CN102053272A - 一种多分量地震波数据的去噪方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的多分量地震波数据的去噪方法包括采集步骤，用于获取地震波原始R、Z分量；滤波步骤，用于获取低频频带范围内的面波R、Z分量；单频分解步骤，用于将面波R、Z分量以多个频带进行频带分解；椭圆拟合步骤，用于获得针对每一频带的椭圆面波模型；叠加步骤，用于将分别从每一频带的椭圆面波模型上获取的椭圆面波R、Z分量进行叠加，获得叠加后的面波R、Z分量；以及去噪步骤，用于从采集步骤获得的地震波原始R、Z分量中减去叠加后的面波R、Z分量，获得去噪后的地震波R、Z分量。本发明提供的多分量去噪方法能够有效去除面波，提高有效信号保真度。

Description

一种多分量地震波数据的去噪方法

技术领域

本发明涉及地震勘探领域，尤其涉及多分量地震勘探中的地震数据处理。

背景技术

在地震资料数据处理过程中，叠前面波去噪是一个必须的处理环节，这是因为有效信号在低频部分与作为噪声干扰的面波在频率上重叠，为了突出有效信号，为后续的岩性解释和油气识别提供可靠的数据信息，必须将有效信号与噪声进行分离。

多分量地震勘探是近年来发展较快的新勘探方法之一。多分量地震勘探主要指的是由三分量检波器在每个接收点上同时记录沿XYZ三个正交分量上的地震波信号的勘探方法。常规的去噪方法都可以在多分量地震数据上应用，例如对规则噪声的一维区域带通滤波技术，f-k域、τ-p域的二维滤波技术和自适应相干噪声压制技术等等，都可用于压制面波噪声。这些常规的叠前去噪方法大多都是利用有效信号与噪声在频率特征、运动学特征等上的差异而将有效信号与噪声区分开来，从而进行噪声的压制和衰减。但是，当有效信号与噪声在频带上重叠的时候，这些去噪方法则会在滤除面波的同时将部分有效信号一起滤除或使得有效信号畸变，从而破坏了地震信号原本的振幅特征，降低了信号保真度，这一缺点对地震资料后续岩性解释和油气识别将产生不利影响。

发明内容

本发明的目的是针对多分量地震数据处理中现有的去噪方法在滤除面波的同时容易将部分有效信号一起滤除，由此降低信号保真度的问题，提供一种能够有效地压制面波、完整地保留有效信号、提高信号保真度的多分量地震波数据的去噪方法。

本发明提供的多分量地震波数据的去噪方法包括：采集步骤，用于在给定时间段T内在一个检测地点对地震波数据以时间间隔为dt的时间点进行连续采集，以获得对应于每个时间点的地震波原始R、Z分量，其中T≥5s，dt为1-10ms；滤波步骤，用于对获得的地震波原始R、Z分量进行滤波，以获得低频频带范围内的面波R、Z分量；单频分解步骤，用于将获得的面波R、Z分量按以df为带宽的多个频带进行频带分解，其中0.1Hz≤df≤1Hz；椭圆拟合步骤，用于分别对每一频带上的面波R、Z分量进行椭圆拟合运算，以获得针对每一频带的椭圆面波模型；叠加步骤，用于分别从每一频带的椭圆面波模型上获取对应于所述每个时间点的椭圆面波R、Z分量，将分别在各个频带的椭圆面波模型上获取的椭圆面波R、Z分量进行叠加，以获得对应于所述每个时间点的叠加后的面波R、Z分量；以及去噪步骤，用于从采集步骤获得的对应于每个时间点的地震波原始R、Z分量中减去对应于每个时间点的叠加后的面波R、Z分量，以获得对应于每个时间点的去噪后的地震波R、Z分量。

多分量地震勘探采用的是单点激发单点接收方式，在每个接收点上按大地坐标系沿着炮捡方向同时记录XYZ方向地震波信号，通过对XY分量的地震波记录进行炮捡旋转处理得到RT分量，可真实地恢复出在检波点RTZ正交坐标系地震矢量波场质点的空间运动偏振轨迹(极化特征)。

