CN103630936B - 基于波束定向原理的地震单炮记录随机噪声压制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于波束定向原理的地震单炮随机噪声压制方法，单炮记录上不同的时间和空间的随机噪声具有随机性，利用波束定向方法，在不同时间和空间上随机噪声的叠加。实现了有效信号的加强和随机噪声的减弱。解决了单炮随机噪声地震记录的信噪比很低，以至于难以分辨单炮记录中的有效信号的问题。对于原始单炮数据，不同道和同一道的不同时刻的随机噪声都不同，而有效信号却相同，利用波束定向原理，实现了单炮记录中信号的加强以及不同时间空间上随机噪声的叠加，从而降低单炮记录中的随机噪声，提高单炮记录的信噪比，提高了原始单炮数据的质量，为后期的地震处理提供良好的地震数据。本方法能广泛适应于炸药震源和可控震源地震勘探。

Description

基于波束定向原理的地震单炮记录随机噪声压制方法

技术领域：

本发明涉及一种地球物理勘探数据处理技术，是一种提高地震数据信噪比、压制单炮记录中随机噪声的方法。

背景技术：

地震勘探是研究地下地质构造和寻找油气资源的重要方法之一。在实际地震勘探的工作中，随机噪声始终伴随着地震勘探的整个采集过程，导致地震资料信噪比降低，严重影响了对地震数据的处理和解释。信噪比高的原始地震资料，通过处理和解释，有利于对地下介质情况进行更准确的分析；信噪比低的原始地震资料，不仅增加了数据处理的难度，而且容易对地下构造的认识出现偏差甚至是错误。因此，原始地震资料信噪比的提高成为了地震数据处理的首要任务。

常规地震资料处理前，对地震原始资料的处理通常采用频域带通滤波方法来压制噪声，但由于随机噪声在所有频段都存在，因而，频域带通滤波难以实现对随机噪声的有效压制。随机噪声由于具有统计随机性，通过叠加实现随机噪声的削弱是压制随机噪声最有效的方法之一。现有的地震数据处理方法共中心点叠加就是通过将不同的共中心点道集叠加，实现随机噪声的压制和信噪比的提高。在实际地震勘探中，随机噪声始终伴随着整个采集过程，在噪声水平强的地区采集到的地震记录的信噪比很低，以至于难以分辨单炮记录中的有效信号。通过垂直叠加实现单炮记录随机噪声的压制，一方面仅仅适用于可控震源地震勘探，另一方面很大程度上降低了地震采集的效率。

发明内容：

本发明的目的就在于针对上述现有技术的不足，提供一种利用地震勘探单炮记录中不同时间和空间上随机噪声不同，通过波束定向方法，实现不同时间和空间上随机噪声的叠加，从而压制单炮记录中随机噪声的方法。

本发明的主要思想是：地震单炮记录上不同的时间和空间的随机噪声具有随机性，利用波束定向方法，实现不同时间和空间上随机噪声叠加，从而降低单炮记录中随机噪声，提高单炮记录的信噪比。

本发明是通过以下技术方案实现的：

基于波束定向原理的地震单炮记录随机噪声压制方法，包括以下步骤：

a、输入一炮地震数据X，道数为n，将X数据复制得到X₁、X₂、X₃、……、X_q-2、X_q-1、X_q，q≥2且为整数，通常q取奇数；

b、利用延时基数τ，对1～q炮数据做延时，延时参数分别为τ₁、τ₂、τ₃、…、τ_k、…τ_q，k＝1,2,3,...,q；令τ_(k+1)＝τ_k+τ，则τ_(q+1)/2＝0， ${\mathrm{\τ}}_q=\frac{(q-1)}{2}\·\mathrm{\τ};$

c、将X₁数据延时τ₁，得到Y₁＝X₁(t+τ₁)；将X₂数据延时τ₂，得到Y₂＝X₂(t+τ₂)；以此类推，将第X_k炮数据延时τ_k，得到Y_k＝X_k(t+τ_k)，最后，将第X_q炮数据延时τ_q，得到Y_q＝X_q(t+τ_q)；

d、对延时后的数据Y₁、Y₂、Y₃、…、Y_q进行有效道分选，分选道基数为λ，λ取正整数，1～q炮延时后的数据分选道数为λ₁、λ₂、λ₃、…、λ_k、…λ_q，k＝1,2,3,…,q；令λ_k+1＝λ_k+λ，则λ_(q+1)/2＝0，

e、Y_(q+1)/2为中心炮数据，λ_(q+1)/2＝0，保持Y_(q+1)/2数据不变； $i\∈[1,(\frac{(q+1)}{2}-1)],$ 令 $Y_i=(y_1^i,y_2^i,...,y_n^i),$ 分选后得到数据记为 $j\∈[(\frac{(q+1)}{2}+1),q],$ 令 $Y_j=(y_1^j,y_2^j,...,y_n^j),$ 分选后得到数据记为

