CN100349004C - 三维叠前地震数据中规则噪声的压制方法 - Google Patents

Abstract

一种用于地震数据处理过程中提高数据信噪比的三维叠前地震数据中规则噪声的压制方法，首先分析地震数据中的道头信息；采用多道信息分析、单道单点计算的方式和扫描叠加的措施识别规则噪声；压制识别的规则噪声；对规则噪声进行平滑处理，采用了二分法扫描叠加技术识别噪声，采用逐点自动识别的方法，可以自动适应规则噪声视速度的任意变化，将规则噪声识别出来并减去。

Description

三维叠前地震数据中规则噪声的压制方法

技术领域

本发明涉及一种三维叠前地震数据中规则噪声的压制方法，属于地震数据处理过程中提高数据信噪比技术范畴。

背景技术

在地表条件比较复杂的地区采集的地震勘探数据中，常包含较强的规则噪声。在二维地震数据炮集或共检波点道集中，规则噪声呈线性同相轴形式以各种倾角分布；在三维地震数据炮集记录中，规则噪声的同相轴呈双曲线形态分布。

在地震数据处理时，较强能量的规则噪声直接影响反褶积效果，降低速度分析精度，并最终降低叠加数据的信噪比。尽管通过叠加可以有效地压制规则噪声，但是，当其能量很强时，在叠后数据中仍会残留较强的规则噪声。这是因为完全依靠叠加来压制规则噪声并期望获得理想的效果时，要求具有较高的覆盖次数，在实际中，尤其是在三维地震数据中这一点往往难以达到。因此，对于原始地震记录中存在的规则强噪声，如果不能在叠加前进行有效的压制，会大大降低叠加数据的信噪比。

以往通常通过F-K滤波在叠前消除规则噪声，但该方法产生的副作用比较大。此外，该方法也有较苛刻的应用前提，如变观、道集中道数不够多以及规则噪声受地层倾角影响产生的变化均会明显降低其应用效果。特别是当叠前道集中规则噪声的能量比较强、分布范围比较广时，应用F-K滤波的效果不理想。

在三维地震记录中规则噪声的同相轴呈双曲线形态，尤其是在炮线距比较大的排列中，双曲线特征更为明显。

如果仍然采用常规的针对二维叠前地震记录中规则噪声的方法来压制三维叠前地震数据中的规则噪声，则近炮检距道中视速度比较高的规则噪声不能受到有效压制。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是将规则噪声视为具有双曲线特征，提供一种能够有效检测和压制三维叠前地震记录中规则噪声的方法，提高三维地震数据的处理质量。

本发明涉及的三维叠前地震数据中规则噪声的检测和压制方法，具体处理步骤包括：

(1)首先分析地震数据的道头信息；

(2)采用多道信息分析、单道单点计算的方式和扫描叠加的措施识别规则噪声；

(3)压制识别出的规则噪声；

(4)对规则噪声进行平滑处理。

本发明的三维叠前地震数据中规则噪声的检测和压制方法，将规则噪声定义为具有双曲线特征。

本发明的三维叠前地震数据中规则噪声的检测和压制方法，在识别噪声时考虑观测系统对规则噪声分布形态的影响。对于二维观测系统，规则噪声在叠前地震数据中近似于呈线性分布特征；而对于三维观测系统，由于存在炮点非纵距的影响，规则噪声在叠前地震数据中呈双曲线分布特征。

本发明的三维叠前地震数据中规则噪声的检测和压制方法，所述的压制识别的规则噪声是采用中值或预测滤波的方法。

本发明的三维叠前地震数据中规则噪声的检测和压制方法，采用了二分法扫描叠加技术识别噪声，采用逐点自动识别的方法，可以自动适应规则噪声视速度的变化，将规则噪声识别出来并减去。

本发明的具体实现原理如下：

对叠前记录上任意一点(i₀，j₀)，扫描叠加能量为

$E_{j_0}\left(k\right)=\underset{j=j_0-\frac{M}{2}}{\overset{j=j_0+\frac{M}{2}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=i_0-\frac{L}{2}}{\overset{i_0+\frac{L}{2}}{\mathrm{\Σ}}}A(i,j,k)$ k∈[k1，k2]