由弹性波动力学理论可知：对于在地震波传播过程中的体波(纵波和横波)，就纵波而言，质点的偏振方向与传播路径方向一致，而横波的质点偏振方向则与传播路径方向垂直，这两种波从偏振特性上看均属于线性极化波，即只在R、T、Z某一分量上有投影。而面波与纵波和横波均不同，面波是体波在地表半空间衍生出的另外一种性质的波，同时在R、Z分量上有投影，它的质点在空间的运动轨迹为一逆进椭圆，就偏振特性而言属于椭圆极化波。本发明正是利用多分量数据中不同波型的质点偏振方向不同这一特点来对面波进行压制，也就是说，利用体波(纵波和横波)与面波(噪声)在偏振方向上的差异而将R分量和Z分量中的面波进行滤除。

通过对面波进行偏振分析，可以看到对于单一频率的面波而言，其质点运动轨迹类似一椭圆，由此，本发明提供的多分量去噪方法通过对单一频率上的面波进行椭圆拟合，即直接对面波按照椭圆极化方程求解，进而将多分量数据中的面波成分定量地提取出来，然后将提取到的面波分量从原始地震数据中减去，以得到去噪后的有效信号。

本发明提供的多分量地震波数据的去噪方法利用体波(纵波和横波)与面波在偏振特性上的差异来将纵波分量和横波分量中的面波滤除，采用椭圆拟合的方式直接对面波按照椭圆极化方程求解，将地震数据中的面波成分定量地提取出来，之后从地震数据中减去，进而完成多分量地震数据的去噪过程。采用本发明提供的去噪方法对多分量地震数据进行去噪处理，可以有效地提取面波，进而去除面波、完整地保留有效信号，由此提高了有效信号的保真度。

具体实施方式

下面对本发明提供的多分量地震波数据的去噪方法做进一步的详细描述。

本发明提供的多分量地震波数据的去噪方法包括：采集步骤，用于在给定时间段T内在一个检测地点对地震波数据以时间间隔为dt进行连续采集，以获得对应于每个时间点的地震波原始R、Z分量，其中T≥5s，dt为1-10ms；滤波步骤，用于对获得的地震波原始R、Z分量进行滤波，以获得低频频带范围内的面波R、Z分量；单频分解步骤，用于将获得的面波R、Z分量按以df为带宽的多个频带进行频带分解，其中0.1Hz≤df≤1Hz；椭圆拟合步骤，用于分别对每一频带上的面波R、Z分量进行椭圆拟合运算，以获得针对每一频带的椭圆面波模型；叠加步骤，用于分别从每一频带的椭圆面波模型上获取对应于所述每个时间点的椭圆面波R、Z分量，将分别在各个频带的椭圆面波模型上获取的椭圆面波R、Z分量进行叠加，以获得对应于所述每个时间点的叠加后的面波R、Z分量；以及去噪步骤，用于从采集步骤获得的对应于每个时间点的地震波原始R、Z分量中减去对应于每个时间点的叠加后的面波R、Z分量，以获得对应于每个时间点的去噪后的地震波R、Z分量。

根据本发明提供的方法，首先，在给定时间段T内，按时间间隔为dt的时间点对地震波数据进行连续采样，获得对应于每个时间点的地震波原始XYZ分量，并且通过对XY分量的地震波记录进行炮捡旋转处理，以获得对应于每个时间点的地震波原始R、Z分量(这里的R分量为水平分量，Z分量为垂直分量，为本领域技术人员所公知)。给定时间段T可以根据实际情况自行选定，例如可以为5s、6s等等，通常情况下T≥5s。两个检测时间点之间的时间间隔dt通常在1-5ms之间，通常为1ms、2ms或4ms。

