理论分析相结合的方法，流程如下：1. 确定研究对象和地震数据收集范围。
2. 数据预处理：对数据做必要的预处理，包括数据清洗、去噪和归一化等。
3. 数据评估：通过数据评估的方式检验数据的完整性和准确性。
深度学习地震去噪入门（附程序） 去噪技术在图像处理最先使用，并不断丰富成熟。图像去噪技术在20世纪下半叶已经成为研究热点。例如：用非局部相似性来优化稀疏方法能提高去噪的性能。字典学习有助于快速移除噪声。先验知识通过平滑噪声图像来恢复潜在干净图像的细节。更多竞争去噪方法包括MRF 、WNNM 、LSSC、CSF 、TNRD和GHEP能被利用。虽然这些大部分方法在图像去噪上能达到好的性能，但是他们有以下缺点：(1) 在测试阶段涉及复杂优化方法，(2) 手动设置参数，(3) 一个固定的模型来处理单个去噪任务。 进入到20世纪末期，拥有更灵活的结构，更强的自学习能力的深度学习技术能用来解决这些不足。 一、深度学习去噪发展情况概述 第一阶段： 1989年Chiang提出使用一个同时具有平移不变特性的模糊函数和加性噪声的神经网络来恢复潜在的干净图像。然后，利用加权因子去除复杂噪声。为了降低高计算量，Tamura在同年提出了一种前馈网络，在去噪效率和性能之间进行折中。1990年，Bedini提出将最大熵和原对偶拉格朗日乘子相结合来提高神经网络的表达能力，是一种很好的图像去噪工具。 为了进一步在快速执行和去噪性能之间进行折衷，1992年Paik在神经网络中采用了贪婪算法和异步算法。1997年Zamparelli提出了梯度下降方法，解决了手动配置参数的问题，取得了很好的去噪效果。以上的网络发展有个问题就是不容易添加新的结构，这限制了它们在现实世界中的应用。 第二阶段： Lo等人在1995年提出了卷积神经网络，很好的解决了网络结构改变问题，CNN和LeNet在手写体数字识别中都有实际应用。但刚诞生的CNN有不少问题，主要包括：一是深度CNN可以产生消失梯度。其次，sigmoid和tanh等激活函数导致了较高的计算成本。三是硬件平台不支持复杂网络。后来在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中，AlexNet改变了这一状况。之后，深度网络架构（如VGG和GoogLeNet）被广泛应用于图像处理多个领域的实际应用。 第三阶段：
[收稿日期]20220715 [基金项目]国家自然科学基金项目 基于经验模态分解的自由表面多次波衰减方法研究 (41804140)㊂ [第一作者]邬世英(1978),女,博士,讲师,现主要从事地震信号处理技术的教学与研究工作,w u s h i y i n go k @163.c o m ㊂ 邬世英,杨博.基于G e o E a s t 的叠前去噪技术应用效果分析[J ].长江大学学报(自然科学版),2023,20(6):49-55. WUS Y ,Y A N G B .A n a l y s i so f t h ea p p l i c a t i o ne f f e c to f t h e p r e -s t a c kd e n o i s i n g t e c h n o l o g y b a s e do n G e o E a s t [J ].J o u r n a lo fY a n g t z e U n i v e r s i t y (N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n ),2023,20(6):49-55.基于G e o E a s t 的叠前去噪技术应用效果分析邬世英,杨博长江大学地球物理与石油资源学院,湖北武汉430100[摘要]在地震叠前资料处理中,各种噪音的衰减和压制是十分重要的步骤,直接决定了后续地震剖面的质量,因此采用各种噪音衰减技术对面波㊁线性干扰等进行压制十分必要㊂G e o E a s t 是一款十分成熟的地震资料处理解释软件,针对G e o E a s t 的叠前去噪技术,首先研究了该软件的几种叠前去噪技术,包括异常振幅压制技术(W i l d A m p A t t e n 模块)㊁叠前线性干扰压制技术(L i n N o i R e m v 模块)㊁叠前相干噪音压制技术(C o h N o i A t t e n 模块)㊁局域滤波去面波技术(Z o n e F i l t 模块)等;然后应用上述4种技术对陆上二维地震资料进行去噪处理,对每种技术的去噪效果进行比较分析,优化了一套叠前去噪技术组合方案:首先,利用异常振幅压制技术(W i l d A m p A t t e n 模块)将炮集中的强振幅的面波噪音进行衰减;然后,在压制了强振幅噪音的基础上对线性干扰进行衰减,即采用叠前线性干扰压制技术(L i n N o i R e m v 模块)和叠前相干噪音压制技术(C o h N o i A t t e n 模块);最后,采用局域滤波去面波技术(Z o n e F i l t 