f、以λ₁分选Y₁数据，得到Z₁＝Y₁(x+λ₁)，即以λ₂分选Y₂数据，得到Z₂＝Y₂(x+λ₂)；以此类推，以λ_k分选Y_k数据，得到Z_k＝Y_k(x+λ_k)；最后，以λ_q分选Y_q数据，得到Z_q＝Y_q(x+λ_q)；

g、根据Z₁～Z_q的结果，将波束定向后畸变的数据置0，得到Z₁'～Z_q'；

h、将Z₁'～Z_q'的数据做线性叠加，合成针对延时基数τ和分选道基数为λ的数据W_τ,λ；

i、采用新的延时基数τ'和分选道基数为λ'，按照b～h的步骤进行处理得到针对延时基数τ'和分选道基数为λ'的数据W_τ',λ'；

j、最后，将所有对应延时基数和分选道基数的结果做线性叠加，得到最终随机噪声压制后的数据。

有益效果：本发明的方法，实现了有效信号的加强和随机噪声的减弱。解决了单炮随机噪声地震记录的信噪比很低，以至于难以分辨单炮记录中的有效信号的问题。对于原始单炮数据，不同道和同一道的不同时刻的随机噪声都不同，而有效信号却相同，由于波束定向方法能够实现不同时间和空间上包含有效信号的数据的叠加，以单炮记录为对象，利用波束定向原理，实现了单炮记录中信号的加强以及不同时间空间上随机噪声的叠加，从而极大的改善了原始单炮数据的质量，为后期的地震处理提供良好的地震数据。本发明的方法能够广泛适应于炸药震源和可控震源地震勘探。

附图说明：

图1原始单炮记录

图2延时为0.1ms的波束定向处理后的单炮记录

a为畸变数据置零前b为畸变数据置零后

图3经过不同延时波束定向处理后的单炮记录

a延时为0.2msb延时为0.5msc延时为1.5msd延时为2.5ms

图4随机噪声压制后的最终单炮记录

具体实施方式：

下面结合附图和实施例做进一步的详细说明：

利用波束定向实现单炮记录随机噪声的压制，实质是通过不同时间和空间上有效信号和随机噪声的叠加，实现目标方向上有效信号的加强和随机噪声的减弱。

基于波束定向原理的地震单炮记录随机噪声压制方法，包括以下步骤：

a、输入一炮地震数据X，道数为n，将X数据复制得到X₁、X₂、X₃、……、X_q-2、X_q-1、X_q，q≥2且为整数，通常q取奇数；

b、利用延时基数τ，对1～q炮数据做延时，延时参数分别为τ₁、τ₂、τ₃、…、τ_k、…τ_q，k＝1,2,3,...,q；令τ_(k+1)＝τ_k+τ，则τ_(q+1)/2＝0， ${\mathrm{\τ}}_q=\frac{(q-1)}{2}\·\mathrm{\τ};$

c、将X₁数据延时τ₁，得到Y₁＝X₁(t+τ₁)；将X₂数据延时τ₂，得到Y₂＝X₂(t+τ₂)；以此类推，将第X_k炮数据延时τ_k，得到Y_k＝X_k(t+τ_k)，最后，将第X_q炮数据延时τ_q，得到Y_q＝X_q(t+τ_q)；

d、对延时后的数据Y₁、Y₂、Y₃、…、Y_q进行有效道分选，分选道基数为λ，λ取正整数，1～q炮延时后的数据分选道数为λ₁、λ₂、λ₃、…、λ_k、…λ_q，k＝1,2,3,…,q；令λ_k+1＝λ_k+λ，则λ_(q+1)/2＝0，

e、Y_(q+1)/2为中心炮数据，λ_(q+1)/2＝0，保持Y_(q+1)/2数据不变； $i\∈[1,(\frac{(q+1)}{2}-1)],$ 令 $Y_i=(y_1^i,y_2^i,...,y_n^i),$ 分选后得到数据记为 $j\∈[(\frac{(q+1)}{2}+1),q],$ 令 $Y_j=(y_1^j,y_2^j,...,y_n^j),$ 分选后得到数据记为

f、以λ₁分选Y₁数据，得到Z₁＝Y₁(x+λ₁)，即以λ₂分选Y₂数据，得到Z₂＝Y₂(x+λ₂)；以此类推，以λ_k分选Y_k数据，得到Z_k＝Y_k(x+λ_k)；最后，以λ_q分选Y_q数据，得到Z_q＝Y_q(x+λ_q)；

g、根据Z₁～Z_q的结果，将波束定向后畸变的数据置0，得到Z₁'～Z_q'；

h、将Z₁'～Z_q'的数据做线性叠加，合成针对延时基数τ和分选道基数为λ的数据W_τ,λ；

i、采用新的延时基数τ'和分选道基数为λ'，按照b～h的步骤进行处理得到针对延时基数τ'和分选道基数为λ'的数据W_τ',λ'；

j、最后，将所有对应延时基数和分选道基数的结果做线性叠加，得到最终随机噪声压制后的数据。

下面我们采用一炮地震记录为例具体说明本发明的方法：

图1为一个存在大量随机噪声的低信噪比单炮数据X，采集道数为121道，道间距为5m，采集方式为中间放炮，两边接收，采集时间为0.7s，采样间隔为0.1ms。

a、输入地震数据X，道数n＝121，将X数据复制3（令q＝3）炮得到X₁、X₂、X₃；

b、利用延时基数τ＝0.1ms，对1～3炮数据做延时，延时参数τ₁＝-0.1ms，τ₂＝0，τ₃＝0.1ms；

c、将X₁数据延时-0.1ms，得到Y₁＝X₁(t-0.1)；τ₂＝0对应中间炮数据，保持不变，Y₂＝X₂(t)；将X₃数据延时0.1ms，得到Y₃＝X₃(t+0.1)；