由于作为噪声干扰的面波主要存在于低频频带范围内，为了准确地提取面波，避免面波有效频带外的信号成分参与该方法提取面波的过程，提高面波初始模型的准确度，本发明提供的方法首先限定滤波频带，以便在面波存在的频带范围内提取面波。因此，在得到对应于每个时间点的地震波原始R、Z分量之后，本发明提供的方法还包括滤波步骤，对获得的地震波原始R、Z分量进行滤波，滤除高频信号，以获得低频频带范围内的面波R、Z分量。

这里采用滤波方法的目的在于保留面波存在的低频频带范围内的面波R、Z分量数据，为本领域常用的用于滤除高频信号，保留低频信号的滤波方法，例如可以是一维低通滤波、二维FK滤波、二维t-p滤波、二维小波滤波等，为本领域技术人员所公知。由于面波的主频大约为12Hz，本发明选择的面波低频频带范围为5Hz-20Hz，以更好地限定有效滤波频带，提高面波初始模型的准确度。

由此，可以针对获得的低频频带范围内的面波R、Z分量进行后续的提取过程。由于获得的面波R、Z分量是由多个不同频率的面波叠加在一起构成的，而通过偏振分析可以得知，只有对于单一频率的极化波而言，其极化曲线才是一椭圆。因此，在对所获得的面波R、Z分量进行椭圆拟合运算之前，本发明提供的方法还包括单频分解步骤，将获得的面波R、Z分量按以df为带宽的多个频带进行频带分解，以获得每一频带上的面波R、Z分量。

所述单频分解的目的在于将不同频带上的面波R、Z分量区别开来，为本领域常用的用于区分频带的单频分解方法，例如可以是小波变换分解、频滤限定带通滤波等，为本领域技术人员所公知。

接着，本发明提供的方法采用椭圆拟合步骤，分别对每一频带上的面波R、Z分量进行椭圆拟合运算，以获得针对每一频带的椭圆面波模型。其中，针对每一频带的面波椭圆拟合步骤是通过如下方式实现的：

对于每一频带，在给定时间段T内选取时间段N，对针对时间段N内的每个时间点的面波R、Z分量进行椭圆拟合，之后，每次将时间段N按时序平移至少一个时间点，并对针对平移后的时间段N内的每个时间点的面波R、Z分量进行椭圆拟合，直到完成给定时间段T内的所有时间点的椭圆拟合，将各次拟合得到的椭圆模型进行寻优以得到一个最优椭圆模型，将该最优椭圆模型作为针对该频带的椭圆面波模型，其中5dt≤N≤100dt。

对于每一频带，首先，在给定时间段T内选取一个椭圆拟合时间初始点，并以此点为中心确定一组采样时间点作为时窗样点，该时窗即为上述的时间段N。对时间段N内的每个样点的面波R、Z分量进行椭圆拟合，得到当前样点的椭圆拟合数据，之后，每次将所述时窗按时序平移至少一个时间点，同样对平移后的时间段N内的每个样点的面波R、Z分量进行椭圆拟合，直到完成给定时间段T内的所有时间点的椭圆拟合，将各次拟合得到的椭圆模型进行寻优得到的最优椭圆模型作为针对该频带的椭圆面波模型。

所述椭圆拟合运算的原理是将至少5组R、Z分量数值代入椭圆曲线方程求取椭圆曲线方程的解，该椭圆拟合的计算过程是线性代数中求取线性方程组的解的常规方法，为本领域技术人员所公知。而在本发明提供的方法中，是在给定时间段T内选取一个时间段N，根据从该时间段N内的所有样点中选取的以5为组合的R、Z分量数值来求取椭圆曲线方程的解，进而实现对该时间段N内的所有时间点的椭圆拟合。针对单频分解后的其中一个频带，所述椭圆拟合过程如下：

首先，椭圆标准圆锥曲线方程表示如下：

Ax²+Bxy+Cy²+Dx+Ey+F＝0                                    (1)