模块)将残余的面波进行压制㊂将上述叠前去噪技术组合方案应用到实际地震资料处理中,通过对比去噪前㊁后的二维叠加地震剖面,结果证明该组合方案能够使面波㊁线性干扰等噪音得到较好的压制㊂[关键词]G e o E a s t ;面波;线性干扰;去噪;叠前地震数据[中图分类号]T E 132.14;P 631.44[文献标志码]A [文章编号]16731409(2023)06004907A n a l y s i s o f t h e a p p l i c a t i o n e f f e c t o f t h e p r e -s t a c kd e n o i s i n g t e c h n o l o g y ba s e do nG e o E a s t WUS h i y i n g ,Y A N GB o C o l l e g e o fG e o p h y s i c s a n dP e t r o l e u m R e s o u r c e s ,Y a n g t z eU n i v e r s i t y ,W u h a n430100,H ub e i A b s t r ac t :I n s e i s m i c p r e -s t a c kd a t a p r o ce s s i n g ,t h e a t t e n u a t i o na n ds u p p r e s s i o nof v a r i o u sn o i s e s i s av e r y i m p o r t a n t s t e p ,w h i c hd i r e c t l y d e t e r m i n e s t h e q u a l i t y o f t h e s u b s e q u e n t s e i s m i c p r o f i l e ,s o i t i sn e c e s s a r y t ou s ev a r i o u sn o i s e a t t e n u a t i o n t e c h n i q u e s t o s u p p r e s s t h e s u r f a c ew a v e a n d l i n e a r i n t e r f e r e n c e .G e o E a s t i s av e r y m a t u r e s o f t w a r e f o r s e i s m i c d a t a p r o c e s s i ng a n d i n t e r p r e t a t i o n .I nv i e w o fG e o E a s t s p r e -s t a c kd e n o i s i n g t e ch n o l o g y ,s e v e r a l p r e -s t a c kd e n oi s i n g t e c h n o l o g i e so fG e o E a s tw e r es t u d i e df i r s t ,i n c l u d i n g a n o m a l y a m p l i t u d es u p p r e s s i o nt e c h n o l o g y (W i l d A m pA t t e n m o d u l e ),p r e -s t a c kl i n e a ri n t e r f e r e n c es u p p r e s s i o nt e c h n o l o g y (L i n N o i R e m v m o d u l e ),p r e -s t a c k c o h e r e n tn o i s e s u p p r e s s i o nt e c h n o l o g y (C o h N o i A t t e n m o d u l e ),l o c a l f i l t e rs u r f a c e w a v er e m o v a l t e c h n o l o g y (Z o n e F i l t m o d u l e ),e t c .T h e n ,t h e a b o v e f o u r t e c h n i q u e sw e r eu s e dt od e n o i s e t h e2Ds e i s m i cd a t ao n l a n d ,t h ed e n o i s i n g e f f e c t o f e a c h t e c h n i q u e w a s c o m p a r e d a n d a n a l y z e d ,a n d a s e t o f p r e -s t a c k d e n o i s i n g