式中，A(i，j，k)为振幅值，〔k1，k2〕为倾角扫描范围，i为时间采样点，j为搜索空间范围内对应的道号。计算得出对应于不同倾角的一系列扫描能量值E(k)。取

E_max＝max{E(k)}    k∈[k1，k2]

则Emax对应的K值即为点(i₀，j₀)处的同相轴倾角。

假设给定的规则噪声的同相轴倾角范围是[a1，a2]，令

$P=\left\{\begin{array}{cc}1& K_{\max }\∈[a1,a2]\\ 0& K_{\max }\∉[a1,a2]\end{array}\right.$

当P＝1时，表示在点(i₀，j₀)检测到的同相轴为规则噪声；当P＝0时，表示在点(i₀，j₀)没有检测到规则噪声。

确定K为点(i₀，j₀)规则噪声的同相轴倾角后，可以选用中值滤波或预测滤波的方法来消除规则噪声。

本发明所述的中值滤波的方法原理如下。

沿K对应的倾角方向取中值，有

$V_m=\mathrm{MED}\left\{A(i_0,j-\frac{k}{2},\·\·\·\·\·\·,j+\frac{k}{2})\right\}$

令

$A^{\′}(i_0,j_0)=\left\{\begin{array}{cc}A(i_0,j_0)& p=0\\ A(i_0,j_0)-V_m& p=1\end{array}\right.$

A’(i₀，j₀)即为滤除规则噪声后的结果。

三维地震记录中规则噪声的同相轴呈双曲线形态分布是由于三维观测系统导致的，这并不会改变规则噪声在叠前记录中所具有的特征。如果在识别规则噪声时统一按照三维观测系统考虑，即在识别倾角时考虑下式的时差，二维地震数据只是三维地震数据的一个特例，此时h＝0，则可将三维叠前地震记录中的规则噪声视为也具有线性特征，并可根据此特征来进行噪声的识别和压制。

$\mathrm{\δt}=k*(\sqrt{h^2+x^2}-x)$

式中，k为规则噪声的视慢度，x为炮检距在测线方向上的投影，h为非纵距。

本发明采用三维时空域预测双曲线规则噪声的方式来识别和压制三维叠前地震记录中规则噪声，具有明显的效果，主要表现为：

(1)本发明可以有效预测三维地震记录中的双曲线规则噪声；

(2)本发明根据三维叠前数据的特点而设计，具有独创性；

(3)本发明在应用中对有效反射信号的影响很小。

附图说明

图1是考虑观测系统对规则噪声形态的影响

图1(a)是二维记录中规则噪声的示意图；

图1(b)是三维记录中规则噪声的示意图；

图2是理论合成的三维单炮记录的试算结果，

其中(a)合成三维单炮记录，包括规则噪声和反射同相轴两部分，(b)进行规则噪声压制处理后的结果，呈双曲线形态分布的规则噪声得到了有效的压制，(c)去除的规则噪声(a与b之差)；

图3是某实际三维地震炮集记录的试算结果，

其中(a)为原始单炮记录，其中存在折射、次生干扰、面波等各种能量较强的规则噪声，(b)为进行规则噪声压制后的结果，呈双曲线形态分布的强能量规则噪声基本上得到了有效的压制，(c)为去除的规则噪声(a与b之差)；

图4是作三维叠前规则噪声压制前Inline方向的一条叠加剖面，由于受强规则噪声的影响，其信噪比很低；

图5是作叠前规则噪声压制后的叠加剖面，由于在叠加前对强能量规则噪声进行了比较有效的压制，叠加剖面受规则噪声的影响已明显减弱，整个剖面的信噪比有了明显的提高。

具体实施方式

本发明的三维叠前地震数据中规则噪声的检测和压制方法，将规则噪声定义为具有双曲线特征。

先分析地震数据的道头信息，考虑观测系统对规则噪声分布形态的影响，确定规则噪声所具有的特点，如果是二维地震数据，就按照二维地震数据中规则噪声的特点进行计算；如果是三维地震数据，就按照三维地震数据中规则噪声的特点进行计算。

根据图1，在横向上进行多道统计分析，在纵向(时间)上，进行单道单点计算，即取多道(2n+1)道进行统计分析，对中间道(n+1)道进行计算，两边的道作为参考，将对中间(n+1)道的计算结果与两侧相邻的两道进行二分法能量扫描叠加，然后判断是否符合规则噪声的特征，若符合，则为规则噪声，将其识别出来，若不符合，则为有效信息。然后参考道和计算道向前滚动一道，重复上述方法识别规则噪声，识别出规则噪声后，采用中值滤波或预测滤波的方法进行压制，并对规则噪声进行平滑处理。