公式(1)中的圆锥曲线系数A、B、C、D、E与椭圆几何参数、即中心位置(x₀，y₀)、长轴和短轴(a，b)、长轴的转角θ存在如下关系：

$X_0=\frac{\mathrm{BE}-2\mathrm{CD}}{4\mathrm{AC}-B^2}---\left(2\right)$

$Y_0=\frac{\mathrm{BD}-2\mathrm{AE}}{4\mathrm{AC}-B^2}---\left(3\right)$

$\{a,b\}=2\sqrt{\frac{-2F}{A+C\±\sqrt{B^2+\frac{A-C}{F^2}}}}---\left(4\right)$

$\mathrm{\θ}=\frac{1}{2}{\tan }^{-1}\frac{B}{A-C}---\left(5\right)$

对于时间段N内的所有样点所对应的面波R、Z分量数值而言，每次至少需要分别选取5个不同的R、Z分量数值组成一组才能拟合成一个椭圆。每组R、Z分量数值可以从时间段N内针对每个样点的面波R、Z分量数值中任意选取。假设在时间段N内共有W个时间样点，设在所述W个样点中选取的5个不同的R分量数值和Z分量数值分别为x₁，x₂，x₃，x₄，x₅和y₁，y₂，y₃，y₄，y₅，则在W个样点中任意选取不重复的5组数值的组合表示如下：

$\{x_1,x_2,x_3,x_4,x_5\}\∈C_W^5\left(R\right)$

$\{y_1,y_2,y_2,y_4,y_5\}\∈C_W^5\left(Z\right)$

令

MX＝Y                                                        (6)

其中：

$M=\left[\begin{array}{ccccc}{x_1}^2& x_1{y}_1& {y_1}^2& x_1& y_1\\ {x_2}^2& x_2{y}_2& {y_2}^2& x_2& y_2\\ {x_3}^2& x_3{y}_3& {y_3}^2& x_3& y_3\\ {x_4}^2& x_4{y}_4& {y_4}^2& x_4& y_4\\ {x_5}^2& x_5{y}_5& {y_5}^2& x_5& y_5\end{array}\right]$ $X=\left[\begin{array}{c}A\\ B\\ C\\ D\\ E\end{array}\right]$ $Y=\left[\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\\ 1\\ 1\end{array}\right]$

使得

M′MX＝M′Y                                                  (7)

其中M′为M的转置矩阵，而M′M是实对称阵，使用最小二乘法求解可以计算出A、B、C、D、E的值，当满足B²-4AC＜0时，可得到

组离散数据椭圆曲线方程的解。

对W个样点中的任意5点的面波R、Z分量数据解矩阵得到的

组椭圆参数进行寻优可以得到一个最优椭园。

组椭圆参数寻优过程可以按对椭圆长轴排序去掉所选取最大最小值所代表的椭圆，然后按扁率排序，以扁率中值所代表的椭圆为最优椭圆，或按去掉所选最大最小扁率所带表的椭圆，余下的椭圆参数取平均为最优椭圆。这里采用的椭圆寻优方法所涉及到的数据排序、数据取平均、数据取中值等为本领域技术人员所公知的数学统计方法，最优椭圆即可作为针对所述W个样点所代表时间段N的椭圆拟合结果。

之后，每次将时间段N按时序平移至少一个时间点，则平移后的时间段N内的W个时间样点与平移之前的时间段N内的W个时间样点部分不同或完全不同，采用上述同样的步骤计算针对每次移动之后的W个样点的椭圆拟合结果，直到完成给定时间段T内的所有时间点的椭圆拟合。将各次拟合得到的椭圆模型进行寻优，以得到一个最优椭圆模型，则将该最优椭圆模型作为针对该频带的椭圆面波模型。为了保证椭圆拟合的精确度，时间段N的选取通过试验得到，通常选取5dt≤N≤100dt，以保证每个时窗内样点的个数至少在5个以上。为了提高椭圆拟合的精确度，优选情况下，15dt≤N≤50dt。每次将时间段N按时序平移的时间点的个数可以为相同或不同。优选情况下，每次将时间段N按时序平移的时间点的个数相同，以提高椭圆拟合的精确度。