t e c h n i q u e c o m b i n a t i o n s c h e m e w a s o p t i m i z e d .F i r s t ,t h e a b n o r m a l a m p l i t u d e s u p p r e s s i o n t e c h n i q u e (W i l d A m p A t t e n m o d u l e )w a su s e dt oa t t e n u a t e t h e s u r f a c ew a v en o i s e o f s t r o n g a m p l i t u d e i nt h es h o t g a t h e r s .T h e n ,o nt h eb a s i so f s u p p r e s s i n g t h es t r o n g a m pl i t u d e n o i s e ,t h e l i n e a r i n t e r f e r e n c ew a sa t t e n u a t e d ,t h a t i s ,t h e l i n e a r i n t e r f e r e n c es u p p r e s s i o nt e c h n o l o g y (L i n N o i R e m v m o d u l e )a n dt h ec o h e r e n tn o i s es u p p r e s s i o nt e c h n o l o g y (C o h N o i A t t e n m o d u l e )w e r eu s e d .F i n a l l y,t h er e s i d u a l s u r f a c e w a v e sw e r e s u p p r e s s e db y l o c a l f i l t e rs u r f a c ew a v er e m o v a l (Z o n e F i l tm o d u l e ).B y c o m p a r i n g t h et w od i m e n s i o n a l s u p e r i m p o s e d s e i s m i c p r o f i l e sb e f o r ea n da f t e rd e n o i s i n g ,t h er e s u l t ss h o wt h a t t h ec o m b i n e ds c h e m ec a ns u p p r e s s s u r f a c ew a v e ,l i n e a r i n t e r f e r e n c e a n do t h e r n o i s e s .K e y w o r d s :G e o E a s t ;s u r f a c ew a v e ;l i n e a r n o i s e ;d e n o i s i n g ;p r e s t a c ks e i s m i c d a t a ㊃94㊃长江大学学报(自然科学版) 2023年第20卷第6期J o u r n a l o fY a n g t z eU n i v e r s i t y (N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n ) 2023,V o l .20N o .6在野外获取的地震资料会有各种各样的干扰波,并且这些干扰波会降低地震资料的信噪比及分辨率,因此在地震资料处理过程中,必须采取各种技术手段压制这些干扰波又不损失有效波,实现高信噪比㊁高分辨率㊁高保真度的处理[1]㊂G e o E a s t 是由中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司自主研发并具有独立知识产权的地震处理解释一体化综合性软件系统,目前已在国内外陆地地震采集处理中得到了广泛应用,其具有的针对陆上复杂地区尤其是低信噪比地区地震资料的处理能力和效果得到了一致认可[2-9]㊂笔者针对叠前地震资料噪音干扰问题,研究了G e o E a s t 中的几种去噪处理技术,包括异常振幅压制技术(W i l d A m p A t t e n 模块)㊁叠前线性干扰压制技术(L i n N o i R e m v 模块)㊁叠前相干噪音压制技术(C o h N o i A t t e n 模块)㊁局域滤波去面波技术(Z o n e F i l t 模块)等,将上述去噪处理技术应用于原始地震炮集中,对噪音干扰进行压制,并比较了几种技术的叠前㊁叠后组合处理效果,取得了较为满意的结果㊂ 图1 原始地震炮集F i g .1 O r i g i n a l s e i s m i c s h o