在实施压制规则噪声时，首先沿着其在叠前地震数据中的分布方向进行采样。采用中值滤波方式时，对这些样点的值进行中值分析，然后将样点的值减去中值作为新的样点值。采用预测滤波的方式时，对这些样点的值进行预测滤波，取预测滤波误差作为新的样点值。

图6所示的是一个测试数据。

首先对数据中的任意一点，利用扫描叠加能量和曲线拟合的方式进行多道统计分析，即取7道进行统计分析，中间道(第4道)为计算道，两边各3道作为参考道。以中间道(第4道)为计算点，两侧相邻的6道进行二分法能量扫描叠加，即可以识别出中间道该点的倾角。然后所有道均向前滚动一道，重复上述计算，即可识别出数据中的两组倾角，即倾角1和倾角2。

本测试数据事先设定倾角范围在-8ms/道至1ms/道内的为规则噪声，其余的均为有效信号。实测情况为：倾角1为-2ms/道，倾角2为1.5ms/道。因此，倾角1属于规则噪声，应进行压制。

沿倾角1进行中值滤波，即对数据沿着倾角1的方向取值，并计算这些样点值的中值，再将样点值减去中值作为新的样点值。

对该试验数据采用的参数和幅值分析结果如下：

输入数据：理论试验数据，总共为64道，每道512个样点。

处理参数：压制时差范围为-3.5-1(毫秒/道)；取7道进行统计

计算；采用中值滤波的方式计算。

幅值分析：倾角1的剩余幅值平均为原先幅值的0.11％；倾角2的剩余幅值平均为原先幅值的99.83％。

Claims (3)

1、三维叠前地震数据中规则噪声的压制方法，处理步骤包括：

(1)首先分析地震数据的道头信息，对于三维观测系统，由于存在炮点非纵距的影响，规则噪声在叠前地震数据中呈双曲线分布，在识别倾角时按照下式的时差，二维地震数据是三维地震数据的一个特例，此时h＝0，则可将三维叠前地震记录中的规则噪声视为也具有线性特征： $\mathrm{\δt}=k*(\sqrt{h^2+x^2}-x)$

式中，k为规则噪声的视慢度，x为炮检距在测线方向上的投影，h为非纵距；

(2)采用多道信息分析、单道单点计算的方式和扫描叠加的措施识别规则噪声，对叠前记录上任意一点(i₀，j₀)，扫描叠加能量为：

$E_{j_0}\left(k\right)=\underset{j=j_0-\frac{M}{2}}{\overset{j=j_0+\frac{M}{2}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=i_0-\frac{L}{2}}{\overset{i_0+\frac{L}{2}}{\mathrm{\Σ}}}A(i,j,k)$ k∈[k1，k2]

式中，A(i，j，k)为振幅值，〔k1，k2〕为倾角扫描范围，i为时间采样点，j为搜索空间范围内对应的道号，

计算出对应于不同倾角的一系列扫描能量值E(k)。取：

E_max＝max{E(k)}    k∈[k1，k2]

则Emax对应的K值即为点(i₀，j₀)处的同相轴倾角；

(3)压制识别出的规则噪声，确定K为点(i₀，j₀)规则噪声的同相轴倾角后，用中值滤波或预测滤波的方法来消除规则噪声：

 沿K对应的倾角方向取中值，有

$V_m=\mathrm{MED}\left\{A(i_0,j-\frac{k}{2},\·\·\·\·\·\·,j+\frac{k}{2})\right\}$

令：

$A^{,}(i_0,j_0)=\left\{\begin{array}{cc}A(i_0,j_0)& p=0\\ A(i_0,j_0)-V_m& p=1\end{array}\right.$

A’(i₀，j₀)即为滤除规则噪声后的结果；

(4)对规则噪声进行平滑处理。

2、如权利要求1所述的三维叠前地震数据中规则噪声的压制方法，其特征在于所述的压制识别出的规则噪声是采用中值或预测滤波的方法。

3、如权利要求1所述的三维叠前地震数据中规则噪声的压制方法，其特征在于采用了二分法扫描叠加技术识别噪声。

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