同样地，分别针对其它各个频带进行上述的椭圆拟合过程，以得到针对每一频带的椭圆面波模型。之后，本发明提供的方法还包括叠加步骤，分别从每一频带的椭圆面波模型上获取对应于给定时间段T内的每个时间点的椭圆面波R、Z分量，将分别在各个频带的椭圆面波模型上获取的椭圆面波R、Z分量进行叠加，以获得对应于给定时间段T内的每个时间点的叠加后的面波R、Z分量，该叠加后的面波R、Z分量即是采用本发明的方法而提取到的面波噪声，由此完成了对面波的提取过程。

为了将提取到的面波数据从原始地震波数据中减去，以达到有效去噪的目的，本发明提供的方法还包括去噪步骤，从最初的采集步骤获得的对应于每个时间点的地震波原始R、Z分量中减去对应于每个时间点的叠加后的面波R、Z分量，以获得对应于每个时间点的去噪后的地震波R、Z分量，由此得到的地震波数据即是去除掉面波之后的有效数据，达到了面波去噪的目的。

由于通过一次椭圆拟合运算获得的面波拟合结果精确度不高，为了获得更加精确的面波拟合结果，优选情况下，本发明提供的方法在椭圆拟合步骤与叠加步骤之间还包括：迭代步骤，分别从在椭圆拟合步骤中获得的针对每一频带的椭圆面波模型上获取对应于所述每个时间点的椭圆面波R、Z分量，将得到的椭圆面波R、Z分量作为椭圆拟合步骤中的面波R、Z分量，并针对该频带再次执行椭圆拟合步骤，并计算该次在椭圆拟合步骤中获得的椭圆面波模型与上次在椭圆拟合步骤中获得的椭圆面波模型之间的变化率k；循环执行该迭代步骤，直到当某一次获得的椭圆面波模型与上一次获得的椭圆面波模型之间的变化率k小于或等于一阈值x时，将该次获得的椭圆面波模型作为叠加步骤中的该频带的椭圆面波模型。

根据本发明提供的方法，针对每一频带，在从椭圆拟合步骤中获得椭圆面波模型之后，首先从该模型上获取对应于给定时间段T内的每个时间点的椭圆面波R、Z分量，将获得的椭圆面波R、Z分量重新作为新的面波R、Z分量代入到椭圆拟合步骤中，针对所述新的面波R、Z分量再次执行椭圆拟合步骤，以再次得到一个新的椭圆面波模型，之后将从该新的椭圆面波模型上获得的对应于每个时间点的椭圆面波R、Z分量又一次作为面波R、Z分量代入椭圆拟合步骤，又一次执行椭圆拟合，由此循环；同时，在每一次获得椭圆面波模型之后，都以上一次获得的椭圆面波模型作为标准，将该次获得的椭圆面波模型与上一次获得的椭圆面波模型进行比较，计算它们之间的变化率k，直到当某一次获得的椭圆面波模型与上一次获得的椭圆面波模型之间的变化率k小于或等于一阈值x时，可以认为此次得到的椭圆面波模型已经相对精确，由此停止循环，将该次获得的椭圆面波模型作为最终需要代入到之后的叠加步骤中的椭圆面波模型。迭代次数、每次迭代控制阈值x可主观设定或通过试验得到，通常情形下，阈值x应随着迭代次数的增加趋于收敛。通常情况下，阈值x≤30％，优选情况下，阈值x≤5％，以保证得到的椭圆面波模型更精确。

以其中一个椭圆模型为标准，计算两个椭圆模型之间的变化率k可以通过多种方式实现，所述计算方式为本领域技术人员所公知，计算两个椭圆面波模型上的相应点之间的距离来实现，设存在包络Er’、Ez’，R_p、Z_p为当此得到的椭圆面波模型上的某个点的R、Z分量，R_p-1、Z_p-1为上一次得到的椭圆面波模型上的相应点的R、Z分量，计算何时两个椭圆面波模型上的相应点之间的距离为最小，相应点之间的距离最小即代表两个椭圆模型之间的变化率最小，这里的最小指的是小于或等于一阈值。公式表示为：