t g a t h e r s 1 叠前地震数据分析本次研究处理的地震数据由S E G 官网上的G e o f i z y k a T o r u nS p Z .o .o 提供,该数据是陆地二维叠前地震数据㊂如图1所示,地震炮集上有振幅较大的面波,线性干扰严重㊂所以该地震数据叠前去噪的重点是衰减振幅强㊁将有效信号完全压制住了的面波,然后再对该地震炮集的线性干扰进行压制㊂对该地震炮集进行分频显示(见图2),可见面波的频率分布范围较广,且与反射波的主频段交叉严重㊂在常用的去除面波的技术中,自适应面波衰减技术(G r n d R o l A t t e n 模块)是非常有效的,但是该技术适用于面波与反射波的频率分布范围有一定差异的地震资料[10],因此,该技术在本数据中是不适用的㊂因此叠前去噪总的思路是:首先,采用异常振幅压制技术(W i l d A m p A t t e n 模块)将振幅强的面波压制下去;然后,再对线性干扰进行衰减,在G e o E a s t 中两个常用且有效的是叠前线性干扰压制技术(L i n N o i R e m v 模块)和叠前相干噪音压制技术(C o h N o i A t t e n 模块);最后,用局域滤波去面波技术(Z o n e F i l t 模块)对残余的面波进一步衰减,最终得到去除干扰的叠前地震炮集[11-15]㊂2 G e o E a s t 叠前去噪技术2.1 异常振幅压制技术图2 原始地震炮集分频分析F i g .2 F r e q u e n c y d i v i s i o na n a l y s i s o f o r i g i n a l s e i s m i c s h o t g a t h e r s 异常振幅压制技术(W i l d A m pA t t e n 模块),其功能是根据多道识别㊁单道去噪的思想,在不同的频带内自动识别地震记录中存在的强能量干扰,确定出干扰出现的空间位置,然后定义有效的带通滤波门槛值和衰减系数进行压制[10,16]㊂根据图2原始地震炮集的分频显示,可见强振幅干扰在整个频带都有,干扰波和有效波无法从频率上进行区分,所以在该模块中并没有设置分频滤波器设㊃05㊃ 长江大学学报(自然科学版)2023年11月图3 W i l d A m p A t t e n 模块的参数设置F i g .3 P a r a m e t e r S e t t i n g o f t h eW i l d A m pA t t e nm o d u l e 置噪音的优势频带(参数b a n d p a s s f i l t e r 不填)㊂该技术通过找到异常振幅的地震道乘以衰减系数进行压制,并没有将噪音剔除,不会损伤有效波㊂通过反复测试,最终确定W i l d A m p A t t e n 模块参数设置如图3所示,处理效果如图4所示㊂由图4可见强振幅得到了压制,有效波信息在道集中均衡呈现㊂2.2 线性干扰压制技术线性干扰压制技术主要有叠前线性干扰压制技术(L i n N o i R e m v 模块)和叠前相干噪音压制技术(C o h N o i A t t e n 模块)㊂图4 异常振幅压制技术(W i l d A m pA t t e n 模块)处理前㊁后地震炮集对比F i g .4 C o m p a r i s o no f s e i s m i c s h o t g a t h e r s b e f o r e a n da f t e r p r o c e s s i n g b y a n o m a l y a m pl i t u d e s u p p r e s s i o n t e c h n i q u e (W i l d A m pA t t e nm o d u l e ) 图5 L i n N o i R e m v 模块的参数设置 F i g .5 P a r a m e t e r s e t t i n g ofL i n N o i R e m vm o d u l e 叠前线性干扰压制技术(L i n N o i R e m v 模块)进行线性干扰衰减的思路是:根据线性干扰和有效波在视速度㊁位置和能量上的差异,在t -x 域采用倾斜叠加和向前㊁向后预线性预测的方法确定线性干扰的视速度㊁分布范围[10]㊂该技术采用小波变换法进行分频,在噪音优势频带提取噪音的特征㊂首先,根据噪音的视速度范围(参数:a p p a r e n t v e l o c i t y )大致确定线性干扰的视倾角;然后,在时间域根据干扰视倾角方向上波峰的个数(参数:p e a k s i nl o w f r e q u e n c y b a n d (s h a l l o w /d e e p ))来判断该视倾角是否存在噪音;最后,若有噪音,选择在低频部分压制噪音(参数:f r e q u e n c y b a n d o p t i o n 设置为l o w )㊂L i