d、对Y₁、Y₂、Y₃的数据进行分选有效道，分选道基数为λ＝1，则λ₁＝-1、λ₂＝0、λ₃＝1；

e、Y₂为中心炮数据，λ₂＝0，保持Y₂数据不变Z₂＝Y₂；第一炮数据 $Y_1=(y_1^1,y_2^1,...,y_n^1),$ 第三炮数据 $Y_3=(y_1^3,y_2^3,...,y_n^3);$

f、以-1分选Y₁数据，得到Z₁＝Y₁(x-1)，以1分选Y₃数据，得到Z₃＝Y₃(x+1)，

g、根据Z₁～Z₃的结果，将波束定向后畸变的数据置0，得到Z₁'～Z₃'（如图2）；

h、将Z₁'～Z₃'的数据做线性叠加，合成针对延时基数τ＝0.1ms和分选道基数为λ＝1的数据W_0.1,1＝Z₁'+Z₂'+Z₃'；

i、采用下面的延时基数τ＝-2.5ms,-2.4ms,-2.3ms,…,0,0.1ms,0.2ms,…,2.5ms和分选道基数为λ＝1,2，按照b～h的步骤进行处理得到针对延时基数τ＝-2.5ms,-2.4ms,2.3ms,…,0,0.1ms,0.2ms,…,2.5ms和分选道基数为λ＝1，2的数据W_τ,λ（如图3所示）；

j、最后，将所有对应延时基数τ和分选道基数λ的结果做线性叠加，得到最终随机噪声压制后的数据（如图4所示）。

Claims (1)

1.一种基于波束定向原理的单炮随机噪声压制方法，其特征在于，包括以下步骤：

a、输入一炮地震数据X，道数为n，将X数据复制得到X₁、X₂、X₃、……、X_q-2、X_q-1、X_q，q≥2且为整数，q取奇数；

b、利用延时基数τ，对1～q炮数据做延时，延时参数分别为τ₁、τ₂、τ₃、…、τ_k、…τ_q，k＝1,2,3,...,q；令τ_(k+1)＝τ_k+τ，则τ_(q+1)/2＝0， ${\mathrm{\τ}}_q=\frac{(q-1)}{2}\·\mathrm{\τ};$

c、将X₁数据延时τ₁，得到Y₁＝X₁(t+τ₁)；将X₂数据延时τ₂，得到Y₂＝X₂(t+τ₂)；以此类推，将第X_k炮数据延时τ_k，得到Y_k＝X_k(t+τ_k)，最后，将第X_q炮数据延时τ_q，得到Y_q＝X_q(t+τ_q)；

d、对延时后的数据Y₁、Y₂、Y₃、…、Y_q进行有效道分选，分选道基数为λ，λ取正整数，1～q炮延时后的数据分选道数为λ₁、λ₂、λ₃、…、λ_k、…λ_q，k＝1,2,3,…,q；令λ_k+1＝λ_k+λ，则λ_(q+1)/2＝0，

e、Y_(q+1)/2为中心炮数据，λ_(q+1)/2＝0，保持Y_(q+1)/2数据不变； $i\∈\[1,(\frac{(q+1)}{2}-1)\],$ 令 $Y_i=(y_1^i,y_2^i,...,y_n^i),$ 分选后得到数据记为 $j\∈\[(\frac{(q+1)}{2}+1),q\],$ 令 $Y_j=(y_1^j,y_2^j,...,y_n^j),$ 分选后得到数据记为

f、以λ₁分选Y₁数据，得到Z₁＝Y₁(x+λ₁)，即以λ₂分选Y₂数据，得到Z₂＝Y₂(x+λ₂)；以此类推，以λ_k分选Y_k数据，得到Z_k＝Y_k(x+λ_k)；最后，以λ_q分选Y_q数据，得到Z_q＝Y_q(x+λ_q)；

g、根据Z₁～Z_q的结果，将波束定向后畸变的数据置0，得到Z₁'～Z_q'；

h、将Z₁'～Z_q'的数据做线性叠加，合成针对延时基数τ和分选道基数为λ的数据W_τ,λ；

i、采用新的延时基数τ'和分选道基数为λ'，按照b～h的步骤进行处理得到针对延时基数τ'和分选道基数为λ'的数据W_τ',λ'；

j、最后，将所有对应延时基数和分选道基数的结果做线性叠加，得到最终随机噪声压制后的数据。