||(R_p-R_P-1)，E′_r||_min

||(Z_p-Z_P-1)，E′_z||_min

当变化率k小于或等于一阈值x时，停止循环，将该次获得的椭圆面波模型作为代入到之后的叠加步骤中的椭圆面波模型。以同样的方式，针对各个频带分别确定最后需要代入叠加步骤中的椭圆面波模型。最后，从针对各个频带的椭圆面波模型上获取对应于给定时间段T内的每个时间点的椭圆面波R、Z分量，将获取的椭圆面波R、Z分量进行叠加，以获得叠加后的面波R、Z分量，再从最初采集步骤获得的地震波原始R、Z分量中减去叠加后的面波R、Z分量，即完整地完成了面波去噪过程。

Claims (11)

1.一种多分量地震波数据的去噪方法，该方法包括：

采集步骤，用于在给定时间段T内在一个检测地点对地震波数据以时间间隔为dt的时间点进行连续采集，以获得对应于每个时间点的地震波原始R、Z分量，其中T≥5s，dt为1-10ms；

滤波步骤，用于对获得的地震波原始R、Z分量进行滤波，以获得低频频带范围内的面波R、Z分量；

单频分解步骤，用于将获得的面波R、Z分量按以df为带宽的多个频带进行频带分解，其中0.1Hz≤df≤1Hz；

椭圆拟合步骤，用于分别对每一频带上的面波R、Z分量进行椭圆拟合运算，以获得针对每一频带的椭圆面波模型；

叠加步骤，用于分别从每一频带的椭圆面波模型上获取对应于所述每个时间点的椭圆面波R、Z分量，将分别在各个频带的椭圆面波模型上获取的椭圆面波R、Z分量进行叠加，以获得对应于所述每个时间点的叠加后的面波R、Z分量；以及

去噪步骤，用于从采集步骤获得的对应于每个时间点的地震波原始R、Z分量中减去对应于每个时间点的叠加后的面波R、Z分量，以获得对应于每个时间点的去噪后的地震波R、Z分量。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，dt为1-5ms。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述椭圆拟合步骤是通过如下方式实现的：

对于每一频带，在给定时间段T内选取时间段N，对针对时间段N内的每个时间点的面波R、Z分量进行椭圆拟合，之后，每次将时间段N按时序平移至少一个时间点，并对针对平移后的时间段N内的每个时间点的面波R、Z分量进行椭圆拟合，直到完成给定时间段T内的所有时间点的椭圆拟合，将各次拟合得到的椭圆模型进行寻优以得到一个最优椭圆模型，将该最优椭圆模型作为针对该频带的椭圆面波模型，其中5dt≤N≤100dt。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，15dt≤N≤50dt。

5.根据权利要求3所述的方法，其中每次将时间段N按时序平移的时间点的个数相同。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，该方法在椭圆拟合步骤与叠加步骤之间还包括：

迭代步骤，分别从在椭圆拟合步骤中获得的针对每一频带的椭圆面波模型上获取对应于所述每个时间点的椭圆面波R、Z分量，将得到的椭圆面波R、Z分量作为椭圆拟合步骤中的面波R、Z分量，并针对该频带再次执行椭圆拟合步骤，并计算该次在椭圆拟合步骤中获得的椭圆面波模型与上次在椭圆拟合步骤中获得的椭圆面波模型之间的变化率k；

循环执行该迭代步骤，直到当某一次获得的椭圆面波模型与上一次获得的椭圆面波模型之间的变化率k小于或等于一阈值x时，将该次获得的椭圆面波模型作为叠加步骤中的该频带的椭圆面波模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其中阈值x≤30％。

8.根据权利要求7所述的方法，其中阈值x≤5％。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述低频频带范围为5Hz-20Hz。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述单频分解步骤中的频带分解采用小波变换分解或频滤限定带通滤波来实现。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述滤波步骤中的滤波采用一维低通滤波、二维FK滤波、二维t-p滤波和二维小波滤波中的一种来实现。