n N o i R e m v 模块参数设置见图5,处理结果如图6所示㊂由图6可见该技术将视速度小,能量较强的线性干扰进行了有效的压制㊂㊃15㊃第20卷第6期邬世英等:基于G e o E a s t 的叠前去噪技术应用效果分析图6 叠前线性干扰压制技术(L i n N o i R e m v 模块)处理前㊁后地震炮集对比F i g .6 C o m p a r i s o no f s e i s m i c s h o t g a t h e r s b e f o r e a n da f t e r p r e t r e a t m e n t b yp r e s t a c k l i n e a r i n t e r f e r e n c e s u p p r e s s i o n t e c h n i q u e (L i n N o i R e m vm o d u l e ) 图7 C o h N o i A t t e n 模块的参数设置F i g .7 P a r a m e t e r s e t t i n g o fC o h N o i A t t e nm o d u l e 叠前相干噪音压制技术(C o h N o i A t t e n 模块)的原理是:根据给定的相干干扰的时差和主频等参数,将相干干扰主动地识别出来并逐道进行压制㊂特点是压制效应是局部的,其他部分数据不受影响,适用于地震资料中的低频线性面波[10,17]㊂由于该模块对噪音的识别是采取能量扫描方式,所以在使用该模块之前必须先将异常振幅噪音进行压制㊂该技术对于噪音的检测和识别是整个处理流程的关键,对线性噪音进行识别的关键参数是最大线性噪音视倾角和最大反射波视倾角(参数:m a x i m u m a p p a r e n td i p o f l i n e a r n o i s e ,m a x i m u ma p p a r e n t d i p o f r e f l e c t i o n ),该参数的选择非常重要,决定了处理效果㊂它的含义是相干噪音轴上10条地震道的时间差或者反射波同相轴上10条地震道的时间差,噪音和反射波通过该参数区分开来㊂通过反复实验,确定了最大线性噪音视倾角是120m s ,最大反射波视倾角是50m s㊂C o h N o i A t t e n 模块参数设置见图7,最终地震炮集的处理效果见图8㊂由图8可见叠前地震炮集的相干干扰被识别出来进行压制㊂图8 叠前相干噪音压制技术(C o h N o i A t t e n 模块)处理前㊁后地震炮集对比F i g .8 C o m p a r i s o no f s e i s m i c s h o t g a t h e r s b e f o r e a n da f t e r p r o c e s s i n g b yp r e -s t a c k c o h e r e n t n o i s e s u p p r e s s i o n t e c h n i q u e (C o h N o i A t t e nm o d u l e )㊃25㊃ 长江大学学报(自然科学版)2023年11月2.3 局域滤波去面波技术图9 Z o n e F i l t 模块的参数设置F i g .9 P a r a m e t e r s e t t i n g o fZ o n e F i l tm o d u l e 经过上述技术处理后的面波和线性干扰大幅衰减,反射波信息得到较好的呈现,但是在近炮点的三角区域内有残留的面波,需采用局域滤波去面波技术(Z o n e F i l t 模块)进行面波压制㊂该技术在面波产生的区域中对低频信号进行处理,其他数据不会改变[10]㊂Z o n e F i l t 模块最主要的参数是面波最大视速度(参数:m a x i m u ma p p a r e n t v e l o c i t y of g r o u n d r o l l )和面波主频(参数:d o m i n a n t f r e q u e n c y of g r o u n d r o l l ),通过面波的视速度确定面波的空间范围,通过面波的主频确定噪音的频率分布㊂比较各参数处理过的地震记录,最终Z o n e F i l t 模块确定的参数见图9,处理结果如图10所示㊂由图10可见,滤除了由W i l -d A m p A t t e n 模块未处理完的面波,三角区域内的面波得到了衰减,处理效果较好㊂图10 异常振幅衰减技术(Z o n e F i l t 模块)处理前㊁后地震炮集对比F i g .10 C o m p a r i s o no f s e i s m i c s h o t g a t h e r s b e f o r e a n da f t e r p r o c e s s i n g b y A n o m a l y a m pl i t u d e a t t e n u a t i o n t e c h n i qu e (Z o n e F i l tm o d u l e ) 图11 叠前去噪技术组合处理前㊁后地震炮集对比F i g .11 C o m p a r i s o n o f s e i s m i c s h o t g a t h e r s b e f o r e a n d a f t e r p r o c e s s i n gb y p r e -s t ac kde n o i s i n g t e c h n o l o g y c o m b i n a t i o n 2.4 叠前去噪技术组合处理结果将上述各项技术组合起来对叠前地震数据进行噪音压制,先用异常振幅压制技术(W i l d A m p A t t e n 模块)将地震炮集中的强振幅的面波噪音进行衰减,然后在压制了强振幅噪音的基础上对线性干扰进行衰减,采用叠前线性干扰压制技术(L i n N o i R e m v 模块)和叠前相干噪音压制技术(C o h N o i A t t e n 模块),最后采用局域滤波去面波技术(Z o n e F i l t 模块)将残余的面波进行压制㊂通过测试,上述处理顺序可以产生较好的噪音压制效果㊂由图11可见,基本上衰减了强烈的面波和线性干扰,反射波信息在炮集中凸显了出来㊂图12为叠前去噪技术组合处理的某二维叠加剖面前㊁后对比图,由图12可知,处理前的二维叠加剖面被噪音覆盖,完全淹没了反射波信息,而㊃35㊃第20卷第6期邬世英等:基于G e o E a s t 的叠前去噪技术应用效果分析图12 叠前去噪技术组合处理的某二维叠加剖面前㊁后对比F i g .12 C o m p a r i s o n b e t w e e n f r o n t a n d b a c k o f t h e 2D s u p e r i m p o s e d s e c t i o n p r o c e s s e d b y p r e -s t a c k d e n o i s i n g t e c h n o l o g y c o m b i n a t i o n 处理后的二维叠加剖面,能够看到较为清晰的反射信息,可见叠前去噪技术组合能够对面波㊁线性干扰等噪音进行较好的压制㊂3 结论1)去噪一般遵循先去强噪音再去弱噪音的原则㊂在本次研究中首先利用G e o E a s t 的异常振幅压制技术(W i l d A m p A t t e n 模块)将强振幅的干扰进行压制,在保证没有大量异常振幅㊁总体振幅较为均衡的情况下,才能采用对能量进行扫描的方式进行噪音识别,即采用叠前线性干扰压制技术(L i n N o i R e m v 模块)和叠前相干噪音压制技术(C o h N o i A t t e n 模块)识别噪音;最后采用局域滤波去面波技术(Z o n e F i l t 模块)将残余的面波进行压制㊂2)叠前去噪技术主要是从干扰波和有效波在频率㊁空间㊁时间㊁振幅上的差异进行区分,因此模块中相关参数的设置对处理结果较为敏感,需要进行反复测试㊂感谢杨添微同学协助作者完成地震资料处理工作。
地震资料处理中的matlab实现一、引言地震资料处理是地震科学研究和工程应用中的重要环节，旨在从采集到的地震信号中提取有用信息。
随着计算机技术的发展，Matlab作为一种功能强大的数学软件，已广泛应用于地震资料处理领域。
本文将介绍Matlab在地震资料处理中的应用及其优势与局限。
二、Matlab在地震资料处理中的应用1.数据预处理地震数据往往存在噪声、缺失值等问题，需要进行预处理。
Matlab提供了丰富的预处理函数，如滤波、插值、去噪等，为地震数据的预处理提供了便利。
2.地震信号处理Matlab中的信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）包含了许多适用于地震信号处理的函数，如滤波、傅里叶变换、小波变换等。
这些函数可以方便地对地震信号进行时域和频域分析。
3.地震数据可视化Matlab具有强大的图形绘制功能，可以方便地展示地震数据的时域和频域分布。
通过可视化，研究人员可以更直观地分析地震数据的特征，为后续的地震资料处理提供依据。
三、Matlab在地震资料处理中的具体实现1.数据读取与存储Matlab提供了读取和存储地震数据的函数，如读取SEG-Y格式的地震数据文件。
此外，还可以利用Matlab自定义函数读取其他格式的数据文件。
2.常用地震数据处理算法的Matlab实现Matlab中可以实现许多常用的地震数据处理算法，如线性滤波、指数滤波、中值滤波等。
以下以地震信号去噪为例，介绍Matlab在地震数据处理中的应用。
3.示例：地震信号去噪地震信号去噪是地震资料处理中的一个重要环节。
Matlab中可以使用多种去噪方法，如滑动平均滤波、卡尔曼滤波等。
以下是一个简单的滑动平均滤波去噪示例：% 读取地震信号file = "path/to/segy/file";data = readsegy(file);% 进行滑动平均滤波= length(data);window_size = 5;filtered_data = zeros(1, n);for i = 2:n-1window = data((i-window_size+1):(i+1));filtered_data(i) = mean(window);end% 绘制原始信号和滤波后的信号figure;subplot(2,1,1); plot(data); title("原始信号");subplot(2,1,2); plot(filtered_data); title("滤波后的信号");四、Matlab在地震资料处理中的优势与局限1.优势（1）强大的计算能力：Matlab可以快速地执行复杂的数学运算和算法，提高了地震资料处理的效率。
地震监测中的数据处理技巧地震是一种地球表面破裂或地壳运动引起的自然灾害，严重威胁着人们的生命和财产安全。
而地震监测则是一种预测和及时掌握地震信息的手段，为科学研究和灾害防控提供重要依据。
在地震监测中，数据处理技巧起着至关重要的作用。
本文将介绍地震监测中常见的数据处理技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
1. 数据采集与预处理在地震监测中，最常用的数据采集设备是地震仪。
地震仪会记录下地震过程中的地震波形数据，以提供科学家们分析和研究。
然而，地震仪采集到的原始数据往往包含各种干扰，如噪声、散射波等。
为了提高数据的质量和准确性，需要进行数据预处理。
常见的预处理方法包括滤波、去噪和校正。
滤波是指通过一系列数学运算，去除地震波形数据中的噪声和干扰信号。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波。
低通滤波用于去除高频噪声和高频散射波，高通滤波则用于去除低频噪声和低频散射波。
带通滤波则可以选择性地去除特定频率范围内的干扰信号。
去噪是指通过各种信号处理技术，去除地震波形数据中的噪声成分。
常用的去噪方法包括小波去噪、时频去噪和自适应滤波等。
这些方法可以改善地震波形数据的信噪比，提高地震信号的清晰度和可读性。
校正是指将地震波形数据进行标定和校正，以消除仪器和传感器等因素引起的误差。
校正过程中需要考虑到地震仪的灵敏度、频率响应等参数，并进行相应的修正。
校正后的数据能够更好地反映地震波的真实情况，为后续的分析和研究提供准确的基础数据。
2. 数据挖掘与特征提取地震监测中的数据处理不仅仅是对原始数据进行预处理，还需要进行数据挖掘和特征提取。
数据挖掘是指通过各种算法和技术，发现地震数据中潜在的规律和模式。
常见的数据挖掘方法包括聚类、分类、关联规则等。
聚类是将地震波形数据进行分类和分组的方法，以便找到相似的地震事件和震源。
聚类算法可以通过计算地震波形数据的相似性或距离，将其分为若干簇。
这样一来，科学家们就可以对地震事件进行更细致的研究和分析。
2021年4月名油狄旅4f f杳找第56卷第2期•处理技术•文章编号：1000-7210(2021 )02-0257-08时频域变分模态分解地震资料去噪方法胡瑞卿#何俊杰®®李华飞®张晓莉®裴家定®刘亿伟®(①东方地球物理公司研究院库尔勒分院，新疆库尔勒841000;②西安石油大学地球科学与工程学院，陕西西安710065)胡瑞卿，何俊杰，李华飞，张晓莉，裴家定，刘亿伟.时频域变分模态分解地震资料去噪方法.石油地球物理勘2021,56(2) ：257-264.摘要强噪声干扰、信噪比过低是造成深层地震资料成像不佳的主要因素。
为此，提出在时频域内将变分模态分解算法应用于分频地震资料的噪声压制处理的新思路。
首先，通过希尔伯特一黄变换（H H T)构建地震数据的解析信号，将地震数据转换到时频域，在时频域进行分频变分模态分解；随后，分析有效信号与噪声在时频切片上的能量分布，在此基础上优选出有效信号模态分量重构时频切片；最后反变换回时空域，达到噪声压制的目的。
应用模型数据分析了关键参数对去噪效果的影响；实际资料的应用结果表明该算法可有效压制较强的随机背景噪声，同时对陡倾角的线性干扰也有明显的压制作用。
关键词变分模态分解时频分析噪声压制中图分类号：P631 文献标识码：A doi： 10. 13810/j. cnki. issn. 1000-7210. 2021.02. 006〇引言目前地震资料随机噪声常规压制方法主要包括空间域压制和变换域压制。
前者有中值滤波、各向 异性扩散滤波等；后者有小波阈值法、曲波变换阈值法等。
其本质都是利用在特定域中有效信号与噪声具有可区分的特征进行信噪分离。
时频分析类方法主要根据时频域中有效信号与噪声的能量分布，进行噪声的分析和定位及剔除或压制[13]，主要有基于短时傅里叶变换、连续小波变换和S变换等方法w。
M〇r let w提出的改进小波变换可在时频域中寻找目标信号的局部特征。
